Moyenne mobile Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Un avearge mobile est utilisé 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 pouvez pas trouver 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 faible, plus les moyennes mobiles sont proches des points de données réels. Lorsqu'on calcule une moyenne mobile courante, on fait la moyenne dans la période moyenne. Dans l'exemple précédent, nous avons calculé la moyenne des trois premières périodes À la période 3. Nous aurions pu placer la moyenne au milieu de l'intervalle de temps de trois périodes, c'est-à-dire à côté de la période 2. Cela fonctionne bien avec des périodes impares, mais pas aussi bonnes pour des périodes de temps. Alors, où placer la première moyenne mobile lorsque M 4 Techniquement, la moyenne mobile tomberait à t 2,5, 3,5. Pour éviter ce problème, nous lisser les MA en utilisant M 2. Ainsi, nous lisser les valeurs lissées Si nous avons un nombre pair de termes, nous devons lisser les valeurs lissées. Le tableau suivant montre les résultats en utilisant M 4.Première description complète. J'ai essayé de le faire strictement dans MS Access avec des sous-requêtes corrélées, et j'ai eu de l'aide sur cette moyenne mobile de 12 mois par personne, date. À l'origine, je pensais que mes données seraient assez petites pour être en train de traverser, mais c'est horrible. Comme alternative, je vais essayer d'exécuter ce en R et ensuite écrire des résultats à une nouvelle table dans MS Access. J'ai des données telles que j'ai les champs suivants: Suite à l'exemple lié par Andrie pour une période de roulement de 5 ans (par opposition à la moyenne de 5 ans) R: Calcul des moyennes de 5 ans dans les données de panneau. J'essaie de faire rouler moyenne de 12 mois pour le champ amt par rep. Voici mon code: Malheureusement, cela ne fonctionne pas. Im obtenant l'erreur suivante: Im pas sûr pourquoi ceci se produit. Ai-je besoin de convertir explicitement les données en un objet zoo Si oui, je ne sais pas comment gérer la dimension supplémentaire résultant du champ personnum. Toute aide sera la bienvenue. J'ai juste quelques conseils, comme je ne travaille pas du tout avec la série chronologique: ddply nécessite une entrée de cadre de données, donc ne pas le convertir en un objet zoo. (Datarep) Je pense que devrait être juste. (Rep). Et rollmean12 ne devrait pas être appelé avec des arguments. Vous devez plutôt ré-écrire la fonction pour extraire les colonnes que vous voulez. Donc, approximativement quelque chose comme ceci: Si vous faites ddply il ya un lien vers une publication très utile dans JSS. Répondre Oct 11 13 at 17:36 Votre réponse 2016 Stack Exchange, Inc
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