Glidande medelvärde regression excel

Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar glidande medelvärdet för en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att jämna ut oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv ett diagram över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna, eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer toppar och dalar släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Regression I det här exemplet lär du dig hur du utför en regressionsanalys i Excel och hur du tolkar sammanfattningsutgången. Nedan hittar du våra uppgifter. Den stora frågan är: Finns det en relation mellan Mängd Sold (Output) och Price and Advertising (Input). Med andra ord: kan vi förutsäga kvantitet som säljs om vi vet Pris och annonsering 1. Klicka på Data Analysis på fliken Data. Obs! Kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 2. Välj Regression och klicka på OK. 3. Välj Y-området (A1: A8). Detta är prediktorvariabeln (även kallad beroende variabel). 4. Välj X Range (B1: C8). Dessa är de förklarande variablerna (även kallade oberoende variabler). Dessa kolumner måste vara intill varandra. 6. Välj ett utmatningsområde. 7. Kontrollera rester. Excel ger följande Sammanfattning Utgång (avrundat till tre decimaler). R-kvadrat är 0,962. vilket är en mycket bra passform. 96 av variationen i Quantity Sold förklaras av de oberoende variablerna Price and Advertising. Ju närmare 1, desto bättre passar regressionslinjen (läs vidare) på data. Betydelse F och P-värden För att kontrollera om dina resultat är tillförlitliga (statistiskt signifikanta), se Betydelse F (0.001). Om detta värde är mindre än 0,05, är du OK. Om signifikans F är större än 0,05, är det troligen bättre att sluta använda denna uppsättning oberoende variabler. Ta bort en variabel med ett högt P-värde (större än 0,05) och återupprätta regressionen tills signifikans F sjunker under 0,05. De flesta eller alla P-värdena bör ligga under 0,05. I vårt exempel är så fallet. (0,000, 0,001 och 0,005). Koefficienter Regressionslinjen är: y Antal sålda 8536.214 -835.722 Pris 0.592 Reklam. Med andra ord, för varje enhet ökning i pris minskar kvantiteten Sold med 835.722 enheter. För varje enhet ökar reklam, ökar kvantiteten sålt med 0,592 enheter. Detta är värdefull information. Du kan också använda dessa koefficienter för att göra en prognos. Till exempel, om priset är lika med 4 och Advertising är lika med 3000, kanske du kan uppnå en kvantitet som säljs på 8536.214 -835.722 4 0.592 3000 6970. Resterna visar hur långt de faktiska datapunkterna är borta från de förutspådda datapunkterna (med hjälp av ekvation). Den första datapunkten motsvarar till exempel 8500. Med ekvationen är den förutspådda datapunkten 8536.214-835.722 2 0.592 2800 8523.009, vilket ger en återstod av 8500 - 8523.009 -23.009. Du kan också skapa ett spridningsdiagram av dessa resurser. Redovisande Analytics: Microsoft Excel Beskrivning Excel predictive analytics för seriösa datakruncher Filmen Moneyball gjorde berömd analytisk analys: Nu kan du tillämpa samma tekniker för att hjälpa din verksamhet att vinna. Du behöver inte multimillion dollar programvara: Alla verktyg du behöver är tillgängliga i Microsoft Excel, och all kunskap och kompetens finns här, i den här boken Microsoft Excel MVP Conrad Carlberg visar hur man använder Excel predictive analytics för att lösa verkligheten problem inom områdena från försäljning och marknadsföring till verksamhet. Carlberg erbjuder oöverträffad inblick i att bygga kraftfulla, trovärdiga och tillförlitliga prognoser som visar hur man får djupa insikter från Excel som skulle vara svåra att upptäcka med kostnadseffektiva verktyg som SAS eller SPSS. Yoursquoll får en omfattande samling av nedladdningsbara Excel-arbetsböcker som du enkelt kan anpassa till dina egna unika krav, plus VBA-kodnamnet av det är öppet för att effektivisera flera av de mest komplexa teknikerna i bookrsquos. Steg för steg bygger yoursquoll på Excel-färdigheter du redan har, och lär dig avancerade tekniker som kan hjälpa dig att öka intäkterna, minska kostnaderna och förbättra produktiviteten. Genom att behärska predictive analytics, får dinsquoll en stark konkurrensfördel för ditt företag och dig själv. tjur Lär dig både ldquohowrdquo och ldquowhyrdquo om att använda data för att göra bättre taktiska beslut tjur Välj rätt analysteknik för varje problemstjur Använd Excel för att fånga live realtidsdata från olika källor, inklusive tredjepartswebbplatser tjur Använd logistisk regression för att förutsäga beteenden som ldquowill buyrdquo mot ldquowonrsquot buyrdquo tjur Distinguish slumpmässiga data studsar från riktiga fundamentala förändringar tjurprognoser Tidsserier med utjämning och regressionstjur Konstruera mer exakta förutsägelser genom att använda Solver för att hitta största sannolikhetsuppskattningar tjur Hantera ett stort antal variabler och enorma dataset med huvudkomponenter analys och varimaxfaktorrotationstjur Använd ARIMA (Box-Jenkins) tekniker för att bygga bättre prognoser och förstå deras mening