Mover Forecasting media Introducción. Como se puede adivinar que estamos buscando a algunos de los métodos más primitivos a los pronósticos. Pero esperemos que estos son, al menos, una introducción a la pena algunos de los problemas informáticos relacionados con la aplicación de las previsiones en hojas de cálculo. En este sentido vamos a seguir iniciando al principio y empezar a trabajar con el movimiento promedio de las proyecciones. Mover promedio de las proyecciones. Todo el mundo está familiarizado con el movimiento promedio de las proyecciones con independencia de que ellos creen que son. Todos los estudiantes universitarios que hacen todo el tiempo. Piense en sus resultados de las pruebas en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Vamos a suponer que tienes un 85 en su primera prueba. ¿Qué le predecir a su segunda calificación de la prueba ¿Qué opinas tu maestro predeciría para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus amigos podrían predecir para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus padres podrían predecir para su próxima calificación de la prueba Independientemente de todo el blabbing que podría hacer a sus amigos y los padres, ellos y su profesor es muy probable que esperar a conseguir algo en la zona de los 85 que acaba de recibir. Pues bien, ahora vamos a suponer que a pesar de su auto-promoción a sus amigos, que sobre-estimación de sí mismo y figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y así se obtiene un 73. Ahora lo están todos los interesados y sin preocuparse de ir a anticipa que recibirá en su tercera prueba Hay dos enfoques muy probables para que puedan desarrollar una estimación independientemente de si van a compartirlo con ustedes. Pueden decirse a sí mismos, quotThis tipo está siempre soplando humo sobre su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratan de ser más de apoyo y decir, quotWell, hasta ahora usted ha conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figurar en conseguir alrededor de un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si lo hizo menos fiestas y no estábamos moviendo la comadreja por todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más que estudia usted podría conseguir un mayor score. quot Ambas estimaciones están desplazándose hacia el promedio de las proyecciones. El primero consiste en utilizar solamente su puntuación más reciente para predecir el rendimiento futuro. Esto se llama un pronóstico promedio móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico promedio móvil pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a suponer que todas estas personas que revienta en su gran mente han especie de que cabreado y decide hacer el bien en la tercera prueba para sus propias razones y poner una puntuación más alta frente a su quotalliesquot. Se toma la prueba y su puntuación es en realidad un Todo el mundo 89, incluyendo a sí mismo, está impresionado. Así que ahora usted tiene la prueba final del semestre por delante y como siempre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo hacer interminables en la última prueba. Bueno, esperamos que pueda ver el patrón. Ahora, con suerte se puede ver el patrón. ¿Cuál cree que es el más preciso del silbido mientras trabajamos. Ahora volvemos a nuestra nueva empresa de limpieza iniciado por su media hermana distanciada llamados silbido mientras trabajamos. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados por la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un periodo de tres moviéndose pronóstico promedio. La entrada de la celda C6 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo los medios deja atrás los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que nosotros no necesitamos realmente para hacer las predicciones para los últimos períodos con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido el predictionsquot quotpast porque vamos a utilizar en la siguiente página Web para medir la validez de predicción. Ahora quiero dar a conocer los resultados análogos para un período de dos mover pronóstico promedio. La entrada de la celda C5 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras células C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se utilizan las dos piezas más recientes de datos históricos para cada predicción. Una vez más he incluido el predictionsquot quotpast con fines ilustrativos y para su posterior uso en la validación de previsión. Algunas otras cosas que son de importancia de aviso. Para un m-periodo en movimiento pronóstico promedio sólo el m valores de los datos más recientes se utilizan para hacer la predicción. es necesario nada más. Para un m-período de pronóstico promedio en movimiento, al hacer predictionsquot quotpast, observe que la primera predicción se produce en el periodo m 1. Ambas cuestiones será muy significativa cuando desarrollamos nuestro código. El desarrollo de la Función móvil media. Ahora tenemos que desarrollar el código para el pronóstico promedio móvil que se puede utilizar de manera más flexible. El código siguiente. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y el conjunto de valores históricos. Se puede almacenar en cualquier libro que desee. Media móvil de función (históricos, NumberOfPeriods) As Single Declarar e inicializar las variables de artículo Dim Dim como variante Contador As Integer Dim Dim Acumulación As Single HistoricalSize como número entero Inicialización de variables de contador 1 0 Acumulación Determinación del tamaño de la matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para el contador 1 Para NumberOfPeriods acumulando el número apropiado de la mayoría de los valores recientes observadas previamente Acumulación acumulación histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods contador) media móvil de acumulación / NumberOfPeriods el código será explicada en clase. Quiere posicionar la función de la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparece donde debe recibir el following. Moving media Este ejemplo le enseña cómo calcular la media móvil de una serie de tiempo en Excel. Un avearge móvil se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, permite echar un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón de Análisis de Datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas para análisis en. 3. Seleccionar la media móvil y haga clic en OK. 4. Haga clic en el cuadro rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Intervalo y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar la curva de estos valores. Explicación: porque nos permite establecer el intervalo de 6, la media móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y los valles se alisan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil de los primeros 5 puntos de datos debido a que no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más los picos y los valles se alisan. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca de los promedios móviles son los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratuito Por favor, comparte esta página en función de GoogleFORECAST Se aplica a: Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2016 para Mac, Excel para Mac 2011, Excel Online, Excel para iPad, Excel para iPhone, Excel para las tabletas Android, Excel Starter, Excel Mobile, Excel para teléfonos Android, Menos aplica a: Excel 2016. Excel 2013. Excel 2010. Excel 2007. Excel 2016 para Mac. Excel para Mac 2011. Excel en línea. Excel para el iPad. Excel para iPhone. Excel para las tabletas Android. Excel Starter. Excel Mobile. Excel para los teléfonos Android. Más. En este artículo se describe la sintaxis de la fórmula y el uso de la función PRONOSTICO en Microsoft Excel. Nota: En Excel 2016, esta función se ha sustituido por FORECAST. LINEAR como parte de las nuevas funciones de previsión. Su todavía disponible para la compatibilidad con versiones anteriores, pero considerar el uso de la nueva función en Excel 2016. Descripción Calcula, o predice, un valor futuro mediante el uso de los valores existentes. El valor predicho es un valor de y para un valor de x dado. Los valores conocidos son los valores de x y los valores de y existentes y el nuevo valor se predice mediante el uso de regresión lineal. Puede utilizar esta función para predecir las ventas futuras, los requisitos de inventario o tendencias de los consumidores. Sintaxis PRONÓSTICO (x, knownys, knownxs) La sintaxis de la función PRONÓSTICO tiene los siguientes argumentos: X Obligatorio. El punto de datos para el que desea predecir un valor. Knownys Obligatorio. La matriz dependiente o rango de datos. Knownxs Obligatorio. La matriz independiente o rango de datos. Observaciones Si x no es numérico, pronóstico devuelve el valor de error VALOR. Si knownys y knownxs están vacíos o contienen un número diferente de puntos de datos, devuelve el PRONÓSTICO N / A valor de error. Si la varianza de knownxs es igual a cero, entonces PRONÓSTICO devuelve el valor de error DIV / 0. La ecuación para el pronóstico es ABX, donde: y donde x e y son la muestra significa PROMEDIO (knownxs) y PROMEDIO (ys conocidas). Ejemplo de copia de los datos de ejemplo en la siguiente tabla, y pegarlo en la celda A1 de una nueva hoja de cálculo. Para fórmulas para mostrar resultados, seleccione y pulse F2 y, a continuación, pulse Intro. Si es necesario, puede ajustar los anchos de columna para ver todos los data. Excel Previsión de ventas para la hoja de trucos maniquíes Cuando usted comienza a aprender la previsión, it8217s a menudo una buena idea confiar en las herramientas de Excel en el análisis de datos de complemento. Pero su alcance es bastante limitado y en poco tiempo you8217re probable que se encuentre tomando ventaja de las funciones de hoja Excel8217s directamente. Cuando usted se encuentra usando todas las estadísticas inferenciales que vienen junto con la función ESTIMACION. LINEAL, you8217ll saber que it8217s tiempo para diseñar su línea de base para un pronóstico formal. 