Ruch średnia excel wykres

Średnia ruchoma Ten przykład ilustruje obliczanie średniej ruchomej serii czasowej w programie Excel. Średnia ruchoma służy do wyrównywania nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznania trendów. 1. Po pierwsze, spójrz na naszą serię czasową. 2. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK. 4. Kliknąć w polu Zakres wejściowy i wybrać zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Wykres wykresu tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje tendencję wzrostową. Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie: Im większy odstęp, tym więcej szczytów i dolin są wygładzone. Im krótszy odstęp czasu, tym bliższe są średnie ruchome, do rzeczywistych punktów danych. Średnie kroczące Kiedy byłem dzieckiem, pamiętam o przesłuchaniu wskaźników ekonomicznych skorygowanych sezonowo. Byłem raczej rozczarowany, że nauczyłam się, kiedy dorastałem i biorąc pod uwagę, że wskaźniki ekonomiczne skorygowane sezonowo nie były obliczane z wykorzystaniem bardzo teoretycznych formuł uwzględniających wszystkie warianty zmian, ale były jedynie średnimi kroczącymi. W Podświetl niektóre okresy czasu na wykresie. Użyłem swoich statystyk bloga, aby zilustrować, jak wyróżniać dni tygodnia od weekendów. Innym sposobem uwzględnienia zmian cyklicznych jest podanie średniej ruchomej. I8217 używają tych samych danych, aby pokazać dwa sposoby tworzenia średnich kroczących. Średnia ruchoma po prostu przesuwa się wzdłuż danych, biorąc średnią w każdym punkcie poprzednich wartości N. Surowe dane są pokazane na tym wykresie, a wahania cykliczne są wymawiane, co utrudnia wybranie długoterminowych trendów. Najprostszym sposobem osiągnięcia średniej ruchomej jest kliknięcie prawym przyciskiem myszy w serii wykresów i wybranie opcji Dodaj linię Trendline. Excel oferuje kilka rodzajów linii trendu i wśród nich znajduje się średnia ruchoma. Dla codziennych danych, które mają różne wartości w dni powszednie i weekendowe, odpowiednią opcją jest 7-punktowa średnia ruchoma. Oto wykres z ruchomą średnią linią. Można również obliczyć własne średnie w arkuszu roboczym i dodać serię zawierającą średnie wartości. Jest to właściwe, jeśli używasz średniej ważonej średniej ruchomej (np. Wykładniczej średniej ruchomej) lub jeśli potrzebujesz użyć średnich w dalszej analizie arkusza roboczego. Technika jest prosta. Pomiń pierwsze punkty N-1 (tj. 6 punktów dla 7-punktowej średniej ruchomej), a następnie użyj prostej wzoru do średniej siedmiu punktów i wypełnij resztę zakresu tym wzorem. W przypadku danych zaczynających się w komórce B2 należy utworzyć 7-punktową średnią ruchową zaczynającą się od komórki C8 za pomocą tego wzoru i wypełnić formułę w dół kolumny C do ostatniego wiersza z danymi w kolumnie B: następnie dodać tę kolumnę do wykresu jako nową serię . W tym prostym przykładzie dwa podejścia są praktycznie niemożliwe do odróżnienia. Jeśli obliczysz własne średnie, możesz usunąć serię danych podstawowych i pokazać tylko wyrównaną linię. Podziel się tym: W mojej ostatniej książce Praktyczne prognozy dotyczące serii czasów: praktyczny przewodnik. Podano przykład użycia programu Microsoft Excels moving average, aby zniweczyć miesięczną sezonowość. Dokonuje się tego, tworząc wykres liniowy serii w czasie, a następnie dodaj linię Trendline gt Moving Average (patrz mój artykuł o tłumieniu sezonowości). Celem dodania ruchomych średnich trendów do wykresu czasowego jest lepsze dostrzeżenie tendencji w danych, poprzez wyeliminowanie sezonowości. Średnia ruchoma z szerokością okna oznacza średnie dla każdego zestawu wartości w kolejnych wartościach. Do wizualizacji serii czasowej zazwyczaj używamy środkowej średniej ruchomej w sezonie. W środkowej średniej ruchomej wartość średniej ruchomej w czasie t (MA t) oblicza się przez wycentrowanie okna wokół czasu t i uśrednianie w poprzek wartości w w oknie. Na przykład, jeśli mamy dane dzienne i podejrzewamy efekt tygodnia, możemy je wyciszyć za pomocą środkowej średniej ruchomej w7, a następnie spisując linię MA. Widzący uczestnik mojego kursu internetowego Prognozujący odkrył, że średnia ruchoma Excels nie przynosi oczekiwanego rezultatu: zamiast średniej z okna skupionego wokół okresu zainteresowania, trwa średnio w ostatnich miesiącach (tzw. średnia ruchoma). Podczas prognozowania prognozowane są ruchome średnie, są one gorsze dla wizualizacji, zwłaszcza gdy cykl ma tendencję. Powodem jest to, że średnia krocząca pozostaje za sobą. Spójrz na poniższy rysunek i zobaczysz różnicę między średnią ruchomej przecinającej (czarną) a środkową średnią ruchoma (czerwoną). Fakt, że Excel wytwarza końcową średnią ruchliwą w menu Trendline, jest dość niepokojący i mylący. Jeszcze bardziej niepokojące jest dokumentacja. która źle opisuje powstającą macierz, która jest wytwarzana: Jeśli na przykład okres jest ustawiony na 2, wówczas średnia wartość pierwszych dwóch punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu i tak dalej. Więcej informacji na temat średnich kroczących znajduje się tutaj: Dodanie trendu lub średniej ruchomej do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Możesz także poszerzyć linię poza faktyczne dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Możesz dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest ułożony w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych, 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutowych. Dodawanie trendu Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchu. Linia trendu rozpoczyna się od pierwszego punktu danych wybranej serii danych. Zaznacz pole Trendline. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline. a następnie kliknij Wykład. Prognoza liniowa. lub dwie średnie ruchy okresowe. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Format trendline w opcji Trendline. Jeśli wybierzesz Wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu Zamów. Jeśli wybierzesz Przeprowadzka Średnia. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje przybliżone wartości dla trendu odpowiadające rzeczywistym danymi) jest równa lub zbliżona 1. Gdy dodasz linię odniesienia do swoich danych , Program Excel oblicza automatycznie wartość R kwadratową. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając wartość kwadratową R w polu wykresu (panel Format Trendline, Opcje Trendline). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linia liniowa Linia ta wykorzystuje ten typ trendu, aby utworzyć linię prostą dopasowaną do prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linia liniowa używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do linii: gdzie m jest nachyleniem a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim rzeczywistym danymi) wynosi 0.9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując linię zakrzywioną najlepiej dopasowaną, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość i szybkość zwiększa się lub szybko maleje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Linia logarytmiczna wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmu. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.933, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta tendencja jest przydatna, gdy Twoje dane wahają się. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu może być określona liczbą fluktuacji danych lub liczbą zakrętów (wzgórz i dolin) pojawiających się na krzywej. Zwykle pojedyńcza linia Order 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a zlecenie 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca kolejność wielomianów zlecenia 2 (jeden wierzchołek) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.979, która jest zbliżona do 1, więc linie są dobrze dopasowane do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta linia jest użyteczna dla zestawów danych, które porównują pomiary zwiększające się w określonym tempie. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1-sekundowych. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia mocy używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milisekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.986, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca uwypuklająca linia wskazuje na malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego upływu. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.990, co oznacza, że ​​linia idealnie pasuje do danych. Moving Average trendline Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych w celu bardziej wyraźnego przedstawienia wzoru lub tendencji. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionych przez opcję Okres), średnie ich i używa średniej wartości jako punktu w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średniometr ruchomy wykorzystuje to równanie: liczba punktów w ruchomym średnim zakresie jest równa łącznej liczbie punktów w serii, minus numer podany w danym okresie. Na wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię pokazuje wzór liczby domów sprzedanych w ciągu 26-tygodniowego okresu.