متوسط - نقاط البيانات المتحركة و

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 اقتربت المتوسطات المتحركة من نقاط البيانات الفعلية. إضافة أو تغيير أو إزالة خط الاتجاه في مخطط ينطبق على: إكسيل 2010 ورد 2010 أوتلوك 2010 بويربوانت 2010 إكسيل 2007 ورد 2007 أوتلوك 2007 بويربوانت 2007 المزيد. أقل يمكنك إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك إلى أي سلسلة بيانات في مخطط غير مقيد أو 2-D أو منطقة أو شريط أو عمود أو خط أو مخزون أو زي (مبعثر) أو مخطط فقاعي. ويرتبط خط الاتجاه دائما بسلسلة بيانات، ولكن خط الاتجاه لا يمثل بيانات سلسلة البيانات هذه. وبدلا من ذلك، يستخدم خط الاتجاه لتوضيح الاتجاهات في بياناتك الحالية أو توقعاتك للبيانات المستقبلية. ملاحظة: لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى سلسلة البيانات في مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. ماذا تريد أن تفعل تعرف على التنبؤ وإظهار الاتجاهات في الرسوم البيانية تستخدم خطوط الاتجاه لعرض الرسوم البيانية للاتجاهات في البيانات والمساعدة في تحليل مشاكل التنبؤ. ويسمى هذا التحليل أيضا تحليل الانحدار. باستخدام تحليل الانحدار، يمكنك تمديد خط الاتجاه في مخطط خارج البيانات الفعلية للتنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يستخدم الرسم البياني التالي خط اتجاه بسيط خطي يتوقع ربعين قبل أن يظهر بوضوح اتجاها نحو زيادة الإيرادات. يمكنك أيضا إنشاء متوسط ​​متحرك، مما يسهل التقلبات في البيانات ويظهر النمط أو الاتجاه بشكل أكثر وضوحا. إذا قمت بتغيير مخطط أو سلسلة بيانات بحيث لا يمكن أن تدعم خط الاتجاه المرتبط بها على سبيل المثال، عن طريق تغيير نوع المخطط إلى مخطط ثلاثي الأبعاد أو عن طريق تغيير طريقة عرض تقرير بيفوتشارت أو تقرير بيفوتابل المقترن، لم يعد خط الاتجاه يظهر على المخطط. بالنسبة إلى بيانات الخطوط بدون مخطط، يمكنك استخدام الملء التلقائي أو إحدى الدالات الإحصائية، مثل غراوث () أو تريند ()، لإنشاء بيانات للخطوط الخطية أو الأسية الأنسب. اختيار نوع خط الاتجاه الصحيح لبياناتك عندما تريد إضافة خط اتجاه إلى مخطط في ميكروسوفت أوفيس إكسيل، يمكنك اختيار أي واحد من هذه الأنواع المختلفة من الاتجاهات أو الانحدار الستة: خطوط الاتجاه الخطي، خطوط الاتجاه اللوغاريتمي، خطوط الاتجاه متعدد الحدود، خطوط الاتجاه، الأسي أو خطوط الاتجاه، أو خطوط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. نوع البيانات التي قمت بتحديد نوع خط الاتجاه الذي يجب عليك استخدام. خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-تربيع عند أو بالقرب من 1. عند تناسب خط الاتجاه إلى البيانات الخاصة بك، إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R - تربيع. إذا كنت ترغب في ذلك، يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك. خطوط الاتجاه الخطية خط الاتجاه الخطي هو خط مستقيم أفضل تناسبا يتم استخدامه مع مجموعات بيانات خطية بسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. في المثال التالي، يوضح خط الاتجاه الخطي أن مبيعات الثلاجة قد ارتفعت باستمرار على مدى 13 عاما. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. خطوط الاتجاه اللوغاريتمي خط الاتجاه اللوغاريتمي هو الخط المنحني الأنسب الذي يستخدم عندما يزيد معدل التغير في البيانات أو ينخفض ​​بسرعة ثم ينخفض. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم كل من القيم السلبية والإيجابية. يستخدم المثال التالي خط اتجاه لوغاريتمي لتوضيح النمو السكاني المتوقع للحيوانات في مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. خطوط الاتجاه متعدد الحدود خط الاتجاه متعدد الحدود هو خط منحني يستخدم عند تقلب البيانات. ومن المفيد، على سبيل المثال، تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة كبيرة من البيانات. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. ولا يحتوي خط الاتجاه 2 متعدد الحدود عموما إلا على تلة أو وادي واحد. النظام 3 عموما لديه واحد أو اثنين من التلال أو الوديان. النظام 4 عموما ما يصل الى ثلاثة التلال أو الوديان. يوضح المثال التالي خط اتجاه 2 متعدد الحدود (تلة واحدة) لتوضيح العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. خطوط اتجاه الطاقة خط اتجاه الطاقة هو خط منحني يستخدم مع مجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين على سبيل المثال، تسارع سيارة السباق على فترات من ثانية واحدة. