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. Si vous voyez ce message, votre navigateur a désactivé ou ne prend pas en charge JavaScript. Pour utiliser toutes les fonctionnalités de ce système d'aide, telles que la recherche, votre navigateur doit avoir le support JavaScript activé. Moyennes de déplacement pondérées avec des moyennes mobiles simples, chaque valeur de données dans la quotvindow dans laquelle le calcul est effectué a une signification ou un poids égal. Il est souvent le cas, surtout dans l'analyse des données financières, que plus de données chronologiquement récentes devraient avoir un poids plus important. Dans ces cas, la fonctionnalité Moyenne mobile pondérée (ou Moyenne mobile exponentielle - voir la rubrique suivante) est souvent préférée. Pour calculer une moyenne mobile pondérée: Calculez le nombre d'intervalles de données participant au calcul de la moyenne mobile (c.-à-d. La taille de la fenêtre de calcul). Si la fenêtre de calcul est dite n, alors la valeur de données la plus récente dans la fenêtre est multipliée par n, la suivante la plus récente multipliée par n-1, la valeur précédant celle multipliée par n-2 et ainsi de suite pour toutes les valeurs dans la fenêtre. Divisez la somme de toutes les valeurs multipliées par la somme des poids pour donner la moyenne mobile pondérée sur cette fenêtre. Placez la valeur de la moyenne mobile pondérée dans une nouvelle colonne en fonction du positionnement des moyennes de fuite décrites ci-dessus. Pour illustrer ces étapes, considérez si une moyenne mobile pondérée de 3 mois des ventes en décembre est requise (en utilisant le tableau des valeurs de ventes ci-dessus). Le terme quot3-monthquot implique que le calcul quotwindowquot est 3, donc l'algorithme de calcul de moyenne mobile pondérée pour ce cas devrait être: Ou, si une moyenne mobile pondérée de 3 mois a été évaluée sur l'ensemble de la gamme originale de données, les résultats seraient : Moyenne pondérée de 3 mois Moyenne moyenne des données de séries chronologiques (observations également espacées dans le temps) de plusieurs périodes consécutives. Appelé en mouvement car il est continuellement recomputed comme nouvelles données devient disponible, il progresse en abandonnant la première valeur et en ajoutant la dernière valeur. Par exemple, la moyenne mobile des ventes sur six mois peut être calculée en prenant la moyenne des ventes de janvier à juin, puis la moyenne des ventes de février à juillet, puis de mars à août, et ainsi de suite. Les moyennes mobiles (1) réduisent l'effet des variations temporaires des données, (2) améliorent l'ajustement des données à une ligne (un processus appelé lissage) pour afficher plus clairement la tendance des données, et (3) tendance. Si vous calculez quelque chose avec une variance très élevée, le mieux que vous puissiez faire est de comprendre la moyenne mobile. Je voulais savoir quelle était la moyenne mobile des données, de sorte que j'aurais une meilleure compréhension de notre façon de faire. Lorsque vous essayez de comprendre quelques chiffres qui changent souvent, le mieux que vous pouvez faire est de calculer la moyenne mobile.
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