التفوق الحركة من المتوسط - خط الترند الفترة

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. أصغر الفاصل الزمني، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. في كتابي الأخير التنبؤ العملي سلسلة الوقت: دليل عملي. لقد ضمنت مثالا على استخدام ميكروسوفت إكسيلز مؤامرة المتوسط ​​المتحرك لقمع الموسمية الشهرية. ويتم ذلك من خلال إنشاء مؤامرة سطر من السلسلة بمرور الوقت، ثم إضافة تراندلين غ موفينغ أفيراج (انظر مشاركتي حول إلغاء الموسمية). والغرض من إضافة خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك إلى مؤامرة زمنية هو رؤية أفضل للاتجاه في البيانات، عن طريق قمع الموسمية. يعني المتوسط ​​المتحرك بعرض النافذة w المتوسط ​​عبر كل مجموعة من القيم المتتالية w. لتصور سلسلة زمنية، ونحن عادة استخدام المتوسط ​​المتحرك تركز مع الموسم w. وفي المتوسط ​​المتحرك المركز، تحسب قيمة المتوسط ​​المتحرك في الوقت t (ما t) من خلال توسيط النافذة حول الزمن t ومتوسطها عبر القيم w داخل النافذة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا بيانات يومية ونحن نشك في تأثير يوم من الأسبوع، يمكننا قمعها من قبل المتوسط ​​المتحرك تركز مع W7، ثم رسم خط ما. أحد المشاركين الملاحظين في مساقتي على الانترنت اكتشفت التنبؤات أن المتوسط ​​المتحرك لمتحرك لا ينتج ما يتوقعه المستثمرون: فبدلا من حساب المتوسط ​​على نافذة تتمحور حول فترة زمنية معينة، فإنه يأخذ ببساطة متوسط ​​الأشهر الأخيرة (تسمى زائدة المتوسط ​​المتحرك). في حين أن المعدلات المتحركة الزائدة هي مفيدة للتنبؤ، فهي أدنى من التصور، وخصوصا عندما يكون سلسلة لديها اتجاه. والسبب في ذلك هو أن المتوسط ​​المتحرك المتأخر متخلف عن الركب. انظروا إلى الشكل أدناه، ويمكنك معرفة الفرق بين المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتجاوز (أسود) والمتوسط ​​المتحرك المركز (الأحمر). حقيقة أن إكسيل ينتج متوسط ​​متحرك زائدة في القائمة تريندلين هو مزعجة للغاية ومضللة. حتى أكثر إثارة للقلق هو الوثائق. والتي تصف بشكل غير صحيح ما زائدة ما ينتج: إذا تم تعيين الفترة إلى 2، على سبيل المثال، ثم يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي البيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وهكذا. لمزيد من المعلومات حول المتوسطات المتحركة، انظر هنا: اختيار أفضل خط الاتجاه لبياناتك عندما تريد إضافة خط اتجاه إلى مخطط في ميكروسوفت غراف، يمكنك اختيار أي من أنواع التوجهات الستة المختلفة. نوع البيانات التي تحدد نوع خط الاتجاه الذي يجب أن تستخدمه. موثوقية تريندلين خط الاتجاه هو الأكثر موثوقية عندما تكون قيمة R - تربيع في أو بالقرب 1. عندما كنت تناسب خط الاتجاه إلى البيانات الخاصة بك، الرسم البياني تلقائيا بحساب قيمة R - تربيع لها. إذا أردت، يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط. خط الاتجاه الخطي هو أفضل خط مستقيم صالح يستخدم مع مجموعات البيانات الخطية بسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه الخطي بوضوح أن مبيعات الثلاجة قد ارتفعت باستمرار على مدى 13 عاما. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9036، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. إن الخط التربيعي اللوغاريتمي هو خط منحنى أفضل تناسبا يكون أكثر فائدة عندما يزيد معدل التغير في البيانات أو ينخفض ​​بسرعة ثم ينخفض. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن تستخدم القيم الإيجابية السلبية. يستخدم المثال التالي خط اتجاه لوغاريتمي لتوضيح النمو السكاني المتوقع للحيوانات في مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9407، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. خط الاتجاه متعدد الحدود هو خط منحني يستخدم عند تقلب البيانات. ومن المفيد، على سبيل المثال، تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة كبيرة من البيانات. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. ولا يحتوي خط الاتجاه 2 متعدد الحدود عموما إلا على تلة أو وادي واحد. النظام 3 عموما لديه واحد أو اثنين من التلال أو الوديان. النظام 4 عموما ما يصل الى ثلاثة. يوضح المثال التالي خط اتجاه 2 متعدد الحدود (تلة واحدة) لتوضيح العلاقة بين السرعة واستهلاك البنزين. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9474، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. خط اتجاه الطاقة هو خط منحني يستخدم بشكل أفضل مع مجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق على فترات ثانية واحدة. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم عرض بيانات التسارع من خلال تآمر المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9923، وهو ما يقرب من مثاليا من الخط إلى البيانات. خط الاتجاه الأسي هو خط منحني أكثر فائدة عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدلات أعلى بشكل متزايد. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم استخدام خط الاتجاه الأسي لتوضيح تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 1، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تماما. ويؤدي خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك إلى تيسير التقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في خط الاتجاه. إذا تم تعيين الفترة إلى 2، على سبيل المثال، عندئذ يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وهكذا. في المثال التالي، يظهر خط اتجاه متوسط ​​متحرك نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. إضافة اتجاه أو متوسط ​​خط متحرك إلى رسم بياني ينطبق على: إكسيل 2016 ورد 2016 بويربوانت 2016 إكسيل 2013 ورد 2013 أوتلوك 2013 بويربوانت 2013 مور. أقل لعرض اتجاهات البيانات أو التحرك المتوسطات في مخطط قمت بإنشائه. يمكنك إضافة خط الاتجاه. يمكنك أيضا تمديد خط اتجاه يتجاوز البيانات الفعلية للمساعدة في التنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يتنبأ خط الاتجاه الخطي التالي بربعين قبل ذلك ويظهر بوضوح اتجاها تصاعديا يبدو واعدا للمبيعات المستقبلية. يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مخطط 2-D التي ليست مكدسة، بما في ذلك المنطقة، شريط، العمود، الخط، الأسهم، مبعثر، و فقاعة. لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. إضافة خط الاتجاه في المخطط، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك لها. سيبدأ خط الاتجاه على نقطة البيانات الأولى لسلسلة البيانات التي تختارها. حدد المربع تريندلين. لاختيار نوع مختلف من خط الاتجاه، انقر على السهم بجوار تريندلين. ثم انقر فوق الأسي. توقعات خطية. أو اثنين من فترة الانتقال المتوسط. بالنسبة لخطوط الاتجاه الإضافية، انقر على المزيد من الخيارات. إذا اخترت المزيد من الخيارات. انقر فوق الخيار الذي تريده في جزء "تنسيق الاتجاه" ضمن خيارات تريندلاين. إذا قمت بتحديد الحدودي. أدخل أعلى قوة للمتغير المستقل في المربع الأمر. إذا حددت متوسط ​​النقل. أدخل عدد الفترات لاستخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك في المربع الفترة. نصيحة: خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 تكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع بياناتك الفعلية) عند أو بالقرب من 1. عند إضافة خط اتجاه إلى بياناتك ، يقوم إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R-سكارد. يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك عن طريق التحقق من قيمة العرض R-سكارد على مربع الرسم البياني (تنسيق جزء الاتجاه، خيارات تريندلاين). يمكنك معرفة المزيد عن جميع خيارات خط الاتجاه في الأقسام أدناه. خط الاتجاه الخطي استخدم هذا النوع من خط الاتجاه لإنشاء خط مستقيم أفضل تناسب لمجموعات البيانات الخطية البسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. يستخدم خط الاتجاه الخطي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب لخط: حيث m هو المنحدر و b هو اعتراض. ويبين الخط الاتجاهي التالي أن مبيعات الثلاجات زادت باستمرار على مدى 8 سنوات. لاحظ أن قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 الذي يكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع البيانات الفعلية الخاصة بك) هو 0.9792، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. عرض خط منحني أفضل تناسب، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما معدل التغير في البيانات يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم مستويات خارج. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم القيم السلبية والإيجابية. يستخدم خط الاتجاه اللوغاريتمي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و لن هي وظيفة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه اللوغاريتمي التالي النمو السكاني المتوقع للحيوانات في منطقة ذات مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. يعد هذا الاتجاه مفيدا عندما تتقلب بياناتك. على سبيل المثال، عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. عادة، يوجد خط اتجاه متعدد الحدود من أجل 2 يحتوي على تلة أو وادي واحد فقط، ويشتمل الأمر 3 على واحد أو اثنين من التلال أو الوديان، ويوجد في الأمر 4 ما يصل إلى ثلاثة تلال أو وديان. خط الاتجاه متعدد الحدود أو المنحني يستخدم هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث b والثوابت. ويظهر خط الاتجاه 2 متعدد الحدود التالي (تلة واحدة) العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، التي هي قريبة من 1 حتى الخطوط تناسب البيانات. عرض خط المنحني، هذا الاتجاه هو مفيد لمجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات 1 ثانية. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الطاقة هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث c و b هي الثوابت. ملاحظة: لا يتوفر هذا الخيار عندما تتضمن البيانات قيما سلبية أو صفرية. يظهر مخطط قياس المسافة التالي المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. عرض خط المنحني، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدل متزايد باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الأسي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى التي تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و e هو قاعدة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه الأسي التالي تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. موفينغ ترافيك ترندلين هذا الاتجاه يدل على تقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. ويستخدم متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وما إلى ذلك. ويستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك هذه المعادلة: عدد النقاط في خط اتجاه متوسط ​​متحرك يساوي العدد الإجمالي للنقاط في السلسلة، مطروحا منه الرقم الذي تحدده للفترة. في المخطط المبعثر، يقوم خط الاتجاه بناء على ترتيب القيم x في المخطط. للحصول على نتيجة أفضل، صنف القيم x قبل إضافة متوسط ​​متحرك. يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​التالي نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا.