Moving Average Fehlende Daten

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf 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 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Eine einfache und allgemeine Methode zum Ausfüllen fehlender Daten, wenn Sie Läufe vollständiger Daten haben, ist die Verwendung der linearen Regression. Sagen Sie haben 1000 Läufe von 5 in einer Reihe mit keiner fehlt. Richten Sie die 1000 x 1 Vektor y und 1000 x 4 Matrix X: Regression geben Ihnen 4 Zahlen ein b c d, die eine beste Übereinstimmung für Ihre 1000 Zeilen von Daten mdash unterschiedliche Daten geben, unterschiedlich ein b c d. Dann verwenden Sie diese ein b c d zu schätzen (voraussagen, interpolieren) fehlende wt0. (Für menschliche Gewichte, Id erwarten, dass ein b c d, um rund 1/4 sein.) (Es gibt Zillionen von Büchern und Papieren auf Regression, auf allen Ebenen. Für die Verbindung mit Interpolation, aber ich weiß nicht, eine gute Einführung jedermann)