6 Análisis de datos de Excel Herramientas de Análisis de Datos El complemento, anteriormente conocido como las herramientas para análisis, entra en las fórmulas en su nombre para que pueda concentrarse en what8217s pasando con sus datos. Cuenta con tres herramientas diferentes que son directamente útiles en la predicción Media Móvil, suavizado exponencial y regresión, así como varios otros que pueden ser de ayuda. Aquí está una lista de algunas de las herramientas que forman parte del Sistema de Análisis de Datos complemento. En realidad, hay tres herramientas ANOVA diferentes. Ninguno es especialmente útil para la predicción, pero cada una de las herramientas puede ayudar a entender el conjunto de datos que subyace en su predicción. Las herramientas ANOVA ayudan a distinguir entre las muestras, por ejemplo, hacer las personas que viven en Tennessee como una determinada marca de coche mejor que los que viven en Vermont Esta herramienta es muy importante, independientemente del método que se utiliza para crear un pronóstico. Si usted tiene más de una variable, se puede decir que la fuerza con las dos variables están relacionadas (más o menos 1.0 es fuerte, 0.0 significa que no hay relación). Si usted tiene sólo una variable, se le puede decir qué tan fuertemente un período de tiempo está relacionado con otro. Utilice la herramienta de estadísticas descriptivas para conseguir una manija en cosas como la media y la desviación estándar de los datos. La comprensión de estas estadísticas básicas es importante para que sepa qué está pasando con sus pronósticos. Este nombre suena ominosa herramientas e intimidante, que la herramienta no lo es. Cuando se tiene una sola variable algo como las ventas de ingresos de ventas o de la unidad que mirar a un valor real anterior para predecir la siguiente (tal vez al mes anterior, o el mismo mes del año anterior). Toda esta herramienta es ajustar el pronóstico siguiente utilizando el error en la previsión anterior. Una media móvil muestra el promedio de resultados en el tiempo. El primero de ellos podría ser el promedio de enero, febrero y marzo, la segunda sería entonces el promedio para febrero, marzo y abril, y así sucesivamente. Este método de pronóstico tiende a centrarse en la señal (qué está ocurriendo realmente en la línea de base) y para minimizar el ruido (fluctuaciones aleatorias en la línea de base). Regresión está estrechamente relacionada con la correlación. Utilice esta herramienta para pronosticar una variable (por ejemplo, ventas) de otro (como la fecha o la publicidad). Se le da un par de números para utilizar en una ecuación, como 50000 Ventas (10 Fecha). 4 Excel Funciones de predicción de Excel tiene muchas herramientas para la previsión de ventas. Conociendo las siguientes funciones es útil para obtener sus datos en orden. Echa un vistazo a las siguientes funciones de predicción a mano. La versión de la hoja de cálculo de los complementos herramienta de Análisis de correlación de datos. La diferencia es que CORREL vuelve a calcular cuando los datos de entrada cambia, y el imposible de herramienta de correlación. Ejemplo: COEF. DE. CORREL (A1: A50, B1: B50). Además, COEF. DE. CORREL le da sólo una correlación, pero la herramienta de correlación le puede dar toda una matriz de correlaciones. Se puede utilizar esta función en lugar de los complementos herramienta de regresión Análisis de Datos. (El nombre es una abreviatura funciones de estimación lineal.) Para la regresión simple, seleccionar un rango de dos columnas y cinco filas. Usted necesita matriz de entrar en esta función. Tipo, por ejemplo, ESTIMACIÓN. LINEAL (A1: A50, B1: B50, TRUE) y luego presione CtrlShiftEnter. Esta función es muy útil ya que le da valores de pronóstico directamente, mientras que ESTIMACIÓN. LINEAL le da una ecuación que hay que utilizar para obtener el pronóstico. Por ejemplo, el uso de tendencia (A1: A50, B1: B50, B51), donde usted es la previsión de un nuevo valor sobre la base de lo que hay en B51. La función de la previsión es similar a