Moving Average Percentage Error

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Was sind MAPE, MAD und MSD Alle drei Zahlen sind niedriger für das lineare Trendmodell im Vergleich zur einzelnen exponentiellen Glättungsmethode. Daher scheint das lineare Trendmodell die bessere Passform zu bieten. Mittlerer absoluter Prozentfehler (MAPE) Gibt die Genauigkeit als Prozentsatz des Fehlers an. Da diese Zahl ein Prozentsatz ist, kann sie leichter verstanden werden als die anderen Statistiken. Wenn die MAPE beispielsweise 5 ist, ist die Prognose durchschnittlich um 5 ausgeschaltet. Die Gleichung lautet: Mittlere absolute Abweichung (MAD) Gibt die Genauigkeit in denselben Einheiten wie die Daten aus, was dazu beiträgt, die Menge des Fehlers zu verstehen. Ausreißer haben weniger Einfluss auf MAD als auf MSD. Die Gleichung ist: Mittlere quadrierte Abweichung (MSD) Ein häufig verwendetes Maß für die Genauigkeit der angepassten Zeitreihenwerte. Ausreißer haben eine größere Wirkung auf MSD als auf MAD. Die Gleichung lautet: