Previsão com movimentação média excel

Forecast e Trend. When você adicionar uma linha de tendência para um gráfico do Excel, o Excel pode exibir a equação em um gráfico ver abaixo Você pode usar esta equação para calcular as vendas futuras A função PREVISÃO e TREND dá exatamente o mesmo resultado. Mínimos quadrados para encontrar uma linha que melhor se encaixa os pontos O valor R-quadrado é igual a 0 9295, que é um ajuste bom Quanto mais perto de 1, melhor a linha se encaixa os dados.1 Use a equação para calcular vendas futuras. PREVISÃO para calcular vendas futuras. Observe quando arrastar a função PREVISÃO para baixo, as referências absolutas B 2 B 11 e A 2 A 11 permanecem as mesmas, enquanto a referência relativa A12 muda para A13 e A14.3 Se você preferir usar um , Use a função TREND para calcular as vendas futuras. Note primeiro, selecione o intervalo E12 E14 Em seguida, digite TREND B2 B11, A2 A11, A12 A14 Conclua pressionando CTRL SHIFT ENTER A barra de fórmula indica que esta é uma fórmula de matriz ao incluir Lo em chaves Para apagar esta matriz para Mula, selecione o intervalo E12 E14 e pressione Delete. Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, Vamos dar uma olhada em nossa série de tempo.2 Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento de ferramentas de análise.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique em A caixa Input Range e selecione o intervalo B2 M2.5 Clique na caixa Interval e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque ajustamos o intervalo para 6, o movimento A média é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo 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 dados anteriores suficientes Pontos.9 Repita os passos 2 a 8 Para intervalo 2 e intervalo 4.Conclusão Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são alisados ​​Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Previsão média de movimento. Introdução Como você pode imaginar, nós somos Olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão Mas espero que estas sejam, pelo menos, uma introdução útil para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Em este sentido, vamos continuar, começando no início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem Um 85 em seu primeiro teste. O que você iria prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para o próximo tes T. O que você acha que seus amigos podem prever 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 provável esperar que você obtenha algo na área dos 85 que você começou apenas. 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 no seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de eles vão compartilhar com você. Pode dizer para si, Este cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência Ele vai ter outros 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 figurar em obter cerca de 85 73 2 79 I Don t sabe, talvez se você fez menos festa e weren t sacudindo a doninha todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma maior score. Both dessas estimativas são realmente média móvel forecast. The primeiro é usar Apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma previsão de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua mente grande Tem tipo de irritado você e você decide fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e 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 chegando e como de costume você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padronizar Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciada chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar a Dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser. Agora 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 mais Períodos recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar 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 a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para um período médio de média móvel forecast. The entrada de célula C5 deve ser. Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice 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 mais tarde Uso na validação da previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma m média de tempo média móvel, Ao fazer previsões do passado, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1.Bot destes problemas será muito significativo 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 want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único 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.