Moving Media Previsione Xls

Spostamento Average. This esempio si insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità picchi e valli di riconoscere facilmente trends.1 In primo luogo, lasciare che s un'occhiata al nostro tempo serie.2 nella scheda dati, fare clic su dati Analysis. Note può t trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare gli strumenti di analisi aggiuntivo in.3 selezionare media mobile e fare clic su OK.4 Fate clic nella casella intervallo di input e selezionare l'M2 gamma B2. 5 Fare clic nella casella intervallo e digitare 6.6 Fare clic nella casella intervallo di output e selezionare B3.8 cellulare Tracciare la curva di questi values. Explanation perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto dati corrente Come risultato, i picchi e le valli si distendono il grafico mostra una tendenza in aumento di Excel non è in grado di calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza precedente Ripetere i dati points.9 passi da 2 a 8 per intervallo di 2 e l'intervallo 4.Conclusione più grande è l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono il più piccolo l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. Moving models. As media ed esponenziale di un primo passo per andare oltre significare modelli, modelli random walk, e modelli di tendenza lineare, i modelli non stagionali e le tendenze possono essere estrapolati utilizzando un modello a media mobile o lisciatura l'assunto di base dietro di media e levigante modelli è che la serie temporale è localmente stazionario con una media lentamente variabile Quindi, prendiamo un media locale movimento per stimare il valore corrente della media e poi utilizzarla come la previsione per il prossimo futuro Questo può essere considerato come un compromesso tra il modello media e la random walk-senza-drift-modello la stessa strategia può essere utilizzato per stimare e estrapolare una tendenza locale una media mobile viene spesso chiamato versione livellata della serie originale perché media breve termine ha l'effetto di appianare le asperità della serie originale regolando il grado di lisciatura della larghezza del media mobile, si può sperare di colpire un qualche tipo di equilibrio ottimale tra le prestazioni dei modelli medi e camminare casuale il tipo più semplice del modello di media è the. Simple altrettanto ponderato Moving Average. The meteo per il valore di Y al tempo t 1 cioè fatta al tempo t pari alla media semplice delle più recenti osservazioni m. Qui e altrove userò il simbolo Y-cappello a riposo per una previsione della serie storica Y fatta al più presto, prima possibile da un dato modello Questa media è centrato al periodo t-m 1 2, il che implica che la stima di la media locali tenderà a restare indietro il vero valore della media locale, di circa m 1 2 periodi così, diciamo l'età media dei dati nella media mobile semplice è m 1 2 rispetto al periodo per il quale è calcolata la previsione questa è la quantità di tempo entro il quale le previsioni tenderanno a restare indietro punti di svolta nei dati, ad esempio, se si sta una media degli ultimi 5 valori, le previsioni saranno circa 3 periodi in ritardo nel rispondere ai punti di svolta si noti che, se m 1, il semplice modello a media mobile SMA è equivalente al modello random walk senza crescita Se m è molto grande paragonabile alla lunghezza del periodo di stima, il modello SMA è equivalente al modello medio Come con qualsiasi parametro di un modello di previsione, è consuetudine per regolare il valore di k per ottenere il migliore adattamento ai dati, cioè gli errori di previsione piccoli sulla average. Here è un esempio di una serie che sembra mostrare fluttuazioni casuali intorno un lentamente variabile medio prima cosa, s cercare di montare con un modello casuale, che è equivalente a una media mobile semplice di 1 term. The modello random walk risponde molto velocemente alle variazioni della serie, ma così facendo raccoglie gran parte del rumore nei dati fluttuazioni casuali come così come il segnale della media locale Se invece cerchiamo una semplice media mobile di 5 termini, otteniamo errori di un più agevole dall'aspetto set di forecasts. The 5 termine semplice movimento rese medie significativamente inferiori