Lägg till en trend eller rörlig genomsnittslinje till ett diagram Gäller för: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mer. Mindre Om du vill visa datatrender eller flytta medelvärden i ett diagram du skapade. du kan lägga till en trendlinje. Du kan också förlänga en trendlinje bortom din faktiska data för att kunna förutse framtida värden. Till exempel prognostiserar följande linjära trendlinje två kvartaler framåt och visar tydligt en uppåtgående trend som ser lovande ut för framtida försäljning. Du kan lägga till en trendlinje till ett 2-D-diagram som inte är staplat, inklusive område, streck, kolumn, rad, lager, scatter och bubbla. Du kan inte lägga till en trendlinje till en staplad, 3-D, radar, paj, yta eller donut diagram. Lägg till en trendlinje På diagrammet klickar du på den dataserie som du vill lägga till en trendlinje eller glidande medelvärde. Trendlinjen börjar på den första datapunkten i den dataserie du väljer. Markera rutan Trendline. För att välja en annan typ av trendlinje, klicka på pilen bredvid Trendline. och klicka sedan Exponential. Linjär prognos. eller två period flyttande medelvärde. För ytterligare trendlinjer, klicka på Fler alternativ. Om du väljer Fler alternativ. klicka på det alternativ du vill ha i rutan Format Trendline under Trendline Options. Om du väljer Polynomial. Ange högsta effekten för den oberoende variabeln i orderrutan. Om du väljer Flytta medelvärde. Ange antalet perioder som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet i rutan Period. Tips: En trendlinje är mest exakt när dess R-kvadrerade värde (ett tal från 0 till 1 som visar hur nära de uppskattade värdena för trendlinjen motsvarar din faktiska data) ligger vid eller nära 1. När du lägger till en trendlinje för dina data Excel beräknar automatiskt sitt R-kvadrerade värde. Du kan visa detta värde på diagrammet genom att markera rutan Visa R-kvadrering i kartrutan (Format Trendline-rutan, Trendline Options). Du kan lära dig mer om alla trendlinjealternativ i nedanstående avsnitt. Linjär trendlinje Använd denna typ av trendlinje för att skapa en bäst passande rak linje för enkla linjära dataset. Dina data är linjära om mönstret i dess datapunkter ser ut som en linje. En linjär trendlinje visar vanligtvis att något ökar eller minskar med jämna mellanrum. En linjär trendlinje använder denna ekvation för att beräkna de minsta rutorna som passar för en linje: där m är lutningen och b är avlyssningen. Följande linjära trendlinje visar att försäljningen av kylskåp konsekvent har ökat under en 8-årig period. Observera att R-kvadrerat värde (ett tal från 0 till 1 som visar hur nära de uppskattade värdena för trendlinjen motsvarar din faktiska data) är 0.9792, vilket är en bra passning av linjen till data. Visar en bäst passande kurvlinje, den här trendlinjen är användbar när förändringshastigheten i data ökar eller minskar snabbt och sedan nivåer ut. En logaritmisk trendlinje kan använda negativa och positiva värden. En logaritmisk trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadrater passande genom punkter: där c och b är konstanter och ln är den naturliga logaritmen funktionen. Följande logaritmiska trendlinje visar förutspådd befolkningstillväxt av djur i en fastareal, där befolkningen nivån ut som utrymme för djuren minskade. Observera att R-kvadrerade värdet är 0.933, vilket är en relativt bra passning av linjen till data. Denna trendlinje är användbar när dina data fluktuerar. Till exempel när du analyserar vinster och förluster över en stor dataset. Polynomernas ordning kan bestämmas av antalet fluktuationer i data eller hur många böjningar (kullar och dalar) visas i kurvan. Typiskt har en order 2 polynomisk trendlinje endast en kulle eller dal, en order 3 har en eller två kullar eller dalar och en order 4 har upp till tre kullar eller dalar. En polynom eller kurvlinjig trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: var b och är konstanter. Följande order 2 polynomiska trendlinje (en kulle) visar förhållandet mellan körhastighet och bränsleförbrukning. Observera att R-kvadrerat värde är 0.979, vilket är nära 1 så linjerna passar bra för data. Visar en kurvlinje, denna trendlinje är användbar för dataset som jämför mätningar som ökar med en viss takt. Till exempel accelerationen av en tävlingsbil med intervall på 1 sekund. Du kan inte skapa en strömtriktlinje om dina data innehåller noll - eller negativa värden. En kraft trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: där c och b är konstanter. Obs! Det här alternativet är inte tillgängligt när dina data innehåller negativa eller nollvärden. Följande distansmätningsdiagram visar avståndet i meter per sekund. Power trendlinjen visar tydligt den ökande accelerationen. Observera att R-kvadrerat värde är 0.986, vilket är en nästan perfekt passform av linjen till data. Visar en kurvlinje, denna trendlinje är användbar när datavärdena stiger eller faller med ständigt ökande räntor. Du kan inte skapa en exponentiell trendlinje om dina data innehåller noll - eller negativa värden. En exponentiell trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: där c och b är konstanter och e är basen för den naturliga logaritmen. Följande exponentiella trendlinje visar den minskande mängden kol 14 i ett objekt som det åldras. Observera att R-kvadrerat värde är 0.990, vilket betyder att linjen passar data nästan perfekt. Flyttande genomsnittlig trendlinje Denna trendlinje utspelar fluktuationer i data för att tydligt visa ett mönster eller en trend. Ett glidande medel använder ett visst antal datapunkter (inställt av alternativet Period), genomsnitts dem och använder medelvärdet som en punkt i raden. Till exempel, om Perioden är satt till 2, används medelvärdet av de två första datapunkterna som den första punkten i den glidande genomsnittliga trendlinjen. Medelvärdet av andra och tredje datapunkter används som andra punkt i trendlinjen etc. En rörlig genomsnittslinje använder denna ekvation: Antalet poäng i en glidande medellinje är lika med det totala antalet poäng i serien minus nummer du anger för perioden. I ett scatterdiagram baseras trendlinjen på ordningen av x-värdena i diagrammet. För ett bättre resultat, sortera x-värdena innan du lägger till ett glidande medelvärde. Den följande glidande genomsnittliga trendlinjen visar ett mönster i antalet bostäder som säljs under en 26-veckorsperiod. I praktiken ger det glidande medelvärdet en bra uppskattning av medelvärdet av tidsserierna om medelvärdet är konstant eller långsamt förändras. Vid konstant medelvärde kommer det största värdet av m att ge de bästa uppskattningarna av det underliggande genomsnittet. En längre observationsperiod kommer att medeltala effekterna av variationen. Syftet med att tillhandahålla en mindre m är att tillåta prognosen att svara på en förändring av den underliggande processen. För att illustrera föreslår vi en dataset som innehåller förändringar i underliggande medelvärden av tidsserierna. Figuren visar tidsserierna som används för illustration tillsammans med den genomsnittliga efterfrågan från vilken serien genererades. Medelvärdet börjar som en konstant vid 10. Börjar vid tidpunkten 21, ökar den med en enhet i varje period tills den når värdet 20 vid tidpunkten 30. Då blir det konstant igen. Uppgifterna simuleras genom att lägga till i genomsnitt ett slumpmässigt brus från en normalfördelning med nollvärde och standardavvikelse 3. Resultaten av simuleringen avrundas till närmaste heltal. Tabellen visar de simulerade observationer som används för exemplet. När vi använder bordet måste vi komma ihåg att vid varje given tidpunkt endast endast tidigare data är kända. Uppskattningarna av modellparametern, för tre olika värden på m visas tillsammans med medelvärdet av tidsserierna i figuren nedan. Figuren visar den genomsnittliga rörliga genomsnittliga beräkningen av medelvärdet vid varje tidpunkt och inte prognosen. Prognoserna skulle flytta de glidande medelkurvorna till höger av perioder. En slutsats framgår omedelbart av figuren. För alla tre uppskattningar ligger det rörliga genomsnittet bakom den linjära trenden, där fördröjningen ökar med m. Lagen är avståndet mellan modellen och uppskattningen i tidsdimensionen. På grund av fördröjningen underskattar det rörliga genomsnittet observationerna som medelvärdet ökar. Estimatorns förspänning är skillnaden vid en viss tidpunkt i modellens medelvärde och medelvärdet förutspått av det rörliga genomsnittet. Förspänningen när medelvärdet ökar är negativt. För ett minskande medelvärde är förspänningen positiv. Fördröjningen i tid och den bias som införs i uppskattningen är funktionerna i m. Ju större värdet av m. Desto större är storleken på fördröjning och förspänning. För en ständigt ökande serie med trend a. värdena för fördröjning och förspänning av estimatorn för medelvärdet ges i ekvationerna nedan. Exemplet kurvorna stämmer inte överens med dessa ekvationer eftersom exemplet modellen inte ständigt ökar, utan det börjar som en konstant, ändras till en trend och blir sedan konstant igen. Även kurvorna påverkas av bruset. Den rörliga genomsnittliga prognosen för perioder i framtiden representeras genom att man ändrar kurvorna till höger. Fördröjningen och förskjutningen ökar proportionellt. Ekvationerna nedan anger fördröjningen och förspänningen av prognosperioder i framtiden jämfört med modellparametrarna. Återigen är dessa formler för en tidsserie med en konstant linjär trend. Vi borde inte bli förvånad över resultatet. Den glidande medelvärdesberäkaren baseras på antagandet om ett