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. Small Business Comment déplacer des moyennes dans Excel 2010 Les moyennes mobiles prédisent les valeurs futures. Hemera TechnologiesAbleStockGetty Images Microsoft Excel 2010s La fonction MOYENNE calcule une moyenne arithmétique moyenne, qui est sa somme divisée par le nombre d'articles dans la série. Lorsque chaque numéro de la série est différent, la moyenne change avec chaque nouvelle donnée. Cela forme une série secondaire qui suit la moyenne mobile originale. La moyenne mobile révèle les tendances dans les données. Par exemple, si une feuille de calcul permet de suivre l'évolution de l'inventaire de vos entreprises, la moyenne des ventes mobiles peut vous aider à déterminer vos niveaux de stocks idéaux à la fin de chaque mois. 1. Cliquez sur quotFilequot sur Excels Ribbon. 2. Cliquez sur QuotOptionsà gauche de l'écran pour ouvrir la fenêtre Options d'Excel. 3. Cliquez sur quotAdd-Insquot dans le volet gauche de Windows. 4. Cliquez sur le bouton quotGoquot à côté de la zone déroulante nommée quotExcel Add-insquot pour ouvrir la fenêtre Compléments. 5. Cochez la case intitulée quotAnalysis ToolPak. quot Cliquez sur quotOK. quot 6. Cliquez sur quotDataquot sur Excels Ribbon. 7. Cliquez sur quotData Analysisquot dans le groupe Analysis pour ouvrir la fenêtre Data Analysis. 8. Sélectionnez quotMoving Averagequot dans la fenêtre Data Analysis. Cliquez sur quotOKquot pour ouvrir la fenêtre quotMoving Averagequot. 9. Cliquez sur le bouton dans la zone de texte intitulée QuotInput Range. quot Cliquez sur et sélectionnez les données dont la moyenne mobile que vous souhaitez Excel à trouver. 10. Cliquez sur le bouton dans la zone de texte intitulée quotOutput Range. quot Cliquez sur et sélectionnez les cellules dans lesquelles vous souhaitez que les moyennes mobiles s'affichent. 11. Entrez une valeur dans la zone de texte intitulée quotInterval. quot Cette valeur décrit le nombre de chiffres que chaque moyenne doit prendre en considération. Par exemple, si chaque moyenne doit calculer la moyenne des trois nombres précédents, entrez quot3.quot 12. Cliquez sur quotOk. quot Excel insérera les moyennes mobiles serein. À propos de l'auteur Ryan Menezes est un écrivain professionnel et blogueur. Il a un baccalauréat ès sciences en journalisme de l'Université de Boston et a écrit pour l'American Civil Liberties Union, l'entreprise de marketing InSegment et le service de gestion de projet Assembla. Il est également membre de Mensa et de l'American Parliamentary Debate Association. Comment faire un graphique sur Excel avec une feuille de calcul moyenne cumulée Comment créer une feuille de calcul avec des dates dans l'axe Y supérieur Comment ajouter un deuxième axe Y sur Excel Faites une deuxième série à La fin du graphique Graphique Comment faire un graphique recto-verso en Excel Aussi affiché Américain local Amateur World Sports Business Divertissement Style de vie Emploi Véhicules Immobilier Annoncez avec nous Acheter des annonces pour le web, les médias sociaux et imprimer via Hearst Media Services Placez une annonce Annonce dans le papier ou en ligne Placez une annonce ciblée dans une section de spécialité telle qu'une publication hebdomadaire ou de quartier Services d'abonné Contactez-nous Éditions amp Apps Suivez copie de Chron Copyright 2017 Hearst Journaux, LLCCréation d'un déplacement simple C'est l'un des trois articles suivants sur Time Analyse des séries en Excel Vue d'ensemble de la moyenne mobile La moyenne mobile est une technique statistique utilisée pour lisser les fluctuations à court terme d'une série de données afin de mieux reconnaître les tendances ou les cycles à plus long terme. La moyenne mobile est parfois appelée moyenne mobile ou moyenne courante. Une moyenne mobile est une série de nombres, chacun représentant la moyenne d'un intervalle de nombre spécifié de périodes précédentes. Plus l'intervalle est grand, plus le lissage se produit. Plus l'intervalle est faible, plus la moyenne mobile ressemble à la série de données réelles. Les moyennes mobiles effectuent les trois fonctions suivantes: Lissage des données, ce qui signifie pour améliorer l'ajustement des données à une ligne. Réduire l'effet de la variation temporaire et du bruit aléatoire. Mettre en évidence les valeurs aberrantes supérieures ou inférieures à la tendance. La moyenne mobile est l'une des techniques statistiques les plus couramment utilisées dans l'industrie pour identifier les tendances des données. Par exemple, les directeurs des ventes voient généralement les moyennes mobiles des données de ventes sur trois mois. L'article compare les moyennes mobiles simples de deux mois, trois mois et six mois des mêmes données de vente. La moyenne mobile est utilisée assez souvent dans l'analyse technique des données financières telles que les rendements des stocks et en économie pour localiser les tendances des séries chronologiques macroéconomiques telles que l'emploi. Il existe un certain nombre de variations de la moyenne mobile. Les plus couramment utilisés sont la moyenne mobile simple, la moyenne mobile pondérée et la moyenne mobile exponentielle. La réalisation de chacune de ces techniques dans Excel sera traitée en détail dans des articles distincts de ce blog. Voici un bref aperçu de chacune de ces trois techniques. Moyenne mobile simple Chaque point d'une moyenne mobile simple est la moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. Cet article de blog fournira une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel. Moyenne mobile pondérée Les points de la moyenne mobile pondérée représentent également une moyenne d'un nombre déterminé de périodes précédentes. La moyenne mobile pondérée applique une pondération différente à certaines périodes précédentes, bien souvent les périodes les plus récentes sont plus importantes. Un lien vers un autre article de ce blog qui fournit une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel est le suivant: Moyenne mobile exponentielle