이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 더 가깝습니다. Excel에서 이동 평균을 계산하는 방법 Dummies의 Excel 데이터 분석, 2 판. 데이터 분석 명령은 Excel에서 이동 평균 및 지수 평활 평균을 계산하는 도구를 제공합니다. 설명을 위해 매일 온도 정보를 수집했다고 가정합니다. 간단한 날씨의 일부로 지난 3 일의 평균을 3 일 이동 평균으로 계산하려고한다고 가정하십시오. 예측이 데이터 집합에 대한 이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 수행하십시오. 이동 평균을 계산하려면 먼저 데이터 탭의 데이터 분석 명령 단추를 클릭하십시오. Excel에 데이터 분석 대화 상자가 표시되면 목록에서 이동 평균 항목을 선택하고 OK를 클릭하십시오. Excel은 이동 평균을 표시합니다. 이동 평균을 계산하는 데 사용할 데이터를 지정하십시오. Mov의 입력 범위 텍스트 상자를 클릭하십시오. 평균 대화 상자 그런 다음 워크 시트 범위 주소를 입력하거나 마우스를 사용하여 워크 시트 범위를 선택하여 입력 범위를 식별하십시오. 범위 참조는 절대 셀 주소를 사용해야합니다. 절대 셀 주소는 열 문자와 행 번호 앞에 부호, A 1 A와 같이 10. 입력 범위의 첫 번째 셀에 데이터를 식별하거나 설명하는 텍스트 레이블이 포함 된 경우 첫 행의 레이블 확인란을 선택합니다. 간격 텍스트 상자에 Excel에 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 임의의 값을 사용하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 기본적으로 Excel은 가장 최근의 세 값을 사용하여 이동 평균을 계산합니다. 이동 평균을 계산하는 데 다른 수의 값을 사용하도록 지정하려면 해당 값을 간격 텍스트 상자를 선택하십시오. 이동 평균 데이터를 배치 할 위치를 Excel로 지정하십시오. 이동 평균 데이터를 배치 할 워크 시트 범위를 식별하려면 출력 범위 텍스트 상자를 사용하십시오. 워크 시트 예에서 t 이동 평균 데이터가 워크 시트 범위 B2 B10에 배치되었습니다. 선택 사항 차트를 원하는지 여부를 지정하십시오. 이동 평균 정보를 플롯하는 차트를 원하면 차트 출력 확인란을 선택하십시오. 선택 사항 표준 오류 정보를 계산할지 여부를 나타냅니다. 데이터의 표준 오류를 계산하려면 표준 오류 확인란을 선택합니다. Excel은 이동 평균값 옆에 표준 오류 값을 배치합니다. 표준 오류 정보는 C2 C10에 저장됩니다. 끝나면 어떤 이동 평균 정보를 계산할 것인지 지정하고 배치 할 위치를 지정하려면 OK를 클릭합니다. Excel은 이동 평균 정보를 계산합니다. 참고 Excel에서 표준 오류에 대한 이동 평균을 계산하기에 충분한 정보가없는 경우 오류 메시지를 셀에 배치합니다 이 오류 메시지를 값으로 표시하는 여러 셀을 볼 수 있습니다. 차트에 추세선 또는 이동 평균선을 추가하십시오. Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013보다 작음. 데이터 추세 또는 이동 표시 추세선을 추가 할 수있는 차트의 평균 차트 추세선을 실제 데이터 이상으로 확장하여 미래의 값을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 선형 추세선은 2/4 전방을 예측하고 미래 판매에 대한 기대감이있는 상승 추세를 명확하게 보여줍니다. 면적, 막대, 기둥, 선, 주식, 산란 및 분산을 포함하여 2 차원 차트에 추세선을 추가 할 수 있습니다 3 차원, 레이더, 원형, 표면 또는 도넛 형 차트에 추세선을 추가 할 수 없습니다. 추세선을 추가하십시오. 차트에서 추세선이나 이동 평균을 추가 할 데이터 계열을 클릭하십시오. 추세선은 선택한 데이터 시리즈의 첫 번째 데이터 지점에서 시작됩니다. 차트의 오른쪽 상단 모서리 옆에있는 차트 요소 버튼을 클릭하십시오. 추세선 상자를 선택하십시오. 다른 유형의 추세선을 선택하려면 추세선 옆의 화살표를 클릭하십시오 지수 선형 예측 또는 두 기간 이동 평균을 클릭합니다. 추세선을 추가로 클릭합니다. 기타 옵션을 선택하는 경우 추세선 옵션 아래의 추세선 형식 창에서 원하는 옵션을 클릭합니다. 다항식을 선택하면 독립 변수 O에서 rder 상자를 선택하십시오. 이동 평균을 선택하면 기간 상자에서 이동 평균을 계산하는 데 사용할 기간 수를 입력하십시오. 추세선은 R - 제곱 값이 0에서 1까지의 숫자 일 때 가장 정확합니다. 