एमएस एक्सेल में आवृत्ति विश्लेषण। एक्सेल का उपयोग करके चलती औसत की गणना करना

चलती औसत एक स्थिर कार्य है जो विभिन्न कार्यों पर परिणाम प्राप्त करना आसान बनाता है। उदाहरण के लिए, पूर्वानुमान प्राप्त करने का कार्य।

चलती औसत आपको डेटा स्मूथिंग का उपयोग करके कई कोशिकाओं के पूर्ण गतिशील मूल्यों को अंकगणितीय औसत में बदलने की अनुमति देता है। इसका उपयोग अक्सर आर्थिक आदान-प्रदान, व्यापार और अन्य क्षेत्रों में गणना में किया जाता है।
इसे Excel में कैसे लागू करें - आइए इसे चरण दर चरण पूरा करते हैं।

एक्सेल में यह विधि विश्लेषण पैकेज फ़ंक्शन के उपयोग के माध्यम से और सीधे अंतर्निहित फ़ंक्शन के माध्यम से लागू होती है, जिसे "औसत" कहा जाता है।

विश्लेषण पैकेज के माध्यम से चलती औसत पद्धति का उपयोग करने के पहले तरीके पर विचार करें:

1. विश्लेषण पैकेज मानक सुविधा सेट में शामिल नहीं है, इसलिए इसे सक्षम किया जाना चाहिए। यह दस्तावेज़ सेटिंग्स - "फ़ाइल" - "विकल्प" - "ऐड-इन्स" के माध्यम से किया जाता है। डायलॉग बॉक्स के निचले भाग में ऐड-इन्स टैब होता है। वह वही है जो हमें चाहिए।

"विश्लेषण पैकेज" चालू करें और सहेजें। सभी कार्यक्षमता "डेटा" में जोड़ दी गई है और उपयोग के लिए पूरी तरह से तैयार है।

2. यह समझने के लिए कि चलती औसत विधि कैसे काम करती है, आइए उन 12 महीनों के लिए डेटा प्राप्त करने का प्रयास करें जो हमें पिछले 11 के लिए पहले ही प्राप्त हो चुके हैं - हम एक पूर्वानुमान लगाएंगे। हम तालिका के प्रारंभिक मूल्यों को भरते हैं।

3. दस्तावेज़ के ऐड-ऑन के मापदंडों से कार्य पैनल पर पहले से जोड़ी गई कार्यक्षमता "डेटा विश्लेषण" में, वांछित "मूविंग एवरेज" फ़ंक्शन का चयन करें और "ओके" पर क्लिक करें।

4. प्रकट होने वाले संवाद बॉक्स में, सभी मान भरें. "इनपुट अंतराल" - वांछित सेल के बिना 11 महीने के लिए हमारे सभी संकेतक। "अंतराल" - एक चौरसाई संकेतक, हमारे प्रारंभिक डेटा के संबंध में, हम "3" सेट करेंगे। "आउटपुट अंतराल" - सेल जहां प्राप्त डेटा चलती औसत विधि का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाएगा। "मानक त्रुटियां" चालू करें और सभी वांछित मान प्राप्त करें।

5. अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए, हम "2" इकाइयों के अंतराल के साथ बार-बार चौरसाई करेंगे। एक नया "आउटपुट अंतराल" निर्दिष्ट करें और नया डेटा प्राप्त करें।

6. प्राप्त किए गए नए आंकड़ों के आधार पर, आप के लिए चलती औसत विधि की गणना करके वांछित महीने के लिए पूर्वानुमान संकेतक बना सकते हैं पिछली अवधि. हम इस तथ्य पर आधारित हैं कि मानक त्रुटि जितनी छोटी होगी, डेटा उतना ही सटीक होगा।

दूसरे तरीके पर विचार करें - औसत फ़ंक्शन:

1. यदि विश्लेषण पैकेज लगभग सभी कार्यों को स्वचालित बनाता है, तो AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए कई मानक एक्सेल फ़ंक्शन के उपयोग की आवश्यकता होती है। हम 11 महीने के लिए एक ही प्रारंभिक डेटा का उपयोग करते हैं। आइए एक फ़ंक्शन डालें।

2. फ़ंक्शन विज़ार्ड संवाद बॉक्स में, "सांख्यिकीय" टैब पर जाएं और हमारे वांछित फ़ंक्शन "औसत" का चयन करें।

3. "औसत" फ़ंक्शन का एक बहुत ही सरल वाक्यविन्यास है - "= औसत (संख्या 1; संख्या 2; संख्या 3; ...)। तर्क "नंबर 1" में "जनवरी" और "फरवरी" के लिए सीमा निर्दिष्ट करें।

4. फ़ॉर्मूला भरण मार्कर को कॉलम के नीचे खींचकर शेष समयावधियों के लिए संकेतक की गणना करें।

5. हम वही ऑपरेशन करेंगे, लेकिन 3 महीने की अवधि में अंतर के साथ।

6. लेकिन दो महीने या तीन के आधार पर हमारे मामले में कौन सा डेटा सही है? सही उत्तर प्राप्त करने के लिए, हम निरपेक्ष विचलन, मूल माध्य वर्ग और कुछ अन्य संकेतकों की गणना लागू करते हैं। प्रति पूर्ण विचलन ABS फ़ंक्शन का जवाब देता है।

फ़ंक्शन के डायलॉग बॉक्स में, हम दो महीने के लिए आय और चलती औसत के बीच के अंतर को इंगित करते हैं।

7. कॉलम को फिल मार्कर से भरें और पूरे समय के लिए "औसत" की गणना करें।

8. आइए तीन महीने की अवधि में निरपेक्ष विचलन और औसत मूल्य ज्ञात करने के लिए एक समान ऑपरेशन करें।

9. अभी कुछ कदम बाकी हैं। आरंभ करने के लिए, हम उपलब्ध प्रारंभिक डेटा में पाए गए विचलन के विभाजन के निरपेक्ष मूल्य की खोज करके दो और तीन महीनों के लिए सापेक्ष विचलन की गणना करते हैं, और प्राप्त मूल्यों का औसत मूल्य भी पाते हैं।

सभी डेटा को प्रतिशत के रूप में प्रस्तुत किया जाएगा।

10. चलती औसत विधि का अंतिम परिणाम प्राप्त करने के लिए, औसत की गणना करना बाकी है मानक विचलनवह भी दो तीन महीने।

हमारा वांछित मानक विचलन मूल राजस्व डेटा और चलती औसत डेटा के बीच के वर्ग अंतर के योग के वर्गमूल के बराबर होगा, जिसे समय अवधि से विभाजित किया जाएगा।

आइए हमारे फ़ंक्शन "रूट (एसयूएमक्यूडीआईएफएफ (बी 6: बी 12; सी 6: सी 12) / काउंट (बी 6: बी 12)) लिखें, कॉलम को भरने वाले मार्करों से भरें और प्राप्त डेटा से औसत मूल्य पाएं।

11. आइए प्राप्त आंकड़ों का विश्लेषण करें और हम आत्मविश्वास से यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि दो महीनों में चौरसाई ने सबसे सच्चे अंतिम संकेतक दिए।

