3 Année Mobile Moyenne Excel

Moyenne mobile Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Une moyenne mobile est utilisée pour lisser les irrégularités (pics et vallées) pour reconnaître facilement les tendances. 1. Tout d'abord, jetez un oeil à notre série chronologique. 2. Sous l'onglet Données, cliquez sur Analyse des données. Remarque: ne trouve pas le bouton Analyse des données Cliquez ici pour charger le complément Analysis ToolPak. 3. Sélectionnez Moyenne mobile et cliquez sur OK. 4. Cliquez dans la zone Plage d'entrée et sélectionnez la plage B2: M2. 5. Cliquez dans la zone Intervalle et tapez 6. 6. Cliquez dans la zone Plage de sortie et sélectionnez la cellule B3. 8. Tracez un graphique de ces valeurs. Explication: parce que nous définissons l'intervalle sur 6, la moyenne mobile est la moyenne des 5 points de données précédents et le point de données actuel. En conséquence, les crêtes et les vallées sont lissées. Le graphique montre une tendance à la hausse. Excel ne peut pas calculer la moyenne mobile pour les 5 premiers points de données car il n'y a pas assez de points de données antérieurs. 9. Répétez les étapes 2 à 8 pour l'intervalle 2 et l'intervalle 4. Conclusion: Plus l'intervalle est grand, plus les sommets et les vallées sont lissés. Plus l'intervalle est petit, plus les moyennes mobiles sont proches des points de données réels. Comment calculer des moyennes mobiles en Excel? Analyse de données Excel pour Dummies, 2ème édition La commande Analyse de données fournit un outil pour calculer des moyennes mobiles et exponentiellement lissées dans Excel. Supposons, à titre d'illustration, que vous ayez recueilli des informations quotidiennes sur la température. Vous voulez calculer la moyenne mobile de trois jours 8212 la moyenne des trois derniers jours 8212 dans le cadre d'une prévision météorologique simple. Pour calculer les moyennes mobiles de cet ensemble de données, procédez comme suit. Pour calculer une moyenne mobile, cliquez d'abord sur le bouton de commande Data Analysis de l'onglet Données. Lorsque Excel affiche la boîte de dialogue Analyse des données, sélectionnez l'élément Moyenne mobile dans la liste, puis cliquez sur OK. Excel affiche la boîte de dialogue Moyenne mobile. Identifiez les données que vous souhaitez utiliser pour calculer la moyenne mobile. Cliquez dans la zone de texte Plage d'entrée de la boîte de dialogue Moyenne mobile. Identifiez ensuite la plage d'entrée, en tapant une adresse de plage de feuille de calcul ou en utilisant la souris pour sélectionner la plage de la feuille de calcul. Votre référence de plage doit utiliser des adresses de cellules absolues. Une adresse de cellule absolue précède la lettre de colonne et le numéro de ligne avec des signes, comme dans A1: A10. Si la première cellule de votre plage d'entrée contient une étiquette de texte pour identifier ou décrire vos données, cochez la case Etiquettes en première ligne. Dans la zone de texte Intervalle, dites à Excel le nombre de valeurs à inclure dans le calcul de la moyenne mobile. Vous pouvez calculer une moyenne mobile en utilisant un nombre quelconque de valeurs. Par défaut, Excel utilise les trois valeurs les plus récentes pour calculer la moyenne mobile. Pour spécifier qu'un autre nombre de valeurs doit être utilisé pour calculer la moyenne mobile, entrez cette valeur dans la zone de texte Intervalle. Dites à Excel où placer les données de la moyenne mobile. Utilisez la zone de texte Plage de sortie pour identifier la plage de feuilles de calcul dans laquelle vous souhaitez placer les données de la moyenne mobile. Dans l'exemple de la feuille de calcul, les données de la moyenne mobile ont été placées dans la plage de feuilles de calcul B2: B10. (Facultatif) Spécifiez si vous voulez un graphique. Si vous voulez un graphique qui trace les informations relatives à la moyenne mobile, cochez la case Sortie du graphique. (Facultatif) Indiquez si vous souhaitez calculer les informations d'erreur standard. Si vous souhaitez calculer des erreurs standard pour les données, cochez la case Standard Errors. Excel place les valeurs d'erreur standard à côté des valeurs de la moyenne mobile. (L'information d'erreur standard entre dans C2: C10.) Une fois que vous avez terminé de spécifier les informations sur la moyenne mobile que vous souhaitez calculer et où vous voulez placer, cliquez sur OK. Excel calcule l'information sur la moyenne mobile. Remarque: Si Excel doesn8217t dispose d'informations suffisantes pour calculer une moyenne mobile pour une erreur standard, il place le message d'erreur dans la cellule. Vous