الانتقال المتوسط - جنون

إنشاء حركة بسيطة هي إحدى المقالات الثلاث التالية حول تحليل السلاسل الزمنية في إكسيل نظرة عامة على المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك هو أسلوب إحصائي يستخدم لتخفيف التقلبات قصيرة الأمد في سلسلة من البيانات من أجل التعرف بسهولة أكبر على مدة أطول الاتجاهات أو الدورات. ويشار أحيانا إلى المتوسط ​​المتحرك بمتوسط ​​متداول أو متوسط ​​تشغيل. والمتوسط ​​المتحرك هو سلسلة من الأرقام، يمثل كل منها متوسط ​​فاصل زمني لعدد محدد من الفترات السابقة. وكلما زاد الفاصل الزمني، كلما حدث مزيد من التمهيد. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كان المتوسط ​​المتحرك يشبه سلسلة البيانات الفعلية. تتحرك المتوسطات المتحركة الوظائف الثلاث التالية: تمهيد البيانات، مما يعني تحسين ملاءمة البيانات إلى خط. الحد من تأثير الاختلاف المؤقت والضجيج العشوائي. تسليط الضوء على القيم المتطرفة أعلى أو أسفل هذا الاتجاه. المتوسط ​​المتحرك هو واحد من أكثر التقنيات الإحصائية استخداما في الصناعة لتحديد اتجاهات البيانات. على سبيل المثال، عادة ما يشاهد مديرو المبيعات متوسطات بيانات المبيعات لمدة ثلاثة أشهر. سوف تقارن هذه المقالة متوسطات متحركة بسيطة لمدة شهرين، وثلاثة أشهر، وستة أشهر من نفس بيانات البيع. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك في كثير من الأحيان في التحليل التقني للبيانات المالية مثل عوائد الأسهم والاقتصاد لتحديد الاتجاهات في السلاسل الزمنية للاقتصاد الكلي مثل العمالة. هناك عدد من الاختلافات في المتوسط ​​المتحرك. وأكثرها شيوعا هو المتوسط ​​المتحرك البسيط، والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والمتوسط ​​المتحرك الأسي. سيتم تغطية كل من هذه التقنيات في إكسيل بالتفصيل في مقالات منفصلة في هذه المدونة. هنا لمحة موجزة عن كل من هذه التقنيات الثلاثة. المتوسط ​​المتحرك البسيط كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك البسيط هي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. هذه المادة بلوق ستوفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل. كما يمثل متوسط ​​النقاط المتحركة في المتوسط ​​المتحرك المرجح متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق المتوسط ​​المتحرك المرجح ترجيح مختلف لفترات سابقة معينة في كثير من الأحيان، وتعطى الفترات الأحدث حجما أكبر من الوزن. وصلة إلى مقال آخر في هذه المدونة التي تقدم شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل هي كما يلي: تمثل متوسطات المتوسط ​​المتحرك الأسي في المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق التجانس الأسي عوامل الترجيح على الفترات السابقة التي تنخفض أضعافا مضاعفة، ولا تصل أبدا إلى الصفر. ونتيجة لذلك، فإن التجانس الأسي يأخذ في الاعتبار جميع الفترات السابقة بدلا من عدد معين من الفترات السابقة التي يقوم بها المتوسط ​​المتحرك المرجح. وصلة إلى مقالة أخرى في هذه المدونة التي توفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل كما يلي: يصف ما يلي عملية من 3 خطوات لإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط للبيانات التسلسل الزمني في إكسيل الخطوة 1 8211 الرسم البياني البيانات الأصلية في مؤامرة سلسلة زمنية المخطط البياني هو مخطط إكسيل الأكثر استخداما لبيانات سلسلة الوقت البياني. مثال على هذا المخطط إكسيل المستخدمة لرسم 13 فترات بيانات المبيعات كما يلي: الخطوة 2 8211 إنشاء المتوسط ​​المتحرك في إكسيل يوفر إكسيل أداة المتوسط ​​المتحرك ضمن قائمة تحليل البيانات. تقوم أداة المتوسط ​​المتحرك بإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط من سلسلة بيانات. يجب ملء مربع الحوار المتوسط ​​المتحرك على النحو التالي من أجل إنشاء متوسط ​​متحرك للفترتين السابقتين من البيانات لكل نقطة بيانات. ويظهر ناتج المتوسط ​​المتحرك لفترة 2 كما يلي، جنبا إلى جنب مع الصيغ التي استخدمت لحساب قيمة كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك. الخطوة 3 8211 إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك إلى المخطط يجب الآن إضافة هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الخط الزمني الأصلي لبيانات المبيعات. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. سيتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع الحوار تحرير السلسلة كما يلي: المخطط الذي يحتوي على سلسلة البيانات الأصلية وأن البيانات 8217s 2-فاصل متوسط ​​متحرك بسيط كما يلي. لاحظ أن خط المتوسط ​​المتحرك هو أكثر سلاسة قليلا وانحرافات البيانات data8217s أعلاه وتحت خط الاتجاه هي أكثر وضوحا بكثير. وأصبح الاتجاه العام الآن أكثر وضوحا أيضا. ويمكن إنشاء متوسط ​​متحرك ثلاثي الفواصل ووضعه على الرسم البياني باستخدام نفس الإجراء كما يلي: من المثير للاهتمام ملاحظة أن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 2 يخلق رسم بياني أكثر سلاسة من المتوسط ​​المتحرك البسيط 3-الفاصل الزمني. وفي هذه الحالة يمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة فاصلين أكثر استصوابا من المتوسط ​​المتحرك 3 فترات. وللمقارنة، سيحسب متوسط ​​متحرك بسيط ب 6 فترات ويضاف إلى المخطط بالطريقة نفسها كما يلي: كما هو متوقع، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط ذو 6 فترات يكون أكثر سلاسة بكثير من المتوسطين المتحركين البسيطين 2 أو 3 فترات. الرسم البياني أكثر سلاسة يناسب بشكل وثيق خط مستقيم. تحليل دقة التنبؤ دقة يمكن وصفها بأنها الخير مناسبا. والمكونان لدقة التنبؤ هما التاليان: التحيز المتوقع 8211 ميل التنبؤ إلى أن يكون أعلى أو أقل من القيم الفعلية لسلسلة زمنية. التحيز المتوقع هو مجموع كل الأخطاء مقسوما على عدد الفترات على النحو التالي: يشير التحيز الموجب إلى الميل إلى عدم التنبؤ. ويشير التحيز السلبي إلى ميل إلى الإفراط في التنبؤ. التحيز لا يقيس الدقة لأن الخطأ الإيجابي والسالب يلغي بعضها البعض. خطأ في التنبؤ 8211 الفرق بين القيم الفعلية لسلسلة زمنية والقيم المتوقعة للتنبؤ. وفيما يلي أكثر التدابير شيوعا لخطأ التنبؤات: 8211 درهم متوسط ​​الانحراف المطلق يحسب ماد متوسط ​​القيمة المطلقة للخطأ ويحسب بالمعادلة التالية: متوسط ​​متوسط ​​القيم المطلقة للأخطاء يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية. وكلما كان حجمها أقل، كلما كان ذلك أفضل. مس 8211 يعني الخطأ التربيعي مس هو مقياس شائع للخطأ الذي يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية عن طريق تجميع مربعات الخطأ بالصيغة التالية: تميل مصطلحات الخطأ الكبيرة إلى المبالغة في المشروعات الصغيرة ومتناهية الصغر لأن مربعات الخطأ مربوطة كلها. رمز (الجذر مربع يعني) يقلل من هذه المشكلة عن طريق أخذ الجذر التربيعي للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. ماب 8211 يعني النسبة المئوية المطلقة خطأ ميب يلغي أيضا تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية من خلال جمع القيم المطلقة لشروط الخطأ. وتحسب ماب مجموع مصطلحات الخطأ المئوية بالصيغة التالية: من خلال جمع مصطلحات الخطأ في المئة، يمكن استخدام ميب لمقارنة نماذج التنبؤ التي تستخدم مقاييس مختلفة للقياس. حساب التحيز و ماد و مس و رمز و ماب في إكسيل لتحليل متوسط ​​التحيز البسيط، ستحسب ماد و مس و رمز و ميب في إكسيل لتقييم الفاصل الزمني 2-الفاصل الزمني و 3-الفاصل