konstant medelvärde och exemplet har en linjär trend i medelvärdet under en del av studieperioden. Eftersom realtidsserier sällan exakt kommer att följa antagandena till en modell, bör vi vara beredda på sådana resultat. Vi kan också dra slutsatsen av att variationen i bruset har störst effekt för mindre m. Uppskattningen är mycket mer flyktig för det glidande medlet på 5 än det glidande medlet på 20. Vi har de motstridiga önskningarna att öka m för att minska effekten av variationer på grund av bullret och att minska m för att göra prognosen mer mottaglig för förändringar i medelvärdet. Felet är skillnaden mellan den faktiska data och det prognostiserade värdet. Om tidsserierna verkligen är ett konstant värde är det förväntade värdet av felet noll och variansen av felet består av en term som är en funktion av och en andra term som är brusets varians. Den första termen är medelvärdet av det medelvärde som uppskattas med ett urval av m-observationer, förutsatt att data kommer från en population med konstant medelvärde. Denna term minimeras genom att göra m så stor som möjligt. En stor m gör prognosen inte svarande mot en förändring i underliggande tidsserier. För att prognosen ska kunna reagera på förändringar, vill vi ha m så liten som möjligt (1), men detta ökar felvariationen. Praktisk prognos kräver ett mellanvärde. Prognoser med Excel Prognostillägget implementerar de glidande medelformlerna. Exemplet nedan visar analysen som tillhandahålls av tillägget för provdata i kolumn B. De första 10 observationerna indexeras -9 till 0. Jämfört med tabellen ovan förskjuts periodens index med -10. De första tio observationerna ger startvärdena för uppskattningen och används för att beräkna det glidande medlet för period 0. MA (10) kolumnen (C) visar de beräknade glidande medelvärdena. Den rörliga genomsnittsparametern m är i cell C3. Fore (1) kolumnen (D) visar en prognos för en period framåt. Prognosintervallet finns i cell D3. När prognosintervallet ändras till ett större antal flyttas numren i Fore-kolumnen nedåt. Err-kolumnen (E) visar skillnaden mellan observationen och prognosen. Till exempel är observationen vid tidpunkten 1 6. Det prognostiserade värdet som gjorts från det glidande medlet vid tidpunkten 0 är 11,1. Felet är då -5,1. Standardavvikelsen och genomsnittlig avvikelse (MAD) beräknas i cellerna E6 respektive E7. Slideshare använder cookies för att förbättra funktionalitet och prestanda och förse dig med relevant reklam. Om du fortsätter att surfa på webbplatsen godkänner du användningen av cookies på denna webbplats. Se vår användaravtal och sekretesspolicy. Slideshare använder cookies för att förbättra funktionalitet och prestanda och förse dig med relevant annonsering. Om du fortsätter att surfa på webbplatsen godkänner du användningen av cookies på denna webbplats. Se vår sekretesspolicy och användaravtal för detaljer. Utforska alla dina favoritämnen i SlideShare-appen Få SlideShare-appen att spara till senare, även offline Fortsätt till mobilsidan Ladda upp Logga in Registrera dig Dubbelklicka för att zooma ut Flytta genomsnittlig metod Dela den här SlideShare LinkedIn Corporation kopiera 2017Lägg en trend eller glidande medellinje till en diagram gäller för: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mer. Mindre Om du vill visa datatrender eller flytta medelvärden i ett diagram du skapade. du kan lägga till en trendlinje. Du kan också förlänga en trendlinje bortom din faktiska data för att kunna förutse framtida värden. Till exempel prognostiserar följande linjära trendlinje två kvartaler framåt och visar tydligt en uppåtgående trend som ser lovande ut för framtida försäljning. Du kan lägga till en trendlinje till ett 2-D-diagram som inte är staplat, inklusive område, streck, kolumn, rad, lager, scatter och bubbla. Du kan inte lägga till en trendlinje till en staplad, 3-D, radar, paj, yta eller donut diagram. Lägg till en trendlinje På diagrammet klickar du på den dataserie som du vill lägga till en trendlinje eller glidande medelvärde. Trendlinjen börjar på den första datapunkten i den dataserie du väljer. Markera rutan Trendline. För att välja en annan typ av trendlinje, klicka på pilen bredvid Trendline. och klicka sedan Exponential. Linjär prognos. eller två period flyttande medelvärde. För ytterligare trendlinjer, klicka på Fler alternativ. Om du väljer Fler alternativ. klicka på det alternativ du vill ha i rutan Format Trendline under Trendline Options. Om du väljer Polynomial. Ange högsta effekten för den oberoende variabeln i orderrutan. Om du väljer Flytta medelvärde. Ange antalet perioder som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet i rutan Period. Tips: En trendlinje är mest exakt när dess R-kvadrerade värde (ett tal från 0 till 1 som visar hur nära