تجانس الحركة من المتوسط - اكسل

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان بها. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. التلطيف الظاهري هذا المثال يعلمك كيفية تطبيق تمهيد الأسي لسلسلة زمنية في إكسيل. يتم استخدام التمهيد الأسي لتسهيل المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. 3. حدد أسيوننتيال التمويه وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع عامل التخميد واكتب 0.9. الأدب غالبا ما يتحدث عن ثابت تمهيد (ألفا). وتسمى القيمة (1-) عامل التخميد. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا قمنا بتعيين ألفا إلى 0.1، فإن نقطة البيانات السابقة تعطى وزنا صغيرا نسبيا بينما تعطي القيمة الممسحة السابقة وزنا كبيرا (أي 0.9). ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان بها. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يمكن حساب إكسيل القيمة الملساء لنقطة البيانات الأولى لأنه لا توجد نقطة بيانات سابقة. تساوي القيمة الملساء لنقطة البيانات الثانية نقطة البيانات السابقة. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 ل ألفا 0.3 و ألفا 0.8. الخلاصة: أصغر ألفا (أكبر عامل التخميد)، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما زاد حجم ألفا (أصغر عامل التخميد)، كلما كانت القيم المثلى أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. Recipe6.4.Smoothing البيانات باستخدام المتوسطات المرجحة تود أن تسهل البيانات في سلسلة زمنية. استخدام إكسيلز ميزة التمدد الأسي في أناليسيس تولباك أو إنشاء سلسلة بيانات ممهدة نفسك باستخدام وظائف جدول البيانات و فبا. ديسكوسيون غالبا ما يكون من المستحسن إزالة البيانات غير المرغوب فيها الضوضاء في سلسلة البيانات. حساب المتوسطات المتحركة كما نوقش في وصفة 6.3 هو في الواقع عملية تمهيد. بالإضافة إلى طرق المتوسطات المتحركة التي تمت مناقشتها سابقا، هناك طرق أخرى لتيسير البيانات. يقدم إكسيل ميزة تمهيد أسي كجزء من أداة تحليل تولباك. وعلاوة على ذلك، يمكنك بناء أي عمليات تمهيد تريدها باستخدام وظائف جداول البيانات القياسية (أندور فبا). كنت قد رأيت بالفعل هذا النهج في وصفة السابقة ولكن هذا الوقت إل تظهر لك كيفية استخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أن يجعل من استخدام نواة استيفاء مكعب مكعب. التجانس الأسي تمهيد الأسي هو أيضا تقنية المتوسط ​​المرجح. والفكرة الكامنة وراء المتوسط ​​المرجح هي إعطاء قيم البيانات الأقرب إلى القيمة المتوقعة أو المقدرة بقدر أكبر من الأهمية، أو التأثير، بدلا من القيم أبعد من ذلك. يستخدم التمهيد الأسي الصيغة التالية: F n 1 هي القيمة المقدرة في الفاصل الزمني n 1. a هو عامل الترجيح، الذي يسمى عامل التخميد في إكسيل. F n هي القيمة المقدرة السابقة، و Y n هي القيمة الفعلية السابقة في سلسلة البيانات الأصلية. لاستخدام تجانس أسي، حدد أدوات الشكل 6-11. مربع حوار التمدد الأسي في حقل نطاق الإدخال، اكتب (أو حدد على جدول البيانات) نطاق الخلايا الذي يحتوي على بيانات الإدخال التي ترغب في تسويتها. أدخل عامل التخميد في حقل عامل التخميد أو اتركه فارغا لاستخدام القيمة الافتراضية 0.3. أدخل مرجع إلى الخلية العلوية في نطاق خلية الإخراج المطلوب في حقل نطاق الإخراج. اضغط على "موافق" عند الانتهاء، ومن المفترض أن تشاهد النتائج في جدول البيانات. ويبين الشكل 6-12 مثالا لنفس بيانات درجة الحرارة السنوية المستخدمة في الوصفة السابقة. وترد سلسلة البيانات الناتجة بعد التجانس في العمود R. الشكل 6-12. نتائج التجانس الأسي تماما مثل أداة المتوسط ​​المتحرك التي تمت مناقشتها في وقت سابق، تضع أداة التمدد الأسي صيغة خلية بدلا من قيمة في كل خلية من سلاسل البيانات الناتجة. وبهذه الطريقة، إذا تغيرت البيانات الأصلية، سيتم تحديث البيانات الملساء تلقائيا. يتم تحديد الخلية R10 في الشكل 6-12 حتى تتمكن من رؤية ما تبدو الصيغ. يتم عرض الصيغة في شريط الصيغة وهي من النموذج 0.7O90.3R9. كما ترون، هذه الصيغة يتوافق مع معادلة تمهيد الأسي أنا أظهر لك في وقت سابق. وبطبيعة الحال، يمكنك إدخال هذه الصيغ نفسك، وتجاوز الحاجة إلى استخدام