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 ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Wie berechnen gewichtete Moving Averages in Excel mit Exponential Glättung Excel Datenanalyse für Dummies, 2nd Edition Das Exponential Glättungstool in Excel berechnet den gleitenden Durchschnitt. Die exponentielle Glättung gewichtet jedoch die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen enthaltenen Werte, so dass neuere Werte einen größeren Einfluss auf die Durchschnittsberechnung haben und alte Werte einen geringeren Effekt haben. Diese Gewichtung wird durch eine Glättungskonstante erreicht. Um zu veranschaulichen, wie das Exponential-Glättungswerkzeug funktioniert, nehmen wir an, dass Sie die durchschnittliche tägliche Temperaturinformation noch einmal betrachten. Um die gewichteten Bewegungsdurchschnitte mit einer exponentiellen Glättung zu berechnen, gehen Sie wie folgt vor: Um einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Daten tab8217s Datenanalyse. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste die Option Exponentielle Glättung aus und klicken dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Exponentielle Glättung an. Identifizieren Sie die Daten. Um die Daten zu identifizieren, für die Sie einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, klicken Sie in das Textfeld Eingabebereich. Dann identifizieren Sie den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder den Arbeitsblattbereich auswählen. Wenn Ihr Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten. Geben Sie die Glättung konstant. Geben Sie den Glättungs-Konstantenwert im Textfeld Dämpfungsfaktor ein. Die Excel-Hilfedatei schlägt vor, dass Sie eine Glättungskonstante zwischen 0,2 und 0,3 verwenden. Vermutlich aber, wenn du dieses Tool benutzt hast, hast du deine eigenen Vorstellungen darüber, was die richtige Glättungskonstante ist. (Wenn Sie sich über die Glättungskonstante ahnungslos machen, dann sollten Sie dieses Tool nicht benutzen.) Sagen Sie Excel, wo die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblattes platzieren Sie beispielsweise die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10. (Optional) Diagramm die exponentiell geglätteten Daten. Um die exponentiell geglätteten Daten darzustellen, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. (Optional) Geben Sie an, dass Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Um Standardfehler zu berechnen, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel setzt Standardfehlerwerte neben den exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten. Nachdem Sie festgelegt haben, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen möchten und wo Sie es platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen. Wie berechnen Sie EMA in Excel Erfahren Sie, wie Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Excel und VBA berechnen und erhalten Sie eine kostenlose Web-verbundenen Kalkulationstabelle. Die Kalkulationstabelle ruft die Bestandsdaten von Yahoo Finance ab, berechnet EMA (über das gewählte Zeitfenster) und zeichnet die Ergebnisse auf. Der Download-Link befindet sich am unteren Rand. Die VBA kann it8217s komplett bearbeitet und bearbeitet werden. Aber erstmal, warum EMA für technische Händler und Marktanalysten wichtig ist. Historische Aktienkurse werden oft mit vielen Hochfrequenzgeräuschen verschmutzt. Das verdeckt oft große Trends. Durchgehende Durchschnitte helfen, diese kleinen Schwankungen zu glätten, was Ihnen einen besseren Einblick in die gesamte Marktrichtung gibt. Der exponentielle gleitende Durchschnitt legt großen Wert auf neuere Daten. Je größer der Zeitraum, desto geringer die Bedeutung der aktuellsten Daten. EMA ist durch diese Gleichung definiert. Today8217s Preis (multipliziert mit einem Gewicht) und gestern8217s EMA (multipliziert mit 1-Gewicht) Du musst die EMA-Berechnung mit einer ersten EMA (EMA 0) kickstartieren. Dies ist in der Regel ein einfacher gleitender Durchschnitt der Länge T. Die Grafik oben, zum Beispiel, gibt die EMA von Microsoft zwischen 1. Januar 2013 und 14. Januar 2014. Technische Händler verwenden oft die Überkreuzung von zwei gleitenden Durchschnitten 8211 eins mit einer kurzen Zeitskala Und eine andere mit einer langen Zeitskala 8211, um Buysellsignale zu erzeugen. Oft werden 12- und 26-Tage-Gleitdurchschnitte verwendet. Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt steigt, ist der Markt Trend voran, das ist ein Kaufsignal. Allerdings, wenn die kürzeren gleitenden Durchschnitte unter den langen gleitenden Durchschnitt fällt, fällt der Markt, das ist ein Verkaufssignal. Let8217s lernen zuerst, wie man EMA mit Arbeitsblattfunktionen berechnet. Danach entdecken wir, wie man VBA verwendet, um EMA zu berechnen (und automatisch Diagramme zu sortieren) Berechnen Sie EMA in Excel mit Worksheet-Funktionen Schritt 1. Let8217s sagen, dass wir die 12-Tage-EMA von Exxon Mobil8217s Aktienkurs berechnen wollen. Wir müssen zuerst historische Aktienkurse bekommen 8211 können Sie das mit diesem Bulk-Aktienzitat-Downloader machen. Schritt 2 . Berechnen Sie den einfachen Durchschnitt der ersten 12 Preise mit Excel8217s Average () Funktion. In der Schnecke unten, in Zelle C16 haben wir die Formel AVERAGE (B5: B16) wobei B5: B16 die ersten 12 engen Preise enthält Schritt 3. Gerade unterhalb der Zelle, die in Schritt 2 verwendet wird, geben Sie die EMA Formel oben Dort haben Sie es You8217ve erfolgreich einen wichtigen technischen Indikator, EMA, in einer Kalkulationstabelle berechnet. Berechnen Sie EMA mit VBA Jetzt let8217s mechanisieren die Berechnungen mit VBA, einschließlich der automatischen Erstellung von Plots. Ich habe euch die volle VBA hier (it8217s in der Kalkulationstabelle unten) gezeigt, aber wir werden den kritischsten Code besprechen. Schritt 1. Laden Sie historische Aktienkurse für Ihren Ticker von Yahoo Finance (mit CSV-Dateien) und laden Sie sie in Excel oder verwenden Sie die VBA in dieser Kalkulationstabelle, um historische Zitate direkt in Excel zu erhalten. Ihre Daten können so aussehen: Schritt 2. Hier müssen wir ein paar braincells ausüben 8211 müssen wir die EMA-Gleichung in VBA implementieren. Wir können R1C1 Stil verwenden, um programmatisch Einblendungen in einzelne Zellen einzugeben. Untersuche das Code-Snippet unten. Blätter (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 1) quotaverage (R-quot amp EMAWindow - 1 amp quotC-3: RC-3) quot Sheets (quotDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 2 amp quot: hquot amp numRows). Formel-1C0 (2 (EMAWindow1)) R-1C0 (1- (2 (EMAWindow1))) EMAWindow ist eine Variable, die dem gewünschten Zeitfenster entspricht numRows ist die Gesamtzahl der Datenpunkte 1 (die 8220 18221 ist da Wenn wir davon ausgehen, dass die tatsächlichen Bestandsdaten in Zeile 2 beginnen, wird die EMA in Spalte h berechnet. Unter der Annahme, dass EMAWindow 5 und numrows 100 (dh 99 Datenpunkte) die erste Zeile eine Formel in Zelle h6 platziert, die das arithmetische Mittel berechnet Der ersten 5 historischen Datenpunkte Die zweite Zeile stellt Formeln in Zellen dar h7: h100, die die EMA der verbleibenden 95 Datenpunkte berechnet Schritt 3 Diese VBA-Funktion erzeugt eine Handlung des engen Preises und der EMA. Setzen Sie EMAChart ActiveSheet. ChartObjects. Add (Left: Range (quota12quot).Left, Breite: 500, Top: Range (quota12quot).Top, Höhe: 300) Mit EMAChart. Chart. Parent. Name quotEMA Chartquot Mit. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. Values Sheets (quotdataquot).Range (quote2: equot amp numRows).XValues Sheets (quotdataquot).Range (quota2: aquot amp numRows).Format. Line. Weight 1.Name quotPricequot End With With. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. AxisGroup xlPrimary. Values Sheets (quotdataquot).Range (quoth2: hquot amp numRows).Name quotemAquot. Border. ColorIndex 1.Format. Line. Weight 1 End mit. Axes (xlValue, xlPrimary).HasTitle True. Axes ( XlValue, xlPrimary).AxisTitle. Characters. Text quotPricequot. Axes (xlValue, xlPrimary).MaximumScale WorksheetFunction. Max (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows)).Axes (xlValue, xlPrimary).MinimumScale Int (WorksheetFunction. Min (Sheets (quotDataquot).Range (quote2: equot amp numRows))).Legend. Position xlLegendPositionRight. SetElement (msoElementChartTitleAboveChart).ChartTitle. Text quotClose Preis amp quot amp EMAWindow amp quot-Day EMAquot End Mit Holen Sie diese Kalkulationstabelle für die Vollständige Arbeit Umsetzung der EMA-Rechner mit automatischen Download von historischen Daten. 