오일 엑셀 에서 이동 평균

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날짜 평균을 계산하는 방법이 있지만, 그냥 해 무시하는 것은 설명해 드리죠. 나는이 날짜가 (: F39 F2) 나는 평균을 사용하는 경우. 결과는 2008년 12월 15일 될 것입니다. 그게 내가 필요한 아니다. 내가 정말하고 싶은 것은 평균의 날과 달을 결정하는 것입니다. 12 월 몇 내가 아마 그들이 방법 떨어져 있기 때문에, 제거, 하지만 날짜의 나머지 부분을 사용하여 수있다 날짜가있다, 나는 평균 어딘가에, (에 관계없이 올해의)에 대한, 의 말 7월 12일을 할 것이라고 생각한다 예. 나는이 말이 바랍니다. 자세한 정보가 필요한 경우, 알려 주시기 바랍니다. 덕분에 14시 42분 5 월 6 ~ 15 물었다 나는 왼손잡이 5월 6일 15 15시 21분에서 이동 평균 : 그것이 무엇을하고 동영상을 보거나 아래 문서를 읽어 계산 방법 : 이동 평균은의 전반적인 아이디어를 얻을 수있는 기술이다 데이터의 추세는 숫자의 부분 집합의 평균 설정합니다. 이동 평균은 장기 추세를 예측에 매우 유용합니다. 당신은 시간의 기간을 계산할 수 있습니다. 당신이 이십 년 동안 판매 데이터가있는 경우 예를 들어, 등등 평균 이동 3 년 5 년 이동 평균, 4 년 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 주식 시장 분석가들은 종종 주식 시장과 주식을 향하고있다 (희망) 예측 동향을 볼 수 있도록 50 또는 200 일 이동 평균을 사용합니다. 평균 숫자 집합의 값을 나타낸다. 이동 평균은 동일하지만 평균 데이터의 여러 서브 세트들에 대해 여러 번 계산된다. 2000, 2001, 2002 및 2003에서 데이터 세트에 대한 2 년 이동 평균을하려는 경우 예를 들어, 집합 2000/2001, 2001/2002과 2002/2003에 대한 평균을 찾을 것입니다. 이동 평균은 일반적으로 플롯과 최고의 시각입니다. 5 년 이동 평균 예제 샘플 문제를 계산 : (4M 6M 500 8M 9M)​​ / 5 6.4M 오년 (2004 2008)의 제 2 서브 세트의 평균 판매 : 다음 데이터 세트에서 5 년 이동 평균을 계산합니다. (6M 500 8M 9M 5M) / 5 6.6M 오년 (2005 2009)의 세 번째 부분 집합의 평균 판매 : 2006을 중심으로, 6.6M이다. (500 8M 9M 500 4M) / 5 6.2M 당신이 세트 (2,009에서 2,013 사이)의 끝에 도달 할 때까지 각 5 년 평균을 계산 계속 2007을 중심으로, 6.6M이다. 이것은 당신이 이동 평균의 도표를 음모하는 데 사용할 수있는 점 (평균)의 시리즈를 제공합니다. 아래의 단계를 비디오보기 또는 읽기 : 다음 엑셀 표는 데이터의 산포도와 함께 2,003에서 2,012 사이에 대해 계산 된 이동 평균을 보여줍니다 Excel에서 강력한 추가 기능을 갖고, 어떻게 데이터를로드하는 데이터 분석 도구 ( 당신에게 자동 이동 평균 기능을 포함하여 많은 추가 옵션을 제공합니다 분석 도구). 이 함수는 또한 동시에 원래의 데이터를 그래프로 표시하면 대한 이동 평균을 계산 아닙니다. 당신에게 키 입력을 꽤 많이 절약. 엑셀 2013 : 단계 1 단계 : 데이터를 선택한 다음 상자를 클릭하고 3 단계를 클릭하여 2 단계를 클릭합니다. 당신이 열 헤더를 포함 할 경우, 먼저 행 상자에 라벨을 확인해야합니다. 4 단계 : 상자에 간격을 입력합니다. 간격은 Excel에서 이동 평균을 계산하는 데 사용하는 방법을 많은 전에 포인트를 원하는 것입니다. 예를 들어, 이후의 각 점의 평균을 계산하기 위해 이전의 다섯 데이터 포인트를 사용한다. 간격 낮을 가깝게 이동 평균 원래 데이터 세트이다. 5 단계 : 라디오 버튼을 클릭합니다. 6 단계 : 7 단계 확인 : 보도 엑셀이 지역의 결과를 반환합니다 당신이 6 단계 시계에 비디오를 지정하거나 아래의 단계를 읽고 다음 판매 Excel에서 3 년 이동 평균을 계산합니다 : 단계 샘플 문제 데이터 : 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 년 (41M), 2010 년 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M ), 2013 (64M). 