2 - نقطة تتحرك من المتوسط - اكسل

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان بها. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. أصغر الفاصل الزمني، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. في كتابي الأخير التنبؤ العملي سلسلة الوقت: دليل عملي. لقد ضمنت مثالا على استخدام ميكروسوفت إكسيلز مؤامرة المتوسط ​​المتحرك لقمع الموسمية الشهرية. ويتم ذلك من خلال إنشاء مؤامرة سطر من السلسلة بمرور الوقت، ثم إضافة تراندلين غ متوسط ​​النقل (انظر مشاركتي حول إلغاء الموسمية). والغرض من إضافة خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك إلى مؤامرة زمنية هو رؤية أفضل للاتجاه في البيانات، عن طريق قمع الموسمية. يعني المتوسط ​​المتحرك بعرض النافذة w المتوسط ​​عبر كل مجموعة من القيم المتتالية w. لتصور سلسلة زمنية، ونحن عادة استخدام المتوسط ​​المتحرك تركز مع الموسم w. وفي المتوسط ​​المتحرك المركز، تحسب قيمة المتوسط ​​المتحرك في الوقت t (ما t) من خلال توسيط النافذة حول الزمن t ومتوسطها عبر القيم w داخل النافذة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا بيانات يومية ونحن نشك في تأثير يوم من الأسبوع، يمكننا قمعها من قبل المتوسط ​​المتحرك تركز مع W7، ثم رسم خط ما. أحد المشاركين الملاحظين في مساقتي على الانترنت اكتشفت التنبؤات أن المتوسط ​​المتحرك لمتحرك لا ينتج ما يتوقعه المستثمرون: فبدلا من حساب المتوسط ​​على نافذة تتمحور حول فترة زمنية معينة، فإنه يأخذ ببساطة متوسط ​​الأشهر الأخيرة (تسمى زائدة المتوسط ​​المتحرك). في حين أن المعدلات المتحركة الزائدة هي مفيدة للتنبؤ، فهي أدنى من التصور، وخصوصا عندما يكون سلسلة لديها اتجاه. والسبب في ذلك هو أن المتوسط ​​المتحرك المتأخر متخلف عن الركب. انظروا إلى الشكل أدناه، ويمكنك معرفة الفرق بين المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتجاوز (أسود) والمتوسط ​​المتحرك المركز (الأحمر). حقيقة أن إكسيل ينتج متوسط ​​متحرك زائدة في القائمة تريندلين هو مزعجة للغاية ومضللة. حتى أكثر إثارة للقلق هو الوثائق. والتي تصف بشكل غير صحيح ما زائدة ما ينتج: إذا تم تعيين الفترة إلى 2، على سبيل المثال، ثم يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي البيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وهكذا. لمزيد من المعلومات حول المتوسطات المتحركة، انظر هنا: أتمتة المخططات مقارنة التنسيق الشرطي قيم العد التواريخ القوائم المنسدلة ميسك بيفوت تابلز سيرتشلوكوب فرز القيم الجداول قوالب أودف فبا فلوكوب الحصول على المساعدة الرقمية غ إكسيل غ تشارتس غ مؤامرة شراء وبيع النقاط في مخطط إكسل باستخدام اثنين المتوسطات المتحركة أدناه هو جيف المتحركة تظهر مخطط الأسهم مع أسعار شهرية. يتم رسم اثنين من المتوسطات المتحركة 1، 2، وشراء وبيع النقاط في هذا المخطط. عندما تتقاطع المتوسطات المتحركة يتم إنشاء نقطة شراء أو بيع. إذا كنت تستخدم القيمة 7 في الخلية C1، المتوسط ​​المتحرك 1 يستخدم متوسط ​​7 أشهر. كما ترون باستخدام متوسط ​​15 شهرا (1) يعود بشكل أفضل وأقل شراء وبيع النقاط. استخراج نقاط البيع والبيع ليس فقط يتم تحديث المخطط أثناء كتابة قيم جديدة في الخلية C1 و C2، يتم تحديث البيانات أسفل المخطط مباشرة. صيغة صفيف في الخلية B25: إيفيرور (إندكس (كالكولاتيون D2: D247، لارج (إف ((إيفيرور (كالكولاتيونم 2: M247،) لتغ) (إيفيرور (كالكولاتيون N2: N247،) لتغ، ماتش (رو (كالكولاتيون M2: M247) (كالكولاتيون M2: M247)))، رو (A1)))،) صيغة صفيف في الخلية C25: إيفيرور (إف (إندكس (كالكولاتيون M2: M300، ماتش (B25، كالكولاتيون D2: D300، 0) صيغة صفيف في الخلية D25: إيفيرور (إندكس) (إندكس): H300، ماتش (B25، حساب D2: D300، 0))) كيفية إنشاء صيغة صفيف نسخ صيغة صفيف حدد الخلية B25 صيغة معجون اضغط مع الاستمرار كترل شيفت اضغط إنتر كيفية نسخ صيغة الخلية B (B): B50 لصق تحديد نطاق شراء وبيع صفيف صفيف في الخلية K2: أفيراج (أوفسيت (H2، 0، 0، أوفيرفيو C1)) صيغة صفيف في الخلية L2: الانتقال متوسط ​​مقدمة التنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهزان في كل مكان في جميع أنحاء المكان، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكنك الحصول على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم المعطيات الأخيرة لجعل التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. تريد وضع الوظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث ترغب في ما يلي.