Gleitender Durchschnitt Der Zeitreihen

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt 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 ist ein gleitender Durchschnitt Der erste gleitende Durchschnitt ist 4310, was der Wert der ersten Beobachtung ist. (In der Zeitreihenanalyse wird die erste Zahl in der gleitenden Mittelreihe nicht als fehlender Wert berechnet.) Der nächste gleitende Durchschnitt ist der Durchschnitt der ersten beiden Beobachtungen (4310 4400) 2 4355. Der dritte gleitende Durchschnitt ist der Durchschnitt der Beobachtungen 2 und 3, (4400 4000) 2 4200 und so weiter. Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt der Länge 3 verwenden wollen, werden drei Werte anstelle von zwei gemittelt. Copyright 2016 Minitab Inc. Alle Rechte vorbehalten. Durch die Nutzung dieser Website erklären Sie sich mit der Verwendung von Cookies für Analytics und personalisiertem Content einverstanden. Lesen Sie unsere Richtlinie Die Moving Average (Zeitreihen) - Funktion gibt den gleitenden Durchschnitt eines Feldes über einen bestimmten Zeitraum basierend auf einer linearen Regression zurück. Parameter ------------------ Data Die Daten, die in der Regression verwendet werden sollen. Dies ist typischerweise ein Feld in einer Datenreihe oder ein berechneter Wert. Period Die Anzahl der Takte, die in die Regression eingeschlossen werden sollen, einschließlich des aktuellen Wertes. Zum Beispiel enthält eine Periode von 3 den aktuellen Wert und die beiden vorherigen Werte. Funktion Wert ------------------------ Der Zeitreihenbewegungsdurchschnitt wird durch Anpassen einer linearen Regressionsgerade über die Werte für den gegebenen Zeitraum berechnet und dann bestimmt Den aktuellen Wert für diese Zeile. Eine lineare Regressionsgerade ist eine Gerade, die so nahe wie möglich an allen gegebenen Werten liegt. Der Zeitreihen-Gleitender Durchschnitt am Anfang einer Datenreihe ist nicht definiert, bis es genug Werte gibt, um den vorgegebenen Zeitraum zu füllen. Es ist anzumerken, dass sich ein Zeitreihenbewegungsdurchschnitt stark von anderen Arten von Bewegungsdurchschnitten unterscheidet, da der aktuelle Wert dem jüngsten Trend der Daten folgt, nicht einem tatsächlichen Durchschnitt der Daten. Aus diesem Grund kann der Wert dieser Funktion größer oder kleiner sein als alle Werte, die verwendet werden, wenn der Trend der Daten im Allgemeinen zunimmt oder abnimmt. Verwendung ---------- Verschieben von Durchschnitten sind nützlich zum Glätten von verrauschten Rohdaten wie Tagespreisen. Die Preisdaten können von Tag zu Tag stark variieren, wodurch der Preis nach oben oder nach unten verschwindet. Mit Blick auf den gleitenden Durchschnitt des Preises, ein allgemeineres Bild der zugrunde liegenden Trends gesehen werden kann. Da bewegte Durchschnitte verwendet werden können, um Trends zu sehen, können sie auch verwendet werden, um zu sehen, ob Daten den Trend stecken. Entryexit-Systeme vergleichen oft Daten mit einem gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, ob sie einen Trend unterstützen oder einen neuen starten. Siehe die Beispiel-entryexit-Systeme für ein Beispiel für die Verwendung eines Moving Average in einem entryexit-System. Diese Funktion entspricht der Linear Regression Indicator. Es ist auch das gleiche wie die Time Series Forecast mit einem Offset von Null.