الانتقال من المتوسط - توقعات - اكسل 2010

إضافة أو تغيير أو إزالة خط الاتجاه في مخطط ينطبق على: إكسيل 2010 ورد 2010 أوتلوك 2010 بويربوانت 2010 إكسيل 2007 ورد 2007 أوتلوك 2007 بويربوانت 2007 أكثر. أقل يمكنك إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك إلى أي سلسلة بيانات في مخطط غير مقيد أو 2-D أو منطقة أو شريط أو عمود أو خط أو مخزون أو زي (مبعثر) أو مخطط فقاعي. ويرتبط خط الاتجاه دائما بسلسلة بيانات، ولكن خط الاتجاه لا يمثل بيانات سلسلة البيانات هذه. وبدلا من ذلك، يستخدم خط الاتجاه لتوضيح الاتجاهات في بياناتك الحالية أو توقعاتك للبيانات المستقبلية. ملاحظة: لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى سلسلة البيانات في مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. ماذا تريد أن تفعل تعرف على التنبؤ وإظهار الاتجاهات في الرسوم البيانية تستخدم خطوط الاتجاه لعرض الرسوم البيانية للاتجاهات في البيانات والمساعدة في تحليل مشاكل التنبؤ. ويسمى هذا التحليل أيضا تحليل الانحدار. باستخدام تحليل الانحدار، يمكنك تمديد خط الاتجاه في مخطط خارج البيانات الفعلية للتنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يستخدم الرسم البياني التالي خط اتجاه بسيط خطي يتوقع ربعين قبل أن يظهر بوضوح اتجاها نحو زيادة الإيرادات. يمكنك أيضا إنشاء متوسط ​​متحرك، مما يسهل التقلبات في البيانات ويظهر النمط أو الاتجاه بشكل أكثر وضوحا. إذا قمت بتغيير مخطط أو سلسلة بيانات بحيث لا يمكن أن تدعم خط الاتجاه المرتبط بها على سبيل المثال، عن طريق تغيير نوع المخطط إلى مخطط ثلاثي الأبعاد أو عن طريق تغيير طريقة عرض تقرير بيفوتشارت أو تقرير بيفوتابل المقترن، لم يعد خط الاتجاه يظهر على المخطط. بالنسبة إلى بيانات الخطوط بدون مخطط، يمكنك استخدام الملء التلقائي أو إحدى الدالات الإحصائية، مثل غراوث () أو تريند ()، لإنشاء بيانات للخطوط الخطية أو الأسية الأنسب. اختيار نوع خط الاتجاه الصحيح لبياناتك عندما تريد إضافة خط اتجاه إلى مخطط في ميكروسوفت أوفيس إكسيل، يمكنك اختيار أي واحد من هذه الأنواع المختلفة من الاتجاهات أو الانحدار الستة: خطوط الاتجاه الخطي، خطوط الاتجاه اللوغاريتمي، خطوط الاتجاه متعدد الحدود، خطوط الاتجاه، الأسي أو خطوط الاتجاه، أو خطوط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. نوع البيانات التي قمت بتحديد نوع خط الاتجاه الذي يجب عليك استخدام. خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-تربيع عند أو بالقرب من 1. عند تناسب خط الاتجاه إلى البيانات الخاصة بك، إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R - تربيع. إذا كنت ترغب في ذلك، يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك. خطوط الاتجاه الخطية خط الاتجاه الخطي هو خط مستقيم أفضل تناسبا يتم استخدامه مع مجموعات بيانات خطية 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، يوضح خط الاتجاه الخطي أن مبيعات الثلاجة قد ارتفعت باستمرار على مدى 13 عاما. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. خطوط الاتجاه اللوغاريتمي خط الاتجاه اللوغاريتمي هو الخط المنحني الأنسب الذي يستخدم عندما يزيد معدل التغير في البيانات أو ينخفض ​​بسرعة ثم ينخفض. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم كل من القيم السلبية والإيجابية. 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 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. خطوط الاتجاه متعدد الحدود 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 التلال أو الوديان. يوضح المثال التالي خط اتجاه 2 متعدد الحدود (تلة واحدة) لتوضيح العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. خطوط اتجاه الطاقة خط اتجاه الطاقة هو خط منحني يستخدم مع مجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين على سبيل المثال، تسارع سيارة السباق على فترات من 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 هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. خطوط الاتجاه الأسية خط الاتجاه الأسي هو خط منحني يستخدم عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدلات متزايدة باستمرار. 