प्रतिलिपि

1 चलती औसत पद्धति का उपयोग करते हुए एक्सेल में पूर्वानुमान पीएच.डी. चटाई विज्ञान, प्रोफेसर गवरिलेंको वी.वी. सहायक पारोखेंको एल.एम. (राष्ट्रीय परिवहन विश्वविद्यालय) सैद्धांतिक संदर्भ। व्यवहार में विभिन्न आर्थिक प्रक्रियाओं को मॉडलिंग करते समय, आधुनिक कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों की बढ़ती क्षमताओं का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, साथ ही प्रभावी तरीकेपूर्वानुमान इसलिए, एक्सेल पैकेज में पूर्वानुमान विकसित करने के लिए, आप इस तरह के टूल का उपयोग कर सकते हैं: बिल्डिंग रिग्रेशन; एक्स्पोनेंशियल स्मूदिंग; सामान्य गति। इस पत्र में, एक्सेल का उपयोग करके पूर्वानुमान विकसित करने की प्रक्रिया चलती औसत पद्धति का उपयोग करके की जाती है। ध्यान दें कि प्रतिगमन का उपयोग करने वाली पूर्वानुमान तकनीक को लेखकों द्वारा पर्याप्त विवरण में वर्णित किया गया है। चलती औसत पद्धति का उपयोग समय श्रृंखला को चौरसाई करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है। याद रखें कि एक समय श्रृंखला डेटा जोड़े (एक्स, वाई) का एक सेट है, जिसमें एक्स क्षण या समय की अवधि (स्वतंत्र चर) है, और वाई एक पैरामीटर है जो अध्ययन के तहत प्रक्रिया (आश्रित चर) के परिमाण को दर्शाता है। चलती औसत विधि आपको समय के साथ वाई पैरामीटर के वास्तविक मूल्यों में रुझानों की पहचान करने और भविष्य के वाई मूल्यों की भविष्यवाणी करने की अनुमति देती है। परिणामी मॉडल का प्रभावी ढंग से उन मामलों में उपयोग किया जा सकता है जहां मूल्यों के लिए गतिशीलता में एक स्थिर प्रवृत्ति होती है अनुमानित पैरामीटर यह विधि उन मामलों में इतनी प्रभावी नहीं है जहां इस तरह की प्रवृत्ति का उल्लंघन किया जाता है, उदाहरण के लिए, प्राकृतिक आपदाओं, सैन्य अभियानों, नागरिक अशांति के दौरान, आंतरिक या बाहरी स्थिति (मुद्रास्फीति, कमोडिटी की कीमतों) के मापदंडों में तेज बदलाव के साथ; नुकसान झेलने वाली कंपनी की गतिविधि की योजना में आमूल-चूल परिवर्तन के साथ। चलती औसत पद्धति का मुख्य विचार अध्ययन की गई समय श्रृंखला के वास्तविक स्तरों को उनके औसत मूल्यों से बदलना है, जो यादृच्छिक उतार-चढ़ाव को कम करते हैं। इस प्रकार, परिणाम अध्ययन के तहत पैरामीटर के मूल्यों की एक चिकनी श्रृंखला है, जो इसके परिवर्तन में मुख्य प्रवृत्ति को और अधिक स्पष्ट रूप से पहचानना संभव बनाता है। चलती औसत विधि अपेक्षाकृत सरल समय श्रृंखला चौरसाई और * पूर्वानुमान विधि है जो पूर्वानुमान y t को पिछले देखे गए y मानों (i = 1, m) के औसत के रूप में दर्शाती है, तो m * 1 है: y t = yt i . यदि, उदाहरण के लिए, डेटा की एक समय श्रृंखला का अध्ययन करते समय m i = 1 एक उद्यम के महीनों के लाभ पर, तीन महीने के लिए एक चलती औसत (m = 3) को पूर्वानुमान के रूप में चुना जाता है, तो जून के लिए पूर्वानुमान औसत होगा टी आई . का मूल्य

पिछले तीन महीनों (मार्च, अप्रैल, मई) के लिए 2 संकेतक। यदि आप 4 महीने का मूविंग एवरेज (m = 4) चुनते हैं, तो जून का पूर्वानुमान पिछले चार महीनों (फरवरी, मार्च, अप्रैल, मई) के संकेतकों का औसत होगा। अक्सर, उदाहरण के लिए, किसी उद्यम के लिए बिक्री पूर्वानुमान विकसित करते समय, पिछले 3 (या 4) महीनों के अवलोकनों के आधार पर एक चलती औसत विधि अधिक प्रभावी होती है (आपको अधिक सटीकता के साथ वास्तविक बिक्री को ट्रैक करने की अनुमति देती है) लंबे समय पर आधारित विधियों की तुलना में- अवधि अवलोकन (12 महीने और अधिक के लिए)। यह इस तथ्य से समझाया गया है कि 3 महीने की चलती औसत को लागू करने के परिणामस्वरूप, संकेतक के 3 मूल्यों में से प्रत्येक (इन तीन महीनों के लिए) पूर्वानुमान मूल्य के एक तिहाई के लिए जिम्मेदार है। 12-महीने के मूविंग एवरेज के साथ, पिछले तीन महीनों के प्रत्येक संकेतक के मूल्य पूर्वानुमान के केवल बारहवें हिस्से के लिए जिम्मेदार होते हैं। दुर्भाग्य से, ऐसा कोई नियम नहीं है जो आपको चलती औसत शर्तों की इष्टतम संख्या एम चुनने की अनुमति देता है। हालांकि, यह ध्यान दिया जा सकता है कि जितना छोटा m, उतना ही मजबूत पूर्वानुमान समय श्रृंखला में उतार-चढ़ाव के प्रति प्रतिक्रिया करता है, और इसके विपरीत, बड़ा m, पूर्वानुमान प्रक्रिया उतनी ही अधिक जड़त्वीय हो जाती है। व्यवहार में, m का मान आमतौर पर 2 से 10 की सीमा में लिया जाता है। यदि समय श्रृंखला के तत्वों की पर्याप्त संख्या है, तो पूर्वानुमान के लिए स्वीकार्य m का मान निर्धारित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, निम्नानुसार: सेट एम के कई प्रारंभिक मूल्य; एम के प्रत्येक दिए गए मान का उपयोग करके समय श्रृंखला को सुचारू बनाना; calculate औसत त्रुटिसूत्रों में से एक द्वारा पूर्वानुमान: 1 * o = y t y t (मतलब निरपेक्ष विचलन); n 1 yt o = y n t t t * t (औसत सापेक्ष विचलन); 1 * 2 o = (yt yt) (मानक विचलन), n t जहां n गणना में उपयोग किए जाने वाले t की संख्या है; छोटी त्रुटि के अनुरूप मान m चुनें। एक्सेल वातावरण में चलती औसत पद्धति का उपयोग करके चौरसाई और पूर्वानुमान की प्रक्रिया का कार्यान्वयन निम्न द्वारा किया जा सकता है: कोशिकाओं में उपयुक्त सूत्र का परिचय, उदाहरण के लिए, अंतर्निहित औसत () फ़ंक्शन का उपयोग करना; विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करना; रैखिक फ़िल्टरिंग पद्धति के आधार पर मूल समय श्रृंखला पर निर्मित चार्ट में एक प्रवृत्ति रेखा जोड़ना।

3 कार्य। तालिका में प्रस्तुत चालू वर्ष के 11 महीनों के लिए कंपनी के मासिक लाभ के आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए, कंपनी के 12 वें महीने के लाभ का पूर्वानुमान लगाएं। चित्र एक। महीनों तक कंपनी के लाभ मूल्यों की तालिका समस्या समाधान भविष्य में, गणना के परिणामों को प्रस्तुत करने की सुविधा के लिए, तैयार की गई समस्या को हल करते समय, वर्कशीट्स Z1, Z2, Z3, Z4 का उपयोग किया जाएगा: वर्कशीट Z1 स्मूद के गठन के लिए औसत () फ़ंक्शन का उपयोग करके चलती औसत पद्धति पर आधारित समय श्रृंखला और मूल समय श्रृंखला से उनके औसत विचलन की गणना; शीट Z2 विश्लेषण पैकेज ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके मूल समय श्रृंखला को सुचारू करने की प्रक्रिया को लागू करने के लिए; मूल समय श्रृंखला के चार्ट के आधार पर रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार की एक प्रवृत्ति रेखा का उपयोग करके निर्मित चिकनी समय श्रृंखला के दृश्य प्रतिनिधित्व के लिए शीट Z3; शीट Z4 के लिए तुलनात्मक विश्लेषणऊपर चुने गए टूल का उपयोग करके प्राप्त परिणाम: मूल समय श्रृंखला के आधार पर, 2-महीने के मूविंग एवरेज मानों की सुचारू समय श्रृंखला AVERAGE () फ़ंक्शन, "एनालिसिस पैकेज" ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके बनाई गई है और रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार की एक प्रवृत्ति रेखा। अंतर्निहित फ़ंक्शन का अनुप्रयोग AVERAGE () एक सुचारू समय श्रृंखला प्राप्त करने की प्रक्रिया, साथ ही प्रारंभिक समय श्रृंखला के अनुसार चालू वर्ष के 12 वें महीने के लिए कंपनी के लाभ का पूर्वानुमान, के अनुसार किया जाएगा निम्नलिखित परिदृश्य: 1. चित्र 1 में तालिका में दिए गए डेटा के आधार पर, एक्सेल वर्कशीट पर मूल समय श्रृंखला के डेटा से भरी एक तालिका बनाता है। 2. 2, 3 और 4-महीने के मूविंग एवरेज के लिए स्मूद टाइम सीरीज़ का डेटा तैयार किया जाता है और तालिका में दर्ज किया जाता है।