rispetto al modello random walk in questo caso la media l'età dei dati in questa previsione è di 3 5 1 2, in modo che essa tende a restare indietro punti di svolta di circa tre periodi per esempio, una flessione sembra essersi verificato in periodo di 21, ma le previsioni non girare intorno fino a diversi periodi tardi. Notice che le previsioni a lungo termine dal modello SMA sono una retta orizzontale, proprio come nel modello random walk Quindi, il modello SMA presuppone che non vi è alcuna tendenza nei dati Tuttavia, mentre le previsioni del modello random walk sono semplicemente uguale all'ultimo valore osservato, le previsioni del modello di SMA sono pari ad una media ponderata degli ultimi limiti di confidenza valori. le calcolato Statgraphics per le previsioni a lungo termine della media mobile semplice non si ottiene più ampio, come la previsione aumenta HORIZON questo ovviamente non è corretto Purtroppo, non vi è alcuna teoria statistica di fondo che ci dice come gli intervalli di confidenza deve ampliare per questo modello Tuttavia, non è troppo difficile da calcolare le stime empiriche dei limiti di confidenza per le previsioni a più lungo orizzonte esempio, è possibile impostare un foglio di calcolo in cui il modello SMA sarebbe stato utilizzato per prevedere 2 passi avanti, 3 passi avanti, ecc all'interno del campione di dati storici È quindi possibile calcolare le deviazioni standard campione degli errori in ogni orizzonte di previsione, e quindi costruire la fiducia intervalli per le previsioni a lungo termine aggiungendo e sottraendo multipli del standard appropriato deviation. If cerchiamo una media del 9 termine semplice movimento, si ottengono le previsioni ancor più agevole e di un effect. The ritardo età media è ora 5 periodi 9 1 2 Se prendiamo una media mobile 19-termine, l'età media aumenta a 10.Notice che, in effetti, le previsioni sono ora in ritardo punti di svolta di circa il 10 periods. Which quantità di smoothing è meglio per questa serie Ecco una tabella che mette a confronto le statistiche di errore, tra cui anche un 3-termine average. Model C, la media mobile a 5-termine, i rendimenti il ​​valore più basso di RMSE da un piccolo margine sopra le medie di 3 e 9 termine termine, e le loro altre statistiche sono quasi identici Così, tra i modelli con le statistiche di errore molto simili, possiamo scegliere se avremmo preferito un po 'più di risposta o un po' più scorrevolezza nelle previsioni Ritorna all'inizio page. Brown s livellamento esponenziale semplice esponenzialmente ponderata movimento average. The semplice modello di media mobile sopra descritto ha la proprietà indesiderabile che tratta le ultime osservazioni k ugualmente e completamente ignora tutte le osservazioni che precedono Intuitivamente, i dati del passato dovrebbero essere scontati in maniera più graduale - per esempio, il più recente osservazione dovrebbero avere un po 'più peso di 2 più recente, e il 2 ° più recente dovrebbe avere un po 'più di peso rispetto al 3 ° più recente, e così via il semplice levigatura modello esponenziale SES compie this. Let denotare un smoothing un numero costante tra 0 e 1 un modo di scrivere il modello è quello di definire una serie L, che rappresenta il valore medio cioè locale attuale livello della serie come sulla base dei dati fino ad oggi il valore di L al momento t è calcolata in modo ricorsivo dal proprio valore precedente come this. Thus, il valore corrente è un lisciato interpolazione tra il valore livellato precedente e l'osservazione corrente, dove controlla la vicinanza del valore interpolato alla osservazione più recente la previsione per il periodo successivo è semplicemente la corrente livellato value. Equivalently, possiamo esprimere la prossima meteo direttamente in termini di precedente previsioni e osservazioni precedenti, in una qualsiasi delle seguenti versioni equivalenti nella prima versione, la previsione è una interpolazione tra previsione precedente e observation. In precedente la seconda versione, la prossima previsione è ottenuta regolando la previsione precedente nella direzione della precedente errore da un frazionale amount. is l'errore commesso al tempo t Nella terza versione, la previsione è di una media mobile ponderata esponenzialmente