la función de tendencia. La sintaxis es un poco diferente. Por ejemplo, el uso previsto (B51, A1: A50, B1: B50) donde youre la previsión de un nuevo valor sobre la base del valor en B51. Además, la previsión maneja sólo un predictor, pero TENDENCIA puede manejar múltiples predictores. Lo que se obtiene de la función de Excel ESTIMACIÓN. LINEAL para la previsión de ventas función Excel8217s ESTIMACIÓN. LINEAL es una herramienta muy útil para el pronóstico de ventas. Saber lo que puede hacer con él hará que sus esfuerzos de previsión trabajo fácil. Aquí está una reducción rápida en la función Excel8217s ESTIMACIÓN. LINEAL, fila por fila: Creación de un móvil simple Este es uno de los tres siguientes artículos sobre análisis de series temporales en Excel Descripción general de la media El promedio móvil en movimiento es una técnica estadística que se utiliza para suavizar corto fluctuaciones a largo plazo en una serie de datos con el fin de reconocer más fácilmente las tendencias o ciclos de más largo plazo. El promedio móvil se refiere a veces como media móvil o un promedio de funcionamiento. Una media móvil es una serie de números, cada uno de los cuales representa el promedio de un intervalo de número especificado de períodos anteriores. Cuanto mayor sea el intervalo, más de alisado se produce. Cuanto menor sea el intervalo, más que la media móvil se asemeja a la serie de datos real. Las medias móviles realizan las siguientes tres funciones: Suavizar los datos, lo que significa que para mejorar el ajuste de los datos a una línea. La reducción del efecto de la variación temporal y ruido aleatorio. Destacando los valores atípicos por encima o por debajo de la tendencia. El promedio móvil es una de las técnicas estadísticas más ampliamente utilizados en la industria para identificar tendencias de los datos. Por ejemplo, los gerentes de ventas opinión generalizada de tres meses promedios de los datos de ventas en movimiento. El artículo se compara en dos meses, tres meses, seis meses y sencilla promedios de los mismos datos de venta en movimiento. El promedio móvil se utiliza muy a menudo en el análisis técnico de los datos financieros como los rendimientos de las acciones y en economía para localizar tendencias en series temporales macroeconómicas como el empleo. Hay una serie de variaciones de la media móvil. El más comúnmente empleadas son la media móvil simple, la media móvil ponderada, y el promedio móvil exponencial. La realización de cada una de estas técnicas en Excel será tratado en detalle en artículos separados en este blog. He aquí una breve descripción de cada una de estas tres técnicas. Media Móvil Simple Cada punto de una media móvil simple es el promedio de un número determinado de períodos anteriores. Este artículo del blog proporcionará una explicación detallada de la aplicación de esta técnica en Excel. Media móvil ponderada de puntos en el promedio móvil ponderado también representan un promedio de un número determinado de períodos anteriores. La media móvil ponderada se aplica ponderación diferente a ciertos periodos anteriores a menudo se dan los períodos más recientes mayor peso. Un enlace a otro artículo de este blog que ofrece una explicación detallada de la aplicación de esta técnica en Excel es la siguiente: media móvil exponencial de puntos en el promedio móvil exponencial también representan un promedio de un número determinado de períodos anteriores. suavizado exponencial se aplica factores de ponderación a períodos anteriores que disminuyen exponencialmente, sin llegar nunca a cero. Como resultado de suavizado exponencial tiene en cuenta todos los períodos anteriores en lugar de un número determinado de períodos anteriores que sucede con el promedio móvil ponderado. Un enlace a otro artículo de este blog que ofrece una explicación detallada de la aplicación de esta técnica en Excel es la siguiente: A continuación se describe el proceso de 3 pasos de la creación de una media móvil simple de series cronológicas de datos en Excel Paso 1 8211 Gráfico los datos originales en una serie temporal del diagrama el gráfico de líneas es el gráfico de Excel más comúnmente utilizado para representar gráficamente los datos de series de tiempo. Un ejemplo de un gráfico de Excel tales utiliza para trazar 13 períodos de datos de ventas se muestra como sigue: Paso 2 8211 Crear el promedio móvil en Excel Excel proporciona la herramienta de media móvil dentro del menú de Análisis de Datos. El Moving herramienta Media crea una media móvil simple de una serie de datos. El Moving cuadro de diálogo promedio deberá ser llenado de la siguiente manera con el fin de crear una media móvil de los 2 períodos