الانتقال من المتوسط - خط الترند - توقعات

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. متوسط ​​متوسط ​​التنبؤ بالتنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهتز في كل مكان في العالم، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكن أن تحصل على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم البيانات الأخيرة في التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. كنت ترغب في وضع وظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث تريد أن يلي. إكسيل: ترندلينس واحدة من أسهل الطرق للتخمين الاتجاه العام في البيانات الخاصة بك لإضافة خط الاتجاه إلى الرسم البياني. خط ترندلين مشابه قليلا لخط في مخطط خطي، لكنه لا يربط كل نقطة بيانات على وجه التحديد كما يفعل مخطط خطي. يمثل خط الاتجاه جميع البيانات. وهذا يعني أن استثناءات طفيفة أو أخطاء إحصائية ونرسكوت يصرف إكسيل عندما يتعلق الأمر إلى إيجاد الصيغة الصحيحة. في بعض الحالات، يمكنك أيضا استخدام خط الاتجاه للتنبؤ بالبيانات المستقبلية. الرسوم البيانية التي تدعم خطوط الاتجاه يمكن إضافة خط الاتجاه إلى مخططات 2-D، مثل المنطقة، بار، العمود، الخط، الأسهم، X Y (مبعثر) و فقاعة. يمكنك كانرسكوت إضافة خط الاتجاه إلى 3-D، الرادار، فطيرة، منطقة أو دونات المخططات. إضافة خط الاتجاه بعد إنشاء مخطط، انقر بزر الماوس الأيمن على سلسلة البيانات واختر إضافة ترندلينهليب. ستظهر قائمة جديدة على يمين المخطط. هنا، يمكنك اختيار واحد من أنواع خط الاتجاه، من خلال النقر على واحدة من أزرار الراديو. خطوط الاتجاه أدناه، هناك موقف يسمى عرض R-سكارد القيمة على الرسم البياني. فإنه يظهر لك كيف يتم تركيب خط الاتجاه إلى البيانات. فإنه يمكن الحصول على القيم من 0 إلى 1. كلما كانت قيمة أقرب إلى 1 كلما كان ذلك مناسبا الرسم البياني الخاص بك. أنواع تريندلين خط الاتجاه تريندلين يستخدم خط الاتجاه هذا لإنشاء خط مستقيم لمجموعات بيانات بسيطة وخطية. وتكون البيانات خطية إذا كانت نقاط بيانات النظام تشبه خطا. ويشير خط الاتجاه الخطي إلى أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. إليك مثال على مبيعات الكمبيوتر لكل شهر. لوغاريتمي ترندلين خط الاتجاه اللوغاريتمي مفيد عندما يكون لديك للتعامل مع البيانات حيث معدل التغيير يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم يستقر. في حالة خط الاتجاه اللوغاريتمي، يمكنك استخدام كل من القيم السلبية والإيجابية. ومن الأمثلة الجيدة على خط الاتجاه اللوغاريتمي أزمة اقتصادية. أولا، معدل البطالة يزداد، ولكن بعد فترة من الوقت يستقر الوضع. خط الاتجاه متعدد الحدود هذا الاتجاه هو مفيد عند العمل مع البيانات تتأرجح - على سبيل المثال عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ويمكن تحديد درجة تعدد الحدود من خلال عدد تقلبات البيانات أو عدد الانحناءات، وبعبارة أخرى، التلال والوديان التي تظهر على المنحنى. النظام 2 خط متعدد الحدود عادة ما يكون واحد التل أو الوادي. النظام 3 عموما لديه واحد أو اثنين من التلال أو الوديان. النظام 4 عموما ما يصل الى ثلاثة. يوضح المثال التالي العلاقة بين السرعة واستهلاك الوقود. خط اتجاه الطاقة هذا الخط التربيعي مفيد لمجموعات البيانات التي تستخدم لمقارنة نتائج القياس التي تزداد بمعدل محدد سلفا. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات ثانية واحدة. يمكنك كانرسكوت إنشاء خط اتجاه الطاقة إذا كانت البيانات الخاصة بك تحتوي على صفر أو القيم السلبية. خط الاتجاه الأسي خط الاتجاه الأسي هو الأكثر فائدة عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدلات متزايدة باستمرار. وغالبا ما يستخدم في العلوم. ويمكن أن تصف السكان التي تنمو بسرعة في الأجيال اللاحقة. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. ومثال جيد على هذا الاتجاه هو تحلل C-14. كما يمكنك أن ترى هذا هو مثال مثالي لخط الاتجاه الأسي لأن قيمة R - تربيع هو بالضبط 1. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك ينعم خطوط لإظهار نمط أو الاتجاه بشكل أكثر وضوحا. يقوم إكسيل بذلك من خلال حساب المتوسط ​​المتحرك لعدد معين من القيم (محدد بواسطة خيار فترة)، والذي يتم تعيينه افتراضيا على 2. إذا قمت بزيادة هذه القيمة، فسيتم حساب المتوسط ​​من نقاط بيانات أكثر بحيث يكون الخط سيكون أكثر سلاسة. ويبين المتوسط ​​المتحرك الاتجاهات التي يصعب رؤيتها بسبب الضوضاء في البيانات. مثال جيد على الاستخدام العملي لهذا الاتجاه يمكن أن يكون سوق الفوركس.