14 Gedanken auf ldquo Wie man EMA in Excel rdquo berechnet Letztes Mal, das ich eines Ihrer Excel-Specsheets herunterlud, verursachte es mein Antivirusprogramm, um es als ein PUP (mögliches unerwünschtes Programm) zu kennzeichnen, in dem anscheinend gab es Code, der in den Download eingebettet wurde, der Adware war, Spyware oder zumindest potentielle Malware. Es dauerte buchstäblich Tage, um meinen PC aufzuräumen. Wie kann ich sicherstellen, dass ich nur das Excel herunterlade. Leider gibt es unglaubliche Mengen an Malware. Adware und Spywar, und du kannst es auch vorsichtig sein. Wenn es eine Frage der Kosten wäre, wäre ich nicht unwillig, eine angemessene Summe zu zahlen, aber der Code muss PUP frei sein. Danke, es gibt keine Viren, Malware oder Adware in meinen Kalkulationstabellen. I8217ve programmierte sie selbst und ich weiß genau was in ihnen. There8217s ein direkter Download-Link zu einer Zip-Datei am unteren Rand jedes Punktes (in dunkelblau, fett und unterstrichen). That8217s was du herunterladen solltest. Hover über den Link, und du solltest einen direkten Link zur Zip-Datei sehen. Ich möchte meinen Zugang zu Live-Preisen nutzen, um Live-Tech-Indikatoren (zB RSI, MACD usw.) zu erstellen. Ich habe gerade in der Reihenfolge für die vollständige Genauigkeit Ich brauche 250 Tage im Wert von Daten für jede Aktie im Gegensatz zu den 40 Ich habe jetzt realisiert. Gibt es irgendwo auf historische Daten von Dingen wie EMA, Avg Gain, Avg Loss auf diese Weise konnte ich nur verwenden, dass genauere Daten in meinem Modell Anstatt mit 252 Tage Daten, um die richtige 14 Tage RSI Ich könnte nur ein extern bekommen Sourced Wert für Avg Gain und Avg Loss und gehen von dort Ich möchte mein Modell zu zeigen, Ergebnisse von 200 Aktien im Gegensatz zu ein paar. Ich möchte mehrere EMAs BB RSI auf dem gleichen Diagramm und auf Bedingungen basieren möchten, um den Handel auszulösen. Das würde für mich als Beispiel Excel Backtester arbeiten. Können Sie mir helfen, mehrere Zeitschriften auf einem gleichen Diagramm mit dem gleichen Datensatz zu plotten. Ich weiß, wie man die Rohdaten auf eine Excel-Kalkulation anwenden kann, aber wie wendet man die ema-Ergebnisse an. Die Ema in Excel-Charts können auf bestimmte Perioden angepasst werden. Danke kliff mendes sagt: Hi there Samir, Erstens dank einer Million für all deine harte Arbeit..outstanding job GOD BLESS. Ich wollte nur wissen, ob ich zwei Ema auf dem Diagramm gezeichnet habe, sagen wir 20ema und 50ema, wenn sie entweder nach oben oder unten kreuzen, kann das Wort KAUFEN oder VERKAUFEN am Kreuz über Punkt wird mir sehr helfen. Kliff mendes texas I8217m arbeiten an einer einfachen Backtesting Kalkulationstabelle that8217ll generieren Kauf-Verkauf Signale. Gib mir etwas Zeit8230 Großer Job auf Diagrammen und Erklärungen. Ich habe aber eine Frage. Wenn ich das Startdatum auf ein Jahr später ändere und die aktuellen EMA-Daten anschaue, ist es merklich anders als wenn ich die gleiche EMA-Periode mit einem früheren Startdatum für die gleiche aktuelle Datumsreferenz benutze. Ist das, was Sie erwarten Es macht es schwierig, auf veröffentlichte Charts mit EMAs angezeigt zu sehen und nicht das gleiche Diagramm zu sehen. Shivashish Sarkar sagt: Hallo, ich benutze deinen EMA Taschenrechner und ich schätze wirklich. Allerdings habe ich bemerkt, dass der Rechner nicht in der Lage ist, die Graphen für alle Firmen zu zeichnen (es zeigt Laufzeitfehler 1004). Können Sie bitte eine aktualisierte Ausgabe Ihres Rechners erstellen, in der neue Firmen aufgenommen werden. Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Wie die Free Spreadsheets Master Wissensbasis Aktuelle BeiträgeBeenden Sie einen gewichteten Moving Average in 3 Schritten Überblick über den Moving Average Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Technik Um kurzfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten zu glätten, um längerfristige Trends oder Zyklen leichter zu erkennen. Der gleitende Durchschnitt wird manchmal als rollender Durchschnitt oder ein laufender Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, von denen jeder den Durchschnitt eines Intervalls der spezifizierten Anzahl von vorherigen Perioden darstellt. Je größer das Intervall ist, desto mehr Glättung tritt auf. Je kleiner das Intervall ist, desto mehr gleicht der gleitende Durchschnitt den tatsächlichen Datenreihen. Durchgehende Mittelwerte führen die folgenden drei Funktionen aus: Glättung der Daten, was bedeutet, dass die Anpassung der Daten an eine Zeile verbessert