Bewegende Gemiddelde Regressie Excel

Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleRegression Hierdie voorbeeld leer jy hoe om 'n regressie-analise uit te voer in Excel en hoe om die Opsomming Uitgawe interpreteer. Hier kan ons data te vind. Die groot vraag is: is daar 'n verband tussen Hoeveelheid verkoop (uitset) en prys en Advertising (Input). Met ander woorde: ons kan voorspel Hoeveelheid verkoop word indien ons prys en Advertising 1. ken op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 2. Kies Regressie en klik op OK. 3. Kies die Y Range (A1: A8). Dit is die voorspeller veranderlike (ook bekend as afhanklike veranderlike). 4. Kies die X Range (B1: C8). Dit is die verklarende veranderlikes (ook bekend as onafhanklike veranderlikes). Hierdie kolomme moet langs mekaar wees. 6. Kies 'n Uitgawe Range. 7. Gaan Residue. Excel produseer die volgende opsomming Uitgawe (afgerond tot 3 desimale plekke). R Square R Square gelyk 0,962. wat is 'n baie goeie passing. 96 van die variasie in die hoeveelheid aangebied word verduidelik deur die onafhanklike veranderlikes Prys en advertensies. Die nader aan 1, hoe beter is die regressielyn (lees verder) pas die data. Betekenis F en P-waardes te bepaal of jy die resultate betroubaar (statisties beduidende), kyk na betekenis F (0,001). As hierdie waarde is minder as 0.05, julle OK. As Belang F groter as 0.05, sy waarskynlik beter om op te hou met behulp van hierdie stel onafhanklike veranderlikes. Verwyder 'n veranderlike met 'n hoë P-waarde (groter as 0.05) en tik die regressie tot Belang F hieronder druppels 0.05. Die meeste of al P-waardes moet hieronder hieronder 0.05 wees. In ons voorbeeld is dit die geval. (0.000. 0.001 en 0.005). Koëffisiënte Die regressielyn is: y Hoeveelheid verkoop 8536.214 -835,722 Prys 0,592 Advertising. Met ander woorde, vir elke toename eenheid in die prys, hoeveelheid aangebied daal met 835,722 eenhede. Vir elke toename eenheid in Advertising, Hoeveelheid verkoop verhoog met 0,592 eenhede. Dit is waardevolle inligting. Jy kan ook hierdie koëffisiënte gebruik om 'n voorspelling te doen. Byvoorbeeld, as die prys is gelyk aan 4 en Advertising gelyk 3000, kan jy in staat wees om 'n hoeveelheid verkoop van 8536,214 -835,722 4 0,592 3000 6970. bereik residue Die residue wys hoe ver die werklike data punte FOM die voorspelde data punte (met behulp van die vergelyking). Byvoorbeeld, die eerste data punt is gelyk aan 8500. Die gebruik van die vergelyking, die voorspelde data punt is gelyk aan 8536,214 -835,722 2 0,592 2800 8523,009, gee 'n residuele van 8500-8523,009 -23,009. Jy kan ook 'n spreidiagram van hierdie residuals. How skep om te bereken Bewegende Gemiddeldes in Excel Excel Data-analise Vir Dummies, 2nd Edition Die Data-analise opdrag gee 'n instrument vir die berekening van bewegende en eksponensieel stryk gemiddeldes in Excel. Veronderstel, ter wille van illustrasie, wat you8217ve ingesamel daaglikse temperatuur inligting. Jy wil die driedaagse bereken bewegende gemiddelde 8212 die gemiddelde van die afgelope drie dae 8212 as deel van 'n paar eenvoudige weervoorspelling. Om te bereken bewegende gemiddeldes vir hierdie datastel, neem die volgende stappe. Om 'n bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die bewegende gemiddelde item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer die inligting wat jy wil gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. Klik op die insette Range tekskassie van die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die gebruik van die muis om die werkblad verskeidenheid kies. Jou reeksverwysing moet absolute sel adresse gebruik. 