การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้เป็นการนำเสนอที่คุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการใช้การคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการแบ่งประเภทของคุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel การวิเคราะห์ข้อมูล Excel สำหรับ Dummies รุ่นที่ 2 คำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูลมีเครื่องมือสำหรับคำนวณการเคลื่อนย้ายและ ค่าเฉลี่ยที่เรียบขึ้นใน Excel สมมติว่าเพื่อให้เห็นภาพประกอบคุณได้รวบรวมข้อมูลอุณหภูมิประจำวันแล้ว คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามวัน 8212 โดยเฉลี่ยในสามวันที่ผ่านมา 8212 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการพยากรณ์อากาศที่เรียบง่าย หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับชุดข้อมูลนี้ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนคลิกปุ่มคำสั่ง Data Analysis ข้อมูล tab8217s เมื่อ Excel แสดงไดอะล็อกบ็อกซ์การวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการย้ายค่าเฉลี่ยจากรายการแล้วคลิกตกลง Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบ Moving Average ระบุข้อมูลที่คุณต้องการใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คลิกในกล่องข้อความ Input Range ของกล่องโต้ตอบ Moving Average จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยพิมพ์ที่อยู่ช่วงเวิร์กชีทหรือใช้เมาส์เพื่อเลือกช่วงของแผ่นงาน การอ้างอิงช่วงของคุณควรใช้ที่อยู่ของเซลล์สัมบูรณ์ แอดเดรสเซลล์ที่แน่นอนนำหน้าด้วยตัวอักษรคอลัมน์และหมายเลขแถวที่มีเครื่องหมายเช่นใน A1: A10 ถ้าเซลล์แรกในช่วงอินพุทของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมายในช่องแรก ในกล่องข้อความช่วงบอก Excel จำนวนค่าที่จะรวมไว้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้จำนวนค่าใด ๆ โดยค่าเริ่มต้น Excel จะใช้ค่าล่าสุดสามค่าในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หากต้องการระบุว่าจะใช้ค่าอื่น ๆ เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ป้อนค่านั้นลงในช่องข้อความช่วงเวลา บอก Excel ให้ใส่ข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้กรอบข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงเวิร์กชีตที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในตัวอย่างเวิร์กชีทข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใส่ลงในช่วงเวิร์กชีท B2: B10 (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการใช้แผนภูมิหรือไม่ ถ้าคุณต้องการแผนภูมิที่แปลงข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิเอาท์พุท (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานหรือไม่ ถ้าคุณต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับข้อมูลให้เลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel วางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ (ข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานจะปรากฏเป็น C2: C10) หลังจากที่คุณระบุข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการคำนวณและตำแหน่งที่คุณต้องการแล้วคลิกตกลง Excel คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายเหตุ: หาก Excel doesn8217t มีข้อมูลเพียงพอที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อผิดพลาดมาตรฐานระบบจะวางข้อความแสดงข้อผิดพลาดลงในเซลล์ คุณสามารถดูเซลล์หลายเซลล์ที่แสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาดนี้เป็นค่าเพิ่มเทรนด์หรือย้ายเส้นค่าเฉลี่ยไปเป็นแผนภูมินำไปใช้กับ: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 เพิ่มเติม น้อยกว่าเพื่อแสดงแนวโน้มข้อมูลหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิที่คุณสร้างขึ้น คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถขยายเส้นแนวโน้มเกินกว่าข้อมูลจริงของคุณเพื่อช่วยในการคาดการณ์ค่าในอนาคต ตัวอย่างเช่นเส้นแนวโน้มดังต่อไปนี้คาดการณ์ล่วงหน้า 2 ไตรมาสและแสดงให้เห็นชัดเจนว่ามีแนวโน้มสูงขึ้นซึ่งน่าจะเป็นไปได้สำหรับการขายในอนาคต คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ 2 มิติที่ไม่ได้ถูกจัดวางรวมทั้งพื้นที่แถบเส้นคอลัมน์สต็อกการกระจายและฟองอากาศ คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิแบบวง, 3 มิติ, เรดาร์, พาย, พื้นผิวหรือโดนัท เพิ่มเส้นแนวโน้มบนแผนภูมิของคุณคลิกชุดข้อมูลที่คุณต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นแนวโน้มจะเริ่มต้นที่จุดข้อมูลแรกของชุดข้อมูลที่คุณเลือก ทำเครื่องหมายที่ช่อง Trendline หากต้องการเลือกเส้นแนวโน้มประเภทอื่นให้คลิกลูกศรถัดจากเส้นแนวโน้ม แล้วคลิกเลขชี้กำลัง พยากรณ์เชิงเส้น หรือสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะเวลา สำหรับเส้นแนวโน้มเพิ่มเติมคลิกตัวเลือกเพิ่มเติม หากคุณเลือก More Options คลิกตัวเลือกที่คุณต้องการในบานหน้าต่าง 'รูปแบบเส้นขอบ' ภายใต้ตัวเลือกของ Trendline ถ้าคุณเลือกพหุนาม ป้อนพลังงานสูงสุดสำหรับตัวแปรอิสระในกล่องคำสั่งซื้อ หากเลือก Moving Average ป้อนจำนวนงวดที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่องงวด คำแนะนำ: เส้นแนวโน้มมีความถูกต้องที่สุดเมื่อค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลที่แท้จริงของคุณมากแค่ไหน) อยู่ที่หรือใกล้เคียง 