추세선에 대한 실제 데이터가 1 또는 그 근처에 해당 데이터에 추세선을 추가하면 Excel에서 R - 제곱 값을 자동으로 계산합니다. 차트 상자에 R - 제곱 값 표시 형식을 선택하여 차트에이 값을 표시 할 수 있습니다. Trendline 창, 추세선 옵션. 아래의 섹션에서 모든 추세선 옵션에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 선형 추세선. 간단한 선형 데이터 세트에 가장 적합한 직선을 작성하려면이 유형의 추세선을 사용하십시오. 선형 추세선은 일반적으로 무언가가 일정한 비율로 증가하거나 감소하고 있음을 보여줍니다. 선형 추세선은이 방정식을 사용하여 선에 대한 최소 제곱합을 계산합니다. 여기서 m은 기울기이고 b는 t입니다. 그는 다음과 같은 선형 추세선을 통해 냉장고 판매가 8 년 동안 지속적으로 증가했다는 것을 알 수 있습니다. R 제곱 값은 추세선의 예상 값이 실제 데이터와 얼마나 근접했는지를 나타내는 0에서 1까지의 숫자를 나타냅니다 9792는 데이터에 대한 선의 적합성을 나타냅니다. 가장 적합한 곡선을 나타내는이 추세선은 데이터의 변경 비율이 빠르게 증가하거나 감소하고 레벨이 바뀔 때 유용합니다. 로그 추세선은 음수 및 양수를 사용할 수 있습니다 로그 추세선은이 방정식을 사용하여 점을 통과하는 최소 제곱근을 계산합니다. 여기서 c와 b는 상수이고 ln은 자연 대수 함수입니다. 다음 로그 추세선은 고정 공간 영역에서 동물의 예상 인구 증가를 보여줍니다. 여기서 인구 동물을위한 공간으로 수평을 이룸. R - 제곱 값은 0 933으로 데이터에 대한 선의 상대적 적합성에 유의하십시오. 이 추세선은 데이터 독감 ctuates 예를 들어, 큰 데이터 세트에 대한 이득과 손실을 분석 할 때 다항식의 순서는 데이터의 변동 수 또는 커브에 몇 개의 구릉과 골짜기가 나타날지에 따라 결정됩니다. 일반적으로 2 차 다항식 추세선 언덕이나 계곡이 하나 뿐이며 주문 3에는 언덕이나 계곡이 하나 또는 두 개 있고 주문 4에는 언덕이나 계곡이 최대 3 개 있습니다. 다항식 또는 곡선 추세선은이 방정식을 사용하여 점을 통과하는 최소 제곱합을 계산합니다. 다음의 Order 2 다항식 추세선 하나의 언덕은 주행 속도와 연료 소비 사이의 관계를 보여줍니다. R 제곱 값은 0에 가까운 979로 1에 가까우므로 라인이 데이터에 잘 맞습니다. 곡선을 보여줍니다. 이 추세선은 특정 비율로 증가하는 측정 값을 비교하는 데이터 세트에 유용합니다. 예를 들어, 1 초 간격으로 경주 용 자동차 가속 데이터에 0 또는 음수가 있으면 전력 추세선을 만들 수 없습니다 전력 추세선은이 방정식을 사용하여 점을 통과하는 최소 제곱합을 계산합니다. 여기서 c 및 b는 상수입니다. 참고 데이터에 음수 또는 0 값이 포함 된 경우에는이 옵션을 사용할 수 없습니다. 다음 거리 측정 차트는 미터 단위로 거리 전력 추세선은 분명히 가속도가 증가 함을 명확하게 보여줍니다. R - 제곱 값은 데이터에 대한 라인의 거의 완벽한 적합성을 나타내는 0 986입니다. 곡선을 보면이 추세선은 데이터 값이 지속적으로 증가하거나 감소 할 때 유용합니다 비율 데이터에 0 또는 음수 값이 포함 된 경우 지수 추세선을 만들 수 없습니다. 지수 추세선은이 방정식을 사용하여 점을 통과하는 최소 제곱합을 계산합니다. 여기서 c 및 b는 상수이고 e는 자연 대수의 기준입니다. 다음 지수 추세선은 노화 된 물체에서 탄소 14의 양이 감소 함을 보여줍니다. R 제곱 값은 0 990입니다. 이는 라인이 데이터를 거의 완벽하게 나타냄을 의미합니다 tly. Moving 평균 추세선. 이 추세선은 패턴 또는 추세를보다 명확하게 보여주기 위해 데이터의 변동을 제거합니다. 이동 평균은 기간 옵션으로 설정된 특정 수의 데이터 요소를 사용하여 평균을 내고 평균값을 line 예를 들어 Period가 2로 설정되면 처음 두 데이터 점의 평균이 이동 평균 추세선의 첫 번째 점으로 사용됩니다. 두 번째 및 세 번째 데이터 점의 평균이 추세선에서 두 번째 점으로 사용됩니다 이동 평균 추세선은이 방정식을 사용합니다. 이동 평균 추세선의 점 수는 계열의 총 포인트 수에서 지정한 기간의 수를 뺀 값입니다. 분산 형 차트에서 추세선은 차트의 x 값 더 나은 결과를 얻으려면 이동 평균을 추가하기 전에 x 값을 정렬하십시오. 다음 이동 평균 추세선은 26 주 동안 판매 된 주택 수의 패턴을 보여줍니다.
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