Moving Average Datenpunkte

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie 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. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. Ich spiele in Python ein bisschen wieder, und ich fand ein ordentliches Buch mit Beispielen. Eines der Beispiele ist, einige Daten zu zeichnen. Ich habe eine. txt Datei mit zwei Spalten und ich habe die Daten. Ich habe die Daten ganz gut gezeichnet, aber in der Übung heißt es: Ändern Sie Ihr Programm weiter zu berechnen und plotten den laufenden Durchschnitt der Daten, definiert durch: wo r5 in diesem Fall (und die yk ist die zweite Spalte in der Datendatei) . Habe das Programm sowohl die Originaldaten als auch den laufenden Durchschnitt auf demselben Graphen. Bisher habe ich das: Also, wie berechne ich die Summe In Mathematica ist es einfach, da seine symbolische Manipulation (zB Sumi), aber wie man die Summe in der Pythonmenge berechnet, die alle zehn Punkte in den Daten nimmt und sie mittelt und tut Bis zum Ende der Punkte sah ich das Buch an, fand aber nichts, was das erklären würde: Heltonbikers Code hat den Trick gemacht: D Vielen Dank :) Es gibt ein Problem mit der akzeptierten Antwort. Ich denke, wir müssen hier stattdessen gültig verwenden - return numpy. convolve (Intervall, Fenster, gleich). Als Beispiel probiere das MA dieses Datensatzes 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - das Ergebnis aus Sollte 4,2,5,4,6,0,5,0,5,0,5,2,5,4,4,4,5,4,5,6,5,6,4,6,7,0,6,8 sein. Aber das gleiche gibt uns eine falsche Ausgabe von 2,6,3,0,4,2,5,4,6,0,5,0,5,0,5,2,5,4,4,4,5,4,5,6,5,6, 4,6,7,0,6,8,6,2,4,8 Rusty Code, um dies auszuprobieren - - Versuchen Sie das mit gültigem Verstärker und sehen Sie, ob die Mathematik sinnvoll ist. Antwortete 29. Oktober 14 um 4:27 Haven39t versuchte dies aus, aber ich schaue hinein, es war eine Weile seit I39ve in Python kodiert. Ndash dingod Okt 29 14 at 7:07 dingod Warum hast du das schnell mit dem rostigen Code (und dem Beispieldatensatz (als einfache Liste) ausprobiert. Für einige faulen Leute (wie ich schon einmal war) - seine Masken aus der Tatsache, dass gleitenden Durchschnitt ist falsch. Während Sie sollten in Erwägung ziehen, Ihre ursprüngliche Antwort zu bearbeiten. Ich habe es nur gestern versucht und doppelte Überprüfung gespeichert mich Gesicht von schauen schlecht bei der Berichterstattung auf Cxo Ebene. Sie müssen nur tun, ist zu versuchen Dein gleicher gleitender Durchschnitt einmal mit quartalsquartal und andere Zeit mit quotsamequot - und sobald du überzeugt bist, gib mir etwas Liebe (aka-up-vote) ndash ekta Okt 29 14 bei 7: 16whuber Vielen Dank für das Schauen habe ich 2.000 Punkte Der erste MA-Punkt ist höchstwahrscheinlich ein Durchschnitt der ersten 30 ursprünglichen Punkte. Die Genauigkeit ist an zweiter Stelle zu einem allgemein korrekten Ergebnis, ganz besonders gute Vermutungen an den meisten Quotenpunkten. Können Sie eine relativ einfache Methode empfehlen Danke im Voraus ndash user16679 Aug 20 13 at 20:26 Ich versuche zu sagen, was Whuber in eine Antwort sagte. Lass uns sagen, du hast einen großen Vektor mathbf x mit n2000 Einträgen. Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt mit einem Fenster der Länge ell30 berechnen, können Sie dies als Vektor-Matrix-Multiplikation mathbf y Amathbf x des Vektors mathbf x mit der Matrix Afrac links schreiben (begin 1 amp. Amp 1 amp 0 amp. Amp 0 0 Amp 1 amp. Amp 1 amp 0 amp. Vdots amp amp ddots amp amp amp vdots 0 amp amp 1 amp amp 1 amp 0 0 amp amp 0 amp 1 amp amp 1 ende rechts), die 30 hat, die verschoben sind Durch, während du durch die Reihen vorkommst, bis die 30er das Ende der Matrix treffen. Hier hat der gemittelte Vektor mathbf y 1970 Dimensionen. Die Matrix hat 1970 Zeilen und 2000 Spalten. Deshalb ist es nicht invertierbar. Wenn Sie mit Matrizen nicht vertraut sind, denken Sie an sie als lineares Gleichungssystem: Sie suchen nach Variablen x1. X, so dass der Durchschnitt über den ersten dreißig ergibt y1, der Durchschnitt über dem zweiten dreißig ergibt y2 und so weiter. Das Problem mit dem Gleichungssystem (und der Matrix) ist, dass es mehr Unbekannte als Gleichungen hat. Deshalb kannst du deine Unbekannten nicht eindeutig identifizieren. Xn Die intuitive Vernunft ist, dass