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم عرض بيانات التسارع من خلال تآمر المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. خطوط الاتجاه الأسية خط الاتجاه الأسي هو خط منحني يستخدم عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدلات متزايدة باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم استخدام خط الاتجاه الأسي لتوضيح تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. متوسط ​​خطوط الاتجاه المتحرك يتحرك خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك للتذبذب في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، الخ. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. إضافة خط اتجاه في مخطط غير مقيد أو ثنائي الأبعاد أو منطقة أو شريط أو عمود أو سطر أو مخزون زي (مبعثر) أو مخطط فقاعي، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك أو إجراء ما يلي لتحديد سلسلة البيانات من قائمة عناصر المخطط: انقر في أي مكان في المخطط. هذا يعرض أدوات الرسم البياني. مضيفا التصميم. نسق . و علامات التبويب تنسيق. ضمن علامة التبويب تنسيق، في المجموعة التحديد الحالي، انقر فوق السهم الموجود بجوار المربع عناصر المخطط ثم انقر فوق عنصر المخطط الذي تريده. ملاحظة: إذا قمت بتحديد مخطط يحتوي على أكثر من سلسلة بيانات واحدة دون تحديد سلسلة بيانات، يعرض إكسيل مربع الحوار إضافة خط الاتجاه. في مربع القائمة، انقر فوق سلسلة البيانات التي تريدها، ثم انقر فوق موافق. في علامة التبويب تخطيط، في المجموعة تحليل، انقر فوق خط الاتجاه. قم بأحد الإجراءات التالية: انقر فوق خيار خط الاتجاه المحدد مسبقا الذي تريد استخدامه. ملاحظة: هذا ينطبق على خط الاتجاه دون تمكين لك لتحديد خيارات محددة. انقر على المزيد من خيارات تريندلين. ثم في فئة خيارات تريندلاين، ضمن تريندرجرسيون تايب. انقر فوق نوع خط الاتجاه الذي تريد use. whuber شكرا جزيلا لك تبحث لدي 2000 نقطة. نقطة ما الأولى هي على الأرجح متوسط ​​أول 30 نقطة الأصلي. الدقة هي الثانية إلى النتيجة الصحيحة عموما، على وجه التحديد التخمينات جيدة في معظم نقاط كوتسنتكوت. يمكنك أن توصي طريقة بسيطة نسبيا شكرا مقدما نداش user16679 20 أغسطس في 20:26 أحاول أن أضع ما قال ووبر في الجواب. دعونا نقول لديك متجه ماثف x كبيرة مع إدخالات n2000. إذا كنت تحسب متوسطا متحركا بنافذة طول ell30، يمكنك كتابة هذا كضرب مصفوفة متجه ماثبف y أماثبف x للمتجه ماثبف x مع المصفوفة أفراك اليسار (يبدأ 1 أمبير أمبير 1 أمبير 0 أمبير أمبير 0 0 أمبير 1 أمبير أمبير 1 أمبير 0 أمبير فدوتس أمبير أمبير دوتس أمبير أمبير أمبير فدوتس 0 أمبير أمبير أمبير أمبير أمبير 0 أمبير 0 أمبير أمبير 0 أمبير 1 أمبير أمبير 1 نهاية يمين) التي لديها 30 منها التي تحولت من خلال كما كنت مسبقا من خلال الصفوف حتى 30 منها ضرب نهاية المصفوفة. هنا متوسط ​​متجه ماثبف y له 1970 أبعاد. المصفوفة لديها 1970 صفوف و 2000 الأعمدة. ولذلك، فإنه لا يمكن عكسها. إذا كنت غير مألوفة مع المصفوفات، والتفكير في ذلك كنظام معادلة خطية: كنت تبحث عن المتغيرات x1. x بحيث أن المتوسط ​​خلال الثلاثين الأولى يساوي y1، فإن المتوسط ​​خلال الثلاثين ثانية ينتج Y2 وهكذا. المشكلة مع نظام المعادلة (والمصفوفة) هي أن لديها أكثر من مجهول من المعادلات. لذلك، لا يمكنك التعرف بشكل فريد الخاص بك غير معروف x1. XN. السبب البديهي هو أن كنت فضفاضة الأبعاد في حين المتوسط، لأن أول ثلاثين أبعاد ماثبف س لا تحصل على عنصر المقابلة في ماثبف y منذ لا يمكنك تحويل إطار المتوسط ​​خارج ماثبف x. طريقة واحدة لجعل A أو، معادلة نظام المعادلة، قابلة للحل هو التوصل إلى 30 المعادلات أكثر (أو 30 صفوف أخرى ل A) التي توفر معلومات إضافية (هي مستقلة خطيا لجميع الصفوف الأخرى من A). آخر، ربما أسهل، طريقة لاستخدام أداغر بسيودونفيرز من A. هذا يولد المتجهات ماثبف z أداجيرماثبف y التي لديها نفس البعد ماثبف س والتي لديها الخاصية أنه يقلل من المسافة التربيعية بين ماثبف y و أماثبف ض (انظر ويكيبيديا). ويبدو أن هذا يعمل بشكل جيد. وهنا مثال حيث استخلصت 2000 أمثلة من توزيع غاوس، وأضاف خمسة، متوسطها، وإعادة بناء ماثبف x عن طريق بسيودونفيرز. العديد من البرامج العددية تقدم الزائفة-إنفرسيس (على سبيل المثال ماتلاب، نومبي في الثعبان، وما إلى ذلك). هنا سيكون رمز الثعبان لتوليد إشارات من مثلي: نأمل أن يساعد.