4 3. ओरिजिनल टाइम सीरीज़ और स्मूद टाइम सीरीज़ के ग्राफ़ बनाए जाते हैं। 4. उपरोक्त सूत्रों में से एक के अनुसार, मूल समय श्रृंखला से प्राप्त चिकनी समय श्रृंखला के औसत विचलन की गणना की जाती है। 5. एक मॉडल के रूप में, एक छोटे औसत विचलन के साथ एक सुचारू समय श्रृंखला का चयन किया जाता है, और इसके संकेतकों के आधार पर, चालू वर्ष के 12 वें महीने के लिए कंपनी के लाभ के बारे में एक पूर्वानुमान लगाया जाता है। हम समस्या के समाधान के कार्यान्वयन के लिए पास करते हैं। 1. अंजीर में तालिका से समय श्रृंखला डेटा के साथ वर्कशीट Z1 के कक्ष A5:B15 की श्रेणी भरें। परिणामस्वरूप, हमें चित्र 2 में दर्शाई गई तालिका प्राप्त होती है। रेखा चित्र नम्बर 2। एक्सेल वर्कशीट 2 पर प्रारंभिक तालिका। कोशिकाओं ए 5: बी 15 की श्रेणी से समय श्रृंखला के डेटा के आधार पर, हम 2, 3 और 4 के डेटा के आधार पर चलती औसत विधि के आधार पर अध्ययन के तहत निर्भरता के तीन मॉडल बनाते हैं। पिछले महीने, क्रमशः। प्राप्त चिकनी समय श्रृंखला के मान क्रमशः कोशिकाओं की श्रेणी में स्थित हैं C7:C16; D8:D16; ई9:ई16. सबसे पहले, हम दो महीने के लिए चलती औसत मूल्यों की एक श्रृंखला बनाते हैं: सेल C7 में हम सूत्र दर्ज करते हैं =AVERAGE(B5:B6) और, भरण मार्कर का उपयोग करके, इसे कोशिकाओं की श्रेणी में कॉपी करें C8:C16, एक के रूप में जिसके परिणामस्वरूप कोशिकाओं की श्रेणी C7:C16 परिकलित संकेतकों 2- x मासिक चलती औसत से भरी हुई है। इसी तरह, 3- और 4-महीने के मूविंग एवरेज मानों की श्रृंखला बनाई जाती है: सेल D8 में, सूत्र दर्ज करें =AVERAGE(B5:B7) और, भरण मार्कर का उपयोग करके, इसे कक्षों की श्रेणी में कॉपी करें D9:D16, जिसके परिणामस्वरूप कोशिकाओं की श्रेणी D8:D16 3 महीने की चलती औसत के संकेतकों से भरी हुई है; सेल E9 में सूत्र =AVERAGE(B5:B8) दर्ज करें और इसे सेल E10:E16 की श्रेणी में कॉपी करने के लिए फिल मार्कर का उपयोग करें, जिसके परिणामस्वरूप सेल E9:E16 की श्रेणी 4 के संकेतकों से भर जाती है। -माह चलती औसत। चित्र 3 4 2, 3 और 4-महीने की चलती औसत के परिणामों के साथ-साथ उपयोग किए गए फ़ार्मुलों के साथ तालिकाएँ दिखाता है।

5 चित्र.3. 2, 3, 4-महीने के मूविंग एवरेज के लिए मूल्यों की तालिका Fig.4। अंजीर में तालिका की कोशिकाओं की सामग्री। 3 अंजीर। 5 प्रारंभिक समय श्रृंखला के ग्राफ और इसके सापेक्ष निर्मित भविष्य कहनेवाला चलती औसत प्रवृत्ति लाइनों को दर्शाता है। ध्यान दें कि ये ग्राफ़ एक्सेल में डायग्राम बनाने की मानक विधि के अनुसार बनाए गए थे। चूंकि चलती औसत के आधार पर चिकनी समय श्रृंखला के प्राप्त मूल्य पिछले अवलोकनों के आंकड़ों पर आधारित होते हैं, वे मूल समय श्रृंखला के संबंधित मूल्यों से पीछे रह जाते हैं: चलती औसत प्रवृत्ति रेखाएं मूल के सापेक्ष स्थानांतरित हो जाती हैं समय श्रृंखला ग्राफ (चित्र 5)। चित्र 6-10 में तालिकाएँ 2, 3 और 4 मासिक चलती औसत के मूल्यों के निरपेक्ष, सापेक्ष और मूल माध्य वर्ग विचलन दिखाती हैं

मूल समय श्रृंखला के संबंधित मूल्यों के साथ-साथ इन तालिकाओं में कोशिकाओं की सामग्री से 6। चित्र 5. मूल समय श्रृंखला और सुचारू समय श्रृंखला के रेखांकन Fig.6। निरपेक्ष विचलन की तालिका

7 चित्र.7. तालिका में कोशिकाओं की सामग्री Fig.6 8. सापेक्ष विचलन की तालिका चित्र 9. तालिका में कोशिकाओं की सामग्री Fig.8 Fig.10। मानक विचलन तालिका

8 सेल B41:D41 की श्रेणी में मानक विचलन मान निम्नानुसार प्राप्त किए जाते हैं: सेल B41 में सूत्र दर्ज करें: =SQ(SUMQDIFF(B9:B15,C9:C15)/COUNT(B9:B15)), दर्ज करें सेल C41 में सूत्र: = SQRT(SUMQDIFF(B9:B15,D9:D15)/COUNT(B9:B15)), सेल D41 में सूत्र दर्ज करें: =SQRT(SUMSDIFF(B9:B15,E9:E15)/COUNT (बी9:बी15))। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि 2, 3 और 4 महीने की चलती औसत के लिए त्रुटियों का तुलनात्मक विश्लेषण करने के लिए समान संख्या में अवलोकन किए गए थे। निष्कर्ष। उपरोक्त तालिकाओं से यह निम्नानुसार है कि प्रारंभिक समय श्रृंखला को सुचारू करने और कंपनी के लाभ में बदलाव की प्रवृत्ति के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए, 2 महीने का मूविंग एवरेज मॉडल बेहतर है, क्योंकि यह प्रारंभिक समय में उतार-चढ़ाव का अधिक सटीक रूप से जवाब देता है। समय श्रृंखला और छोटी पूर्वानुमान त्रुटियां हैं (पूर्ण, सापेक्ष, आरएमएस)। 12वें महीने के लिए कंपनी के लाभ का पूर्वानुमान मूल्य 8325 हजार UAH है। "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन का मूविंग एवरेज टूल एक्सेल वातावरण में मूविंग एवरेज पद्धति का उपयोग करके चौरसाई और पूर्वानुमान की प्रक्रिया का कार्यान्वयन "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके किया जा सकता है। निम्नलिखित विधि के लिए: 1. वर्कशीट Z2 पर, एक तालिका बनाएं जिसमें कक्षों की श्रेणी A5: B15 मूल तालिका से समय श्रृंखला डेटा से भरी हो (चित्र 1)। 2. सेल C5:С15 की रेंज "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल और सेल D5 की रेंज का उपयोग करके पिछले 2 महीनों के डेटा से प्राप्त स्मूथ सीरीज़ के मानों से भरी हुई है। :D15 अपनी मानक त्रुटियों के मूल्यों से भरा है। 3. इसी तरह, कोशिकाओं की श्रेणी E5:E15 और F5:F15 क्रमशः पिछले 3 महीनों के डेटा से प्राप्त चिकनी श्रृंखला के मूल्यों और इसकी मानक त्रुटियों के मूल्यों से भरे हुए हैं। मूल्यों की एक श्रृंखला के निर्माण की तकनीक, उदाहरण के लिए, "विश्लेषण पैकेज" ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके 2 महीने के मूविंग एवरेज के लिए, इस प्रकार है: टूल्स मेनू से डेटा एनालिसिस कमांड का चयन करें। डेटा विश्लेषण संवाद बॉक्स दिखाई देगा (चित्र 11), जिसमें सभी उपलब्ध डेटा विश्लेषण उपकरण शामिल हैं। सूची से मूविंग एवरेज टूल चुनें और ओके पर क्लिक करें। मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स दिखाई देगा (चित्र 12)। इनपुट अंतराल फ़ील्ड में, एक्सेल वर्कशीट पर स्रोत डेटा की श्रेणी निर्दिष्ट करें, अर्थात, कक्षों की श्रेणी B5:B15।

