Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Previsão média de movimento. Introdução Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para Previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições computando relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos começando no começo e começaremos trabalhar com previsões médias móveis. Previsões médias de mobilidade Todos é familiar com mover-se As previsões médias, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados do teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. Você prevê para sua pontuação do segundo teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem pre Dic para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você obtenha algo na Área dos 85 que você acabou de obter. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que São todos os interessados e despreocupado vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando Fuma sobre sua inteligência Ele vai ter mais 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e Weren t sacudindo a doninhas todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são realmente média móvel previsões. O primeiro é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Este É chamado de uma média móvel de previsão usando um período de dados. O segundo é também uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de data. Let s supor que todas essas pessoas rebentando em sua mente grande têm tipo de mijo você fora e você decide fazer Bem no terceiro teste para suas próprias razões e para colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre que vem Up e como de costume você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você pode ver o padrão Qual você acha que é o mais preciso. Whistl E Enquanto Trabalhamos Agora nós retornamos à nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia-irmã distanciada chamada Assobio Enquanto Trabalhamos Você tem alguns dados de vendas passados representados pela seção a seguir de uma planilha Nós apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve Note que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Este é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir Validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão de média móvel de dois período. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você pode copiar esta fórmula de célula Para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente eu incluí as predições passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de Importância para aviso. Para uma m média de tempo média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma m-período de média móvel de previsão, quando fazendo predições passadas, observe que a primeira previsão ocorre No período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função de média móvel Agora precisamos desenvolver o código para a média móvel previsão que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são Para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods As Sin Gle Declaração e inicialização de variáveis Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como Single Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho de Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Criando um Movimento Simples. Clique na imagem para ver uma versão maior. Este é um dos três artigos seguintes sobre a análise da série de tempo em Excel. Visão geral da média movente. A média movente é uma técnica estatística usada para suavizar flutuações de curto prazo em uma série de dados A fim de mais facilmente reconhecer as tendências ou ciclos de longo prazo A média móvel é por vezes referida como uma média móvel ou uma média móvel A média móvel é uma série de números, cada um dos quais representa a média de um intervalo de número especificado de anteriores Períodos Quanto maior o intervalo, quanto mais suavização ocorre Quanto menor o intervalo, mais a média móvel se assemelha à série de dados real. As médias de movimento executam as três funções seguintes. Suavização dos dados, o que significa melhorar o ajuste dos dados a um Line. Reducing o efeito da variação temporária e aleatória noise. Highlighting outliers acima ou abaixo da tendência. A média móvel é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas na indústria Para identificar tendências de dados Por exemplo, os gerentes de vendas comumente visualizam médias móveis de três meses de dados de vendas O artigo irá comparar uma média móvel de dois meses, três meses e seis meses dos mesmos dados de venda A média móvel é usada bastante Muitas vezes na análise técnica de dados financeiros, tais como retornos de ações e em economia para localizar tendências em macro séries macroeconômicas como o emprego. Há uma série de variações da média móvel Os mais comumente empregados são a média móvel simples, a média móvel ponderada , Ea média móvel exponencial Executar cada uma destas técnicas no Excel será abordado em pormenor em artigos separados neste blog Aqui está uma breve visão geral de cada uma dessas três técnicas. Simples Moving Average. Every ponto em uma média móvel simples é a média De um número especificado de períodos anteriores Este artigo de blog fornecerá uma explicação detalhada da implementação desta técnica em Excel. Weighted Moving Average. Points no Média móvel ponderada também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores A média móvel ponderada aplica ponderação diferente para certos períodos anteriores, muitas vezes os períodos mais recentes são dadas maior peso Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada do A implementação desta técnica