Moving Media Regressione Excel

Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono al points. Regression dati effettivi Questo esempio vi insegna come eseguire un'analisi di regressione in Excel e come interpretare l'output di riepilogo. Qui sotto puoi trovare i nostri dati. La grande domanda è: esiste una relazione tra quantità vendute (in uscita) e del prezzo e pubblicità (Input). In altre parole: possiamo prevedere Quantità venduta se conosciamo il prezzo e pubblicità 1. Nella scheda Dati, fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 2. Selezionare regressione e fare clic su OK. 3. Selezionare l'intervallo Y (A1: A8). Questa è la variabile predittore (chiamato anche variabile dipendente). 4. Selezionare l'intervallo X (B1: C8). Queste sono le variabili esplicative (chiamati anche variabili indipendenti). Queste colonne devono essere adiacenti l'uno all'altro. 6. Selezionare una fascia di potenza. 7. Controllare residui. Excel produce il seguente output Summary (arrotondato al 3 ° decimale). R quadrato è uguale a 0,962. che è una misura molto buona. 96 della variazione della quantità venduta è spiegata dalle variabili prezzo indipendente e pubblicità. Il più vicino a 1, migliore è la linea di regressione (leggere) si adatta ai dati. Significato F e P-valori per verificare se i risultati sono affidabili (statisticamente significativo), guardano significato F (0,001). Se questo valore è inferiore a 0,05, sei OK. Se significato F è maggiore di 0,05, la sua, probabilmente meglio smettere di usare questo insieme di variabili indipendenti. Eliminazione di una variabile con un alto P-value (superiore a 0,05) e rieseguire la regressione fino significato F scende al di sotto 0,05. La maggior parte o tutti i valori di P dovrebbe essere al di sotto di sotto di 0,05. Nel nostro esempio, questo è il caso. (0.000. 0.001 e 0.005). Coefficienti La retta di regressione è: y Quantità venduta 8.536,214 -835,722 Prezzo 0,592 Pubblicità. In altre parole, per ogni unità di aumento di prezzo, quantità venduto diminuisce con 835.722 unità. Per ogni unità di aumento nella pubblicità, la quantità aumenta venduto con 0.592 unità. Si tratta di informazioni preziose. È inoltre possibile utilizzare questi coefficienti per fare una previsione. Ad esempio, se il prezzo è uguale a 4 e pubblicità è uguale a 3000, si potrebbe essere in grado di raggiungere una quantità venduta di 8.536,214 -835,722 4 0,592 3000 6970. I residui come lontano i punti dati reali sono fom i punti dati previsti mostrano (utilizzando il equazione). Ad esempio, il primo punto dati uguale 8500. Usando l'equazione, il punto dati predetto uguale 8536,214 -835,722 2 0.592 2.800 8.523,009, dando un residuo 8500 - 8523,009 -23,009. È inoltre possibile creare un grafico a dispersione di questi Analytics residuals. Predictive: Microsoft Excel Descrizione Excel analisi predittiva per gravi crunchers dati Il film Moneyball fatte analisi predittiva famoso: Ora è possibile applicare le stesse tecniche per aiutare la vincita di business. È donrsquot bisogno di software di svariati milioni di dollari: Tutti gli strumenti necessari sono disponibili in Microsoft Excel, e tutte le conoscenze e le competenze sono proprio qui, in questo libro Microsoft Excel MVP Conrad Carlberg mostra come utilizzare l'analisi predittiva di Excel per risolvere nel mondo reale problemi in settori che vanno dalla vendita e marketing per le operazioni. Carlberg offre una visione senza precedenti nella costruzione di previsioni potenti, credibili e affidabili, che mostra come ottenere profonde intuizioni da Excel che sarebbe difficile da scoprire con strumenti costosi come SAS o SPSS. Yoursquoll ottenere una vasta collezione di scaricare cartelle di lavoro Excel si possono facilmente adattare alle proprie esigenze specifiche, oltre a codemdashmuch VBA di esso aperto sourcemdashto semplificare molte di queste bookrsquos tecniche più complesse. Passo dopo passo, yoursquoll sfruttando competenze di Excel che già hanno, imparando tecniche avanzate che possono aiutare a aumentare i ricavi, ridurre i costi e migliorare la produttività. Padroneggiando analisi predittiva, yoursquoll guadagnare un potente vantaggio competitivo per la vostra azienda e te stesso. toro imparare sia la ldquohowrdquo e ldquowhyrdquo di utilizzare i dati per prendere decisioni più tattiche toro Scegliere la tecnica di analisi giusti per ogni problema toro Utilizzare Excel per acquisire dati in tempo reale in tempo reale provenienti da fonti diverse, inclusi i siti web di terze parti toro Utilizzare la regressione logistica per prevedere i comportamenti come ad esempio ldquowill buyrdquo contro ldquowonrsquot buyrdquo toro Distinguere rimbalzi dati casuali da vero e proprio, cambiamenti fondamentali serie storiche toro previsione con lisciatura e toro regressione Costruire previsioni più accurate utilizzando Risolutore di trovare massima verosimiglianza stima toro gestire un gran numero di variabili e di enormi insiemi di dati con i componenti principali analisi e Varimax rotazione fattore toro Applicare ARIMA (Box-Jenkins) le tecniche per costruire previsioni migliori e capire il loro significato