الزمني و 6 الفاصل متوسط ​​التوقعات التي تم الحصول عليها في هذه المقالة، كما هو موضح على النحو التالي: الخطوة الأولى هي حساب E t. E t 2. E t، E t y t-أكت. ومن ثم جمعها على النحو التالي: التحيز، درهم، مس، ميب و رمز يمكن حسابها على النحو التالي: يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ماب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 3 فترات. يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ميب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 6 فترات. يتم تلخيص التحيز، ماد، مس، ميب و رمز ل 2-الفاصل الزمني، 3-الفاصل الزمني، و 6-الفاصل المتوسطات المتحركة بسيطة على النحو التالي. المتوسط ​​المتحرك البسيط لثلاث فترات هو النموذج الذي يناسب هذه البيانات الفعلية. 160 إكسيل ماستر سيريز المدونة دليل الموضوعات والمقالات الإحصائية في كل موضوع في الممارسة، فإن المتوسط ​​المتحرك سيوفر تقديرا جيدا لمتوسط ​​التسلسل الزمني إذا كان المتوسط ​​ثابتا أو متغيرا ببطء. وفي حالة المتوسط ​​الثابت، فإن أكبر قيمة m تعطي أفضل التقديرات للمتوسط ​​الأساسي. وستؤدي فترة المراقبة الأطول إلى الحد من آثار التباين. والغرض من توفير m أصغر هو السماح للتنبؤ بالاستجابة للتغيير في العملية الأساسية. ولتوضيح ذلك، نقترح مجموعة بيانات تتضمن التغييرات في الوسط الأساسي للمسلسلات الزمنية. ويبين الشكل السلاسل الزمنية المستخدمة للتوضيح مع متوسط ​​الطلب الذي نشأت منه السلسلة. يبدأ المتوسط ​​ك ثابت عند 10. يبدأ في الوقت 21، يزداد بوحدة واحدة في كل فترة حتى يصل إلى القيمة 20 في وقت 30. ثم يصبح ثابتة مرة أخرى. وتتم محاكاة البيانات بإضافة متوسط ​​الضوضاء العشوائية من التوزيع العادي مع متوسط ​​الصفر والانحراف المعياري 3. وتقريب نتائج المحاكاة إلى أقرب عدد صحيح. ويبين الجدول الملاحظات المحاكاة المستخدمة في المثال. عندما نستخدم الجدول، يجب أن نتذكر أنه في أي وقت من الأوقات، إلا أن البيانات السابقة معروفة. وتظهر تقديرات معلمة النموذج، بالنسبة إلى ثلاث قيم مختلفة من m، مع متوسط ​​السلاسل الزمنية في الشكل أدناه. ويبين الشكل متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​في كل مرة وليس التنبؤ. ومن شأن التنبؤات أن تحول منحنيات المتوسط ​​المتحرك إلى اليمين حسب الفترات. وهناك استنتاج واحد واضح على الفور من هذا الرقم. وبالنسبة للتقديرات الثلاثة جميعها، فإن المتوسط ​​المتحرك يتخلف عن الاتجاه الخطي، مع زيادة الفارق الزمني مع m. والفارق الزمني هو المسافة بين النموذج والتقدير في البعد الزمني. وبسبب الفارق الزمني، فإن المتوسط ​​المتحرك يقلل من الملاحظات نظرا لأن المتوسط ​​يتزايد. انحياز المقدر هو الفرق في وقت محدد في متوسط ​​قيمة النموذج والقيمة المتوسطة التي يتنبأ بها المتوسط ​​المتحرك. التحيز عندما يكون المتوسط ​​يزداد سلبيا. أما بالنسبة للمتوسط ​​المتناقص، فإن التحيز إيجابي. التأخر في الوقت والتحيز التي أدخلت في التقدير هي وظائف م. وكلما زادت قيمة m. وكلما كبر حجم التأخر والتحيز. لسلسلة متزايدة باستمرار مع الاتجاه أ. فإن قيم التأخر والتحيز لمقدر المتوسط ​​تعطى في المعادلات أدناه. لا تتطابق منحنيات المثال مع هذه المعادلات لأن نموذج المثال لا يزداد بشكل مستمر، بل يبدأ كتغيير ثابت للاتجاه ثم يصبح ثابتا مرة أخرى. كما تتأثر منحنيات المثال بالضوضاء. ويتمثل متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك للتوقعات في المستقبل في تحويل المنحنيات إلى اليمين. ويزيد التأخر والتحيز تناسبيا. وتشير المعادلات أدناه إلى الفارق الزمني والتحيز لفترات التنبؤ في المستقبل عند مقارنتها بمعلمات النموذج. مرة أخرى، هذه الصيغ هي لسلسلة زمنية مع الاتجاه الخطي