En Bevegelse Gjennomsnittet Modell Verk Best Når ____ In The Time Serien

Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Når du beregner et løpende glidende gjennomsnitt, er gjennomsnittet i midtperioden fornuftig. I det forrige eksempelet beregner vi gjennomsnittet av de første tre tidsperioder og plasseres det ved siden av periode 3. Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2. Dette fungerer bra med ulike tidsperioder, men ikke så bra for jevne tidsperioder. Så hvor skulle vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4 Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2,5, 3,5. For å unngå dette problemet, glatter vi MAs ved hjelp av M 2. Dermed glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall termer, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.A fotnote i Pankratz (1983 ). på side 48, sier: Etikettets glidende gjennomsnitt er teknisk feil, da MA-koeffisientene kan være negative og kan ikke summeres til enhet. Denne etiketten brukes etter konvensjon. Box og Jenkins (1976) sier også noe lignende. På side 10: Navnet på glidende gjennomsnitt er noe misvisende fordi vektene 1, - theta, - eta, ldots, - theta, som multipliserer den som ikke trenger total enhet eller trenger det, er positive. Denne nomenklaturen er imidlertid til felles, og derfor bruker vi den. Jeg håper dette hjelper. Hvis du ser på en null-gjennomsnittlig MA-prosess: Xt varepsilont theta1 varepsilon cdots thetaq varepsilon, så kan du se på høyre side som beslektet med et vektet glidende gjennomsnitt av varepsilonbetingelsene, men hvor vektene ikke summerer til 1. Merk at hver verdi av yt kan betraktes som et vektet glidende gjennomsnitt av de siste prognosefeilene. Lignende forklaringer av begrepet kan finnes på mange andre steder. (Til tross for populariteten til denne forklaringen, vet jeg ikke sikkert at dette er begrepet, men for eksempel, kanskje det var opprinnelig noen sammenheng mellom modellen og glidebrytende gjennomsnittlig utjevning.) Vær oppmerksom på at Graeme Walsh påpeker i kommentarer ovenfor at dette kan ha oppstått med Slutsky (1927) Summen av tilfeldige årsaker som en kilde til sykliske prosesser 1 Hyndman, RJ og Athanasopoulos, G. (2013) Forecasting: prinsipper og praksis. Seksjon 84. otextsfpp84. Tilgang 22 september 2013.