Les points de la moyenne mobile exponentielle représentent également une moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. Le lissage exponentiel applique des facteurs de pondération aux périodes précédentes qui diminuent de façon exponentielle, sans jamais atteindre zéro. En conséquence, le lissage exponentiel prend en compte toutes les périodes précédentes au lieu d'un nombre désigné de périodes précédentes que la moyenne mobile pondérée fait. Un lien vers un autre article de ce blog qui fournit une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel est le suivant: Le processus décrit en 3 étapes consiste à créer une moyenne mobile simple des données de séries chronologiques dans Excel Étape 1 8211 Graph Les données d'origine dans un graphe temporel Le graphe linéaire est le graphe Excel le plus couramment utilisé pour représenter graphiquement les données de séries chronologiques. Un exemple d'un graphique Excel utilisé pour tracer 13 périodes de données de ventes est présenté comme suit: Étape 2 8211 Créer la moyenne mobile dans Excel Excel fournit l'outil Moyenne mobile dans le menu Analyse des données. L'outil Moyenne mobile crée une moyenne mobile simple à partir d'une série de données. La boîte de dialogue Moyenne mobile doit être remplie comme suit afin de créer une moyenne mobile des deux périodes précédentes de données pour chaque point de données. La sortie de la moyenne mobile à 2 périodes est représentée comme suit, ainsi que les formules utilisées pour calculer la valeur de chaque point de la moyenne mobile. Étape 3 8211 Ajout de la série de moyennes mobiles au graphique Ces données doivent maintenant être ajoutées au graphique contenant les données originales de la ligne de temps de vente. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série comme suit: Le graphique contenant la série de données originale et la moyenne mobile simple de 2 intervalles de données est affiché comme suit. Notez que la ligne de moyenne mobile est un peu plus lisse et les écarts de données brutes au-dessus et en dessous de la ligne de tendance sont beaucoup plus apparents. La tendance générale est maintenant beaucoup plus évidente aussi bien. Une moyenne mobile à 3 intervalles peut être créée et placée sur le diagramme en utilisant la même procédure comme suit: Il est intéressant de noter que la moyenne mobile simple à 2 intervalles crée un graphe plus lisse que la moyenne mobile simple de 3 intervalles. Dans ce cas, la moyenne mobile simple à 2 intervalles pourrait être la plus souhaitable que la moyenne mobile à 3 intervalles. À titre de comparaison, une moyenne mobile simple à 6 intervalles sera calculée et ajoutée au tableau de la même façon: Comme prévu, la moyenne mobile simple à 6 intervalles est significativement plus lisse que les moyennes mobiles simples à 2 ou 3 intervalles. Un graphe plus lisse correspond plus étroitement à une droite. Analyse de la précision des prévisions L'exactitude peut être décrite comme une qualité d'ajustement. Les deux composantes de l'exactitude des prévisions sont les suivantes: Tendance de la prévision 8211 Tendance à une prévision constante ou supérieure aux valeurs réelles d'une série chronologique. Le biais de prévision est la somme de toutes les erreurs divisée par le nombre de périodes comme suit: Un biais positif indique une tendance à la sous-prévision. Un biais négatif indique une tendance à la sur-prévision. La polarisation ne mesure pas la précision car les erreurs positive et négative s'annulent mutuellement. Erreur de prévision 8211 Différence entre les valeurs réelles d'une série chronologique et les valeurs prédites de la prévision. Les mesures d'erreur de prévision les plus courantes sont les suivantes: MAD 8211 Déviation absolue moyenne MAD calcule la valeur absolue moyenne de l'erreur et est calculée avec la formule suivante: La moyenne des valeurs absolues des erreurs élimine l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives. Plus le MAD est petit, meilleur est le modèle. MSE 8211 Mean Squared Error MSE est une mesure populaire de l'erreur qui élimine l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives en additionnant les carrés de l'erreur avec la formule suivante: Les grands termes d'erreur tendent à exagérer MSE car les termes d'erreur sont tous au carré. RMSE (Root Mean Square) réduit ce problème en prenant la racine carrée de MSE. MAPE 8211 Pourcentage d'erreur absolue moyenne MAPE élimine également l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives en additionnant les valeurs absolues des termes d'erreur. MAPE calcule la somme des termes d'erreur de pourcentage avec la formule suivante: En additionnant le pourcentage des termes d'erreur, MAPE peut être utilisé pour comparer les modèles de prévision qui utilisent différentes échelles de mesure. Calcul de Bias, MAD, MSE, RMSE et MAPE dans Excel Pour le Biais Simple de Moyenne Mouvante, MAD, MSE, RMSE et MAPE seront calculés dans Excel pour évaluer le mouvement simple à 2 intervalles, 3 intervalles et 6 intervalles Moyenne obtenue dans cet article et présentée comme suit: La première étape consiste à calculer E t. E t 2. E t, E t Y act. Et ensuite les additionner comme suit: Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE peuvent être calculés comme suit: Les mêmes calculs sont maintenant effectués pour calculer Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE pour la moyenne mobile simple à 3 intervalles. Les mêmes calculs sont maintenant effectués pour calculer Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE pour la moyenne mobile simple à 6 intervalles. Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE sont résumés pour les moyennes mobiles simples à 2 intervalles, à 3 intervalles et à 6 intervalles, comme suit. La moyenne mobile simple à 3 intervalles est le modèle qui correspond le mieux à ces données réelles. 160 Excel Master Series Blog Répertoire Statistiques Sujets et articles dans chaque sujet
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