المستمر. ولا ينبغي لنا أن نفاجأ بهذه النتيجة. ويستند متوسط ​​التقدير المتحرك إلى افتراض متوسط ​​ثابت، والمثال له اتجاه خطي في المتوسط ​​خلال جزء من فترة الدراسة. وبما أن سلسلة الوقت الحقيقي نادرا ما تتوافق تماما مع افتراضات أي نموذج، يجب أن نكون مستعدين لمثل هذه النتائج. ويمكننا أيضا أن نخلص من الشكل إلى أن تباين الضوضاء له أكبر تأثير على m أصغر. ويكون التقدير أكثر تقلبا بكثير بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البالغ 5 من المتوسط ​​المتحرك البالغ 20. ولدينا رغبة متضاربة في زيادة m لتقليل تأثير التباين الناجم عن الضوضاء وتقليل m لجعل التنبؤ أكثر استجابة للتغيرات في الحقيقة. والخطأ هو الفرق بين البيانات الفعلية والقيمة المتوقعة. وإذا كانت السلسلة الزمنية حقا قيمة ثابتة، فإن القيمة المتوقعة للخطأ هي صفر، ويتألف تباين الخطأ من عبارة دالة وعبارة ثانية هي تباين الضوضاء. المصطلح الأول هو التباين في المتوسط ​​المقدر مع عينة من الملاحظات m، على افتراض أن البيانات تأتي من مجتمع ذو متوسط ​​ثابت. يتم تقليل هذا المصطلح من خلال جعل m كبيرة قدر الإمكان. A م كبير يجعل التوقعات لا تستجيب لتغيير في السلسلة الزمنية الأساسية. لجعل التنبؤات تستجيب للتغييرات، نريد m صغيرة قدر الإمكان (1)، ولكن هذا يزيد من التباين الخطأ. ويتطلب التنبؤ العملي قيمة وسيطة. التنبؤ مع إكسيل تقوم الوظيفة الإضافية للتنبؤ بتطبيق صيغ المتوسط ​​المتحرك. ويبين المثال الوارد أدناه التحليل الذي توفره الوظيفة الإضافية لعينة البيانات في العمود باء. ويتم فهرسة الملاحظات العشرة الأولى من 9 إلى 0. وبالمقارنة بالجدول أعلاه، يتم تغيير مؤشرات الفترة بمقدار -10. وتوفر الملاحظات العشرة الأولى قيم بدء التشغيل للتقدير وتستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك للفترة 0. ويبين العمود (10) (C) المتوسطات المتحركة المحسوبة. وتكون معلمة المتوسط ​​المتحرك m في الخلية C3. ويبين العمود (1) (D) توقعات لفترة واحدة في المستقبل. الفترة الزمنية المتوقعة في الخلية D3. عندما يتم تغيير الفاصل الزمني المتوقع إلى عدد أكبر يتم تحويل الأرقام في العمود فور إلى أسفل. ويبين العمود إر (1) (E) الفرق بين الملاحظة والتنبؤ. على سبيل المثال، الملاحظة في الوقت 1 هي 6. القيمة المتوقعة من المتوسط ​​المتحرك في الوقت 0 هي 11.1. الخطأ ثم -5.1. يتم حساب الانحراف المعياري ومتوسط ​​الانحراف المتوسط ​​في الخلايا E6 و E7 على التوالي. يتحرك المتوسط ​​المتحرك طرق التنبؤ: إيجابيات وسلبيات مرحبا، أحب مشاركتك. كان يتساءل عما إذا كان يمكن أن تطرح فوثر. نحن نستخدم ساب. في ذلك هناك مجموعة مختارة يمكنك اختيار قبل تشغيل توقعاتك دعا التهيئة. إذا قمت بتحديد هذا الخيار يمكنك الحصول على نتيجة التنبؤ، إذا قمت بتشغيل توقعات مرة أخرى، في نفس الفترة، ولا تحقق التهيئة التغييرات النتيجة. لا أستطيع معرفة ما تقوم به التهيئة. أعني، ماثماتيكالي. أي نتيجة توقع هي الأفضل لحفظها واستخدامها على سبيل المثال. والتغييرات بين الاثنين ليست في الكمية المتوقعة ولكن في ماد وخطأ، والسلامة مخزون وكميات البوليفيين. لست متأكدا مما إذا كنت تستخدم ساب. مرحبا شكرا لشرح ذلك إفيسيانتلي أيضا غ. شكرا مرة أخرى جاسبريت ترك الرد إلغاء الرد الأكثر شعبية حول شمولا بيت أبيلا هو مؤسس شمولا والطابع، كانبان كودي. وقد ساعد الشركات مثل الأمازون، زابوس، باي، باككونتري، وغيرها من خفض التكاليف وتحسين تجربة العملاء. وهو يفعل ذلك من خلال طريقة منهجية لتحديد نقاط الألم التي تؤثر على العملاء والأعمال، ويشجع مشاركة واسعة من الشركات الزميلة لتحسين العمليات الخاصة بهم. هذا الموقع هو مجموعة من تجاربه انه يريد أن أشاطركم. يمكنك البدء في التنزيلات المجانية