تولباك أناليسيس، إذا كنت ترغب في ذلك. ويبين الشكل 6-13 مؤامرة من سلسلة البيانات سلسة فرضه على السلسلة الأصلية حتى تتمكن من رؤية الفرق بين الاثنين. الشكل 6-13. بیانات درجة الحرارة الممهدة أضعافا أخرى تستخدم طرق المتوسط ​​المرجح الأخرى عادة في تحلیل السلاسل الزمنیة. في المقطع التالي تظهر لك إحداها استنادا إلى نواة الاستكمال الداخلي للسطر المكعب. تمهيد النواة في هذا المثال، إل تظهر لك تقنية المتوسط ​​المرجح الذي يستخدم نواة استيفاء مكعب مكعب مصممة لتقريب نواة غاوس. يمكنك استخدام جميع أنواع حبات مختلفة للتجانس مع تعديلات طفيفة فقط على تقنية سوء الحاضر. استخدام نواة إل هو: r يمثل المسافة بين نقاط البيانات و h يمثل نصف قطرها تمهيد فعال مقسوما على 2. سوء استخدام هذه الوظيفة تمهيد لحساب الأوزان عند حساب المتوسطات المرجحة من السلاسل الزمنية. لجعل هذه المهمة أسهل، أضفت وظيفة فبا تسمى وس التي تتصل بها من جدول البيانات. مثال 6-1 يظهر تنفيذ فبا لهذه النواة تمهيد. المثال 6-1. نواة خدعة مكعب هذا هو تنفيذ مباشر إلى حد ما من المعادلة I أظهرت في وقت سابق، لذلك أنا لن تذهب على كل سطر من التعليمات البرمجية. ارجع إلى الفصل 2 إذا لم تكن بالفعل تصل إلى سرعة استخدام فبا وإضافة وظائف مخصصة وروتينات فرعية. سوء استخدام هذه الوظيفة لتوليد الأوزان من أجل تسهيل نفس البيانات درجة الحرارة التي نوقشت في وقت سابق. ويبين الشكل 6-14 جدول الوزن الذي تم حسابه باستخدام هذه الوظيفة. الشكل 6-14. جدول الوزن العمود الأول في الجدول، المسمى r. يحتوي على مؤشرات النسبية حول المؤشر الرابع، المسمى 0. يمكننا القيام بذلك هنا لحساب r لأنه يتم أخذ عينات من سلسلة زمنية البيانات على فترات متباعدة بالتساوي. يحتوي العمود الثاني على صيغ مثل وس (U10،2). هذه هي الصيغة الواردة في الخلية V10. تحتوي جميع الخلايا الأخرى على صيغ مماثلة. مجموع الأوزان (المحسوبة باستخدام صيغة سوم المعروضة في الخلية V14) مطلوب لتطبيع الحساب المتوسط ​​المرجح. يمكنك تجنب هذه الخطوة إذا نواة الخاص بك يدمج إلى وحدة على مدى دعمها. الآن، لحساب سلسلة بيانات ممهدة، أعددت عمود آخر في جدول البيانات، كما هو مبين في الشكل 6-15. الشكل 6-15. نتائج تمهيد النواة يتم تضمين البيانات الملساء في العمود S تحت العنوان نواة التمويه. اخترت أول قيمة البيانات ممسحة في الخلية S10 في الشكل حتى تتمكن من رؤية صيغة الخلية. الصيغة هي سومبرودوكت (R7: R13، V7: V13) V14. كما ترون، فإنه يستخدم صيغة سومبرودوكت لحساب مجموع المنتجات لكل مصطلح مطابق في نطاقين معينين من الخلايا (انظر الفصل 7 للحصول على مزيد من المعلومات حول هذا والوظائف المفيدة الأخرى). في هذه الحالة، يتوافق نطاق الخلية الأول مع عناصر البيانات الستة حول عنصر البيانات المحدد، بما في ذلك عنصر البيانات المحدد. وهذا يعني أن المتوسط ​​المرجح في هذه الحالة يتركز على بند البيانات الأول ويشمل التأثير المرجح للعناصر الثلاثة السابقة والبنود الثلاثة التالية. يحتوي نطاق الخلية الثانية على الأوزان المبينة في الشكل 6-14. وعلاوة على ذلك، تقسيم من مجموع الأوزان، الواردة في الخلية V14، تطبيع النتيجة. مرة واحدة تم إعداد الصيغة الأولى، أنا ببساطة نسخ ولصق عليه في الخلايا المتبقية في سلسلة البيانات. لاحظ أننا نفقد بعض البيانات. على وجه التحديد، نفقد أول وأول عناصر البيانات الثلاثة في النطاق بسبب مدى تأثير وظيفة الترجيح التي استخدمتها. يمكنك زيادة نطاق التأثير من خلال زيادة قيمة المعلمة h تمريرها إلى وس. أو يمكنك تقليله عن طريق تقليل هذه القيمة. وكلما زاد نطاق التأثير (ومن ثم زاد عدد عناصر البيانات في السلسلة في المتوسط ​​لكل نتيجة ممهدة)، وسلاسة سلسلة البيانات الناتجة. ويبين الشكل 6-16 مؤامرة من سلسلة البيانات سلسة مقارنة مع سلسلة البيانات الأصلية تأثير تجانس واضح بشكل واضح. الشكل 16-6. بيانات درجة الحرارة الملساء للنواة انظر وصفة 6.3 لمعرفة كيفية حساب المتوسطات المتحركة غير المرجحة في إكسيل. تجانس البيانات باستخدام التقنيات في هذا وصفة السابقة هو في الواقع شكل من أشكال التصفية. يمكنك أيضا تصفية البيانات في مجال التردد في إكسيل باستخدام تحويل فورييه قراءة وصفة 6.10 لمعرفة المزيد.