1 단계 : Excel에서 두 개의 열로 데이터를 입력합니다. 첫 번째 열은 올해 두 번째 열 (이 예제 문제에서, 판매 수치) 정량적 데이터가 있어야합니다. 셀 데이터에는 빈 행이 없는지 확인합니다. 2 단계 : 데이터의 제 1의 3 년 평균 (2003-2005 년) 계산합니다. 이 샘플 문제를 들어, 셀 D3에 입력합니다. 제 평균값을 계산하는 단계를 포함한다. 3 단계 : 열의 모든 셀에 수식을 이동 아래로 오른쪽 하단 모서리에있는 사각형을 드래그합니다. 이 년 연속 (예를 들어 2004에서 2006 사이 2005-2007)에 대한 평균을 계산합니다. 수식을 드래그. 4 단계 : (선택 사항) 그래프를 작성합니다. 워크 시트에있는 모든 데이터를 선택합니다. 워크 시트에 표시됩니다 이동 평균은 A 그래프를 클릭합니다. 그것이 무엇을하고 마지막으로 수정 된 계산 방법 : 자세한 통계가 도움이 팁은 이동 평균에 대한 우리의 YouTube 채널을 확인하는 Andale에 의해 2016 년 1 월 8이 완벽하고 동화 간단 19의 생각. 덕분에 작업이 매우 명확하고 유익한이다. 질문 : 하나는 4 년이에 4 년 이동 평균 중심이 두 번째 해 (즉, 12 월 31 일)의 끝에 중앙 것입니다 것입니다 무엇 년 이동 평균 계산합니까 방법. 누군가가 알고 있다면 난 당신이 미래의 수익을 예측하는 소득을 의미 사용할 수 있습니다 사람은 약을 중심으로 평균 친절하게 말해주십시오 알고있다. 당신이 t이 당신은 2 년 비록 이동 평균 얻을 수있는 2011 년의 5 년 석사 학위를 계산하는 것은 불가능하다 더 이상 정보가 돈으로 여기는 t 우리가 그것을 계산하는 방법을 2012 년 이후에 추가로 값을 갖는다. 안녕, 비디오 주셔서 감사합니다. 그러나 한 가지는 분명하다. 어떻게 비디오 쇼는 데이터가 이미 사용할 수있는 달 동안 예측 다음 달에 대한 예측을 할 수 있습니다. 안녕, 원시, 나는 예측을 포함하는 문서를 확대하기 위해 노력하고 있어요. 프로세스는 비록 이전의 데이터를 사용하는 것보다 약간 더 복잡하다. 깊이에 설명이 듀크 대학의 기사를 살펴 보자. 안부, 스테파니는 내 최근 책 실제 시계열 예측에서 회신을 남겨주 답장을 취소 : 실용 가이드. I 월별 계절적 억제 마이크로 소프트 엑셀의 이동 평균 그래프를 사용하는 예를 포함했다. 이것은 시간이 지남에 따라 일련의 선 그림을 생성하여 수행 한 다음 추세선 이동 평균을 (계절 억제에 대한 내 게시물을 참조) 추가됩니다. 시간 플롯 이동 평균 추세선을 추가의 목적은 더 나은 계절적을 억제하여, 데이터의 경향을 볼 수있다. w 연속 값의 각 세트에 걸쳐 평균 수단 w 창 너비와 이동 평균. 시계열 시각화를 위해, 우리는 일반적으로 w 시즌 중심으로 이동 평균을 사용한다. 중심으로 이동 평균에서, 시간 t (t에서 MA)에서의 이동 평균의 값은 시간 t 주위 윈도우 센터링 및 윈도우 내의 w 값에 걸쳐 평균화함으로써 계산된다. 우리 일상 데이터가 우리가 요일 효과를 생각하는 경우를 예로 들면, 7w와 중심 이동 평균을 억제하고 MA 라인을 플로팅 할 수있다. 내 온라인 과정 예측의 관찰력 참가자는 엑셀의 이동 평균이 우리가 기대 d는 무엇을 생산하지 않는 것을 발견 대신 관심의 기간을 중심으로하는 창을 통해 평균, 그것은 단순히라는 마지막 w 개월의 평균을 (소요 뒤에 이동 평균). 후행 이동 평균을 예측하는 데 유용하지만, 이들은 일련의 경향을 가지고, 특히 시각화 떨어진다. 그 이유는 뒤에 이동 평균 뒤처져 있다는 것이다. 아래 그림에서 봐, 당신은 엑셀의 평균 (검정)를 이동 후행과 중심 이동 평균 (빨간색)의 차이를 볼 수 있습니다. Excel에서 추세선 메뉴에서 이동 평균 후행를 생산한다는 사실은 매우 불안과 오해를 일으킬 수 있습니다. 더욱 불안은 문서입니다. 이는 잘못 생산 후행 MA 설명 기간, 예를 들면 다음 첫 번째 두 개의 데이터 포인트의 평균 이동 평균 추세선의 첫 지점으로 사용되는 2로 설정된 경우. 두 번째 및 세 번째 데이터 포인트의 평균 등등 추세선의 두번째 지점으로 사용된다. 이동 평균에 대한 자세한 내용은 여기를 참조 :