cioè scontato con la versione fattore di sconto 1. interpolazione della formula di previsione è il più semplice da usare se si sta implementando la modello su un foglio si inserisce in una singola cellula e contiene riferimenti di cella che punta alla previsione precedente, la precedente osservazione, e la cella in cui il valore di è stored. Note che se 1, il modello SES è equivalente ad un modello random walk senza Se la crescita 0, il modello SES è equivalente al modello medio, assumendo che il primo valore livellato è impostato uguale al rendimento medio Inizio sinistra. L età media dei dati nelle previsioni semplice esponenziale-levigante è 1, relative il periodo per il quale la previsione è calcolata Questo non dovrebbe essere ovvio, ma può essere facilmente dimostrare valutando una serie infinita Quindi, la semplice previsione media mobile tende a ritardo punti di svolta da circa 1 periodi ad esempio, quando 0 5 il ritardo è di 2 periodi in cui 0 2 il ritardo è di 5 periodi in cui 0 1 il ritardo è di 10 periodi, e così via. Per una determinata età cioè quantità media di ritardo, la semplice esponenziale previsione SES è un po 'superiore alla media mobile semplice SMA tempo perché pone relativamente più peso sulla più recente osservazione --ie è leggermente più reattivo ai cambiamenti che si verificano nel recente passato, ad esempio, un modello di SMA con 9 termini e un modello di SES con 0 2 entrambi hanno un'età media di 5 per i dati nella loro previsioni, ma il modello SES mette più peso sugli ultimi 3 valori che assume il modello SMA e allo stesso tempo doesn t dimenticare interamente sui valori più di 9 periodi vecchi, come mostrato in questa chart. Another importante vantaggio del modello SES sul modello SMA è che il modello SES utilizza un parametro smoothing che è continuamente variabile, in modo che possa facilmente ottimizzata utilizzando un algoritmo risolutore per minimizzare l'errore quadratico medio il valore ottimale di un modello SES per questo serie risulta essere 0 2961, come mostrato here. The età media dei dati in questa previsione è 1 0 2.961 3 4 periodi, che è simile a quella di un 6-termine mobile semplice average. The previsioni a lungo termine dal modello di SES sono una linea retta orizzontale, come nel modello SMA e il modello random walk senza crescita, tuttavia, notare che gli intervalli di confidenza calcolati da Statgraphics ora divergono in modo ragionevole dall'aspetto, e che sono sostanzialmente più stretto rispetto degli intervalli di confidenza per la modello random walk il modello SES presuppone che la serie è un po 'più prevedibile di quanto non faccia il random walk modello model. An SES è in realtà un caso particolare di un modello ARIMA così la teoria statistica dei modelli ARIMA fornisce una solida base per il calcolo intervalli di confidenza per la modello SES in particolare, un modello SES è un modello ARIMA con una differenza nonseasonal, termine MA 1, e nessun termine costante altrimenti noto come un modello ARIMA 0,1,1 senza costante il coefficiente MA 1 nel modello ARIMA corrisponde quantità 1- nel modello SES per esempio, se si forma un modello ARIMA 0,1,1 senza un costante alla serie analizzata qui, la stima coefficiente di MA 1 risulta essere 0 7029, che è quasi esattamente un meno 0 2961. è possibile aggiungere l'assunzione di una tendenza non-zero costante lineare per un modello SES per fare questo, basta specificare un modello ARIMA con una differenza nonseasonal e una durata MA 1 con una costante, cioè un modello ARIMA 0,1,1 con costante le previsioni a lungo termine avrà quindi una tendenza che è uguale al trend medio rilevato per l'intero periodo di stima non si può fare questo in collaborazione con destagionalizzazione, perché le opzioni di destagionalizzazione sono disattivati ​​quando il tipo di modello è impostato su ARIMA Tuttavia, è possibile aggiungere una costante tendenza esponenziale a lungo termine per un semplice modello di livellamento esponenziale con o senza regolazione stagionale utilizzando l'opzione di regolazione inflazione nella procedura di previsione del tasso di crescita percentuale di inflazione appropriato per periodo può essere stimato come il coefficiente di pendenza in un modello di trend lineare