Sie Dimensionen verlieren, während Mittelwertbildung, denn die ersten dreißig Dimensionen von mathbf x erhalten nicht ein entsprechendes Element in mathbf y, da Sie das Mittelungsfenster außerhalb von mathbf x nicht verschieben können. Ein Weg, um A zu machen, oder gleichwertig das Gleichungssystem, lösbar ist, kommen mit 30 weiteren Gleichungen (oder 30 weitere Zeilen für A), die zusätzliche Informationen (sind linear unabhängig von allen anderen Zeilen von A). Ein anderer, vielleicht leichterer Weg ist, den pseudointernen Adagger von A zu benutzen. Dies erzeugt einen Vektor mathbf z Adaggermathbf y, der die gleiche Dimension wie mathbf x hat und der die Eigenschaft hat, dass er den quadratischen Abstand zwischen mathbf y und Amathbf z minimiert (s Wikipedia). Das scheint ganz gut zu funktionieren. Hier ist ein Beispiel, wo ich 2000 Beispiele aus einer Gaußschen Verteilung herausgezogen habe, fügte fünf hinzu, gemittelte sie und rekonstruierte das mathbf x über das Pseudoinverse. Viele numerische Programme bieten Pseudo-Inversen (z. B. Matlab, numpy in python, etc.). Hier wäre der Python-Code, um die Signale aus meinem Beispiel zu generieren: Hoffe, dass hilft. Fügen Sie einen Trend oder gleitende durchschnittliche Zeile zu einem Diagramm Gilt für: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Um Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm anzuzeigen. Du kannst eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Zum Beispiel prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D-Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Balken, Spalte, Zeile, Lager, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D, Radar, Kuchen, Oberfläche oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Auf Ihrem Diagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten. Die Trendlinie startet am ersten Datenpunkt der gewünschten Datenreihe. Überprüfe die Trendline-Box. Um eine andere Art von Trendlinie zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Prognose Oder zwei Period Moving Average. Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie weitere Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendline-Optionen auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie im Feld Auftrag die höchste Leistung für die unabhängige Variable ein. Wenn Sie Moving Average auswählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Periode zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) bei oder nahe 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-squared-Wert. Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-quadratischen Wert auf dem Diagramm anzeigen (Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen). In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Zeile aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate für eine Zeile zu berechnen: wobei m die Steigung ist und b der Zwischenpunkt ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Zeigt eine best-fit gekrümmte Linie, ist diese Trendlinie nützlich, wenn die Rate der Veränderung in den Daten steigt oder sinkt schnell und dann Ebenen aus. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächengebiet, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Typischerweise hat eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 nur einen Hügel oder ein Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Eine Polynom - oder Curvilinear-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom Trendline (ein Hügel) zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Zeilen gut an die Daten angepasst sind. Bei der Darstellung einer gekrümmten Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine Power-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Abstandsmessung zeigt die Entfernung in Metern nach Sekunden an. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Wenn man eine gekrümmte Linie anzeigt, ist diese Trendlinie sinnvoll, wenn Datenwerte steigen oder sinken. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average Trendline Diese Trendlinie zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert des zweiten und dritten Datenpunktes wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie nutzt diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft wurden.