Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Je größer das Intervall ist, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Wie berechnen Sie gewichtete Moving Averages in Excel mit Exponential Smoothing. Excel Data Analyse für Dummies, 2. Auflage Das Exponential-Glättungswerkzeug in Excel berechnet den gleitenden Durchschnitt Allerdings gewichtet die exponentielle Glättung die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen enthaltenen Werte, so dass neuere Werte einen größeren Einfluss auf die Durchschnittsberechnung haben und alte Werte einen geringeren Effekt haben Diese Gewichtung wird durch eine Glättungskonstante erreicht. Um zu veranschaulichen, wie das Exponential-Glättungswerkzeug funktioniert, nehmen wir an, dass Sie wieder die durchschnittlichen täglichen Temperaturinformationen betrachten. Um die gewichteten Bewegungsdurchschnitte mit exponentieller Glättung zu berechnen, nehmen Sie die folgenden Schritte an. Um eine exponentiell geglättete zu berechnen Gleitender Durchschnitt, klicken Sie zuerst auf die Registerkarte Daten-Registerkarte Datenanalyse. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, markieren Sie die Option Exponentielle Glättung aus der Liste und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Exponentielle Glättung an. Identifizieren Sie die Daten Die Daten, für die Sie einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, klicken Sie im Textfeld Eingabebereich an. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder den Arbeitsblattbereich auswählen. Wenn Ihr Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, die identifiziert werden soll Oder beschreiben Sie Ihre Daten, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten. Benutzen Sie die Glättungskonstante. Geben Sie den Glättungskonstantenwert im Textfeld Dämpfungsfaktor Die Excel-Hilfedatei schlägt vor, dass Sie eine Glättungskonstante zwischen 0 2 und 0 3 verwenden Du bist mit deinem Tool, du hast deine eigenen Vorstellungen darüber, was die richtige Glättungskonstante ist Wenn du über die Glättungskonstante ahnungslos bist, vielleicht solltest du dieses Werkzeug nicht benutzen. Tauschen Excel wo du die exponentiell geglätteten gleitenden durchschnittlichen Daten platzierst Ausgabebereichsfeld, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblattes legen Sie die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2 B10. Optional werden die exponentiell geglätteten Daten angezeigt. Um die exponentiell geglätteten Daten zu markieren, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. Optional Geben Sie an, dass Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Um Standardfehler zu berechnen, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel setzt Standardfehlerwerte neben den exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten ein. Nachdem Sie die Angabe festgelegt haben, welche gleitenden Durchschnittsinformationen berechnet werden sollen und wo Sie wollen Es platziert, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche information. Creating a Weighted. Moving Durchschnitt in 3 Schritten. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen p. Überblick des Moving Average. Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um kurzfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten zu glätten, um längerfristig Trends oder Zyklen leichter zu erkennen Durchschnitt wird manchmal als rollender Durchschnitt oder ein laufender Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, von denen jeder den Durchschnitt eines Intervalls der spezifizierten Anzahl von vorherigen Perioden darstellt. Je größer das Intervall ist, desto mehr Glättung tritt um, je kleiner das Intervall ist , Desto mehr, dass der gleitende Durchschnitt den tatsächlichen Datenreihen ähnelt. Moving Durchschnitte führen die folgenden drei Funktionen. Smoothing die Daten, die bedeutet, um die Anpassung der Daten an eine Linie zu verbessern. Reduzierung der Wirkung von temporären Variation und zufällige Lärm. Highlighting Ausreißer Über oder unter dem Trend. Der gleitende Durchschnitt ist eine der am weitesten verbreiteten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren Zum Beispiel, Vertriebs-Manager in der Regel sehen dreimonatige gleitende Durchschnitte der Verkaufsdaten Der Artikel wird eine zwei-Monats-, Drei - Monat und sechs Monate einfache gleitende Durchschnitte der gleichen Verkauf Daten Der gleitende Durchschnitt wird ziemlich oft in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienrenditen und in der Wirtschaft verwendet, um Trends in makroökonomischen Zeitreihen wie Beschäftigung zu finden. Es gibt eine Reihe von Variationen des gleitenden Durchschnitts Die am häufigsten verwendeten sind der einfache gleitende Durchschnitt, der gewichtete gleitende Durchschnitt und der exponentielle gleitende Durchschnitt Die Durchführung jeder dieser Techniken in Excel wird im Detail in separaten Artikeln in diesem Blog abgedeckt werden Hier ist ein kurzer Überblick über Jede dieser drei Techniken. Simple Moving Average. Every Punkt in einem einfachen gleitenden Durchschnitt ist der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von früheren Perioden Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, die eine detaillierte Erklärung der Umsetzung dieser Technik in Excel ist als Folgt. Weighted Moving Average. Points im gewichteten gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar Der gewichtete gleitende Durchschnitt wendet unterschiedliche Gewichtung auf bestimmte vorherige Perioden an, oft sind die