de uppskattade värdena för trendlinjen motsvarar din faktiska data) ligger vid eller nära 1. När du lägger till en trendlinje för dina data Excel beräknar automatiskt sitt R-kvadrerade värde. Du kan visa detta värde på diagrammet genom att markera rutan Visa R-kvadrering i kartrutan (Format Trendline-rutan, Trendline Options). Du kan lära dig mer om alla trendlinjealternativ i nedanstående avsnitt. Linjär trendlinje Använd denna typ av trendlinje för att skapa en bäst passande rak linje för enkla linjära dataset. Dina data är linjära om mönstret i dess datapunkter ser ut som en linje. En linjär trendlinje visar vanligtvis att något ökar eller minskar med jämna mellanrum. En linjär trendlinje använder denna ekvation för att beräkna de minsta rutorna som passar för en linje: där m är lutningen och b är avlyssningen. Följande linjära trendlinje visar att försäljningen av kylskåp konsekvent har ökat under en 8-årig period. Observera att R-kvadrerat värde (ett tal från 0 till 1 som visar hur nära de uppskattade värdena för trendlinjen motsvarar din faktiska data) är 0.9792, vilket är en bra passning av linjen till data. Visar en bäst passande kurvlinje, den här trendlinjen är användbar när förändringshastigheten i data ökar eller minskar snabbt och sedan nivåer ut. En logaritmisk trendlinje kan använda negativa och positiva värden. En logaritmisk trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadrater passande genom punkter: där c och b är konstanter och ln är den naturliga logaritmen funktionen. Följande logaritmiska trendlinje visar förutspådd befolkningstillväxt av djur i en fastareal, där befolkningen nivån ut som utrymme för djuren minskade. Observera att R-kvadrerade värdet är 0.933, vilket är en relativt bra passning av linjen till data. Denna trendlinje är användbar när dina data fluktuerar. Till exempel när du analyserar vinster och förluster över en stor dataset. Polynomernas ordning kan bestämmas av antalet fluktuationer i data eller hur många böjningar (kullar och dalar) visas i kurvan. Typiskt har en order 2 polynomisk trendlinje endast en kulle eller dal, en order 3 har en eller två kullar eller dalar och en order 4 har upp till tre kullar eller dalar. En polynom eller kurvlinjig trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: var b och är konstanter. Följande order 2 polynomiska trendlinje (en kulle) visar förhållandet mellan körhastighet och bränsleförbrukning. Observera att R-kvadrerat värde är 0.979, vilket är nära 1 så linjerna passar bra för data. Visar en kurvlinje, denna trendlinje är användbar för dataset som jämför mätningar som ökar med en viss takt. Till exempel accelerationen av en tävlingsbil med intervall på 1 sekund. Du kan inte skapa en strömtriktlinje om dina data innehåller noll - eller negativa värden. En kraft trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: där c och b är konstanter. Obs! Det här alternativet är inte tillgängligt när dina data innehåller negativa eller nollvärden. Följande distansmätningsdiagram visar avståndet i meter per sekund. Power trendlinjen visar tydligt den ökande accelerationen. Observera att R-kvadrerat värde är 0.986, vilket är en nästan perfekt passform av linjen till data. Visar en kurvlinje, denna trendlinje är användbar när datavärdena stiger eller faller med ständigt ökande räntor. Du kan inte skapa en exponentiell trendlinje om dina data innehåller noll - eller negativa värden. En exponentiell trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: där c och b är konstanter och e är basen för den naturliga logaritmen. Följande exponentiella trendlinje visar den minskande mängden kol 14 i ett objekt som det åldras. Observera att R-kvadrerat värde är 0.990, vilket betyder att linjen passar data nästan perfekt. Flyttande genomsnittlig trendlinje Denna trendlinje utspelar fluktuationer i data för att tydligt visa ett mönster eller en trend. Ett glidande medel använder ett visst antal datapunkter (inställt av alternativet Period), genomsnitts dem och använder medelvärdet som en punkt i raden. Till exempel, om Perioden är satt till 2, används medelvärdet av de två första datapunkterna som den första punkten i den glidande genomsnittliga trendlinjen. Medelvärdet av andra och tredje datapunkter används som andra punkt i trendlinjen etc. En rörlig genomsnittslinje använder denna ekvation: Antalet poäng i en glidande medellinje är lika med det totala antalet poäng i serien minus nummer du anger för perioden. I ett scatterdiagram baseras trendlinjen på ordningen av x-värdena i diagrammet. För ett bättre resultat, sortera x-värdena innan du lägger till ett glidande medelvärde. Följande glidande genomsnittliga trendlinje visar ett mönster i antalet bostäder som säljs under en 26-veckorsperiod.
No comments:
Post a Comment