2 점 이동 평균형

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이동 평균입니다. 이 정보가 그래프로 그려지면 이는 다음과 같이 보입니다. 계절에 따라 방문객 수에 차이가 있습니다 봄과 여름보다 가을과 겨울이 훨씬 적습니다. 그러나 방문자 수의 추세를보고 싶다면 4 점을 계산할 수 있습니다 우리는 2005 년 4/4 분기에 평균 방문자 수를 찾아서 이렇게합니다. 2005 년 3/4 분기와 2006 년 1/4 분기의 평균 방문자 수를 확인합니다. 2005 년 2/4 분기와 2006 년의 첫 2/4 분기. 2006 년의 마지막 2/4 분기와 2007 년의 처음 2/4 분기에 대해 마지막으로 평균을 구할 수 있음을 알 수 있습니다. 이동 평균을 그래프로 그려 평균을 구하십시오. 네 분대. 지금은 방문객에게 아주 약간의 하락 추세가 있음을 알 수 있습니다. 평균 예측 이동하기. 소개 당신이 추측 할 수 있듯이 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부를보고 있습니다. 그러나 이것들은 적어도 컴퓨팅 관련 문제에 대한 가치있는 소개 일 것입니다. 이 정맥에서 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측 작업을 계속할 것입니다. 이동 평균 예측 모든 사람들은 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다 모든 대학생들은 항상 그 일을합니다 한 학기 중에 네 번의 시험을 치루게 될 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 첫 번째 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 두 번째 시험 점수는 어떻게 예측할 것입니까? 선생님은 어떻게 생각하십니까? 너의 다음 시험 점수. 너 친구가 너의 다음 시험 점수를 예측할 것 같아. 너 부모님이 너의 다음 테를 예측할 것 같아? 너와 네 친구들하고 부모님 한테 할 수있는 모든 멍청한 짓에 관계없이, 선생님과 선생님은 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것을 기대할 가능성이 높습니다. 이제, 친구에 대한 자기 승진, 자신을 과대 평가하고 두 번째 시험을 위해 공부할 수있는 능력이 적으므로 73 점을 얻습니다. 이제는 걱정하고 관심없는 모든 사람들이 당신의 세 번째 시험에 나설 것입니다. 당신과 공유할지 여부에 상관없이 견적을 개발할 수있는 두 가지 가능성이있는 접근법입니다. 그들은 자신에게 말할지도 모른다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고있다. 그는 운이 좋으면 73 점을 더 가질 것이다. 부모님은 더 많은지지를 얻으려고 노력할 것입니다. 글쎄, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었으므로 아마도 85 점을 얻는 것으로 생각해야합니다. 73 2 79 나는 당신이 덜 파티를하고, 족제비를 휘젓다가 더 공부를 시작하면 당신은 더 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 이러한 견적 둘 다 실제로 이동 평균 예측입니다. 첫 번째는 귀하의 미래의 실적을 예측하기 위해 가장 최근의 점수만을 사용하는 것입니다 이것은 한 기간의 데이터를 사용하여 이동 평균 예측이라고합니다. 평균 예측이지만 데이터의 두 기간을 사용합니다. 당신의 위대한 마음을 파문을 앓고있는이 모든 사람들이 당신을 열 받게하고, 자신의 이유로 세 번째 테스트에서 잘하기로 결정하고 당신의 동맹국 당신은 시험을 치르고 점수는 실제로 89입니다. 자신을 포함한 모든 사람들이 감명 받았습니다. 이제는 학기의 최종 시험이 있습니다. 평소와 마찬가지로 모든 사람들이 당신에 대한 예측을하게 할 필요성을 느낍니다. 마지막 테스트를 할 것입니다 잘하면 패턴을 봅니다. 자, 이제 패턴을 볼 수 있습니다. 가장 정확하다고 생각하는 패턴이 있습니다. 우리가 일하는 동안의 행동 지금 우리는 당신의 소원이 반쯤 시작된 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 우리가 일하는 동안 휘파람 부르는 스텔스 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시된 과거 판매 데이터가 있습니다. 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터를 먼저 표시합니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C7 ~ C11. 평균이 가장 최근의 과거 데이터에 어떻게 움직이는 지에 대한 알림을하지만 각 예측에 사용할 수있는 가장 최근의 3 가지 기간을 정확히 사용함 또한, 과거 기간에 대한 예측을 실제로 순서대로 수행 할 필요가 없음을 알아야합니다 가장 최근의 예측을 개발하기 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다르다. 나는 우리가 예측 유효성을 측정하기 위해 다음 웹 페이지에서 사용할 것이기 때문에 과거의 예측을 포함했다. 이제 2주기 이동 평균에 대한 유사한 결과를 제시하고자한다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C6에서 C11까지 다른 셀로 복사 할 수 있습니다. 이제 가장 최근의 두 조각 인 hi 통계적 데이터는 각 예측에 사용됩니다. 다시 설명의 목적으로 그리고 예측 유효성 검사에서 나중에 사용하기 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다. 주목해야 할 다른 중요한 사항. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 m 최근 데이터 값 예측을 만드는데 사용됩니다. 다른 어떤 것도 필요하지 않습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측은 기간 m에서 발생합니다. 이 두 문제는 모두 코드를 개발할 때 매우 중요합니다. 이동 평균 함수 개발 이제는보다 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측 코드를 개발해야합니다. 코드는 다음과 같습니다. 예측에서 사용하려는 기간 수와 기록 값 배열에 대한 입력 값입니다. 당신이 원하는 모든 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 이동 평균 사용 내역, NumberOfPeriods 단일 선언 및 변수 초기화 Dim 항목으로 Variant Dim 카운터 As Integer Dim Acc 누적으로 단일 Dim HistoricalSize As Integer. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 다음과 같이하십시오.