no Excel é a seguinte. Média móvel exponencial. Os pontos na média móvel exponencial também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores A suavização exponencial aplica fatores de ponderação a períodos anteriores que diminuem exponencialmente, nunca atingindo zero Como resultado exponencial Suavização leva em conta todos os períodos anteriores em vez de um determinado número de períodos anteriores que a média móvel ponderada faz Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada da implementação desta técnica no Excel é a seguinte. Processo de 3 etapas de criar um mo simples Vendo a média de dados de séries temporais no Excel. Passo 1 Gráfico dos dados originais em um gráfico de séries temporais. O gráfico de linhas é o gráfico de Excel mais utilizado para representar graficamente dados de séries temporais. Um exemplo de um gráfico do Excel usado para plotar 13 períodos de dados de vendas é mostrado como segue. Clique na imagem para ver uma versão maior. Etapa 2 Crie a média móvel no Excel. Excel fornece a ferramenta Média móvel no menu Análise de dados A ferramenta Média móvel cria uma média móvel simples de uma série de dados. Clique na imagem para ver uma versão maior. A caixa de diálogo Média móvel deve ser preenchida da seguinte forma para criar uma média móvel dos dois períodos de dados anteriores para cada ponto de dados. Clique na imagem para ver uma versão maior. A saída da média móvel de 2 períodos é mostrada da seguinte forma, juntamente com as fórmulas que foram usadas para calcular o valor de cada ponto na média móvel. Clique na imagem para ver uma versão maior. Etapa 3 Adicione a série de média móvel ao gráfico. Esses dados devem agora ser adicionados ao gráfico que contém os dados originais da linha de tempo de vendas. Os dados serão simplesmente adicionados como mais uma série de dados no Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar do gráfico e um menu aparecerá Hit Select Data para adicionar a nova série de dados A série de média móvel será adicionada completando a caixa de diálogo Edit Series como segue. Clique em Imagem para ver uma versão maior. Clique na imagem para ver uma versão maior. O gráfico contendo a série de dados original ea média móvel simples de 2 intervalos de dados é mostrado como se segue Note que a linha da média móvel é bastante mais suave e os dados brutos s desvios acima e abaixo da Linha de tendência são muito mais aparentes A tendência geral é agora muito mais aparente também. Clique na imagem para ver uma versão maior. Uma média móvel de 3 intervalos pode ser criada e colocada no gráfico usando o mesmo procedimento a seguir. Clique em Imagem para ver uma versão maior. Clique na imagem para ver uma versão maior. É interessante notar que a média móvel simples de 2 intervalos cria um gráfico mais suave do que a média móvel simples de 3 intervalos. Neste caso, a média móvel simples de 2 intervalos pode ser mais desejável do que a média móvel simples Média móvel de 3 intervalos. Clique na imagem para ver uma versão maior. Para comparação, uma média móvel simples de 6 intervalos será calculada e adicionada ao gráfico da mesma maneira como a seguir. Clique em Imagem para ver uma versão maior. Clique em Imagem para ver uma versão maior. Como esperado, a média móvel simples de 6 intervalos é significativamente mais suave do que as médias móveis simples de 2 ou 3 intervalos. Um gráfico mais suave se encaixa mais diretamente numa linha reta. Analisando a precisão da previsão. A precisão pode ser descrita Como bondade de ajuste Os dois componentes da precisão de previsão são os seguintes. Preconceito Preconceito A tendência de uma previsão de ser consistentemente maior ou menor do que os valores reais de uma série de tempo previsão viés é a soma de todos os erros dividido pelo número de períodos como segue . Um viés positivo indica uma tendência para a subprevisão Um viés negativo indica uma tendência para a sobre-previsão O viés não mede a precisão porque o erro positivo e o erro negativo se cancelam mutuamente. Erro de Força A diferença entre os valores reais de uma série de tempo ea previsão Valores da previsão As medidas mais comuns de erro de previsão são as seguintes. MAD Mean Absolute Deviation. MAD calcula o valor absoluto médio do erro e é com Com a seguinte fórmula. A média dos valores absolutos dos erros elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos Quanto menor for o MAD, melhor será o modelo. MSE Mean Squared Error. MSE é uma medida popular de erro que elimina o efeito de cancelamento De erros positivos e negativos somando os quadrados do erro com a seguinte fórmula. Os grandes termos de erro tendem a exagerar MSE porque os termos de erro são todos quadrados RMSE Root Square Mean reduz esse problema tomando a raiz quadrada de MSE. MAPE Média Absoluta Porcentagem Error. MAPE também elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os valores absolutos dos termos de erro MAPE calcula a soma dos termos de erro de porcentagem com a seguinte fórmula. Com a soma de termos de erro percentual, MAPE pode ser usado para comparar modelos de previsão Que usam diferentes escalas de medição. Cálculo Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE no Excel Para a média móvel simples. Bias, MAD, MSE, RMSE e MAP E será calculado no Excel para avaliar a previsão de média móvel simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos obtida neste artigo e mostrada da seguinte forma. Clique na imagem para ver uma versão maior. O primeiro passo é calcular E t E t 2 E t, E t Y t-act e, em seguida, somá-los da seguinte forma. Clique na imagem para ver uma versão maior. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma. Clique na imagem para ver uma versão maior. Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 3 intervalos. Clique em Imagem para ver uma versão maior. Clique na imagem para ver uma versão maior. Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 6 intervalos. Clique em Imagem para ver uma versão maior. As Médias Móveis Simples de 3 intervalos são as seguintes: A média móvel simples de 3 intervalos é o modelo que Mais próximo dos dados reais. Clique na imagem para ver uma maior Version. Excel Master Series Blog Directory. Statistical Tópicos e artigos em cada Topic. Descarregar a página 1.100 Excel Statistical Master now. For quem quer estar operando em um nível elevado com o Excel Solver rapidamente, este É o livro para você Otimização Passo a Passo Com o Excel Solver é um manual eletrônico de 200 páginas de explicações simples e detalhadas sobre como usar o Solver do Excel para resolver os mais conhecidos problemas de otimização atualmente carregados com capturas de tela que são acopladas com Fácil de seguir instruções, este livro irá simplificar muitos problemas difíceis de otimização e torná-lo um mestre do Excel Solver quase imediatamente. Aqui estão apenas alguns dos problemas de otimização Solver que são resolvidos completamente com simples de entender instruções e capturas de tela Neste e-manual. O famoso viajante Viajando problema usando Solver s Alldifferent restrição eo Solver s método evolutivo para encontrar o caminho mais curto para chegar a todos os clientes Este também p Rovides um uso avançado da função de INDEX de Excel. 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Aqui estão apenas alguns dos problemas de otimização Solver que são resolvidos completamente com simples de entender instruções e capturas de tela neste e-manual. O famoso Tr Aveling Problema de vendedor usando Solver s Alldifferent restrição eo Solver s método evolutivo para encontrar o caminho mais curto para chegar a todos os clientes Isso também fornece um uso avançado do Excel INDEX function. The bem conhecida Knapsack problema que mostra como otimizar o uso de espaço limitado Enquanto satisfazendo inúmeros outros critérios. Como executar regressão não linear e ajuste de curva no Solver usando o Solver s método de resolução não-linear GRG. Como resolver o problema de estoque de corte enfrentado por muitas empresas de manufatura que estão tentando determinar a maneira ideal para cortar folhas De material para minimizar o desperdício enquanto satisfaz as ordens do cliente. Otimização do portfólio para maximizar o retorno ou minimizar o risco. 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Aqui estão apenas alguns dos Solver Problemas de otimização que são resolvidos completamente com simples de entender instruções e capturas de tela neste e-manual. O famoso viajante Vendedor problema usando Solver s Alldifferent restrição eo S Olver s Método evolutivo para encontrar o caminho mais curto para alcançar todos os clientes Isso também fornece um uso avançado da função Excel INDEX. O conhecido problema Knapsack que mostra como otimizar o uso de espaço limitado, enquanto satisfazendo inúmeros outros critérios. Como executar não linear Regressão e ajuste de curvas no Solver usando o Solver s método de resolução não-linear GRG. Como resolver o problema de estoque de corte enfrentado por muitas empresas de manufatura que estão tentando determinar a maneira ideal para cortar folhas de material para minimizar o desperdício enquanto satisfaz as ordens do cliente. Otimização de portfólio para maximizar o retorno ou minimizar o risco. Seleção de investimento de capital usando a restrição binária do Solver para maximizar o Valor Presente Líquido dos fluxos de caixa selecionados no ano 0 O uso inteligente das instruções If-Then-Else torna isso um problema simples. Para minimizar o custo total de compra e envio de mercadorias de vários fornecedores para vários locais. Como otimizar a seleção de dif Para minimizar o custo ao cumprir um pedido. Como alocar otimamente um orçamento de marketing para gerar o maior alcance e freqüência ou número de leads de entrada com o custo mais baixo. Otimização passo a passo Com o Excel Solver tem instruções completas e várias dicas Em todos os aspectos do funcionamento do Excel Solver Você vai entender completamente os relatórios e saber exatamente como tweek todas as configurações do Solver s para uso personalizado total Este manual também fornece muitos conselhos e orientação sobre como configurar o modelo no Excel para Que será tão simples e intuitivo quanto possível para trabalhar with. All dos problemas de otimização neste livro são resolvidos passo a passo usando um processo de 6 etapas que funciona cada vez Além de tiros de tela detalhada e fácil de usar, 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 Optimizati on 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 s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual Guaranteed. For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s most widely known optimization problems Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization pr oblems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. 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. All of the optimization problems in this book are solved step-by-step us ing 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 s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That You ve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual Guaranteed. 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