Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na nasze serie czasowe.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzane Im krótszy odstęp, im przybliżone są średnie ruchome, do rzeczywistych punktów danych. Ten przykład uczy, jak dodać trendline do wykresu w programie Excel1. Kliknij prawym przyciskiem myszy dane seria, a następnie kliknij przycisk Dodaj trendline.2 Wybierz typ regresji tendencji Kliknij Linear.3 Określ liczbę okresów, które mają zostać uwzględnione w prognozie Typ 3 w polu Przekaż.4 Sprawdzić równanie na wykresie i wyświetlenie wartości kwadratowej R na wykresie. Objaśnienie Excel stosuje metodę najmniejszych kwadratów, aby znaleźć linię, która najlepiej pasuje do punktów Wartość kwadratowa R wynosi 0 9295, co jest dobrym dopasowaniem Bliższe 1, im lepsza linia pasuje do danych Trendy pokazują, że kierunek sprzedaży W okresie 13 można osiągnąć sprzedaż prawie 120 Można to sprawdzić, używając równania y 7 7515 13 18 267 119 0365.11 18 ukończono Więcej informacji na temat wykresów Powrót do początku Trendline Przejdź do Dalej Rozdział Pivot Tables. Add trend lub m przeciętna linia do wykresu. Applies to Excel 2017 Word 2017 PowerPoint 2017 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej Less. To Pokaż trendy danych lub średnie kroku na utworzonym wykresie można dodać linię trendu Można również rozszerzyć linię poza rzeczywiste dane, które pomogą przewidzieć przyszłe wartości Na przykład poniższa liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco dla przyszłej sprzedaży. Możesz dodać trenencję do wykresu 2-D, który nie jest ułożony, włącznie z obszarem , bar, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych, 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutkich wykresów. Dodać trendline. Na wykresie kliknij serie danych do które chcesz dodać trend lub średnią ruchu. Linia trendu zacznie się w pierwszym punkcie danych wybranej serii danych. Kliknij przycisk Elementy wykresu obok prawego górnego rogu wykresu. Zaznacz pole Trendline. Wybierz innego rodzaju linii trendu, kliknij przycisk a obok linijki Trendline, a następnie kliknij prognozowanie liniowe w dwóch lub w dwóch okresach. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji, kliknij żądaną opcję w okienku Format trendline w obszarze Opcje linii trendów. Jeśli wybierzesz Wielomian, wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu Zlecenie. Jeśli wybierzesz Przekaż średnia, wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okresu. Tęj Linia trendów jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R wynosi od 0 do 1 pokazuje, jak bardzo szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim rzeczywistym danym na poziomie 1 lub większym 1 Gdy dodasz linię trendu do danych, program Excel automatycznie oblicza wartość kwadratową R Można wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając opcję Wyświetlacz R - kwadratowa wartość w polu wykresu Linia Trendline, Trendline Options. You można dowiedzieć się więcej o wszystkich liniach trendów w poniższych sekcjach. Linear trend line. Użyj tego typu linii trendu, aby utworzyć najlepiej dopasowana prosta prosta do prostych zestawów danych liniowych Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia Linia liniowa zwykle pokazuje, że coś wzrasta lub maleje przy stałej szybkości. Linia liniowa używa tego równania do obliczania najmniejsze kwadraty pasują do linii. gdzie m jest nachyleniem, a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek stale wzrastała w okresie 8 lat Zwróć uwagę, że wartość R kwadratowa wynosi od 0 do 1 ukazuje, jak bardzo szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim faktycznym danymi wynosi 0 9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Showing najlepszej dopasowanej linii zakrzywionej, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość zmian danych szybko zwiększa się lub maleje, a następnie wyrówna. Linia logarytmiczna może używać wartości ujemnych i dodatnich. Logarytmiczna linia używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. Gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalna funkcja logarytmowa. Na następująca logarytmiczna linia pokazuje prognozowany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie populacja jest przestrzegana jako przestrzeń dla zwierząt. Należy zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0 933, co jest względnie dobrym dopasowaniem linia do danych. Ten trend jest użyteczny, gdy dane wahają się Na przykład podczas analizy zysków i strat w dużym zbiorze danych Kolejność wielomianu może być określona liczbą wahań danych lub liczbą pochylonych wzgórz i doliny pojawiają się w krzywej Zwykle na wielomianu Order 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a porządek 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia używa tego równania aby obliczyć najmniejsze kwadraty dopasowane do punktów. gdzie b i są stałymi. Kolejna wielomianowa linia 2 rzędu Orderu na jednym wzgórzu pokazuje zależność między szybkością jazdy a zużyciem paliwa Zauważ, że R-squared va lue wynosi 0 979, co jest bliskie 1, więc linia jest dobrze dopasowana do danych. Showing zakrzywionych linii, ten trend jest przydatny dla zestawów danych, które porównują pomiary, które rosną w określonej stawce Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1 sekundy Nie można utworzyć linii trendu mocy, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia trendu mocy używa tego równania w celu obliczenia najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. Gdzie c i b są stałymi. Uwaga Ta opcja nie jest dostępna, gdy dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milach na sekundę. Linia trendu wyraźnie pokazuje rosnące przyspieszenie. Należy zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0 986, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją ze stale rosnącymi stawkami Nie można utworzyć wykładniczej tendencji, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca wykładnicza linia pokazuje malejącą ilość węgla 14 w obiekcie, gdyż wieki Zauważ, że R - wartość ś rednia wynosi 0 990, co oznacza, że wiersze pasujĘ ... do danych prawie doskonale. MonujĘ ... cĘ ... tendencję trwa. Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych w celu bardziej wyraźnego wyraźnego wzoru lub trendu ś rednia ruchoma wykorzystuje okreś loną liczbę punktów danych ustawionych przez okres , średnie i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii Przykładowo, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie Średni wynik drugiego a trzecie punkty danych wykorzystywane są jako drugi punkt w linii trendu, itd. Przesuwająca się średnia linia używa tego równania. Liczba punktów w ruchomym średnim zakresie jest równa łącznej liczbie punktów w serii, pomniejszona o liczbę, którą określisz ify na ten okres. W wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj wartości x przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię przedstawia wzór w liczba domów sprzedanych w okresie 26 tygodni.
No comments:
Post a Comment