montato i dati in combinazione con una trasformazione logaritmo naturale, oppure può essere basata su altre, informazioni indipendenti in materia di lungo termine le prospettive di crescita Ritorna all'inizio page. Brown s lineare cioè doppie modelli esponenziale Smoothing. The SMA e SES modelli assumono che non esiste una tendenza di qualsivoglia natura, i dati che di solito è OK o almeno non troppo male per previsioni 1-passo avanti quando i dati sono relativamente rumorosi, e possono essere modificati per incorporare un andamento lineare costante come indicato sopra cosa circa tendenze a breve termine Se una serie mostra un tasso variabile di crescita o un andamento ciclico che si distingue chiaramente contro il rumore, e se vi è la necessità di prevedere più di 1 periodo avanti, allora la stima di una tendenza locale potrebbe anche essere un problema il semplice modello di livellamento esponenziale può essere generalizzata per ottenere un esponenziale modello lineare LES che calcola le stime locali sia di livello e trend. The semplice modello di tendenza variabile nel tempo è Brown s modello di livellamento esponenziale lineare, che utilizza due diversi serie levigata che sono centrate in diversi punti nel tempo La formula di previsione si basa su un'estrapolazione di una linea attraverso i due centri di una versione più sofisticata di questo modello, Holt s, è discusso below. The forma algebrica del modello di livellamento esponenziale lineare Brown s , come quella del semplice modello di livellamento esponenziale, può essere espressa in un certo numero di forme diverse ma equivalenti la forma standard di questo modello è di solito espressa come segue sia S la serie singolarmente-levigata ottenuta applicando semplice livellamento esponenziale di serie Y che è il valore di S al periodo t è dato da. Ricordiamo che, in semplice livellamento esponenziale, questo sarebbe il tempo per Y al periodo t 1 Allora S la serie doppiamente levigata ottenuta applicando semplice livellamento esponenziale utilizzando la stessa di serie S. Finally, le previsioni per tk Y per qualsiasi k 1, è dato by. This produce e 1 0 vale a dire imbrogliare un po ', e lasciare che la prima previsione uguale l'attuale prima osservazione, ed e 2 Y 2 Y 1 dopo il quale le previsioni sono generati usando l'equazione precedente Questo produce gli stessi valori adattati come la formula basata su S e S se questi ultimi sono stati avviati utilizzando S 1 S 1 Y 1 Questa versione del modello è usato nella pagina successiva che illustra una combinazione di livellamento esponenziale con adjustment. Holt stagionale s lineare esponenziale Smoothing. Brown modello di s LES calcola stime locali di livello e l'andamento lisciando i dati recenti, ma il fatto che lo fa con un singolo parametro smoothing pone un vincolo sui modelli di dati che è in grado di adattare il livello e la tendenza non sono autorizzati a variare a tassi indipendenti Holt s modello LES risolve questo problema includendo due costanti di lisciatura, uno per il livello e uno per la tendenza in ogni momento t, come nel modello di Brown s, il vi è una stima L t del livello locale e una stima T t della tendenza locale Qui vengono calcolati ricorsivamente dal valore di Y osservata al tempo t e le stime precedenti del livello e l'andamento di due equazioni che si applicano livellamento esponenziale loro separately. If livello stimato e tendenza al tempo t - 1 sono L t 1 e T t-1, rispettivamente, la previsione per Y t che sarebbe stato fatto al tempo t-1 è uguale a L t-1 T t-1 Quando si osserva il valore effettivo, l'aggiornamento della stima il livello è calcolata in modo ricorsivo interpolando tra T Y e le sue previsioni, L t-1 T t-1, con pesi di cambiamento e 1. nel livello stimato, vale a dire L t L t 1 può essere interpretato come una misura rumorosa la tendenza al tempo t la stima aggiornata del trend viene poi calcolata in modo ricorsivo interpolando tra L t L t 1 e la stima precedente del trend, T T-1 con pesi di e 1. interpretazione del costante trend-smoothing è analoga a quella del livello-lisciatura modelli costanti con valori piccoli di assumere che la tendenza cambia solo molto lentamente nel tempo, mentre i modelli con grande presuppongono che sta cambiando più