wird. Verringerung der Wirkung von vorübergehender Variation und zufälligem Rauschen. Hervorhebung von Ausreißern oberhalb oder unterhalb des Trends. Der gleitende Durchschnitt ist eine der am weitesten verbreiteten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren. Zum Beispiel, Sales-Manager häufig sehen dreimonatige gleitende Durchschnitte der Verkaufsdaten. Der Artikel wird eine zweimonatige, dreimonatige und sechsmonatige einfache gleitende Durchschnitte der gleichen Verkaufsdaten vergleichen. Der gleitende Durchschnitt wird in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienrenditen und in der Ökonomie häufig verwendet, um Trends in makroökonomischen Zeitreihen wie Beschäftigung zu finden. Es gibt eine Reihe von Variationen des gleitenden Durchschnitts. Am häufigsten sind der einfache gleitende Durchschnitt, der gewichtete gleitende Durchschnitt und der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die Durchführung jeder dieser Techniken in Excel wird im Detail in separaten Artikeln in diesem Blog abgedeckt werden. Hier ist ein kurzer Überblick über jede dieser drei Techniken. Simple Moving Average Jeder Punkt in einem einfachen gleitenden Durchschnitt ist der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, ist wie folgt: Gewichtete Moving Average Points im gewichteten gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wendet eine gewisse Gewichtung auf bestimmte vorherige Perioden an, oft sind die jüngsten Perioden größeres Gewicht. Dieser Blog Artikel wird eine detaillierte Erklärung der Umsetzung dieser Technik in Excel. Exponentielle bewegliche Mittelpunkte im exponentiellen gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Exponentielle Glättung wendet Gewichtungsfaktoren auf vorhergehende Perioden an, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen. Infolgedessen berücksichtigt die exponentielle Glättung alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl von Vorperioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt hat. Eine Verknüpfung zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine ausführliche Erläuterung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, lautet wie folgt: Im Folgenden wird der 3-stufige Prozess der Erstellung eines gewichteten gleitenden Durchschnitts von Zeitreihendaten in Excel beschrieben: Schritt 1 8211 Zeichnen Sie die Originaldaten in einer Zeitreihenfolge Das Liniendiagramm ist das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihendaten zu grafisch darzustellen. Ein Beispiel für ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu zeichnen, wird wie folgt gezeigt: Schritt 2 8211 Erstellen des gewichteten Verschiebens Durchschnitt mit Formeln in Excel Excel stellt das Moving Average-Tool nicht innerhalb des Datenanalyse-Menüs bereit, so dass die Formeln sein müssen Konstruiert manuell. In diesem Fall wird ein 2-Intervall-gewichteter gleitender Durchschnitt durch Anwendung eines Gewichts von 2 auf die jüngste Periode und ein Gewicht von 1 bis zu dem vorherigen Zeitraum erzeugt. Die Formel in Zelle E5 kann auf Zelle E17 kopiert werden. Schritt 3 8211 Hinzufügen der gewichteten Moving Average Series zum Diagramm Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in der Tabelle hinzugefügt. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü öffnet sich. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufügen. Die gleitende durchschnittliche Reihe wird hinzugefügt, indem man das Dialogfeld "Edit Series" wie folgt vervollständigt: Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält und die Daten8217s 2-Intervall gewichteten gleitenden Durchschnitt wird wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende durchschnittliche Linie ziemlich viel glatter ist und rohe Daten8217s Abweichungen oberhalb und unterhalb der Trendlinie sind viel deutlicher. Der Gesamttrend ist jetzt auch deutlich deutlicher. Ein 3-Intervall gleitender Durchschnitt kann erstellt und auf dem Diagramm mit fast dem gleichen Verfahren wie folgt platziert werden. Beachten Sie, dass die letzte Periode das Gewicht von 3 zugewiesen wird, die Periode vor dem zugewiesen ist und das Gewicht von 2, und die Periode vor, die ein Gewicht von 1 zugeordnet ist. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das das Original enthält Zeitlinie der Verkaufsdaten zusammen mit der 2-Intervall-Serie. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in der Tabelle hinzugefügt. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü öffnet sich. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufügen. Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem man die Edit Series Dialogbox wie folgt abschließt: Wie erwartet ein bisschen mehr Glättung mit dem 3-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt auftritt als mit dem 2-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt. Zum Vergleich wird ein 6-Intervall-gewichteter gleitender Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefügt. Beachten Sie die schrittweise abnehmenden Gewichte, die als Perioden zugeordnet werden, die in der Vergangenheit weit entfernt sind. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten zusammen mit der 2 und 3-Intervall-Serie enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in der Tabelle hinzugefügt. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü öffnet sich. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufügen. Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem man die Dialogreihe Edit Series wie folgt ergänzt: Wie erwartet, ist der 6-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt deutlich glatter als die 2 oder 3-Intervall-gewichteten Bewegungsdurchschnitte. Ein glatteres Graphen passt genau zu einer Geraden. Analysieren der Prognosegenauigkeit Die beiden Komponenten der Prognosegenauigkeit sind die folgenden: Prognose Bias 8211 Die Tendenz einer Prognose ist konsequent höher oder niedriger als die tatsächlichen Werte einer Zeitreihe. Prognose Bias ist die Summe aller Fehler geteilt durch die Anzahl der Perioden wie folgt: Eine positive Bias zeigt eine Tendenz zur Unterprognose. Eine negative Vorspannung weist auf eine Tendenz zur Überprognose hin. Bias misst nicht die Genauigkeit, da sich positive und negative Fehler gegenseitig aufheben. Prognosefehler 8211 Die Differenz zwischen Istwerten einer Zeitreihe und den vorhergesagten Werten der Prognose. Die häufigsten Maßnahmen des Prognosefehlers sind die folgenden: MAD 8211 Mittlere Absolute Abweichung MAD berechnet den durchschnittlichen Absolutwert des Fehlers und wird mit folgender Formel berechnet: Die Mittelwertbildung der Fehler beseitigt den Abbruch von positiven und negativen Fehlern. Je kleiner der MAD ist, desto besser ist das Modell. MSE 8211 Mean Squared Error MSE ist ein populäres Maß an Fehler, der die abbrechende Wirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der Quadrate des Fehlers mit der folgenden Formel eliminiert: Große Fehlerausdrücke neigen dazu, MSE zu übertreiben, weil die Fehlerterme alle quadriert sind. RMSE (Root Square Mean) reduziert dieses Problem, indem er die Quadratwurzel von MSE nimmt. MAPE 8211 Mittlerer absoluter Prozentfehler MAPE eliminiert auch den abbrechenden Effekt von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der absoluten Werte der Fehlerterme. MAPE berechnet die Summe der Prozentfehlertermine mit folgender Formel: Durch das Summieren von Prozentfehlerbegriffen kann MAPE verwendet werden, um Prognosemodelle zu vergleichen, die unterschiedliche Maßstäbe verwenden. Berechnen von Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die gewichtete Moving Average Bias werden MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel berechnet, um die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-gewichtete Bewegung zu bewerten Durchschnittliche Prognose in diesem Artikel erhalten und wie folgt gezeigt: Der erste Schritt ist, E t zu berechnen. E t 2. E t, E t Y t-act Und dann summieren Sie dann wie folgt: Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 3-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Die gleichen Berechnungen werden nun durchgeführt, um Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE für den 6-Intervall-gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE können wie folgt berechnet werden: Bias, MAD, MSE, MAPE und RMSE werden für die 2-Intervall-, 3-Intervall - und 6-Intervall-gewichteten Bewegungsdurchschnitte wie folgt zusammengefasst. Der 2-Intervall-gewichtete gleitende Durchschnitt ist das Modell, das am ehesten zu den tatsächlichen Daten passt, wie man erwarten würde. 160 Excel Master Series Blog Directory Statistische Themen und Artikel in jedem Thema
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