Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área dos 85 você apenas começ. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar da seguinte. Média Móvel: O que é e Como Calcular Assista ao vídeo ou leia o artigo abaixo: Uma média móvel é uma técnica Para obter uma idéia geral das tendências em um conjunto de dados é uma média de qualquer subconjunto de números. A média móvel é extremamente útil para prever as tendências a longo prazo. Você pode calculá-lo para qualquer período de tempo. Por exemplo, se você tiver dados de vendas para um período de vinte anos, você pode calcular uma média móvel de cinco anos, uma média móvel de quatro anos, uma média móvel de três anos e assim por diante. Os analistas do mercado de ações usarão frequentemente uma média movente de 50 ou 200 dias para ajudá-los a ver tendências no mercado conservado em estoque e (esperançosamente) prever onde os estoques estão indo. Uma média representa o valor 8220middling8221 de um conjunto de números. A média móvel é exatamente a mesma, mas a média é calculada várias vezes para vários subconjuntos de dados. Por exemplo, se você quiser uma média móvel de dois anos para um conjunto de dados de 2000, 2001, 2002 e 2003, você encontrará médias para os subconjuntos 20002001, 20012002 e 20022003. As médias móveis são normalmente plotadas e são visualizadas melhor. Calculando uma Média Móvel de 5 Anos Exemplo Exemplo Problema: Calcule uma média móvel de cinco anos a partir do seguinte conjunto de dados: (4M 6M 5M 8M 9M) 5 6.4M As vendas médias para o segundo subconjunto de cinco anos (2004 8211 2008). Centrada em torno de 2006, é de 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M As vendas médias para o terceiro subconjunto de cinco anos (2005 8211 2009). Centrado em torno de 2007, é 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Continuar calculando cada média de cinco anos, até chegar ao final do conjunto (2009-2013). Isso lhe dá uma série de pontos (médias) que você pode usar para traçar um gráfico de médias móveis. A seguinte tabela do Excel mostra as médias móveis calculadas para 2003-2012 juntamente com um gráfico de dispersão dos dados: Assista ao vídeo ou leia os passos abaixo: O Excel tem um poderoso add-in, o Data Analysis Toolpak (como carregar os dados Analysis Toolpak) que oferece muitas opções extras, incluindo uma função de média móvel automatizada. A função não só calcula a média móvel para você, mas também grava os dados originais ao mesmo tempo. Economizando um monte de batidas de tecla. Etapa 1: Clique na guia 8220Data8221 e, em seguida, clique em 8220Data Analysis.8221 Etapa 2: Clique em 8220Moving average8221 e, em seguida, clique em 8220OK.8221 Etapa 3: Clique na caixa 8220Input Range8221 e selecione os dados. Se você incluir cabeçalhos de colunas, verifique a caixa Rótulos na primeira linha. Passo 4: Digite um intervalo na caixa. Um intervalo é o número de pontos anteriores que você deseja que o Excel use para calcular a média móvel. Por exemplo, 822058221 utilizaria os 5 pontos de dados anteriores para calcular a média de cada ponto subsequente. Quanto menor o intervalo, mais próxima a sua média móvel é do seu conjunto de dados original. Etapa 5: Clique na caixa 8220Output Range8221 e selecione uma área na planilha onde deseja que o resultado apareça. Ou, clique no botão de opção 8220New worksheet8221. Etapa 6: Verifique a caixa 8220Chart Output8221 se você quiser ver um gráfico de seu conjunto de dados (se você esquecer de fazer isso, você sempre pode voltar e adicioná-lo ou escolher um gráfico a partir do 8220Insert8221 tab.8221 Passo 7: Pressione 8220OK .8221 O Excel retornará os resultados na área especificada na Etapa 6. Observe o vídeo ou leia as etapas abaixo: Exemplo de problema: Calcule a média móvel de três anos no Excel para os seguintes dados de vendas: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Digite seus dados em duas colunas no Excel. A primeira coluna deve ter o ano e a segunda coluna os dados quantitativos (neste exemplo problema, os números de vendas). Certifique-se de que não há linhas em branco em seus dados de célula. : Calcule a primeira média de três anos (2003-2005) para os dados. Para este problema de exemplo, digite 8220 (B2B3B4) 38221 na célula D 3. Calcular a primeira média Etapa 3: Arraste o quadrado no canto inferior direito d Para mover a fórmula para todas as células na coluna. Isso calcula médias para anos sucessivos (por exemplo, 2004-2006, 2005-2007). Arrastando a fórmula. Etapa 4: (Opcional) Crie um gráfico. Selecione todos os dados na planilha. Clique na guia 8220Insert8221 e, em seguida, clique em 8220Scatter, 8221 e, em seguida, clique em 8220Scatter com linhas suaves e marcadores.8221 Um gráfico de sua média móvel aparecerá na planilha. Confira nosso canal do YouTube para obter mais dicas e dicas de estatísticas Média em Movimento: O que é e Como Calcular foi modificado pela última vez: 8 de janeiro de 2016 por Andale 22 pensamentos sobre ldquo Média Móvel: O que é e Como Calcular rdquo Isto é Perfeito e simples de assimilar. Obrigado pelo trabalho Isso é muito claro e informativo. Pergunta: Como se calcula uma média móvel de 4 anos Em que ano a média móvel de 4 anos se centralizaria Centraria no final do segundo ano (ou seja, 31 de dezembro). Posso usar a renda média para prever ganhos futuros qualquer um sabe sobre meio centrado, por favor diga-me se alguém sabe. Aqui it8217s dado que temos de considerar 5 anos para obter a média que está no center. Then que sobre os anos de descanso, se queremos obter a média de 20118230as que don8217t têm valores após 2012, então como é que vamos calculá-lo Como você Don8217t tem mais informações seria impossível calcular o MA de 5 anos para 2011. Você poderia obter uma média móvel de dois anos embora. Olá, Obrigado pelo vídeo. No entanto, uma coisa não é clara. Como fazer uma previsão para os próximos meses O vídeo mostra a previsão dos meses para os quais os dados já estão disponíveis. Oi, Raw, I8217m trabalhando em expandir o artigo para incluir previsão. O processo é um pouco mais complicado do que usar dados passados. Dê uma olhada neste artigo Duke University, que explica em profundidade. Atenciosamente, Stephanie obrigado por uma explanantion claro. Hi Não é possível localizar o link para o artigo sugerido Universidade Duke. Pedido para postar o link novamenteAdicionar uma tendência ou linha de média móvel para um gráfico Aplica-se a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um mapa de 3-D, radar, torta, superfície ou donut empilhados. Adicionar uma linha de tendência No gráfico, clique na série de dados à qual pretende adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Marque a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E clique em Exponencial. Previsão Linear. Ou média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Formato da linha de tendência em Opções da linha de tendência. Se você selecionar Polynomial. Digite a potência mais alta para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Média Móvel. Digite o número de períodos a serem usados para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é igual ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o seu valor R-quadrado. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando a caixa Mostrar o valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato da linha de tendência, Opções da linha de tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta com o melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parecer com uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados para uma linha: onde m é a inclinação eb é a interceptação. A seguinte linha de tendência linear mostra que as vendas de geladeiras têm aumentado consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor R-squared (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos dados reais) é 0.9792, que é um bom ajuste da linha aos dados. Mostrando uma linha curva melhor ajustada, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra predito crescimento populacional de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Essa linha de tendência é útil quando os dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Tipicamente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0,979, que é próximo a 1, portanto, as linhas um bom ajuste para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medição de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A linha de tendência exponencial seguinte mostra a quantidade decrescente de carbono 14 num objecto à medida que envelhece. Note que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Moving Average trendline Esta linha de tendência evens out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se Período é definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, etc. Uma linha de tendência de média móvel usa esta equação: O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos na série, Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
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