rapidamente un modello con una grande ritiene che il futuro lontano è molto incerta, perché gli errori in trend-stima diventano molto importanti quando la previsione più di un periodo avanti Ritorna all'inizio sinistra. L costanti levigatura e può essere stimato nel modo consueto minimizzando la media errore delle previsioni 1-step-squared avanti quando questo fatto in Statgraphics, le stime si rivelano 0 3048 e 0 008 il valore molto piccolo di mezzi che il modello assume molto poco cambiamento di tendenza da un periodo all'altro, in modo sostanzialmente questo modello sta cercando di stimare un trend di lungo periodo per analogia con la nozione di età media dei dati utilizzati nella stima del livello locale della serie, l'età media dei dati che viene utilizzato per stimare la tendenza locale è proporzionale a 1, anche se non esattamente uguale ad esso in questo caso risulta essere 1 0 006 125 questo isn ta numero molto preciso in quanto la precisione della stima del isn t realmente 3 decimali, ma è dello stesso ordine generale di grandezza della dimensione del campione di 100, così questo modello è una media di più di un sacco di storia nella stima della tendenza il grafico previsione mostra che il modello LES stima un leggermente maggiore tendenza locale alla fine della serie rispetto alla tendenza costante stimata nel modello tendenza SES Inoltre, il valore stimato di è quasi identico a quello ottenuto dal montaggio del modello di SES, con o senza tendenza, quindi questo è quasi la stessa model. Now, fare queste previsioni sembrano ragionevoli per un modello che dovrebbe essere stimare un trend locale Se si bulbo oculare questo trama, sembra che la tendenza locale si è trasformato in basso alla fine della serie Quello che è successo I parametri di questo modello sono stati stimati minimizzando l'errore quadratico delle previsioni 1-step-ahead, non previsioni a più lungo termine, in cui caso la tendenza doesn t fare un sacco di differenza Se tutti si sta guardando sono errori 1-step-avanti, non si è visto il quadro più ampio delle tendenze nel dire 10 o 20 periodi al fine di ottenere questo modello più in sintonia con la nostra estrapolazione bulbo oculare dei dati, siamo in grado di regolare manualmente la costante tendenza-smoothing in modo che utilizzi una base più breve per la stima tendenza ad esempio, se si sceglie di impostare 0 1, quindi l'età media dei dati utilizzati nella stima la tendenza locale è 10 periodi, il che significa che ci sono in media il trend su quella ultimi 20 periodi o giù di lì Qui è ciò la trama del tempo sembra che se impostiamo 0 1 mantenendo 0 3 questo sembra intuitivamente ragionevole per questa serie, anche se probabilmente è pericoloso estrapolare questa tendenza non più di 10 periodi nel future. What circa le statistiche di errore Ecco un confronto modello per i due modelli sopra indicati, nonché tre modelli SES il valore ottimale del modello SES è di circa 0 a 3, ma risultati simili con un po ' più o meno la reattività, rispettivamente, sono ottenuti con 0 5 0 e 2. Un Holt s levigante exp lineare con alfa e beta 0 3048 0 008 B Holt s levigante exp lineare con alfa e beta 3 0 0 1. C livellamento esponenziale semplice con alfa 0 5. D livellamento esponenziale semplice con alfa 0 3. E livellamento esponenziale semplice con alfa 0 2.Their statistiche sono quasi identiche, quindi abbiamo davvero può t fare la scelta sulla base di errori di previsione 1-step-avanti all'interno dei dati campione Dobbiamo ripiegare su altre considerazioni Se crediamo fermamente che ha senso basare la stima attuale tendenza su quanto è successo negli ultimi 20 periodi o giù di lì, siamo in grado di fare un caso per il modello LES con 0 3 e 0 1 Se vogliamo essere agnostici sul fatto che vi è una tendenza locale, poi uno dei modelli SES potrebbe essere più facile da spiegare e sarebbe anche dare più previsioni di medio-of-the-road per i prossimi 5 o 10 periodi di ritorno a inizio pagina. che tipo di trend-estrapolazione è migliore evidenza empirica orizzontale o lineare suggerisce che, se i dati sono già stati eventualmente rettificato per l'inflazione, allora può essere imprudente estrapolare tendenze lineari a breve termine molto lontano nelle tendenze future evidente oggi può