Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2 aus. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph 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 das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average Calculator. Geben Sie eine Liste von sequentiellen Daten, können Sie die n-Punkt gleitenden Durchschnitt zu konstruieren Oder rollender Durchschnitt durch das Finden des Durchschnitts jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten Wenn Sie beispielsweise den bestellten Datensatz.10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 haben, ist der 4-Punkt-Gleitende Durchschnitt .11 75, 12 5, 13 25, 13 5, 12 25, 11 75.Mehrdurchschnitte werden verwendet, um sequentielle Daten zu glätten, die scharfe Spitzen erzeugen und weniger ausgeprägt sind, da jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchteil im gleitenden Durchschnitt erhält Je größer der Wert von n der Glatter der Graphen des gleitenden Durchschnitts im Vergleich zu den Graphen der ursprünglichen Daten Stock Analysten oft Blick auf gleitende Durchschnitte der Aktienkursdaten, um Trends vorherzusagen und sehen Muster klarer Sie können den Rechner unten verwenden, um ein zu finden Gleitender Durchschnitt eines Datensatzes. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n - P Oint Moving Average. Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Begriffe n ist, dann ist die Anzahl der Terme in der gleitenden durchschnittlichen Sequenz. Zum Beispiel, wenn Sie eine Sequenz von 90 Lager haben Preise und nehmen die 14-Tage-Rolling-Durchschnitt der Preise, die rollende durchschnittliche Sequenz wird 90 - 14 1 77 Punkte. Dieser Rechner berechnet gleitende Durchschnitte, wo alle Begriffe gleich gewichtet werden Sie können auch gewichtete gleitende Durchschnitte, in denen einige Begriffe gegeben werden Größeres Gewicht als andere Zum Beispiel geben mehr Gewicht auf neuere Daten, oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittels, wo die mittleren Begriffe mehr gezählt werden Sehen Sie die gewichteten gleitenden Mittelwerte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen Zusammen mit beweglichen arithmetischen Mitteln, sehen einige Analysten auch Der bewegte Median der geordneten Daten, da der Median von fremden Ausreißern nicht betroffen ist. Wenn man einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnet, ist die Platzierung des Mittelwerts in der mittleren Zeitspanne sinnvoll Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und als nächstes auf die Periode 3 gelegt. Wir hätten den Mittelpunkt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren können, also neben der Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, Aber nicht so gut für gleichzeitige Zeiträume Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, würde der Moving Average bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glatt wir die MA s mit M 2 So wir Glatt die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.
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