anteriores de datos para cada punto de datos. La salida de la media móvil de 2-período se muestra como sigue, junto con las fórmulas que se utilizaron para calcular el valor de cada punto de la media móvil. Paso 3 Añadir el 8211 Promedio móvil de la serie de la Tabla de estos datos debería haberse añadido a la tabla que contiene la línea de tiempo original de los datos de ventas. Los datos simplemente se añade como uno más series de datos en el gráfico. Para ello, haga clic en cualquier lugar del gráfico y un menú pop-up. Hit de selección de datos para añadir la nueva serie de datos. La serie de media móvil se añadirá al completar el cuadro de diálogo de edición de la serie de la siguiente manera: El gráfico que contiene la serie de datos original y que data8217s 2-intervalo de media móvil simple se muestra a continuación. Tenga en cuenta que la línea media móvil es un poco más suave y data8217s desviaciones primas encima y debajo de la línea de tendencia son mucho más evidentes. La tendencia general es ahora mucho más evidente también. Un promedio móvil de 3 intervalo puede ser creado y colocado en el gráfico utilizando el mismo procedimiento de la siguiente manera: Es interesante observar que la media móvil simple de 2 intervalo crea un gráfico más suave que el promedio móvil simple the3-intervalo. En este caso, la media móvil simple de 2 intervalo podría ser el más deseable que el promedio móvil de 3 intervalo. A modo de comparación, una media móvil simple de 6 intervalo se calcula y se añade a la tabla de la misma forma como sigue: Como era de esperar, la media móvil simple de 6 intervalo es significativamente más suave que las medias móviles simples de 2 o 3 intervalos. Una gráfica más suave se adapta más a una línea recta. Analizando Precisión precisión del pronóstico se puede describir como la bondad del ajuste. Los dos componentes de precisión de los pronósticos son los siguientes: Pronóstico Bias 8211 La tendencia de un pronóstico para ser consistentemente más altos o más bajos que los valores reales de una serie de tiempo. sesgo Pronóstico es la suma de todos los errores dividido por el número de períodos de la siguiente manera: un sesgo positivo indica una tendencia a menores de predicción. Un sesgo negativo indica una tendencia a la sobre-el pronóstico. Sesgo no mide la exactitud porque el error positivo y negativo se anulan entre sí. Error 8211 Pronóstico La diferencia entre los valores reales de una serie de tiempo y los valores predichos de la previsión. Las medidas más comunes de error de predicción son los siguientes: MAD 8211 Mean absoluto Desviación MAD calcula el valor absoluto medio del error y se calcula con la siguiente fórmula: promedio de los valores absolutos de los errores elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos. Cuanto menor sea el MAD, mejor es el modelo. MSE 8211 Mean Squared Error de MSE es una medida popular de error que elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos mediante la suma de los cuadrados de los errores con la siguiente fórmula: términos de error grandes tienden a exagerar MSE porque los términos de error están al cuadrado. RMSE (Root Mean Square) reduce este problema tomando la raíz cuadrada del MSE. MAPE 8211 Mean absoluto de porcentaje de error MAPE también elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos mediante la suma de los valores absolutos de los términos de error. MAPE calcula la suma de los términos de porcentaje de error con la siguiente fórmula: Sumando términos de porcentaje de error, MAPE puede ser utilizado para comparar modelos de predicción que utilizan diferentes escalas de medición. Cálculo de Bias, MAD, MSE, RMSE y MAPE en Excel para la media móvil Bias, MAD, MSE, RMSE y MAPE se calculará en Excel para evaluar el 2-intervalo, 3-intervalo, y 6-intervalo móvil simple simple pronóstico promedio obtenido en este artículo y se muestra de la siguiente manera: El primer paso es calcular e t. 2. E t E t, E t / t-Y acto. y luego resumir de la siguiente manera: Bias, MAD, MSE, RMSE y MAPE se puede calcular de la siguiente manera: Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, RMSE y MAPE para la media móvil simple de 3 intervalo. Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, RMSE y MAPE para la media móvil simple de 6 intervalo. Sesgo, MAD, MSE, RMSE y MAPE se resumen para el intervalo de 2, 3-intervalo, y los promedios móviles simples de 6 intervalo de la siguiente manera. La media móvil simple de 3 intervalo es el modelo que mejor se adapte a los datos reales. 160 Blog Directory Master Series Excel temas estadísticos y artículos en cada tema
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