allentare in futuro a causa di cause diverse quali obsolescenza dei prodotti, l'aumento della concorrenza, e flessioni cicliche o periodi di ripresa in un settore per questo motivo, semplice livellamento esponenziale spesso si comporta meglio out-of-sample che altrimenti potrebbe essere previsto, nonostante la sua tendenza orizzontale ingenuo modifiche estrapolazione di tendenza smorzato del modello esponenziale smoothing lineare sono spesso utilizzati in pratica per introdurre una nota di conservatorismo nelle sue proiezioni tendenziali la smorzata-tendenza modello LES può essere implementato come un caso particolare di un modello ARIMA, in particolare, un ARIMA 1 , 1,2 model. It è possibile calcolare gli intervalli di confidenza intorno previsioni a lungo termine prodotte da modelli di livellamento esponenziale, considerandoli come casi speciali di modelli ARIMA Attenzione non tutti i software calcola gli intervalli di confidenza per questi modelli correttamente La larghezza degli intervalli di confidenza dipende i l'errore RMS del modello, ii il tipo di levigatura semplice o lineare iii il valore s delle leviganti s costanti e iv il numero di periodi avanti si prevedono in generale, gli intervalli sparsi velocemente come diventa più grande nel modello di SES e si diffondono molto più velocemente quando lineare piuttosto che semplice levigatura viene utilizzato questo argomento è discusso ulteriormente nella sezione modelli ARIMA delle note Torna a inizio page. Calculating media mobile a Excel. In questo breve tutorial, imparerete come per calcolare rapidamente una media mobile semplice in Excel, quali funzioni da utilizzare per ottenere media mobile degli ultimi N giorni, settimane, mesi o anni, e come aggiungere una linea di tendenza media mobile a un chart. In Excel un paio di articoli recenti, abbiamo preso uno sguardo da vicino a calcolare la media in Excel Se ve state seguendo il nostro blog, sai già come calcolare una media normale e ciò che funzioni da utilizzare per trovare medio ponderato nel oggi s tutorial, si discuterà due tecniche di base per il calcolo media mobile a Excel. What si sta muovendo average. Generally parlando, media mobile indicato anche come media mobile media in esecuzione o media in movimento può essere definito come una serie di medie per i diversi sottogruppi della stessa set. It dati viene spesso utilizzato nelle statistiche, destagionalizzato previsioni economiche e il tempo per capire le tendenze di fondo nella compravendita di azioni, media mobile è un indicatore che mostra il valore medio di un titolo in un dato periodo di tempo negli affari, si sa pratica comune per calcolare una media mobile di vendite per il gli ultimi 3 mesi per determinare l'esempio recente trend. For, la media mobile delle temperature di tre mesi può essere calcolato prendendo la media delle temperature da gennaio a marzo, poi la media delle temperature da febbraio ad aprile, poi di marzo a maggio, e così on. There esistono diversi tipi di media mobile semplice come noto anche come aritmetica, esponenziale, variabile, di forma triangolare, e ponderata in questo tutorial, ci occuperemo in average. Calculating media mobile semplice più comunemente utilizzati mobile semplice in Excel. Overall, ci sono due modi per ottenere una media mobile semplice in Excel - utilizzando le formule e le opzioni Trendline I seguenti esempi dimostrano sia techniques. Example 1 Calcola media per un certo periodo di tempo period. A media mobile semplice movimento può essere calcolato in poco tempo con la funzione mEDIA Supponendo di avere una lista di temperature medie mensili della colonna B, e si vuole trovare una media mobile a 3 mesi, come mostrato nell'immagine above. Write una consueta formula della media per i primi 3 valori ed inserirlo nel riga corrispondente al valore di 3 ° dalla cella C4 superiore in questo esempio, e quindi copiare la formula di altre cellule del column. You può risolvere la colonna con un riferimento assoluto come B2, se si vuole, ma essere sicuri di utilizzare relativi riferimenti di riga sul segno in modo che la formula regolerà per altri cells. Remembering che una media è calcolata sommando i valori e dividendo la somma per il numero di valori da media, è possibile verificare