Wie Zu Berechnen Gewichtete Bewegliche Durchschnitt Prognose

Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir weiter vorbei Beginnend am Anfang und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen werden Haben vier Tests während des Semesters Lassen Sie Sie davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde können voraussagen Für Ihre nächste Test-Score. Was denkst du, deine Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Um trotz aller Blabbing können Sie tun, um Ihre fr Iend und Eltern, sie und dein Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas in der Gegend von 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt gehts an, dass du trotz deiner Selbstbeförderung zu deinen Freunden dich selbst überschätzst Und die Zahl, die Sie weniger für den zweiten Test studieren können und so erhalten Sie eine 73.Now, was sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung unabhängig von zu entwickeln Ob sie es mit Ihnen teilen werden. Sie können sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts Er wird zu bekommen 73, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so Weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine 85 73 2 79 steigen. Ich weiß es nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern wolltest und den Wiesel über den ganzen Platz wedelnd und wenn du anfingst zu tun Viel mehr studieren könnte man eine höhere score. Both von diesen Schätzungen sind tatsächlich Ly gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre jüngsten Score zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von data. Let s annehmen Dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein 89 Jeder, auch dich selbst, ist beeindruckt. So jetzt hast du die abschließende Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, alle zu machen, die ihre Vorhersagen darüber machen, wie du bei dem letzten Test machst. Nun, hoffentlich sehst du das Pattern. Now, hoffentlich können Sie das Muster sehen, was Sie glauben, ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle genannt wird, während wir arbeiten Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten Vertreten durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle Wir stellen zunächst die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel in die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Notice, wie sich der Durchschnitt bewegt Über die jüngsten historischen Daten, sondern nutzt genau die drei letzten Perioden für jede Vorhersage Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln Dies ist definitiv anders als die Exponentielle Glättung Modell I ve enthalten die Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um Vorhersage Gültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitende durchschnittliche Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt Sie Kann diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke historischer Daten für jede Vorhersage verwendet werden D die vergangenen Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognosevalidierung. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m neuesten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in der Periode m 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir entwickeln Der Code für die gleitende durchschnittliche Prognose, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und das Array von historischen Werten Sie können es speichern, was auch immer Arbeitsmappe Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. Weighted Moving Average Calculator. Gezigt eine Liste von sequentiellen Daten, können Sie die n-Punkt gewichtet gleitenden Durchschnitt oder gewichtet rollenden Durchschnitt durch die Suche nach dem gewichteten Durchschnitt von jedem Satz von n aufeinander folgenden Punkte Beispiel: Angenommen, Sie haben die bestellt Datensatz.10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11.und der Gewichtungsvektor ist 1, 2, 5, wobei 1 auf den ältesten Term angewendet wird, 2 auf den mittleren Term angewendet wird und 5 ist Angewendet auf den letzten Begriff Dann ist der gewichtete 3-Punkt-gleitender Durchschnitt.13 375, 15 125, 14 625, 13, 11, 10 875.Weagte Bewegungsdurchschnitte werden verwendet, um sequentielle Daten zu glätten, während sie mehr Bedeutung für ce haben Begriffe Einige gewichtete Mittelwerte legen mehr Wert auf zentrale Begriffe, während andere mehr aktuelle Begriffe favorisieren. Stock-Analysten verwenden oft einen linear gewichteten n-Punkt gleitenden Durchschnitt, in dem der Gewichtungsvektor 1, 2 n-1 n ist. Sie können den Rechner unten verwenden Um den rollenden gewichteten Durchschnitt eines Datensatzes mit einem gegebenen Vektor von Gewichten zu berechnen Für den Rechner geben Sie Gewichte als kommagetrennte Liste von Zahlen ohne die und Klammern ein. Anzahl der Begriffe in einem gewichteten n - Point Moving Average. If die Nummer Der Begriffe in der ursprünglichen Menge ist d und die Anzahl der Begriffe, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, ist nie, die Länge des Gewichtungsvektors ist n, dann ist die Anzahl der Ausdrücke in der gleitenden durchschnittlichen Sequenz. Wenn beispielsweise eine Sequenz vorliegt Von 120 Aktienkursen und nehmen Sie einen 21-Tage gewichteten rollenden Durchschnitt der Preise, dann die gewichtete rollende durchschnittliche Sequenz haben 120 - 21 1 100 Datenpunkte. Was ist der Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen und gewichteten gleitenden Durchschnitt. Ein 5-Periode bewegen Durchschnittlich, auf der Grundlage der Die obigen Preise wurden nach folgender Formulierung berechnet: Der durchschnittliche Preis über den oben genannten Zeitraum betrug 90 66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Daten von älteren Daten abweichen Werden nicht anders gewichtet als Datenpunkte in der Nähe des Anfangs des Datensatzes Hier werden gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel gebracht. Abgewiesene Durchschnitte weisen den aktuelleren Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie relevanter sind als Datenpunkte in der fernen Vergangenheit Der Gewichtung sollte bis zu 1 oder 100 addieren Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts, sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie nicht in der Tabelle oben gezeigt sind. Schlusskurs von AAPL.