jüngsten Perioden größeres Gewicht. Dieser Blogartikel wird ein Detaillierte Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel. Exponential Moving Average. Points im exponentiellen gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar Exponentielle Glättung wendet Gewichtungsfaktoren auf vorhergehende Perioden an, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen Exponentielle Glättung berücksichtigt alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl von Vorperioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt eine Verknüpfung zu einem anderen Artikel in diesem Blog enthält, der eine detaillierte Erklärung für die Implementierung dieser Technik in Excel liefert, wie folgt aus Der 3-stufige Prozess des Erzeugens eines gewichteten gleitenden Durchschnitts der Zeitreihendaten in Excel. Step 1 Zeichnen Sie die Originaldaten in einer Zeitreihenplot dar. Das Liniendiagramm ist das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihendaten zu grafisch zu zeichnen Beispiel für ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu zeichnen, wird wie folgt gezeigt. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Schritt 2 Erstellen Sie die gewichteten Verschieben Durchschnitt mit Formeln in Excel. Excel bietet nicht die Moving Average-Tool im Menü Datenanalyse, so dass die Formeln manuell konstruiert werden müssen In diesem Fall ein 2-Intervall gewichtet bewegt Durchschnitt wird durch die Anwendung eines Gewichts von 2 auf die jüngste Periode und ein Gewicht von 1 bis zu dem Zeitraum vor, dass die Formel in Zelle E5 kann auf Zelle E17 kopiert werden. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Schritt 3 Fügen Sie die gewichtete verschiebende durchschnittliche Serie dem Diagramm hinzu. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe hinzugefügt Das Diagramm Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü wird Pop-up Hit Select Data, um die neue Serie von Daten hinzuzufügen Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem Sie die Edit Series Dialogbox wie folgt ausfüllen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält und das Daten-2-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt wird wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende durchschnittliche Linie ziemlich viel glatter ist und Rohdaten s Abweichungen oberhalb und unterhalb der Trendlinie sind viel deutlicher Der Gesamttrend ist jetzt auch viel deutlicher. Ein 3-Intervall gleitender Durchschnitt kann erstellt und auf dem Diagramm mit fast dem gleichen Verfahren wie folgt platziert werden. Beachten Sie, dass die letzte Periode das Gewicht von 3 zugeordnet ist , Die Periode vor diesem ist zugeordnet und Gewicht von 2, und die Periode vor, dass ein Gewicht von 1 zugeordnet ist. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Diese Daten sollten nun hinzugefügt werden, um das Diagramm mit der ursprünglichen Zeitlinie von Verkaufsdaten zusammen mit der 2-Intervall-Serie Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in das Diagramm hinzugefügt. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü erscheint, um die Auswahl von Daten auszuwählen, um die neue Datenreihe hinzuzufügen Die gleitende Durchschnittsreihe wird durch Beenden der Dialogreihe Edit Series wie folgt hinzugefügt. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Wie erwartet, dass ein bisschen mehr Glättung mit dem 3-Intervall gewichteten gleitenden Durchschnitt auftritt als mit dem 2-Intervall gewichteten gleitenden Durchschnitt. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Zum Vergleich wird ein 6-Intervall-gewichteter gleitender Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefügt. Beachten Sie die progressiv abnehmenden Gewichte, die als Perioden zugeordnet werden, die in der Vergangenheit weit entfernt sind. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten zusammen mit der 2- und 3-Intervall-Serie enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe im Diagramm To hinzugefügt Tun Sie das, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü wird auftauchen Hit Select Data, um die neue Serie von Daten hinzuzufügen Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem Sie die Edit Series Dialogbox wie folgt ausfüllen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Wie erwartet, ist der 6-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt signifikant glatter als die 2 oder 3-Intervall-gewichteten Bewegungsdurchschnitte. Ein glatteres Diagramm passt genau zu einer geraden Linie. Die Prognose der Genauigkeit Prognose Genauigkeit sind die folgenden. Forecast Bias Die Tendenz einer Prognose konsequent höher oder niedriger als tatsächliche Werte einer Zeitreihe Forecast Bias ist die Summe aller Fehler geteilt durch die Anzahl der Perioden wie folgt. A positive Bias zeigt eine Tendenz zu Under-prognose Eine negative Bias zeigt eine Tendenz zur Überprognose Bias misst nicht die Genauigkeit, weil positive und negative Fehler sich gegenseitig aufheben. Forecast Error Die Differenz zwischen den tatsächlichen Werten einer Zeitreihe und den vorhergesagten Werten der Prognose Die häufigsten Maßnahmen Des Prognosefehlers sind die folgenden. MAD Mean Absolute Deviation. MAD berechnet den durchschnittlichen Absolutwert des Fehlers und wird mit der folgenden Formulierung berechnet. Ausgabe der Absolutwerte der Fehler eliminiert die Abbruchwirkung von positiven und negativen Fehlern Je kleiner die MAD, Desto besser ist das Modell. MSE Mean Squared Error. MSE ist ein populäres Maß an Fehler, der die abbrechende Wirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der Quadrate des Fehlers mit den folgenden Formeln eliminiert. Large Fehler Begriffe neigen dazu, MSE zu übertreiben, weil der Fehler Begriffe sind alle quadriert RMSE Root Square Mean reduziert dieses Problem, indem sie die Quadratwurzel von MSE. MAPE Mean Absolute Percent Error. MAPE eliminiert auch die Abbruch Wirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der absoluten Werte der Fehler Begriffe MAPE berechnet die Summe von Die prozentualen Fehlertermine mit den folgenden formula. By Summing Prozent Fehler Begriffe, kann MAPE verwendet werden, um Prognose-Modelle, die unterschiedliche Maßstäbe der Messung verwenden zu vergleichen. Calculating Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die Weighted Moving Average. Bias , MAD, MSE, RMSE und MAPE werden in Excel berechnet, um die in diesem Artikel erhaltene 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnittsprognose zu bewerten und wie folgt zu zeigen. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Der erste Schritt besteht darin, E t E t 2 E t, E t Y t-act zu berechnen und dann wie folgt zu summieren. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 3-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 6-Intervall gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE sind für die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-gewichteten Bewegungsdurchschnitte wie folgt zusammengefasst. Der 2-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt ist das Modell, Am ehesten passt diese tatsächlichen Daten, wie man erwarten würde. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Excel Master Series Blog Directory. Statistical Topics und Artikel in jedem Thema. Download der 1.100 Page Excel Statistical Master jetzt. 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Die bekannte Knapsack Problem, die Zeigt, wie optimieren die Verwendung von begrenzten Platz, während die Erfüllung zahlreicher anderer Kriterien. Wie führen nichtlineare Regression und Kurvenanpassung auf dem Solver mit dem Solver s GRG Nichtlineare Lösung Methode. Wie zu lösen, die Cutting Stock Problem konfrontiert von vielen produzierenden Unternehmen, die versuchen, Um die optimale Art und Weise zu bestimmen, um Materialbögen zu minimieren, um Abfälle zu minimieren und gleichzeitig Kundenaufträge zu befriedigen. Portfolio-Optimierung zur Maximierung der Rendite oder Minimierung des Risikos. Venture Kapitalinvestitionsauswahl mit dem Solver s Binäre Einschränkung zur Maximierung des Netto-Present Value ausgewählter Cashflows im Jahr 0 Clever Die Verwendung der If-Then-Else-Anweisungen macht dies zu einem einfachen Problem. Wie verwenden Solver, um die Gesamtkosten für den Kauf und Versand von Waren von mehreren Lieferanten zu mehreren Standorten zu minimieren. 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Hier sind nur einige der Solver-Optimierung Probleme, die vollständig mit einfach zu verstehenden Anweisungen und Screenshots in diesem e-Handbuch gelöst werden. Die berühmte Traveling Salesman Problem mit Solver s Alldifferent Einschränkung und die Solver s Evolutionäre Methode, um den kürzesten Weg zu finden, um alle Kunden zu erreichen Dies bietet auch eine erweiterte Nutzung der Excel INDEX-Funktion. Das bekannte Knapsack Problem, das zeigt, wie optimieren die Verwendung von begrenzten Platz bei der Befriedigung zahlreicher anderer Kriterien. Wie führen nichtlinear Regression und Kurvenanpassung auf den Solver mit dem Solver s GRG Nichtlineare Lösungsmethode. Wie zu lösen, die Cutting Stock Problem konfrontiert von vielen produzierenden Unternehmen, die versuchen, die optimale Art und Weise zu schneiden Stoffe zu minimieren, um Abfälle zu minimieren, während zufriedenstellende Kunden Bestellungen. Portfolio-Optimierung zur Maximierung der Rendite oder Minimierung des RisikosVenture Investitionsauswahl mit dem Solver s Binäre Einschränkung zur Maximierung des Netto-Present Value der ausgewählten Cashflows im Jahr 0 Die cleveren Verwendung der If-Then-Else-Anweisungen macht dies zu einem einfachen Problem to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s settings for total custom use This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. All of the optimization problems in this book are solved step-by - step using a 6-step process that works every time In addition to detailed screen shots and easy-to-follow explanations on how to solve every optimization problem in the book, a link is provided to download an Excel workbook that has all problems completed exactly as they are in this e-manual. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. It sa Full Easy-To - Follow MBA Course in Business Statistics. 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Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e - manual. The famous Traveling Salesman problem using Solver s Alldifferent constraint and the Solver s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem faced by many manufacturing companies who are trying to determine the optimal way to cut sheets of material to minimize waste while satisfying customer orders. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s Binary constraint to maximize Net Present Value of selected cash flows at year 0 Clever use of the If - Then-Else statements makes this a simple problem. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s settings for total custom use This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. 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