'N absolute sel adres voorafgaan die brief kolom en ry getal met tekens, soos in A1: A10. As die eerste sel in jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om jou data te identifiseer of beskryf, kies die etikette in eerste ry boks. In die interval tekskassie, vertel Excel hoeveel waardes in die bewegende gemiddelde berekening te sluit. Jy kan 'n bewegende gemiddelde met behulp van 'n aantal waardes te bereken. By verstek, Excel gebruik die mees onlangse drie waardes om die bewegende gemiddelde te bereken. Te bepaal dat 'n ander aantal waardes word gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken, te betree wat waarde in die interval tekskassie. Vertel Excel waar die bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart byvoorbeeld het die bewegende gemiddelde data is geplaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Gee aan of u 'n grafiek wil. As jy 'n grafiek wat die bewegende gemiddelde inligting plotte wil, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui aan of jy wil standaardfout inligting bereken. As jy wil die standaard foute te bereken vir die data, kies die standaard foute boks. Excel plaas standaardfout waardes langs die bewegende gemiddelde waardes. (Die standaard fout inligting gaan in C2:. C10) Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy berekende wil en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde inligting. Let wel: As Excel doesn8217t genoeg inligting om 'n bewegende gemiddelde te bereken vir 'n standaard fout, dit plaas die fout boodskap in die sel. Jy kan 'n paar selle wat hierdie fout boodskap wys as 'n value. A tydreeks is 'n reeks waarnemings van 'n periodieke ewekansige veranderlike te sien. Voorbeelde hiervan is die maandelikse vraag na 'n produk, die jaarlikse eerstejaars inskrywing in 'n departement van die Universiteit en die daaglikse vloei in 'n rivier. Tydreeks is belangrik vir operasionele navorsing, want hulle is dikwels die bestuurders van beslissing modelle. 'N inventaris model ramings van toekomstige eise vereis, 'n kursus skedulering en personeel model vir 'n universiteit departement vereis ramings van toekomstige student invloei, en 'n model vir die verskaffing van waarskuwings aan die bevolking in 'n rivier bekken vereis skattings van riviervloei vir die onmiddellike toekoms. Tydreeksanalise bied gereedskap vir die kies van 'n model wat die tydreeks beskryf en met behulp van die model om toekomstige gebeure te voorspel. Modellering van die tydreeks is 'n statistiese probleem omdat waargeneem data word gebruik in berekeningsprosedures die koëffisiënte van 'n vermeende model skat. Modelle aanvaar dat waarnemings wissel lukraak oor 'n onderliggende gemiddelde waarde wat 'n funksie van tyd. Op hierdie bladsye beperk ons ​​aandag aan die gebruik van historiese tydreeksdata 'n tyd afhanklik model skat. Die metodes is geskik vir 'n outomatiese, korttermyn voorspelling van dikwels gebruik inligting waar die onderliggende oorsake van tyd variasie is nie merkbaar verander in die tyd. In die praktyk word die voorspellings afgelei deur hierdie metodes daarna gewysig deur menslike ontleders wat inligting nie beskikbaar by die historiese data te inkorporeer. Ons primêre doel van hierdie artikel is om die vergelykings te bied vir die vier voorspelling metodes gebruik in die vooruitskatting add-in: bewegende gemiddelde, eksponensiële gladstryking, regressie en dubbel eksponensiële gladstryking. Dit is genoem glad metodes. Metodes nie oorweeg sluit kwalitatiewe vooruitskatting, meervoudige regressie, en outoregressiewe metodes (ARIMA). Diegene wat belangstel in meer uitgebreide dekking moet die voorspelling Beginsels webwerf te besoek of lees een van die verskeie uitstekende boeke oor die onderwerp. Ons gebruik die boek vooruitskatting. deur Makridakis, wielmaker en McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Om die Excel Voorbeelde werkboek gebruik, moet jy die vooruitskatting add-in geïnstalleer. Kies die opdrag Herskakel om die