il risultato utilizzando la formula sUM. Esempio 2 Get media mobile per l'ultimo n giorni settimane mesi anni in un column. Supposing si dispone di un elenco di dati, ad esempio, le figure di vendita o quotazioni di borsa, e volete sapere la media degli ultimi 3 mesi, in qualsiasi punto di tempo per questo, è necessario una formula che ricalcolare la media, non appena si immette un valore per il prossimo mese quale funzione di Excel è capace di fare questo il buon vecchio mEDIA in combinazione con offset e count. MEDIA OFFSET prima cella COUNT intera gamma - N, 0, N, 1.Dove N è il numero degli ultimi giorni settimane mesi anni per includere nel average. Not sicuri di come utilizzare questa formula media mobile in Excel fogli di lavoro Il seguente esempio renderà le cose clearer. Assuming che i valori da medi sono nella colonna B che inizia nella riga 2, la formula sarebbe come follows. And ora, lasciare s cercare di capire ciò che questo movimento Excel formula media è in realtà doing. The COUNT funzione COUNT B2 conta B100 quanti valori sono già inseriti nella colonna B si comincia a contare in B2 perché riga 1 è il header. The colonna funzione SCARTO prende cella B2 1 ° argomento come punto di partenza, e compensa il conteggio il valore restituito dalla funzione COUNT spostando 3 file fino -3 nell'argomento 2 ° Come risultato, restituisce la somma dei valori in una gamma composta da 3 righe 3 nel 4 ° argomento e 1 colonna 1 l'ultimo argomento, che è l'ultimo 3 mesi che noi want. Finally, la somma restituita viene passato alla funzione MEDIA per calcolare il movimento average. Tip Se si lavora con fogli di lavoro continuamente aggiornabili in cui le nuove righe sono suscettibili di essere aggiunti in futuro, essere sicuri di fornire un numero sufficiente di righe alla funzione COUNT per accogliere eventuali nuove voci Esso non è un problema se si include più righe di quanto effettivamente necessario fino a quando si ha la prima a destra delle cellule, la funzione di conteggio eliminare tutte le righe vuote anyway. As probabilmente notato, la tabella in questo esempio contiene i dati per soli 12 mesi, e tuttavia la B2 B100 gamma è fornita a contare, solo per essere il salvataggio side. Example 3 muoversi media degli ultimi N valori in una row. If si desidera calcolare un movimento media degli ultimi N giorni, mesi, anni, ecc nella stessa riga, è possibile regolare la formula Offset in questo way. Supposing B2 è il primo numero nella fila, e si desidera includere gli ultimi 3 numeri nella media, la formula assume la seguente shape. Creating un Excel movimento chart. If media è già stato creato un grafico per i dati, l'aggiunta di una linea di tendenza media mobile per questo grafico è una questione di secondi per questo, abbiamo intenzione di utilizzare la funzione di Excel Trendline e la procedura dettagliata seguono below. For questo esempio, io ho creato un istogramma Inserire gruppo scheda Grafici 2-D per le nostre vendite data. And ora, vogliamo visualizzare la media mobile a 3 months. In Excel 2013, selezionare il grafico, passare al gruppo layout grafici scheda Progettazione e fare clic su Aggiungi Grafico Elemento Trendline Più Trendline Options. In Excel 2010 e Excel 2007, vai al formato Trendline Più Trendline Options. Tip Se non è necessario specificare i dettagli come il movimento intervallo medio o nomi, è possibile fare clic su un modello Aggiungi Grafico Elemento Trendline media mobile per il riquadro Trendline result. The Formato immediato si aprirà sul lato destro del foglio di lavoro in Excel 2013 e la finestra di dialogo corrispondente si aprirà in Excel 2010 e nel 2007.On pannello Formato Trendline, si fa clic sull'icona Opzioni Trendline, seleziona l'opzione media mobile e specificare l'intervallo di media mobile nel periodo box. Close riquadro Trendline e troverete la linea di tendenza media mobile aggiunto al chart. To raffinare la vostra chat, è possibile passare alla linea di riempimento o scheda Effetti sul pannello Formato Trendline e giocare con diverse opzioni come il tipo di linea, il colore, la larghezza, etc. For potente analisi dei dati, si consiglia di aggiungere un paio di linee di tendenza in movimento medi con diversa intervalli di tempo per vedere come