3 개월 가중 평균 이동 평균

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게 표시됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이 메시지가 표시되면 브라우저가 JavaScript를 사용하지 않거나 지원하지 않습니다. 전체 검색과 같은이 도움말 시스템의 기능을 사용하려면 브라우저에서 JavaScript 지원이 활성화되어 있어야합니다. 움직이는 평균 이동. 단순 이동 평균을 사용하면 계산이 수행되는 창의 각 데이터 값에 동일한 중요도 또는 가중치가 부여됩니다. 특히 금융 가격 데이터 분석에서 시간순으로 최신 데이터가 더 큰 가중치를가집니다. 이러한 경우 가중치 이동 평균 또는 지수 이동 평균 - 다음 주제 기능을 자주 참조하십시오. 12 개 판매 데이터 값의 동일한 테이블을 고려하십시오 weighted Moving Average를 계산하십시오. 이동 평균 계산에 참여하는 데이터의 간격을 계산하십시오. 즉, calc의 크기 계산 윈도우가 n이라면, 윈도우의 가장 최근 데이터 값은 n으로 곱해지며, 가장 최근에 n-1이 곱 해지고, n-1을 곱하기 이전의 값은 n-2로 곱해진다 창에있는 모든 값에 대해. 모든 창에 가중 이동 평균을 제공하기 위해 가중치의 합계로 모든 곱해진 값의 합계를 가산하십시오. 위에 설명 된 후미 평균 포지셔닝에 따라 가중 평균 이동 값을 새 열에 배치하십시오 이러한 단계를 설명하기 위해 위의 판매 값 표를 사용하여 12 월의 3 개월 가중 평균 이동이 필요한지 고려하십시오. 3 개월이라는 용어는 계산 창이 3임을 의미하므로 가중 이동 평균 계산 알고리즘 3 개월의 가중 이동 평균이 원래의 데이터 범위 전체에 대해 평가 된 경우 결과는 3 개월 가중 평균입니다. 이동 평균 예측. 소개 당신이 추측 하듯이 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부 그러나 희망 사항은 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 일부 컴퓨팅 문제에 대한 가치있는 소개입니다. 이 글에서는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측 작업을 계속합니다. 이동 평균 예측 모든 사람들은 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다 모든 대학생들은 항상 수업을 진행합니다 학기 중 4 번의 시험을 치루는 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 첫 번째 시험에서 85 점을 얻었습니다. 두 번째 시험 점수는 무엇을 예측할 수 있습니까? 다음 시험 성적에 대해 선생님이 예측할 것이라고 생각합니까? 친구가 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 수 있다고 생각하십니까? 다음 시험 성적을 예측할 수 있습니다. 친구와 부모에게 할 수있는 모든 모방에 관계없이 교사와 교사는 당신을 기대할 가능성이 큽니다. 방금 얻은 85의 영역에서 무언가를 얻으십시오. 이제, 당신의 친구들에게 당신의 자기 승진에도 불구하고, 당신 자신을 과대 평가하고 두 번째 시험을 위해 덜 공부할 수 있다고 생각하게합니다. 73. 이제 당신의 모든 것을 염려하고 걱정하지 않고 무엇을 기대할 것인가는 당신의 세 번째 시험을 치를 것입니다. 당신과 그것을 공유 할 것인지에 관계없이 견적을 개발할 수있는 두 가지 접근법이 있습니다. 그들은 스스로에게 말할 수 있습니다. 녀석은 항상 똑똑한 사람에 대해 연기를 불고 있습니다. 운이 좋다면 73 세를 더 가질 것입니다. 부모님은 더 많은지지를 얻으려고 노력할 것입니다. 글쎄, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었습니다. 85 73 2 79 모르겠다. 만약 파티가 덜하고, 족제비가 흔들리지 않았다면, 더 많이 공부하면 더 높은 점수를 얻을 수있을 것이다. 실제로 이동 평균 예측. 첫 번째는 가장 최근의 점수 만 사용하고 있습니다. 당신의 미래의 성과를 예측하기 이것은 한 기간의 데이터를 사용하는 이동 평균 예측이라고 불립니다. 두 번째는 또한 이동 평균 예측이지만 두 기간의 데이터를 사용합니다. 당신의 위대한 마음에 파문을 가진이 모든 사람들이 당신을 화나게한다고 가정합시다 그리고 당신은 자신의 이유로 3 번째 테스트에서 잘하기로 결정하고 동맹국 앞에서 높은 점수를 둡니다. 테스트를 치르고 점수는 실제로 89입니다. 자신을 포함한 모든 사람이 감명받습니다. 이제 당신은 마지막 학기 시험이 끝나고 평소와 같이 모든 사람들이 마지막 시험에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을하게 할 필요가 있음을 느낍니다. 바라건대 당신이 그 패턴을 보았습니다. 자, 이제 당신은 어떤 패턴을 볼 수 있습니까? 가장 정확한 것입니다. 우리가 일하는 동안 휘몰아 친다. 우리는 일하는 동안 휘파람이라고 불리는 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아 간다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 대표되는 과거 판매 데이터가있다. 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터입니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C7에서 C11까지 다른 셀로 복사 할 수 있습니다. 평균이 가장 최근의 기록 데이터에 어떻게 적용되지만 정확히 3 각 예측에 대해 가장 최근의 기간 제공 또한 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 실제로하지 않아도된다는 사실을 알아야합니다. 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다릅니다. 과거 예측을 포함 시켰습니다. 다음 웹 페이지에서 예측 유효성을 측정하는 데 사용할 것입니다. 이제 2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C6으로 복사 할 수 있습니다. C11을 통해. 이제 어떻게 가장 최근의 두 가지 기록 데이터 만 각 예측에 사용됩니까? 다시 설명하기 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다. 캐스팅 유효성 검사. 주의해야 할 다른 중요한 사항. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값만 예측에 사용됩니다. 다른 것은 필요하지 않습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측, 첫 번째 예측이 m1 기간에 발생 함을 주목하십시오. 우리가 코드를 개발할 때이 두 문제 모두 매우 중요합니다. 이동 평균 함수 개발 이제는 더 많이 사용할 수있는 이동 평균 예측 코드를 개발해야합니다 유연하게 코드가 다음과 같이 예측됩니다. 입력은 예측에서 사용하려는 기간 수와 과거 값의 배열에 대한 것입니다. 원하는 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Single 변수 선언 및 초기화 Dim 항목 As Variant Dim Counter as Integer Dim 누적 합계로 단일 흐리게 HistoricalSize를 정수로 사용합니다. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 다음과 같이하십시오.