skakels na die add-in te stel. Hierdie bladsy beskryf die gebruik van eenvoudige voorspelling en die notasie wat gebruik word vir die analise modelle. Dit eenvoudigste vooruitskatting metode is die bewegende gemiddelde skatting. Die metode eenvoudig gemiddeldes van die laaste m waarnemings. Dit is nuttig vir tydreekse met 'n stadig veranderende gemiddelde. Hierdie metode van mening dat die hele verlede in sy voorspelling, maar weeg onlangse ervaring swaarder as minder onlangse. Die berekeninge is eenvoudig omdat slegs die raming van die vorige tydperk en die huidige data die nuwe skatting bepaal. Die metode is nuttig vir tydreekse met 'n stadig veranderende gemiddelde. Die bewegende gemiddelde metode nie goed reageer op 'n tydreeks wat die styging of daling met tyd. Hier sluit ons 'n lineêre tendens term in die model. Die regressie benaderde model deur die bou van 'n lineêre vergelyking wat die kleinste kwadrate geskik is om die laaste m observations. Add, verandering bied, of verwyder 'n tendenslyn in 'n grafiek inligting oor vooruitskatting en wys tendense in kaarte trendlines word gebruik om grafies tendense vertoon in data en om te help probleme van voorspelling analiseer. Sulke analise is ook aangewys regressieanalise. Deur die gebruik van regressie-analise, kan jy 'n tendenslyn te brei in 'n grafiek as die werklike data om toekomstige waardes te voorspel. Byvoorbeeld, die volgende grafiek gebruik 'n eenvoudige lineêre tendenslyn wat voorspel twee kwartale voor 'n neiging in die rigting verhoging van inkomste toon duidelik. Wenke Jy kan ook 'n bewegende gemiddelde, wat glad uit skommelinge in data en toon die patroon of meer duidelik tendens skep. As jy 'n grafiek of data-reeks te verander sodat dit nie meer die verband tendenslyn kan ondersteun byvoorbeeld deur die verandering van die grafiek om 'n 3-D grafiek of deur die verandering van die lig van 'n PivotChart verslag of geassosieerde spilastabelverslag verslag die tendenslyn nie meer verskyn op die grafiek. Vir line data sonder 'n grafiek, kan jy gebruik outo-of een van die statistiese funksies, soos groei () of TREND (), om data vir die beste-pas lineêre of eksponensiële lyne te skep. Die keuse van die regte tendenslyn tipe vir jou data wanneer jy 'n tendenslyn te voeg tot 'n grafiek in Microsoft Office Excel, kan jy kies enige een van hierdie ses verskillende tendens of regressie tipes: lineêre trendlines, logaritmiese trendlines, polinoom trendlines, mag trendlines, eksponensiële trendlines, of bewegende gemiddelde trendlines. Die tipe data wat jy besluit watter tipe tendenslyn wat jy moet gebruik. A tendenslyn is mees akkurate wanneer sy R-kwadraat-waarde is by of naby 1. As jy 'n tendenslyn te pas om jou data, Excel bereken outomaties die R-kwadraat-waarde. As jy wil, kan jy hierdie waarde op jou grafiek vertoon. Lineêre trendlines 'n Lineêre tendenslyn is 'n beste-pas reguit lyn wat gebruik word met 'n eenvoudige lineêre datastelle. Jou data is lineêr as die patroon in sy datapunte 'n lyn lyk. 'N Lineêre tendenslyn toon gewoonlik dat daar iets is aan die toeneem of afneem teen 'n bestendige tempo. In die volgende voorbeeld, 'n lineêre tendenslyn illustreer dat yskas verkope konsekwent gestyg oor 'n tydperk van 13 jaar. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,979, wat is 'n goeie passing van die lyn om die data. Logaritmiese trendlines n logaritmiese tendenslyn is 'n beste-pas geboë lyn wat gebruik word wanneer die tempo van verandering in die data toeneem of afneem vinnig en dan vlakke uit. 'N Logaritmiese tendenslyn kan beide negatiewe en positiewe waardes te gebruik. Die volgende voorbeeld gebruik van 'n logaritmiese tendenslyn te voorspel bevolkingsgroei van diere te illustreer in 'n vaste-ruimte gebied, waar die bevolking gelyk het as ruimte vir die diere afgeneem. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,933, wat is 'n relatief goeie passing van die lyn om die data. Polinoom trendlines n polinoom tendenslyn is 'n geboë lyn wat gebruik word wanneer data skommel. Dit is nuttig, byvoorbeeld, vir die ontleding van winste en verliese oor 'n groot datastel. Die einde van die polinoom kan bepaal word deur die aantal skommelinge in die data of deur hoeveel draaie (heuwels en dale) verskyn in die kurwe. 'N Orde 2 polinoom tendenslyn het oor die algemeen net een koppie of vallei. Bestel 3 het oor die algemeen een of twee heuwels of dale. Bestel 4 het oor die algemeen tot drie heuwels of dale. Die volgende voorbeeld toon 'n Orde 2 polinoom tendenslyn (een koppie) om die verhouding tussen bestuur spoed en brandstofverbruik te illustreer. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,979, wat is 'n goeie passing van die lyn om die data. Power trendlines n krag tendenslyn is 'n geboë lyn wat gebruik word met datastelle wat metings wat verhoog teen 'n spesifieke koers byvoorbeeld vergelyk, die versnelling van 'n renmotor met tussenposes 1 sekonde. Jy kan nie 'n krag tendenslyn as jou data bevat nul of negatiewe waardes. In die volgende voorbeeld word versnelling data getoon deur die plot afstand in meter deur sekondes. Die krag tendenslyn toon duidelik die toenemende versnelling. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,986, wat is 'n byna perfekte pas van die lyn om die data. Eksponensiële trendlines 'n eksponensiële tendenslyn is 'n geboë lyn wat gebruik word wanneer data waardes styg of val by voortdurend die verhoging van belasting. Jy kan 'n eksponensiële tendenslyn skep as jou data bevat nul of negatiewe waardes. In die volgende voorbeeld word 'n eksponensiële tendenslyn wat gebruik word om die dalende hoeveelheid koolstof 14 illustreer in 'n voorwerp soos dit eeue. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,990, wat beteken dat die lyn pas die data byna perfek. Bewegende gemiddelde trendlines n bewegende gemiddelde tendenslyn stryk uit skommelinge in die data om 'n patroon te wys of meer duidelik tendens. 'N bewegende gemiddelde gebruik van 'n spesifieke aantal datapunte (deur die opsie tydperk te stel), gemiddeldes, en maak gebruik van die gemiddelde waarde as 'n punt in die lyn. Byvoorbeeld, as Tydperk is ingestel op 2, die gemiddelde van die eerste twee datapunte word gebruik as die eerste punt in die bewegende gemiddelde tendenslyn. Die gemiddelde van die tweede en derde datapunte gebruik word as die tweede punt in die tendenslyn, ens .. In die volgende voorbeeld, 'n bewegende gemiddelde tendenslyn toon 'n patroon in die aantal huise wat verkoop meer as 'n 26-week periode. Voeg 'n tendenslyn Op 'n unstacked, 2-D, area, bar, kolom, lyn, voorraad, xy (strooi), of borrelkaart, kliek op die data reeks waaraan jy 'n tendenslyn of bewegende gemiddelde voeg, of doen die volgende om die data reeks uit 'n lys van grafiek elemente kies: Klik op enige plek in die grafiek. Dit vertoon die Chart tools. toevoeging van die ontwerp. Uitleg. en formaat oortjies. Op die blad Formaat, in die huidige seleksie groep, kliek op die pyltjie langs die boks Chart elemente en klik op die grafiek element wat jy wil. Let wel: As jy 'n grafiek wat meer as een datareeks het sonder die keuse van 'n data-reeks te kies, Excel vertoon die dialoog Trendline Voeg boks. In die lys boks, kliek op die data-reeks wat jy wil en klik op OK. Op die blad uitleg, in die analise groep, kliek Trendline. Doen een van die volgende: Klik op 'n vooraf gedefinieerde tendenslyn opsie wat jy wil gebruik. Let wel: Dit geld 'n tendenslyn sonder sodat jy spesifieke opsies te kies. Klik Meer Trendline Options. en dan in die kategorie Trendline Options, onder Trend / Regressie Tipe. Klik op die tipe tendenslyn wat jy wil gebruik.