9 चित्र.11. डायलॉग बॉक्स डेटा विश्लेषण Fig.12। मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स इंटरवल फील्ड में, मूविंग एवरेज की गणना में शामिल महीनों की संख्या दर्ज करें, यानी नंबर 2 (क्योंकि इस मामले में मूविंग एवरेज पिछले 2 महीनों के डेटा पर आधारित है) ) आउटपुट अंतराल इनपुट फ़ील्ड में, उन कक्षों की श्रेणी दर्ज करें जिनमें परिणाम प्रदर्शित किए जाएंगे, यानी कक्षों की श्रेणी C5:C15। जब आप ग्राफ़ आउटपुट और मानक त्रुटि फ़ील्ड में बॉक्स चेक करते हैं, तो विश्लेषण परिणामों के आधार पर एक चार्ट स्वचालित रूप से बनाया जाएगा और परिणाम में एक कॉलम जोड़ा जाएगा जिसमें सांख्यिकीय मूल्यांकनत्रुटियाँ। यदि इनपुट श्रेणी में पहली पंक्ति (स्तंभ) में शीर्षक हैं, तो लेबल फ़ील्ड की जाँच की जानी चाहिए। यदि इनपुट श्रेणी में हेडर नहीं हैं, तो चेकबॉक्स को साफ़ किया जाना चाहिए। हम ओके बटन पर क्लिक करते हैं। इसी तरह, 3 महीने की चलती औसत और इसकी मानक त्रुटियों के मूल्यों की एक श्रृंखला का निर्माण किया जाता है। चित्र 13 2- और 3-महीने की चलती औसत और उनकी मानक त्रुटियों के मूल्यों की एक तालिका दिखाता है, जो "विश्लेषण पैकेज" ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके प्राप्त किया गया है, और आंकड़े 14 ए, 14 बी में, की सामग्री इस तालिका के कक्ष, अर्थात् सूत्र समाधान प्रक्रिया में उपयोग किए जाते हैं।

10 चित्र.13. "विश्लेषण पैकेज" ऐड-ऑन Fig.14a के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके प्राप्त की गई चिकनी श्रृंखला और उनकी मानक त्रुटियां। तालिका की कोशिकाओं की सामग्री अंजीर। 13 (शुरुआत)

11 चित्र.14ख. तालिका की कोशिकाओं की सामग्री Fig.13 (जारी) Fig.15। "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके निर्मित मूल समय श्रृंखला और सुचारू समय श्रृंखला के ग्राफ़ निष्कर्ष: कोशिकाओं की श्रेणी से मानक त्रुटियों की तुलना D9:D15 कोशिकाओं की श्रेणी से संबंधित मानक त्रुटियों के साथ F9 :F15 (चित्र 13) हमें मॉडल 2 -x मासिक चलती औसत को पढ़ने की अनुमति देता है, जो चौरसाई और पूर्वानुमान के लिए बेहतर है, क्योंकि इसे सभी बिंदुओं पर माना जाता है

दी गई समय सीमा में से 12 में छोटी मानक त्रुटियां हैं। 12 वें महीने के लिए कंपनी के लाभ का अनुमानित मूल्य सेल C15, यानी 8325 हजार UAH में निहित मूल्य होगा। रेखीय फ़िल्टरिंग पद्धति का उपयोग करके ट्रेंड लाइन बनाना चार्ट पर डेटा के ग्राफिकल विश्लेषण के लिए, आप मूविंग एवरेज पॉइंट्स के आधार पर ट्रेंड लाइन के निर्माण का उपयोग कर सकते हैं। इस तरह की प्रवृत्ति रेखा आपको एक चिकना वक्र बनाने की अनुमति देती है, जिसका चित्रमय प्रतिनिधित्व डेटा के विकास में मौजूदा पैटर्न को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाता है। मूल्यों की मूल तालिका (चित्र 2) के लिए, हम रैखिक फ़िल्टरिंग विधि (या चलती औसत विधि) लागू करते हैं और प्रवृत्ति रेखाएं बनाते हैं। एक ट्रेंड लाइन के निर्माण की तकनीक इस प्रकार है: स्रोत तालिका (चित्र 2) से डेटा का उपयोग करके, हम चार्ट प्रकार संवाद बॉक्स में बिंदु प्रकार का चयन करके एक ग्राफ का निर्माण करेंगे। वैकल्पिक रूप से, आप निर्मित ग्राफ़ और उसके मार्कर, रेखा प्रकार, रंग और मोटाई का स्वरूप बदल सकते हैं। ऐसा करने के लिए, प्लॉट किए गए ग्राफ़ पर बाएँ माउस बटन पर डबल-क्लिक करके परिणामी ग्राफ़ के संपादन मोड पर जाएँ। दिखाई देने वाले प्रारूप डेटा श्रृंखला संवाद बॉक्स में, ग्राफ़ बदलने के लिए आवश्यक पैरामीटर सेट करें और ओके बटन दबाएं। अगला, दाएँ माउस बटन के साथ ग्राफ़ लाइन पर क्लिक करके इस डेटा श्रृंखला का चयन करें (श्रृंखला का चयन काले वर्गों द्वारा किया जाएगा)। दिखाई देने वाले संदर्भ मेनू में, ट्रेंड लाइन जोड़ें मेनू आइटम चुनें। या, श्रृंखला का चयन करने के बाद, किसी भी माउस बटन पर क्लिक करके, चार्ट मेनू से ट्रेंडलाइन जोड़ें कमांड का चयन करें। स्क्रीन पर ट्रेंड लाइन डायलॉग बॉक्स दिखाई देगा (चित्र 16)। प्रकार टैब पर, प्रवृत्ति रेखा के प्रकार का चयन करें रैखिक फ़िल्टरिंग (चलती औसत)। यदि आप रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार का चयन करते हैं, तो आपको अवधि फ़ील्ड में चलती औसत की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली अवधियों (अंकों) की संख्या दर्ज करनी होगी। आइए इस क्षेत्र में नंबर 2 दर्ज करें, क्योंकि हम 2 महीने के लिए एक ट्रेंड लाइन बनाते हैं। हम ओके दबाते हैं। सादृश्य के अनुसार, हम पीरियड फील्ड में नंबर 3 दर्ज करके 3 महीने के लिए ट्रेंड लाइन बनाते समय आगे बढ़ते हैं। प्रारंभिक समय श्रृंखला के निर्मित चार्ट और 2- और 3 महीने की चलती औसत की प्रवृत्ति रेखाएं प्रस्तुत की जाती हैं।

13 चित्र.16. डायलॉग बॉक्स ट्रेंडलाइन निर्मित ट्रेंडलाइन को फॉर्मेट किया जा सकता है। ऐसा करने के लिए: माउस से उस पर क्लिक करके ट्रेंड लाइन का चयन करें, फिर राइट-क्लिक करें और दिखाई देने वाले संदर्भ मेनू से फ़ॉर्मेट ट्रेंड लाइन आइटम का चयन करें। प्रारूप प्रवृत्ति रेखा संवाद बॉक्स प्रकट होता है (चित्र 17), जिसमें आप वांछित रुझान प्रकार सेट कर सकते हैं: रेखा प्रकार, रंग, मोटाई; आप उसी डायलॉग बॉक्स में विकल्प टैब खोलकर स्मूथ कर्व का नाम बदल सकते हैं। आवश्यक पैरामीटर सेट करने के बाद, ठीक पर क्लिक करें।

14 अंजीर। चित्र 17. ट्रेंडलाइन प्रारूप संवाद बॉक्स निम्नलिखित पर ध्यान दें: चूंकि रैखिक फ़िल्टरिंग विधि चार्ट पर एक ट्रेंडलाइन को प्लॉट करके लागू की जाती है, इसका प्रभाव नेत्रहीन देखा जा सकता है, लेकिन आपके निपटान में संख्यात्मक परिणाम प्राप्त करने का कोई तरीका नहीं है, क्योंकि वे नहीं हैं एक स्प्रेडशीट में प्रवेश किया।

15 अंजीर। अंजीर। 18। प्रारंभिक समय श्रृंखला के ग्राफ और 2- और 3 महीने की चलती औसत की प्रवृत्ति रेखाएं औसत () फ़ंक्शन और विश्लेषण पैकेज के 2-महीने की चलती औसत का उपयोग करके चलती औसत की तुलना। आइए मूल समय श्रृंखला और सुचारू समय श्रृंखला की प्रवृत्ति रेखाओं को प्लॉट करें।

16 अंजीर। अंजीर। 19. औसत () फ़ंक्शन और विश्लेषण पैकेज Fig.20 का उपयोग करके प्राप्त 2-महीने के चलती औसत के मूल्यों की तालिका। मूल समय श्रृंखला के ग्राफ़, औसत फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त किया गया दूसरा मासिक मूविंग एवरेज, रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार की एक ट्रेंड लाइन को जोड़ने के साथ एनालिसिस टूलपैक ऐड-इन का मूविंग एवरेज टूल