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 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. متوسط ​​خطوط الاتجاه المتحرك يتحرك خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك للتذبذب 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. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، الخ. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. إضافة خط اتجاه في مخطط غير مقيد أو ثنائي الأبعاد أو منطقة أو شريط أو عمود أو سطر أو مخزون زي (مبعثر) أو مخطط فقاعي، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك أو إجراء ما يلي لتحديد سلسلة البيانات من قائمة عناصر المخطط: انقر في أي مكان في المخطط. هذا يعرض أدوات الرسم البياني. مضيفا التصميم. نسق . و علامات التبويب تنسيق. ضمن علامة التبويب تنسيق، في المجموعة التحديد الحالي، انقر فوق السهم الموجود بجوار المربع عناصر المخطط ثم انقر فوق عنصر المخطط الذي تريده. ملاحظة: إذا قمت بتحديد مخطط يحتوي على أكثر من سلسلة بيانات واحدة دون تحديد سلسلة بيانات، يعرض إكسيل مربع الحوار إضافة خط الاتجاه. في مربع القائمة، انقر فوق سلسلة البيانات التي تريدها، ثم انقر فوق موافق. في علامة التبويب تخطيط، في المجموعة تحليل، انقر فوق خط الاتجاه. قم بأحد الإجراءات التالية: انقر فوق خيار خط الاتجاه المحدد مسبقا الذي تريد استخدامه. ملاحظة: هذا ينطبق على خط الاتجاه دون تمكين لك لتحديد خيارات محددة. انقر على المزيد من خيارات تريندلين. ثم في فئة خيارات تريندلاين، ضمن تريندرجرسيون تايب. انقر فوق نوع خط الاتجاه الذي تريد استخدامه. إنشاء متوسط ​​متحرك مرجح في 3 خطوات نظرة عامة على المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك هو أسلوب إحصائي يستخدم لتخفيف التقلبات على المدى القصير في سلسلة من البيانات من أجل التعرف بسهولة أكبر أو الاتجاهات أو الدورات الأطول أجلا. ويشار أحيانا إلى المتوسط ​​المتحرك بمتوسط ​​متداول أو متوسط ​​تشغيل. والمتوسط ​​المتحرك هو سلسلة من الأرقام، يمثل كل منها متوسط ​​فاصل زمني لعدد محدد من الفترات السابقة. وكلما زاد الفاصل الزمني، كلما حدث مزيد من التمهيد. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كان المتوسط ​​المتحرك يشبه سلسلة البيانات الفعلية. تتحرك المتوسطات المتحركة الوظائف الثلاث التالية: تمهيد البيانات، مما يعني تحسين ملاءمة البيانات إلى خط. الحد من تأثير الاختلاف المؤقت والضجيج العشوائي. تسليط الضوء على القيم المتطرفة أعلى أو أسفل هذا الاتجاه. المتوسط ​​المتحرك هو واحد من أكثر التقنيات الإحصائية استخداما في الصناعة لتحديد اتجاهات البيانات. على سبيل المثال، عادة ما يشاهد مديرو المبيعات متوسطات بيانات المبيعات لمدة ثلاثة أشهر. سوف تقارن هذه المقالة متوسطات متحركة بسيطة لمدة شهرين، وثلاثة أشهر، وستة أشهر من نفس بيانات البيع. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك في كثير من الأحيان في التحليل التقني للبيانات المالية مثل عوائد الأسهم والاقتصاد لتحديد الاتجاهات في السلاسل الزمنية للاقتصاد الكلي مثل العمالة. هناك عدد من الاختلافات في المتوسط ​​المتحرك. وأكثرها شيوعا هو المتوسط ​​المتحرك البسيط، والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والمتوسط ​​المتحرك الأسي. سيتم تغطية كل من هذه التقنيات في إكسيل بالتفصيل في مقالات منفصلة في هذه المدونة. هنا لمحة موجزة عن كل من هذه التقنيات الثلاثة. المتوسط ​​المتحرك البسيط كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك البسيط هي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. وصلة إلى مقال آخر في هذه المدونة التي تقدم شرحا مفصلا عن تنفيذ هذه التقنية في إكسيل هي كما يلي: يمثل المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح في المتوسط ​​المتحرك المرجح متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق المتوسط ​​المتحرك المرجح ترجيح مختلف لفترات سابقة معينة في كثير من الأحيان، وتعطى الفترات الأحدث حجما أكبر من الوزن. هذه المادة بلوق ستوفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل. كما تمثل النقاط المتوسطة المتحركة الأسية في المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق التجانس الأسي عوامل الترجيح على الفترات السابقة التي تنخفض أضعافا مضاعفة، ولا تصل أبدا إلى الصفر. ونتيجة لذلك، فإن التجانس الأسي يأخذ في الاعتبار جميع الفترات السابقة بدلا من عدد معين من الفترات السابقة التي يقوم بها المتوسط ​​المتحرك المرجح. وصلة إلى مقال آخر في هذه المدونة التي تقدم شرحا تفصيليا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل كما يلي: يصف ما يلي عملية من 3 خطوات لإنشاء متوسط ​​متحرك مرجح للبيانات التسلسل الزمني في إكسيل: الخطوة 1 8211 رسم بياني للبيانات الأصلية في مؤامرة سلسلة زمنية المخطط البياني هو مخطط إكسيل الأكثر استخداما لبيانات سلسلة الوقت البياني. مثال على هذا الرسم البياني إكسيل المستخدمة لرسم 13 فترات بيانات المبيعات كما يلي: الخطوة 2 8211 إنشاء المتوسط ​​المتحرك المرجح مع الصيغ في إكسيل لا يوفر إكسيل أداة المتوسط ​​المتحرك ضمن قائمة تحليل البيانات بحيث يجب أن تكون الصيغ شيدت يدويا. وفي هذه الحالة، يتم إنشاء متوسط ​​متحرك مرجح لفاصل زمني من خلال تطبيق وزن 2 إلى آخر فترة ووزن قدره 1 إلى الفترة السابقة لذلك. يمكن نسخ الصيغة في الخلية E5 إلى الخلية E17. الخطوة 3 8211 إضافة سلسلة متوسط ​​التحرك المرجح إلى الرسم البياني يجب الآن إضافة هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الخط الزمني الأصلي لبيانات المبيعات. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. ستتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع الحوار إديت سيريز على النحو التالي: المخطط الذي يحتوي على سلسلة البيانات الأصلية والذي يظهر البيانات 8217s 2-فاصل المتوسط ​​المتحرك المرجح كما يلي. لاحظ أن خط المتوسط ​​المتحرك هو أكثر سلاسة قليلا وانحرافات البيانات data8217s أعلاه وتحت خط الاتجاه هي أكثر وضوحا بكثير. وأصبح الاتجاه العام الآن أكثر وضوحا أيضا. يمكن إنشاء متوسط ​​متحرك لمدة 3 فترات ووضعه على الرسم البياني باستخدام نفس الإجراء تقريبا كما يلي. لاحظ أن آخر فترة يتم تعيين وزن 3، يتم تعيين الفترة السابقة لذلك ووزن 2، ويتم تعيين الفترة السابقة لذلك وزن 1. وينبغي الآن أن تضاف هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الأصل خط زمني من بيانات المبيعات جنبا إلى جنب مع سلسلة 2-الفاصل الزمني. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. ستتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع حوار تحرير السلسلة كما يلي: كما هو متوقع، يحدث مزيد من التجانس قليلا مع المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 3 فترات مقارنة بالمتوسط ​​المتحرك المرجح للفترة الفاصلة. وللمقارنة، سيحسب المتوسط ​​المتحرك المرجح 6 فترات ويضاف إلى المخطط بالطريقة نفسها كما يلي. لاحظ أن الأوزان المتناقصة تدريجيا التي تم تعيينها على أنها فترات تصبح أكثر بعدا في الماضي. وينبغي الآن إضافة هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الخط الزمني الأصلي لبيانات المبيعات جنبا إلى جنب مع سلسلة 2 و 3 فترات. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. ستتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع حوار تحرير السلسلة كما يلي: كما هو متوقع، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 6 فترات يكون أكثر سلاسة بكثير من المتوسطين المتحركين المرجحين لمدة 3 أو 3. الرسم البياني أكثر سلاسة يناسب بشكل وثيق خط مستقيم. تحليل دقة التنبؤ إن عنصرين من دقة التنبؤ هما التاليان: التحيز المتوقع 8211 ميل التنبؤ إلى أن يكون أعلى أو أقل من القيم الفعلية لسلسلة زمنية. التحيز المتوقع هو مجموع كل الأخطاء مقسوما على عدد الفترات على النحو التالي: يشير التحيز الموجب إلى الميل إلى عدم التنبؤ. ويشير التحيز السلبي إلى ميل إلى الإفراط في التنبؤ. التحيز لا يقيس الدقة لأن الخطأ الإيجابي والسالب يلغي بعضها البعض. خطأ في التنبؤ 8211 الفرق بين القيم الفعلية لسلسلة زمنية والقيم المتوقعة للتنبؤ. وفيما يلي أكثر التدابير شيوعا لخطأ التنبؤات: 8211 درهم متوسط ​​الانحراف المطلق يحسب ماد متوسط ​​القيمة المطلقة للخطأ ويحسب بالمعادلة التالية: متوسط ​​متوسط ​​القيم المطلقة للأخطاء يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية. وكلما كان حجمها أقل، كلما كان ذلك أفضل. مس 8211 يعني الخطأ التربيعي مس هو مقياس شائع للخطأ الذي يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية عن طريق تجميع مربعات الخطأ بالصيغة التالية: تميل مصطلحات الخطأ الكبيرة إلى المبالغة في المشروعات الصغيرة ومتناهية الصغر لأن مربعات الخطأ مربوطة كلها. رمز (الجذر مربع يعني) يقلل من هذه المشكلة عن طريق أخذ الجذر التربيعي للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. ماب 8211 يعني النسبة المئوية المطلقة خطأ ميب يلغي أيضا تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية من خلال جمع القيم المطلقة لشروط الخطأ. وتحسب ماب مجموع مصطلحات الخطأ المئوية بالصيغة التالية: من خلال جمع مصطلحات الخطأ في المئة، يمكن استخدام ميب لمقارنة نماذج التنبؤ التي تستخدم مقاييس مختلفة للقياس. حساب التحيز و ماد و مس و رمز و ماب في إكسيل بالنسبة لتحليل متوسط ​​التحيز المرجح، سيتم حساب ماد و مس و رمز و ميب في إكسيل لتقييم الفاصل الزمني 2 - الفاصل الزمني، 3-الفاصل الزمني، و 6 الفاصل الزمني متوسط ​​التوقعات التي تم الحصول عليها في هذه المقالة، كما هو موضح على النحو التالي: الخطوة الأولى هي حساب E t. E t 2. E t، E t y t-أكت. ومن ثم مجموع المبلغ على النحو التالي: التحيز، درهم، مس، ماب و رمز يمكن حسابها على النحو التالي: يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ماب و رمز للمتوسط ​​المتحرك المرجح 3 فترات. ويمكن حساب التحيز، و ماد، و مس، و ميب، و رمز على النحو التالي: يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ميب و رمز للمتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 6. ويمكن حساب التحيز، و ماد، و مس، و ميب، و رمز على النحو التالي: يتم تلخيص التحيز، و ماد، و مس، و ميب، و رمز للمتوسطات المتحركة المرجحة ذات الفاصل الزمني، و 3-الفاصل الزمني، و 6 فترات على النحو التالي. ويمثل المتوسط ​​المتحرك المرجح بين الفاصلتين النموذج الذي يناسب البيانات الفعلية، كما هو متوقع. 160 إكسيل ماستر سيريز المدونة دليل المواضيع والموضوعات الإحصائية في كل موضوعإنشاء حركة بسيطة هذا هو واحد من المقالات الثلاث التالية حول تحليل السلاسل الزمنية في إكسيل نظرة عامة على المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك هو أسلوب إحصائي يستخدم للتخلص من التقلبات قصيرة الأمد في سلسلة من البيانات من أجل التعرف بسهولة أكبر على الاتجاهات على المدى الطويل أو دورات. ويشار أحيانا إلى المتوسط ​​المتحرك بمتوسط ​​متداول أو متوسط ​​تشغيل. والمتوسط ​​المتحرك هو سلسلة من الأرقام، يمثل كل منها متوسط ​​فاصل زمني لعدد محدد من الفترات السابقة. وكلما زاد الفاصل الزمني، كلما حدث مزيد من التمهيد. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كان المتوسط ​​المتحرك يشبه سلسلة البيانات الفعلية. تتحرك المتوسطات المتحركة الوظائف الثلاث التالية: تمهيد البيانات، مما يعني تحسين ملاءمة البيانات إلى خط. الحد من تأثير الاختلاف المؤقت والضجيج العشوائي. تسليط الضوء على القيم المتطرفة أعلى أو أسفل هذا الاتجاه. المتوسط ​​المتحرك هو واحد من أكثر التقنيات الإحصائية استخداما في الصناعة لتحديد اتجاهات البيانات. على سبيل المثال، عادة ما يشاهد مديرو المبيعات متوسطات بيانات المبيعات لمدة ثلاثة أشهر. سوف تقارن هذه المقالة متوسطات متحركة بسيطة لمدة شهرين، وثلاثة أشهر، وستة أشهر من نفس بيانات البيع. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك في كثير من الأحيان في التحليل التقني للبيانات المالية مثل عوائد الأسهم والاقتصاد لتحديد الاتجاهات في السلاسل الزمنية للاقتصاد الكلي مثل العمالة. هناك عدد من الاختلافات في المتوسط ​​المتحرك. وأكثرها شيوعا هو المتوسط ​​المتحرك البسيط، والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والمتوسط ​​المتحرك الأسي. سيتم تغطية كل من هذه التقنيات في إكسيل بالتفصيل في مقالات منفصلة في هذه المدونة. هنا لمحة موجزة عن كل من هذه التقنيات الثلاثة. المتوسط ​​المتحرك البسيط كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك البسيط هي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. هذه المادة بلوق ستوفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل. كما يمثل متوسط ​​النقاط المتحركة في المتوسط ​​المتحرك المرجح متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق المتوسط ​​المتحرك المرجح ترجيح مختلف لفترات سابقة معينة في كثير من الأحيان، وتعطى الفترات الأحدث حجما أكبر من الوزن. وصلة إلى مقال آخر في هذه المدونة التي تقدم شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل هي كما يلي: تمثل متوسطات المتوسط ​​المتحرك الأسي في المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق التجانس الأسي عوامل الترجيح على الفترات السابقة التي تنخفض أضعافا مضاعفة، ولا تصل أبدا إلى الصفر. ونتيجة لذلك، فإن التجانس الأسي يأخذ في الاعتبار جميع الفترات السابقة بدلا من عدد معين من الفترات السابقة التي يقوم بها المتوسط ​​المتحرك المرجح. وصلة إلى مقالة أخرى في هذه المدونة التي توفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل كما يلي: يصف ما يلي عملية من 3 خطوات لإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط للبيانات التسلسل الزمني في إكسيل الخطوة 1 8211 الرسم البياني البيانات الأصلية في مؤامرة سلسلة زمنية المخطط البياني هو مخطط إكسيل الأكثر استخداما لبيانات سلسلة الوقت البياني. مثال على هذا المخطط إكسيل المستخدمة لرسم 13 فترات بيانات المبيعات كما يلي: الخطوة 2 8211 إنشاء المتوسط ​​المتحرك في إكسيل يوفر إكسيل أداة المتوسط ​​المتحرك ضمن قائمة تحليل البيانات. تقوم أداة المتوسط ​​المتحرك بإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط من سلسلة بيانات. يجب ملء مربع الحوار المتوسط ​​المتحرك على النحو التالي من أجل إنشاء متوسط ​​متحرك للفترتين السابقتين من البيانات لكل نقطة بيانات. ويظهر ناتج المتوسط ​​المتحرك لفترة 2 كما يلي، جنبا إلى جنب مع الصيغ التي استخدمت لحساب قيمة كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك. الخطوة 3 8211 إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك إلى المخطط يجب الآن إضافة هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الخط الزمني الأصلي لبيانات المبيعات. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. سيتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع الحوار تحرير السلسلة كما يلي: المخطط الذي يحتوي على سلسلة البيانات الأصلية وأن البيانات 8217s 2-فاصل متوسط ​​متحرك بسيط كما يلي. لاحظ أن خط المتوسط ​​المتحرك هو أكثر سلاسة قليلا وانحرافات البيانات data8217s أعلاه وتحت خط الاتجاه هي أكثر وضوحا بكثير. وأصبح الاتجاه العام الآن أكثر وضوحا أيضا. ويمكن إنشاء متوسط ​​متحرك ثلاثي الفواصل ووضعه على الرسم البياني باستخدام نفس الإجراء كما يلي: من المثير للاهتمام ملاحظة أن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 2 يخلق رسم بياني أكثر سلاسة من المتوسط ​​المتحرك البسيط 3-الفاصل الزمني. وفي هذه الحالة يمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة فاصلين أكثر استصوابا من المتوسط ​​المتحرك 3 فترات. وللمقارنة، سيحسب متوسط ​​متحرك بسيط ب 6 فترات ويضاف إلى المخطط بالطريقة نفسها كما يلي: كما هو متوقع، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط ذو 6 فترات يكون أكثر سلاسة بكثير من المتوسطين المتحركين البسيطين 2 أو 3 فترات. الرسم البياني أكثر سلاسة يناسب بشكل وثيق خط مستقيم. تحليل دقة التنبؤ دقة يمكن وصفها بأنها الخير مناسبا. والمكونان لدقة التنبؤ هما التاليان: التحيز المتوقع 8211 ميل التنبؤ إلى أن يكون أعلى أو أقل من القيم الفعلية لسلسلة زمنية. التحيز المتوقع هو مجموع كل الأخطاء مقسوما على عدد الفترات على النحو التالي: يشير التحيز الموجب إلى الميل إلى عدم التنبؤ. ويشير التحيز السلبي إلى ميل إلى الإفراط في التنبؤ. التحيز لا يقيس الدقة لأن الخطأ الإيجابي والسالب يلغي بعضها البعض. خطأ في التنبؤ 8211 الفرق بين القيم الفعلية لسلسلة زمنية والقيم المتوقعة للتنبؤ. وفيما يلي أكثر التدابير شيوعا لخطأ التنبؤات: 8211 درهم متوسط ​​الانحراف المطلق يحسب ماد متوسط ​​القيمة المطلقة للخطأ ويحسب بالمعادلة التالية: متوسط ​​متوسط ​​القيم المطلقة للأخطاء يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية. وكلما كان حجمها أقل، كلما كان ذلك أفضل. مس 8211 يعني الخطأ التربيعي مس هو مقياس شائع للخطأ الذي يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية عن طريق تجميع مربعات الخطأ بالصيغة التالية: تميل مصطلحات الخطأ الكبيرة إلى المبالغة في المشروعات الصغيرة ومتناهية الصغر لأن مربعات الخطأ مربوطة كلها. رمز (الجذر مربع يعني) يقلل من هذه المشكلة عن طريق أخذ الجذر التربيعي للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. ماب 8211 يعني النسبة المئوية المطلقة خطأ ميب يلغي أيضا تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية من خلال جمع القيم المطلقة لشروط الخطأ. وتحسب ماب مجموع مصطلحات الخطأ المئوية بالصيغة التالية: من خلال جمع مصطلحات الخطأ في المئة، يمكن استخدام ميب لمقارنة نماذج التنبؤ التي تستخدم مقاييس مختلفة للقياس. حساب التحيز و ماد و مس و رمز و ماب في إكسيل لتحليل متوسط ​​التحيز البسيط، ستحسب ماد و مس و رمز و ميب في إكسيل لتقييم الفاصل الزمني 2-الفاصل الزمني و 3-الفاصل الزمني و 6 الفاصل متوسط ​​التوقعات التي تم الحصول عليها في هذه المقالة، كما هو موضح على النحو التالي: الخطوة الأولى هي حساب E t. E t 2. E t، E t y t-أكت. ومن ثم جمعها على النحو التالي: التحيز، درهم، مس، ميب و رمز يمكن حسابها على النحو التالي: يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ماب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 3 فترات. يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ميب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 6 فترات. يتم تلخيص التحيز، ماد، مس، ميب و رمز ل 2-الفاصل الزمني، 3-الفاصل الزمني، و 6-الفاصل المتوسطات المتحركة بسيطة على النحو التالي. المتوسط ​​المتحرك البسيط لثلاث فترات هو النموذج الذي يناسب هذه البيانات الفعلية. 160 إكسيل ماستر سيريز مدونة دليل الموضوعات الإحصائية والمقالات في كل موضوع