si evolve la tendenza la figura seguente mostra la 2 mesi verde e 3 mesi di mattoni rossi media mobile trendlines. Well, che è tutto sul calcolo della media mobile in Excel il foglio di lavoro di esempio con le formule in movimento media e trendline è disponibile per il download - Moving Average foglio di calcolo vi ringrazio per la lettura e non vedo l'ora di vedere la prossima week. You può anche essere interessati in. Your esempio 3 sopra muoversi media degli ultimi N valori di fila ha funzionato perfettamente per me, se l'intera riga contiene numeri che sto facendo questo per il mio campionato di golf in cui usiamo una media mobile 4 settimane a volte i giocatori sono assenti così invece di un punteggio, io metterò il testo ABS nella cella ho ancora voglia la formula per cercare gli ultimi 4 punteggi e non contare il ABS sia al numeratore o al denominatore Come modificare la formula per realizzare this. Yes, ho notato se le cellule erano vuote i calcoli non erano corretti nella mia situazione sto tracciando più di 52 settimane, anche se le ultime 52 settimane dati contenuti, il calcolo è stato corretto se una cella prima di 52 settimane è stata blank. Archie Mendrez says. I m cercando di creare una formula per ottenere la media mobile a 3 periodo, apprezzare se si può aiutare pls. Date prodotto Prezzo 10 1 2016 A 1 00 10 1 2016 B 5 00 10 1 2016 C 10 00 10 2 2016 A 1 50 10 2 2016 B 6 00 10 2 2016 C 11 00 10 3 2016 A 2 00 10 3 2016 B 15 00 10 3 2016 C 20 00 10 4 2016 A 4 00 10 4 2016 B 20 00 10 4 2016 C 40 00 10 5 2016 A 0 50 10 5 2016 B 3 00 10 5 2016 C 5 00 10 6 2016 A 1 00 10 6 2016 B 5 00 10 6 2016 C 10 00 10 7 2016 A 0 50 10 7 2016 B 4 00 10 7 2016 C 20 00.Archie Mendrez says. James Brown says. Hi, sono impressionato con la vasta conoscenza e l'istruzione conciso ed efficace che fornisci anch'io ho una domanda che spero che si può dare il tuo talento con una soluzione così ho una colonna a di 50 date intervalli settimanali ho una colonna B accanto ad essa con pianificata produzione media per settimana per completare obiettivo di 700 widget 700 50 nella colonna successiva che riassumo le mie incrementi settimanali fino ad oggi 100, per esempio e ricalcolare il mio restante qty previsione media per settimane rimanenti ex 700-100 30 Vorrei ritracciare un grafico settimanale a partire dalla settimana corrente non l'inizio x data di asse del grafico, con l'importo di 100 riassume in modo che il mio punto di partenza è la settimana corrente più della settimana avg restante 20, e alla fine il grafico lineare alla fine della settimana 30 e punto y di 700 le variabili della determinazione della data di cella corretta nella colonna a e terminando in porta 700 con un aggiornamento automatico a partire da oggi s data, mi sta confondendo Potrebbe aiutare per favore con una formula io ho cercato se la logica con oggi e non solo risolverlo Grazie you. Johnny Muller says. Please aiuto con la formula corretta per calcolare la somma delle ore immessi su un periodo di 7 giorni in movimento per esempio ho bisogno di sapere quanto lavoro straordinario è effettuata da un individuo nel corso di un periodo di 7 giorni a rotazione calcolata dall'inizio dell'anno alla fine dell'anno la quantità totale di ore lavorato devono aggiornare per i 7 giorni di laminazione come io entro le ore di lavoro straordinario in su una base quotidiana Grazie you. Is c'è un modo per ottenere una somma di un numero per gli ultimi 6 mesi voglio essere in grado di calcolare la somma per l'ultima 6 mesi tutti i giorni così male bisogno di aggiornare ogni giorno ho un foglio excel con colonne di ogni giorno per l'ultimo anno e alla fine aggiungere più ogni anno qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato come sono stumped. Hi, ho un simile bisogno ho bisogno di creare un report che mostra nuove visite dei clienti, totale visite ai clienti e altri dati Tutti questi campi sono aggiornate quotidianamente su un foglio di calcolo, ho bisogno di tirare i dati degli ultimi 3 mesi suddivisi per mese, 3 settimane di settimane, e ultimi 60 giorni c'è una VLOOKUP, o una formula, o qualcosa che potevo fare, che collegherà al foglio viene aggiornato quotidianamente, che permetterà anche la mia relazione per l'aggiornamento quotidiano.