17 कॉलम सी में मूविंग एवरेज के मूल्यों की तुलना करना, वर्कशीट की कोशिकाओं में सीधे फॉर्मूले दर्ज करके प्राप्त करना, कॉलम डी में मूविंग एवरेज के मूल्यों के साथ, विश्लेषण टूलपैक के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके गणना की जाती है ( चित्र 20), आप देख सकते हैं कि कॉलम सी में मूविंग एवरेज मूविंग एवरेज को कॉलम डी की तुलना में एक स्थान नीचे स्थानांतरित कर दिया गया है। इस समस्या को हल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, निम्नानुसार: चलती औसत मूल्यों की गणना के बाद, सभी इन मानों का चयन किया जाना चाहिए और कार्यपत्रक की एक पंक्ति में नीचे स्थानांतरित किया जाना चाहिए। यह क्रिया आपको पूर्वानुमानों को उन अवधियों से सटीक रूप से जोड़ने की अनुमति देगी, जिनका वे उल्लेख करते हैं। हालाँकि, यदि मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स (चित्र 12) में शो ग्राफ़ चेक बॉक्स चेक किया गया है, तो ग्राफ़ वर्कशीट डेटा के अनुसार पूर्वानुमान डेटा रखेगा। वर्कशीट के मानों को एक पंक्ति में नीचे शिफ्ट करके, आपको पूर्वानुमान डेटा के आधार पर प्लॉट को भी संपादित करना होगा। आइए चलती औसत पद्धति का उपयोग करके पूर्वानुमान बनाने के फायदे और नुकसान पर ध्यान दें: चलती औसत उपकरण का उपयोग करके पूर्वानुमान बनाना काफी सरल है और पिछली अवधि के मुख्य संकेतकों में परिवर्तन को काफी सटीक रूप से दर्शाता है। कभी-कभी वे दीर्घकालिक टिप्पणियों के आधार पर पूर्वानुमान लगाने में और भी अधिक प्रभावी होते हैं। हालांकि, एक साधारण चलती औसत एक समय श्रृंखला में सामान्य प्रवृत्तियों की पहचान करने का एक तेज़, लेकिन हमेशा सटीक तरीका नहीं है। विश्लेषण पैकेज ऐड-इन का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान बनाते समय, पूर्वानुमान एक समयावधि पहले उत्पन्न होता है। आप एक चार्ट बना सकते हैं जो मूविंग एवरेज ट्रेंडलाइन को प्लॉट करने के लिए टाइम सीरीज़ डेटा का उपयोग करता है, लेकिन चार्ट मूविंग एवरेज के वास्तविक संख्यात्मक मान नहीं दिखाता है। और साथ ही, चार्ट पर ट्रेंड लाइन के स्थान को बदलने का कोई तरीका नहीं है। मूविंग एवरेज के आधार पर पूर्वानुमान लगाने से ऐसा पूर्वानुमान नहीं बनता है जो ज्ञात डेटा से आगे जाता है। आप किसी एक सांख्यिकीय फ़ंक्शन का उपयोग करके अनुमान सीमा को समय अक्ष के साथ भविष्य में स्थानांतरित कर सकते हैं प्रतिगमन विश्लेषणएक्सेल पैकेज। साहित्य 1. कार्लबर्ग के। व्यापार विश्लेषण के साथ एक्सेल का उपयोग करना. के.: डायलेक्टिक्स, पी। 2. गैवरिलेंको वी.वी., पारोखेंको एल.एम. एक्सेल का उपयोग करके सन्निकटन समस्याओं को हल करना // कंप्यूटर + प्रोग्राम, एस एन.वी. मकारोवा, वी। वाई। ट्रोफिमेट्स। एक्सेल में सांख्यिकी: ट्यूटोरियल. एम.: वित्त और सांख्यिकी, पी। 4. यू.एन. ट्यूरिन, ए.ए. मकारोव. कंप्यूटर / एड पर डेटा विश्लेषण। वी.ई. फिगर्नोवा। एम: इंफ्रा-एम, पी।

प्रयोगशाला कार्य 2 विषय: डीएसएस में विश्लेषणात्मक मॉडलिंग की तकनीक। प्रवृत्तियों के आधार पर विश्लेषण और पूर्वानुमान की प्रौद्योगिकियां उद्देश्य: संभावनाओं का अध्ययन करना और सार्वभौमिक का उपयोग करने की क्षमता विकसित करना

व्यावहारिक कार्य 3.7. एमएस एक्सेल फंक्शन विजार्ड का उपयोग करना। आरेखों का निर्माण कार्य का उद्देश्य। इस कार्य को पूरा करने के बाद, आप सीखेंगे कि कैसे: तालिका कक्षों में सूत्र दर्ज करें; एमएस एक्सेल फंक्शन विजार्ड का उपयोग करें

प्रयोगशाला कार्य 8. एक्सेल में ग्राफ और चार्ट बनाना कार्य का उद्देश्य: एक्सेल वातावरण में सूचना के ग्राफिकल प्रदर्शन के साधनों का उपयोग करना सीखना, इसे कैसे प्रारूपित और उपयोग करना है

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विश्लेषण पैकेज का उपयोग करते हुए वर्णनात्मक सांख्यिकी की समस्याओं का समाधान एमएस एक्सेल वर्णनात्मक आंकड़ों के सबसे सरल कार्यों को स्प्रेडशीट प्रोसेसर का उपयोग करके हल किया जा सकता है। नीचे सभी उदाहरण दिए गए हैं

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मैं दोहराता हूँ। भीड़ का व्यवहार जड़त्वीय है। इसका मतलब यह है कि कल और एक दिन पहले की तरह भीड़ कल के व्यवहार की संभावना मूड में बदलाव की संभावना से बहुत अधिक है।

बाजार में भीड़ के व्यवहार को ट्रैक करने के लिए, एक प्राचीन एमएसीडी संकेतक है। इसका संक्षिप्त रूप है सामान्य गतिअभिसरण-विचलन या यदि रूसी में अभिसरण-चल औसत का विचलन (अर्थ .) ऐतिहासिक मूल्यशेयर की कीमतें या अन्य उपकरण)।

एमएसीडी हिस्टोग्राम का ग्राफिकल अर्थ मूल्य आंदोलन की प्रवृत्ति (विकास दिशा) की निरंतरता की पुष्टि करना है। मोटे तौर पर, स्टॉक सस्ता या अधिक महंगा होता जा रहा है। मूल्य आंदोलन की दिशा दो आसन्न सलाखों के बीच के अंतर के रूप में निर्धारित की जाती है।

हम एमएसीडी हिस्टोग्राम को प्लॉट करने के लिए एक्सेल का उपयोग करते हैं।

1) सबसे पहले हमें विश्लेषण के लिए ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता है। पिछले लेख में, मैंने एक उदाहरण दिया था जहां इस तरह के डेटा प्राप्त किए जा सकते हैं। आइए इस उदाहरण का अनुसरण करें और ब्रोकर डेटा निर्यात पृष्ठ पर जाएं:

डाउनलोड किए गए डेटा के प्रारूप के लिए आवश्यकताओं को निर्धारित करने के बाद, हमें सीएसवी प्रारूप में डेटा के साथ एक फ़ाइल मिलती है, जिसे एक्सेल समझता है। इसके अलावा, हमारे लिए ब्याज के साधन पर ऐतिहासिक डेटा ब्रोकर ZAO FINAM po . की वेबसाइट पर डाउनलोड किया जा सकता है इस लिंक।

2) डेटा को प्रारूपित किया जाना चाहिए जैसा कि में वर्णित है।

अंतिम परिणाम कुछ इस तरह होना चाहिए:

3) अब गणना और प्लॉटिंग के लिए एक्सेल बुक में एक नई शीट बनाते हैं तकनीकी विश्लेषण. तो चलिए इस शीट को कहते हैं: "एमएसीडी की गणना"। फिर दिनांक कॉलम को इस शीट पर कॉपी करें और समापन मूल्य डेटा वाला एक कॉलम . ऐशे ही:

4) अब 12 दिनों (ईएमए 12) की खिड़की के साथ घातीय चलती औसत की गणना करते हैं। ईएमए 12 की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

इस फॉर्मूले को कॉलम में क्लोजिंग प्राइस के दाईं ओर रखें . ऐसा करने के लिए, हम सेल को "=" प्रतीक के साथ लिखना शुरू करते हैं, जो एक्सेल प्रोसेसर को बताता है कि एक सूत्र दर्ज किया जाएगा। पहले सेल के लिए, फॉर्मूला बाकी सेल्स की तुलना में थोड़ा अलग है, इस तथ्य के कारण कि आज के क्लोजिंग प्राइस को कल के EMA12 के लिए प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए। ऐशे ही:

आइए परिणामी सूत्र को नीचे के सेल में कॉपी करें और इसे थोड़ा संपादित करें: सेल B3 के मान के बजाय, सूत्र के दूसरे भाग में, सेल C2 से मान को प्रतिस्थापित करें। C2 - यह पिछले दिन का EMA12 होगा।

यह इस तरह निकलना चाहिए:

अब पूरे EMA12 कॉलम के लिए दूसरे सेल में प्राप्त फॉर्मूला को गुणा करते हैं। ऐसा करने के लिए, सेल C3 में एक बार क्लिक करें ताकि सेल के चारों ओर एक काला बोल्ड फ्रेम दिखाई दे, फिर कर्सर को काले बोल्ड फ्रेम के निचले दाएं कोने में ले जाएं ताकि कर्सर एक बोल्ड ब्लैक क्रॉस का रूप ले ले और डबल-क्लिक करें पूरे कॉलम के लिए सूत्र को गुणा करने के लिए बायाँ माउस बटन। ऐशे ही:

अब, इसी तरह, हम 26 दिनों (ईएमए 26) की खिड़की के साथ घातीय चलती औसत की गणना करते हैं। ईएमए 26 की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

आइए इस सूत्र को कॉलम में परिकलित EMA12 के दाईं ओर रखें। ऐसा करने के लिए, हम सेल को "=" प्रतीक के साथ लिखना शुरू करते हैं, जो एक्सेल प्रोसेसर को बताता है कि एक सूत्र दर्ज किया जाएगा। पहले सेल के लिए, सूत्र बाकी कोशिकाओं की तुलना में थोड़ा अलग है, इस तथ्य के कारण कि आज के समापन मूल्य को कल के EMA26 के लिए प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए। ऐशे ही:

आइए परिणामी सूत्र को नीचे के सेल में कॉपी करें और इसे थोड़ा संपादित करें: सेल B3 के मान के बजाय, सूत्र के दूसरे भाग में, सेल D2 से मान को प्रतिस्थापित करें। D2 - यह पिछले दिन का EMA26 होगा। यह इस तरह निकलना चाहिए:

अब पूरे EMA26 कॉलम के लिए दूसरे सेल में प्राप्त फॉर्मूला को गुणा करते हैं। ऐसा करने के लिए, सेल D3 में एक बार क्लिक करें ताकि सेल के चारों ओर एक काला बोल्ड फ्रेम दिखाई दे, फिर कर्सर को काले बोल्ड फ्रेम के निचले दाएं कोने में ले जाएं ताकि कर्सर एक बोल्ड ब्लैक क्रॉस का रूप ले ले और डबल-क्लिक करें पूरे कॉलम के लिए सूत्र को गुणा करने के लिए बायाँ माउस बटन। ऐशे ही:

बधाई हो! हमने घातीय औसत की गणना के साथ निपटा है। अब आपको "फास्ट" एमएसीडी लाइन मिलनी चाहिए। ऐसा करने के लिए, EMA26 को EMA12 से घटाएं। आइए इस सूत्र को अगले कॉलम में दाईं ओर रखें:

अब हमें "तेज" एमएसीडी लाइन के लिए नौ-दिवसीय घातीय चलती औसत की गणना करने की आवश्यकता है। परिणामी लाइन को "सिग्नल" एमएसीडी लाइन कहा जाएगा। हम निम्नलिखित सूत्र के अनुसार गणना करेंगे:

इसी तरह, हम "फास्ट" एमएसीडी लाइन के दाईं ओर सेल में एक्सेल में कैलकुलेशन फॉर्मूला भरते हैं:

निचली पंक्ति के सेल में, हम उसी तरह से सूत्र को ठीक करते हैं जैसे हमने छब्बीस-दिन और बारह-दिवसीय घातीय चलती औसत की गणना करते समय किया था। सेल F3 में फॉर्मूला इस तरह दिखना चाहिए:

और अंत में, हम एमएसीडी हिस्टोग्राम बनाने के लिए डेटा के अंतिम कॉलम की गणना कर सकते हैं। हिस्टोग्राम बनाने के लिए इस कॉलम का मान "फास्ट" और "सिग्नल" एमएसीडी लाइनों के बीच का अंतर है। हम हिस्टोग्राम के निर्माण के लिए डेटा की गणना के लिए अंतिम सूत्र में ड्राइव करते हैं:

विश्लेषण किए गए उपकरण के लिए मूल्य में उतार-चढ़ाव के चार्ट के बगल में एमएसीडी हिस्टोग्राम पर विचार करना अधिक सुविधाजनक है। पिछले लेख में, मैंने विस्तार से वर्णन किया था कि इस तरह के ग्राफ को कैसे बनाया जाए। किसी उपकरण के लिए मूल्य चार्ट बनाने के लिए, हम आवश्यक डेटा के चयन को एक अलग शीट पर कॉपी करेंगे। कुछ इस तरह:

स्टॉक चार्ट बनाने का सबसे आसान तरीका यहीं है, इस शीट पर। फिर आपको इसे एक अलग शीट पर कॉपी करना चाहिए, जिस पर हम एमएसीडी हिस्टोग्राम रखेंगे।

हम अपने चार्ट के लिए एक अलग शीट बनाते हैं। कॉपी किए गए आरेख को क्लिपबोर्ड से चिपकाएं और इसे थोड़ा अनुकूलित करें दिखावट. ग्राफ़ विंडो लंबाई और चौड़ाई में फैलती और सिकुड़ती है, विंडोज़ में विंडोज़ के समान।

और मूल्य मूल्यों के साथ पैमाने पर बाईं माउस बटन पर क्लिक करके, आप ग्राफ प्लॉटिंग अक्ष के डेटा प्रारूप को बदल सकते हैं। इस तरह के प्रहार के बाद, ऊर्ध्वाधर (हमारे मामले में) अक्ष के मूल्यों के पैमाने को एक आयताकार फ्रेम के साथ हाइलाइट किया जाता है। जैसे ही ऐसा कोई फ्रेम दिखाई देता है, आपको संदर्भ मेनू को कॉल करने के लिए दायां माउस बटन दबाना चाहिए। संदर्भ मेनू में बाईं माउस बटन के साथ, लाइन का चयन करें<Формат оси…>, इस तरह:

ग्राफ़ अक्ष के पैरामीटर सेट करने के लिए खुलने वाले संवाद बॉक्स में, न्यूनतम मान (80) और अधिकतम मान (160) सेट करें। खुलने वाले डायलॉग बॉक्स में ये शीर्ष दो पंक्तियाँ हैं। नीचे दिया गया आंकड़ा रेडियो बटनों की वांछित स्थिति दिखाता है और 80 और 160 के मान संबंधित पंक्तियों में दर्ज किए गए हैं:

मूल्य चार्ट विंडो के तहत, भविष्य के एमएसीडी हिस्टोग्राम के लिए एक विंडो डालें। मुख्य मेनू में टैब का चयन करें<<Вставка>> फिर सबमेनू<<Гистограмма>> और ड्रॉप-डाउन मेनू से ऊपरी बाएं हिस्टोग्राम आइकन का चयन करें, यह आइकन नीचे स्क्रीनशॉट में पीले रंग में हाइलाइट किया गया है:

सबसे महत्वपूर्ण बात, दूसरा चार्ट डालने से पहले, पहले चार्ट को अचयनित करना न भूलें। अन्यथा, एक ग्राफ़ को दूसरे ग्राफ़ से बदला जा सकता है, और हमें दोनों ग्राफ़ की आवश्यकता है।

मेनू को कॉल करने से पहले<<Гистограмма>> सेल A16 पर कर्सर ले जाना और माउस के बाएँ बटन को दबाना अच्छा होगा। हिस्टोग्राम डालने के बाद, हमें अपने कॉलम को एमएसीडी हिस्टोग्राम के परिकलित डेटा के साथ निर्दिष्ट करना होगा। ऐसा करने के लिए, माउस कर्सर को हिस्टोग्राम पर ले जाएँ और डायग्राम के प्रबंधन के लिए संदर्भ मेनू को कॉल करने के लिए दायाँ माउस बटन दबाएँ। खुलने वाले संदर्भ मेनू में, आइटम का चयन करें<Выбрать данные>:

बटन दबाने के बाद<<Добавить>> पिछली विंडो में, हमें अपने चार्ट का नाम टाइप करना चाहिए - "एमएसीडी", और नीचे की पंक्ति में, पंक्ति के दाईं ओर बटन दबाएं:

नीचे की पंक्ति के दाईं ओर बटन दबाने के बाद, एक संकीर्ण विंडो "चेंज रो" खुलती है। इस विंडो को बंद किए बिना, माउस से MACD नाम की शीट पर जाएँ:

डेटा कॉलम "चेंज रो" बॉक्स में एक पतली बिंदीदार रेखा द्वारा कवर किए जाने के बाद, दाईं ओर स्थित बटन पर क्लिक करें। यह एडिट रो विंडो को दो लाइनों के साथ खोलेगा। यहां इस विंडो में आप बटन पर क्लिक कर सकते हैं<> और चार्ट प्रकाशन विंडो पर जाएं:

हिस्टोग्राम के निर्माण के लिए डेटा चयन विंडो में "GRAPHS" नाम के साथ शीट पर लौटते हुए, हम बटन भी दबाते हैं<>:

आप चार्ट के लिए खिड़कियों के आकार के साथ थोड़ा खेल सकते हैं और परिणाम स्पष्ट कर सकते हैं:

और यहाँ QUIK ट्रेडिंग सिस्टम द्वारा बनाए गए समान चार्ट हैं। ऐसा लगता है कि हमने आपके साथ किया?

प्रिय पाठक! यदि आप इन ग्राफ़ को बनाने का निर्णय लेते हैं और आपके लिए कुछ काम नहीं करता है, तो अपना प्रश्न टिप्पणियों में छोड़ दें और साथ में हम निश्चित रूप से इसका पता लगाएंगे और एक्सेल में ग्राफ़ बनाना सीखेंगे।

एक्सेल स्रोत फाइलें जिनसे स्क्रीनशॉट लिए गए थे और जिनमें प्लॉट किए गए ग्राफ हैं, से डाउनलोड किया जा सकता है।

मेनू से चुनें सेवाअनुच्छेद डेटा विश्लेषण, उसी नाम की एक विंडो दिखाई देगी, जिसका मुख्य तत्व क्षेत्र है विश्लेषण उपकरण. यह क्षेत्र Microsoft में कार्यान्वित की सूची प्रदान करता है एक्सेल तरीकेसांख्यिकीय डेटा प्रसंस्करण। सूचीबद्ध विधियों में से प्रत्येक को ऑपरेशन के एक अलग मोड के रूप में कार्यान्वित किया जाता है, जिसे सक्रिय करने के लिए आपको माउस पॉइंटर के साथ संबंधित विधि का चयन करने और ओके बटन पर क्लिक करने की आवश्यकता होती है। इनवॉइस मोड का डायलॉग बॉक्स दिखाई देने के बाद, आप काम करना शुरू कर सकते हैं।

संचालन विधा " सामान्य गति» अनुभवजन्य के स्तर को सुचारू करने के लिए कार्य करता है गतिशील श्रृंखलासरल चलती औसत पद्धति के आधार पर।

संचालन विधा " एक्स्पोनेंशियल स्मूदिंग» सरल के आधार पर अनुभवजन्य गतिशील श्रृंखला के स्तरों को सुगम बनाने का कार्य करता है एक्स्पोनेंशियल स्मूदिंग.

इन मोड्स के डायलॉग बॉक्स में (चित्र 2 और 3), निम्नलिखित पैरामीटर सेट किए गए हैं:

2. चेकबॉक्स टैग- सक्रिय स्थिति सेट की जाती है यदि इनपुट श्रेणी में पहली पंक्ति (कॉलम) में हेडर होते हैं। यदि कोई हेडर नहीं हैं, तो चेकबॉक्स को निष्क्रिय कर दिया जाना चाहिए। इस मामले में, आउटपुट रेंज डेटा के लिए मानक नाम स्वचालित रूप से जेनरेट हो जाएंगे।

3. मध्यान्तर(केवल मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स में) - स्मूथिंग विंडो का आकार दर्ज करें आर. चूक पी=3.

चित्र 2 - मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स

4. क्षय कारक(केवल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग डायलॉग बॉक्स में) - एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग गुणांक का मान दर्ज करें पी. चूक, पी = 0.3.

5. आउटपुट अंतराल / नई वर्कशीट / नई कार्यपुस्तिका- आउटपुट अंतराल स्थिति में, फ़ील्ड सक्रिय होता है, जिसमें आउटपुट रेंज के ऊपरी बाएँ सेल का संदर्भ दर्ज करना आवश्यक होता है। आउटपुट रेंज का आकार स्वचालित रूप से निर्धारित किया जाएगा और स्क्रीन पर एक संदेश दिखाई देगा यदि आउटपुट रेंज स्रोत डेटा के साथ ओवरलैप हो सकती है। नई वर्कशीट स्थिति में, एक नई शीट खुलती है, जिसमें सेल से शुरू होता है ए 1विश्लेषण के परिणाम डाले गए हैं। यदि आपको संबंधित स्विच स्थिति के विपरीत फ़ील्ड में नाम सेट करने की आवश्यकता है। नई कार्यपुस्तिका खुलने की स्थिति में एक नई किताब, जिसकी पहली शीट पर सेल से शुरू होता है ए 1विश्लेषण के परिणाम डाले गए हैं।

6. ग्राफ़ आउटपुट- वास्तविक और . के ग्राफ़ के वर्कशीट पर स्वचालित पीढ़ी के लिए सक्रिय स्थिति पर सेट है सैद्धांतिक स्तरगतिशील रेखा।

7. मानक त्रुटियां- यदि आउटपुट रेंज में मानक त्रुटियों वाले कॉलम को शामिल करना आवश्यक है तो सक्रिय स्थिति पर सेट हैं।

चित्र 3 - घातीय चौरसाई संवाद बॉक्स

उदाहरण 1

शहर के उपभोक्ता सहयोग स्टोरों द्वारा कृषि उत्पादों की बिक्री (मिलियन रूबल) पर डेटा माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल वर्कशीट (चित्र 4) पर उत्पन्न तालिका में दिया गया है। निर्दिष्ट अवधि (2009 - 2012) में, इस आर्थिक प्रक्रिया के विकास में मुख्य प्रवृत्ति की पहचान करना आवश्यक है।

चित्र 4 - प्रारंभिक डेटा

समस्या को हल करने के लिए, हम ऑपरेशन मोड का उपयोग करते हैं " सामान्य गति". एक ही नाम के डायलॉग बॉक्स में सेट किए गए मापदंडों के मान चित्र 5 में दिखाए गए हैं, इस मोड में परिकलित संकेतक चित्र 6 में दिखाए गए हैं, और प्लॉट किए गए ग्राफ़ चित्र 7 में दिखाए गए हैं।

चित्र 5 - डायलॉग बॉक्स भरना

चित्र 6 - विश्लेषण परिणाम

चित्र 7 - मूविंग एवरेज

कॉलम डी (चित्र 5) सुचारू स्तरों के मूल्यों की गणना करता है। उदाहरण के लिए, पहले स्मूद लेवल के मान की गणना सेल D5 में सूत्र =AVERAGE(C2:C5) का उपयोग करके की जाती है, दूसरे स्मूद लेवल के मान की गणना सेल D6 में सूत्र =AVERAGE(C5:C8), आदि का उपयोग करके की जाती है। .

