Линия тренда сглаживания

Как правильно рисовать линии тренда

Поиск Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере Анализ временных рядов позволяет изучить показатели во времени.

Временной ряд — это линия тренда сглаживания значения статистического показателя, расположенные в хронологическом порядке. Подобные данные распространены в самых разных сферах человеческой деятельности: ежедневные цены акций, курсов валют, ежеквартальные, годовые объемы продаж, производства.

Типичный временной ряд в метеорологии, например, ежемесячный объем осадков.

Как добавить линию тренда

Временные ряды в Excel Если фиксировать значения какого-то процесса через определенные промежутки времени, то получатся элементы временного ряда. Их изменчивость пытаются разделить на закономерную и случайную составляющие. Закономерные изменения членов ряда, как правило, предсказуемы. Сделаем анализ временных рядов в Excel. Пример: торговая сеть анализирует данные о продажах товаров магазинами, находящимися в городах с населением менее 50 человек.

Период — гг. Задача — выявить основную тенденцию развития.

Excel works!

Если она не видна, заходим в меню. Нужная кнопка появится на ленте. Этот метод выравнивания подходит для нашего динамического ряда, значения которого сильно колеблются. Заполняем диалоговое окно.

Навигация по записям

Входной интервал — диапазон со значениями продаж. Фактор затухания — коэффициент экспоненциального сглаживания по умолчанию — 0,3.

Выходной интервал — ссылка на верхнюю левую ячейку выходного диапазона. Сюда программа поместит сглаженные уровни и размер определит самостоятельно. Закрываем диалоговое окно нажатием ОК. Настраиваем параметры линии тренда: Выбираем полиномиальный тренд, что максимально сократить ошибку прогнозной модели. Уравнение тренда — это модель формулы для расчета прогнозных значений.

Большинство авторов для прогнозирования продаж советуют использовать линейную линию тренда.

Прогнозирование временного ряда в Excel

Чтобы на графике увидеть прогноз, в параметрах необходимо установить количество периодов. Получаем достаточно оптимистичный результат: В нашем примере все-таки экспоненциальная зависимость. Поэтому при построении линейного тренда больше ошибок и неточностей.