pouvez voir plusieurs cellules qui montrent ce message d'erreur comme une valeur. Création d'une moyenne mobile pondérée en 3 étapes Aperçu de la moyenne mobile La moyenne mobile est une technique statistique utilisée pour lisser les fluctuations à court terme dans une série de données afin Reconnaissent plus facilement les tendances ou les cycles à plus long terme. La moyenne mobile est parfois appelée moyenne mobile ou moyenne courante. Une moyenne mobile est une série de nombres, chacun représentant la moyenne d'un intervalle de nombre spécifié de périodes précédentes. Plus l'intervalle est grand, plus le lissage se produit. Plus l'intervalle est faible, plus la moyenne mobile ressemble à la série de données réelles. Les moyennes mobiles effectuent les trois fonctions suivantes: Lissage des données, ce qui signifie pour améliorer l'ajustement des données à une ligne. Réduire l'effet de la variation temporaire et du bruit aléatoire. Mettre en évidence les valeurs aberrantes supérieures ou inférieures à la tendance. La moyenne mobile est l'une des techniques statistiques les plus utilisées dans l'industrie pour identifier les tendances des données. Par exemple, les directeurs des ventes voient généralement les moyennes mobiles des données de ventes sur trois mois. L'article compare les moyennes mobiles simples de deux mois, trois mois et six mois des mêmes données de vente. La moyenne mobile est utilisée assez souvent dans l'analyse technique des données financières telles que les rendements des stocks et en économie pour localiser les tendances des séries chronologiques macroéconomiques telles que l'emploi. Il existe un certain nombre de variations de la moyenne mobile. Les plus couramment utilisés sont la moyenne mobile simple, la moyenne mobile pondérée et la moyenne mobile exponentielle. La réalisation de chacune de ces techniques dans Excel sera traitée en détail dans des articles distincts de ce blog. Voici un bref aperçu de chacune de ces trois techniques. Moyenne mobile simple Chaque point d'une moyenne mobile simple est la moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. Un lien vers un autre article de ce blog qui fournit une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel est la suivante: Moyenne mobile pondérée Les points de la moyenne mobile pondérée représentent également une moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. La moyenne mobile pondérée applique une pondération différente à certaines périodes précédentes, bien souvent les périodes les plus récentes sont plus importantes. Cet article de blog fournira une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel. Moyenne mobile exponentielle Les points de la moyenne mobile exponentielle représentent également une moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. Le lissage exponentiel applique des facteurs de pondération aux périodes précédentes qui diminuent de façon exponentielle, sans jamais atteindre zéro. En conséquence, le lissage exponentiel prend en compte toutes les périodes précédentes au lieu d'un nombre désigné de périodes précédentes que la moyenne mobile pondérée fait. Un lien vers un autre article de ce blog qui fournit une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel est le suivant: Le processus décrit en 3 étapes consiste à créer une moyenne mobile pondérée des données de séries chronologiques dans Excel: Étape 1 8211 Graphique des données d'origine dans un graphe de séries chronologiques Le diagramme en lignes est le graphe Excel le plus couramment utilisé pour représenter graphiquement les données de séries chronologiques. Étape 2 8211 Création de la moyenne mobile pondérée avec des formules dans Excel Excel ne fournit pas l'outil Moyenne mobile dans le menu Analyse des données afin que les formules doivent être Construit manuellement. Dans ce cas, on crée une moyenne mobile pondérée à 2 intervalles en appliquant un poids de 2 à la période la plus récente et un poids de 1 à la période précédant celle-ci. La formule de la cellule E5 peut être copiée vers la cellule E17. Étape 3 8211 Ajouter la série Moyenne mobile pondérée au graphique Ces données doivent maintenant être ajoutées au graphique contenant les données originales de la ligne de temps de vente. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série de la façon suivante: Le graphique contenant la série de données originale et la moyenne mobile pondérée de l'intervalle 2 de données est affiché comme suit. Notez que la ligne de moyenne mobile est un peu plus lisse et les écarts de données brutes au-dessus et en dessous de la ligne de tendance sont beaucoup plus apparents. La tendance générale est maintenant beaucoup plus évidente aussi bien. Une moyenne mobile à 3 intervalles peut être créée et placée sur le diagramme en utilisant presque la même procédure comme suit. Notez que la période la plus récente est affectée au poids de 3, la période précédant celle-ci est affectée et le poids de 2, et la période avant cela est affecté d'un poids de 1. Ces données doivent maintenant être ajoutées au tableau contenant l'original La ligne de temps des données de ventes avec la série de 2 intervalles. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série comme suit: Comme prévu un lissage un peu plus se produit avec la moyenne mobile pondérée à 3 intervalles qu'avec la moyenne mobile pondérée à 2 intervalles. À titre de comparaison, une moyenne mobile pondérée à 6 intervalles sera calculée et ajoutée au tableau de la même façon que ci-dessous. Noter les poids progressivement décroissants attribués à mesure que les périodes deviennent plus éloignées dans le passé. Ces données doivent maintenant être ajoutées au tableau contenant les données originales de la ligne de temps des ventes ainsi que les séries à 2 et 3 intervalles. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série comme suit: Comme prévu, la moyenne mobile pondérée à 6 intervalles est significativement plus lisse que les moyennes mobiles pondérées à 2 ou 3 intervalles. Un graphe plus lisse correspond plus étroitement à une droite. Analyse de l'exactitude des prévisions Les deux composantes de l'exactitude des prévisions sont les suivantes: Tendance des prévisions 8211 Tendance de la prévision à être systématiquement supérieure ou inférieure aux valeurs réelles d'une série chronologique. Le biais de prévision est la somme de toutes les erreurs divisée par le nombre de périodes comme suit: Un biais positif indique une tendance à la sous-prévision. Un biais négatif indique une tendance à la sur-prévision. La polarisation ne mesure pas la précision car les erreurs positive et négative s'annulent mutuellement. Erreur de prévision 8211 Différence entre les valeurs réelles d'une série chronologique et les valeurs prédites de la prévision. Les mesures d'erreur de prévision les plus courantes sont les suivantes: MAD 8211 Déviation absolue moyenne MAD calcule la valeur absolue moyenne de l'erreur et est calculée avec la formule suivante: La moyenne des valeurs absolues des erreurs élimine l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives. Plus le MAD est petit, meilleur est le modèle. MSE 8211 Mean Squared Error MSE est une mesure populaire de l'erreur qui élimine l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives en additionnant les carrés de l'erreur avec la formule suivante: Les grands termes d'erreur tendent à exagérer MSE car les termes d'erreur sont tous au carré. RMSE (Root Mean Square) réduit ce problème en prenant la racine carrée de MSE. MAPE 8211 Pourcentage d'erreur absolue moyenne MAPE élimine également l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives en additionnant les valeurs absolues des termes d'erreur. MAPE calcule la somme des termes d'erreur de pourcentage avec la formule suivante: En additionnant le pourcentage des termes d'erreur, MAPE peut être utilisé pour comparer les modèles de prévision qui utilisent différentes échelles de mesure. Calcul de Bias, MAD, MSE, RMSE et MAPE dans Excel Pour la moyenne mobile pondérée Bias, MAD, MSE, RMSE et MAPE seront calculés dans Excel pour évaluer le 2-intervalle, 3-intervalle et 6-intervalle pondéré en mouvement Moyenne obtenue dans cet article et présentée comme suit: La première étape consiste à calculer E t. E t 2. E t, E t Y act. Et ensuite somme de ce qui suit: Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE peuvent être calculés comme suit: Les mêmes calculs sont maintenant effectués pour calculer Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE pour la moyenne mobile pondérée à 3 intervalles. Les calculs de Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE sont calculés de la même façon pour la moyenne mobile pondérée à 6 intervalles. Le Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE peut être calculé comme suit: Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE sont résumés pour les moyennes mobiles pondérées à 2 intervalles, à 3 intervalles et à 6 intervalles comme suit. La moyenne mobile pondérée à 2 intervalles est le modèle qui correspond le mieux à ces données réelles, comme on pourrait s'y attendre. 160 Excel Master Series Blog Répertoire Statistiques Sujets et articles dans chaque sujet