1. เมื่อคุณเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในข้อมูลของคุณ , Excel จะคำนวณค่า R-squared โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแสดงค่านี้ในแผนภูมิของคุณได้โดยการตรวจสอบค่า Display R-squared ในกล่องแผนภูมิ (แผงเส้นแนวโน้มรูปแบบตัวเลือก Trendline) คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกเส้นแนวโน้มทั้งหมดในส่วนด้านล่าง เส้นแนวโน้มเชิงเส้นใช้เส้นแบบนี้เพื่อสร้างเส้นตรงที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลเชิงเส้นอย่างง่าย ข้อมูลของคุณเป็นเส้นตรงถ้ารูปแบบในจุดข้อมูลมีลักษณะเป็นเส้น เส้นแนวโน้มจะแสดงให้เห็นว่ามีบางอย่างที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่คงที่ เส้นตรงใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดสำหรับเส้น: โดย m คือความลาดชันและ b คือการสกัดกั้น เส้นแสดงแนวโน้มต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่ายอดขายตู้เย็นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดระยะเวลา 8 ปี สังเกตว่าค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลจริงของคุณมากน้อยแค่ไหน) เป็น 0.9792 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นโค้งที่พอดีกับเส้นโค้งที่ดีที่สุดเส้นแนวโน้มนี้จะเป็นประโยชน์เมื่ออัตราการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็วและลดระดับลง เส้นค่าลอการิทึมสามารถใช้ค่าลบและค่าบวกได้ เส้นรอบวงลอการิทึมใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการสี่เหลี่ยมที่เล็กที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่และ ln เป็นฟังก์ชันลอการิทึมธรรมชาติ เส้นค่าลอการิทึมต่อไปนี้แสดงการเติบโตของประชากรที่คาดการณ์ไว้ของสัตว์ในพื้นที่ว่างคงที่โดยที่ประชากรลดลงเป็นพื้นที่สำหรับสัตว์ลดลง โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.933 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อข้อมูลของคุณผันผวน ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณวิเคราะห์ผลกำไรและขาดทุนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลำดับของพหุนามสามารถกำหนดได้จากจำนวนความผันผวนของข้อมูลหรือจำนวนโค้ง (เนินเขาและหุบเขา) ปรากฏในเส้นโค้ง โดยปกติคำสั่ง Order 2 polynomial trendline มีเพียงเนินเขาหรือหุบเขาคำสั่ง Order 3 มีภูเขาหรือหุบเขาหนึ่งหรือสองแห่งและลำดับที่ 4 มีถึง 3 เนินหรือหุบเขา เส้นรอบวงหรือ curvilinear trendline ใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมผ่านจุด: ที่ b และเป็นค่าคงที่ พหุนามสองสายสั่งซื้อ (หนึ่งเนิน) แสดงความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วในการขับขี่และการสิ้นเปลืองน้ำมันเชื้อเพลิง สังเกตว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.979 ซึ่งใกล้เคียงกับ 1 ดังนั้นเส้นจะพอดีกับข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบการวัดที่เพิ่มขึ้นในอัตราเฉพาะ ตัวอย่างเช่นการเร่งความเร็วของรถแข่งในช่วงเวลา 1 วินาที คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มกำลังได้ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เส้นกำลังกำลังใช้สมการนี้เพื่อคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่ หมายเหตุ: ตัวเลือกนี้จะใช้ไม่ได้เมื่อข้อมูลของคุณมีค่าเป็นลบหรือเป็นศูนย์ แผนภูมิวัดระยะทางต่อไปนี้แสดงระยะทางเป็นหน่วยเป็นวินาที เส้นแรงที่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.986 ซึ่งเป็นเส้นที่สมบูรณ์แบบเกือบทั้งหมดของข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่องตามอัตราที่เพิ่มขึ้น คุณไม่สามารถสร้างเส้นแสดงแนวโน้มเป็นตัวเลขได้หากข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เสนเสนยอยใชสมการนี้เพื่อคํานวณสมการสแควรอยางนอยที่สุดโดยที่จุด c และ b เปนคาคงที่และ e เปนฐานของลอการิทึมตามธรรมชาติ เส้นแสดงเส้นโครงร่างต่อไปนี้แสดงถึงปริมาณคาร์บอน 14 ที่ลดลงในวัตถุเมื่ออายุมากขึ้น โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.990 ซึ่งหมายความว่าเส้นตรงกับข้อมูลเกือบสมบูรณ์ เส้นแนวโน้มการเคลื่อนที่เฉลี่ยแนวโน้มนี้จะแสดงถึงความผันผวนของข้อมูลเพื่อแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนจุดข้อมูลที่ระบุ (กำหนดโดยตัวเลือก Period) โดยให้ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยและใช้ค่าเฉลี่ยเป็นจุดในบรรทัด ตัวอย่างเช่นถ้ากำหนดระยะเวลาเป็น 2 ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลสองจุดแรกจะใช้เป็นจุดแรกในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่สองและสามใช้เป็นจุดที่สองในเส้นแนวโน้ม ฯลฯ เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้สมการนี้: จำนวนจุดในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่ากับจำนวนจุดทั้งหมดในชุดลบด้วย หมายเลขที่คุณระบุสำหรับงวด ในแผนภูมิกระจายเส้นแนวโน้มจะขึ้นอยู่กับลำดับของค่า x ในแผนภูมิ สำหรับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นให้จัดเรียงค่า x ก่อนที่จะเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปนี้แสดงรูปแบบจำนวนบ้านที่ขายในช่วงระยะเวลา 26 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเฉลี่ยตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ระยะห่างที่เล็กลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับค่าข้อมูลจริงมากขึ้น
No comments:
Post a Comment