कॉलम E सूत्र का उपयोग करके मानक त्रुटियों की गणना करता है =SQRT(SUMQDIFF (वास्तविक मान ब्लॉक; भविष्य कहनेवाला मूल्य ब्लॉक) / चौरसाई विंडो आकार)।

उदाहरण के लिए, सेल E10 में मान की गणना सूत्र =SQRT(SUMQDIFF(C7:C10,O7:B10)/4) का उपयोग करके की जाती है।

हालाँकि, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, यदि चौरसाई खिड़की का आकार एक सम संख्या है ( पी = 2 एम), तो परिकलित औसत मान किसी विशिष्ट समय t के साथ संबद्ध नहीं किया जा सकता है, इसलिए केंद्रीकरण प्रक्रिया को लागू किया जाना चाहिए।

प्रश्न में उदाहरण के लिए पी = 4, इसलिए केंद्रीकरण प्रक्रिया आवश्यक है। इस प्रकार, पहला सुचारू स्तर (265.25) द्वितीय और तृतीय तिमाहियों के बीच दर्ज किया गया है। 2009 आदि केंद्रीकरण प्रक्रिया को लागू करना (इसके लिए हम औसत फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं), हम केंद्र के साथ सुचारू स्तर प्राप्त करते हैं। III केवी के लिए। 2009, पहले और दूसरे सुचारू स्तरों के बीच माध्य मान निर्धारित किया गया है: (265.25 + 283.25)/2 = 274.25; चतुर्थ तिमाही के लिए। 2009, दूसरा और तीसरा चिकना स्तर केंद्रित हैं: (283.25 + 292.00) / 2 = 287.6, आदि। परिकलित मान तालिका 1 में प्रस्तुत किए गए हैं। समायोजित चलती औसत चार्ट चित्र 8 में दिखाया गया है।

तालिका 1 - उत्पाद बिक्री के सुचारू स्तरों की गतिशीलता

साल	चौथाई	बिक्री की मात्रा, मिलियन रूबल	केंद्रित करने के साथ चिकना स्तर


		274,25
		287,63
			297,00
		307,50
		334,63
		374,13
			402,88
		421,00
		429,00
		430,75
			435,38
		446,63

चित्र 8 - समायोजित चलती औसत चार्ट

उदाहरण 2

सरल घातीय चौरसाई की विधि का उपयोग करके विचार की गई समस्या को भी हल किया जा सकता है। ऐसा करने के लिए, आपको ऑपरेशन के "एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग" मोड का उपयोग करना होगा। एक ही नाम के डायलॉग बॉक्स में सेट किए गए मापदंडों के मान चित्र 9 में दिखाए गए हैं, इस मोड में परिकलित संकेतक चित्र 10 में दिखाए गए हैं, और प्लॉट किए गए ग्राफ़ चित्र 11 में दिखाए गए हैं।

चित्र 9 - "एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग" डायलॉग बॉक्स भरना

चित्र 10 - विश्लेषण परिणाम

चित्र 11 - घातीय चौरसाई

कॉलम डी (चित्र 10) में, सुचारू स्तरों के मूल्यों की गणना पुनरावृत्ति संबंधों के आधार पर की जाती है।

कॉलम E सूत्र का उपयोग करके मानक त्रुटियों की गणना करता है =SQRT(SUMQDIFF (वास्तविक मानों का ब्लॉक; अनुमानित मानों का ब्लॉक) / 3)। जैसा कि आप आसानी से देख सकते हैं (आंकड़े 8 और 11 की तुलना करें), सरल घातीय चौरसाई विधि का उपयोग करते समय, सरल चलती औसत विधि के विपरीत, छोटी तरंगें संरक्षित होती हैं।

चलती औसत विधि एक सांख्यिकीय उपकरण है जिसका उपयोग हल करने के लिए किया जा सकता है विभिन्न प्रकारकार्य। विशेष रूप से, इसका उपयोग अक्सर पूर्वानुमान लगाने में किया जाता है। पर एक्सेल प्रोग्रामआप इस टूल का उपयोग कई समस्याओं को हल करने के लिए भी कर सकते हैं। आइए समझते हैं कि एक्सेल में मूविंग एवरेज का उपयोग कैसे किया जाता है।

अर्थ यह विधिइस तथ्य में शामिल है कि इसकी मदद से, चयनित श्रृंखला के पूर्ण गतिशील मूल्यों को डेटा को सुचारू करके एक निश्चित अवधि के लिए अंकगणितीय औसत में बदल दिया जाता है। इस उपकरण का उपयोग आर्थिक गणना, पूर्वानुमान, स्टॉक एक्सचेंज पर व्यापार की प्रक्रिया आदि में किया जाता है। एक्सेल में मूविंग एवरेज मेथड को लागू करने का सबसे अच्छा तरीका एक शक्तिशाली सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग टूल की मदद से है जिसे कहा जाता है विश्लेषण पैकेज. आप इसी उद्देश्य के लिए बिल्ट-इन एक्सेल फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं। औसत.

विधि 1: विश्लेषण पैकेज

विश्लेषण पैकेजएक एक्सेल ऐड-इन है जो डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम है। इसलिए, सबसे पहले, आपको इसे सक्षम करने की आवश्यकता है।

इस चरण के बाद, पैकेज "डेटा विश्लेषण"सक्रिय, और संबंधित बटन टैब में रिबन पर दिखाई दिया "जानकारी".

और अब देखते हैं कि आप सीधे पैकेज की सुविधाओं का उपयोग कैसे कर सकते हैं डेटा विश्लेषणचलती औसत विधि का उपयोग करने के लिए। आइए पिछली 11 अवधियों के लिए कंपनी की आय के बारे में जानकारी के आधार पर बारहवें महीने का पूर्वानुमान लगाएं। ऐसा करने के लिए, हम डेटा से भरी तालिका के साथ-साथ टूल का उपयोग करेंगे विश्लेषण पैकेज.

टैब पर जाएं "जानकारी"और बटन पर क्लिक करें "डेटा विश्लेषण", जो ब्लॉक में औजारों के रिबन पर स्थित है "विश्लेषण".

में उपलब्ध उपकरणों की एक सूची विश्लेषण पैकेज. उनमें से एक नाम चुनें "सामान्य गति"और बटन पर क्लिक करें ठीक है.

मूविंग एवरेज फोरकास्टिंग के लिए डेटा एंट्री विंडो लॉन्च की गई है।
खेत मेँ "इनपुट अंतराल"उस सीमा के पते को इंगित करें जहां मासिक राजस्व की राशि उस सेल के बिना स्थित है जिसमें डेटा की गणना की जानी चाहिए।

खेत मेँ "मध्यान्तर"चौरसाई विधि द्वारा प्रसंस्करण मूल्यों के लिए अंतराल निर्दिष्ट करें। आरंभ करने के लिए, आइए स्मूथिंग मान को तीन महीने पर सेट करें, और इसलिए संख्या दर्ज करें "3".

खेत मेँ "बाहर निकलें अंतराल"आपको शीट पर एक मनमाना खाली रेंज निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है जहां प्रसंस्करण के बाद डेटा प्रदर्शित किया जाएगा, जो इनपुट अंतराल से एक सेल अधिक होना चाहिए।

आपको इसके आगे वाले बॉक्स को भी चेक करना चाहिए "मानक त्रुटियाँ".

यदि आवश्यक हो, तो आप . के बगल में स्थित बॉक्स को भी चेक कर सकते हैं "ग्राफ आउटपुट"दृश्य प्रदर्शन के लिए, हालांकि हमारे मामले में यह आवश्यक नहीं है।

सभी सेटिंग्स हो जाने के बाद, बटन पर क्लिक करें ठीक है.

कार्यक्रम प्रसंस्करण परिणाम प्रदर्शित करता है।

आइए अब दो महीने की अवधि में स्मूथिंग चलाते हैं ताकि पता लगाया जा सके कि कौन सा परिणाम अधिक सही है। इन उद्देश्यों के लिए, हम टूल को फिर से चलाते हैं "सामान्य गति" विश्लेषण पैकेज.
खेत मेँ "इनपुट अंतराल"हम पिछले मामले की तरह ही मान छोड़ते हैं।

खेत मेँ "मध्यान्तर"एक नंबर डाल दो "2".

खेत मेँ "बाहर निकलें अंतराल"नई खाली श्रेणी का पता निर्दिष्ट करें, जो फिर से, इनपुट अंतराल से एक सेल अधिक होना चाहिए।

बाकी सेटिंग्स को वही छोड़ दिया गया है। इसके बाद बटन पर क्लिक करें ठीक है.

उसके बाद, प्रोग्राम स्क्रीन पर परिणाम की गणना और प्रदर्शित करता है। यह निर्धारित करने के लिए कि दोनों में से कौन सा मॉडल अधिक सटीक है, हमें मानक त्रुटियों की तुलना करने की आवश्यकता है। यह संकेतक जितना छोटा होगा, परिणाम की सटीकता की संभावना उतनी ही अधिक होगी। जैसा कि आप देख सकते हैं, सभी मूल्यों के लिए, दो महीने की चलती औसत की गणना में मानक त्रुटि 3 महीने के लिए समान संकेतक से कम है। इस प्रकार, दिसंबर के लिए अनुमानित मूल्य को अंतिम अवधि के लिए स्लाइडिंग विधि द्वारा परिकलित मूल्य माना जा सकता है। हमारे मामले में, यह मान 990.4 हजार रूबल है।

विधि 2: औसत फ़ंक्शन का उपयोग करें

एक्सेल में, चलती औसत पद्धति को लागू करने का एक और तरीका है। इसका उपयोग करने के लिए, आपको कई मानक कार्यक्रम कार्यों को लागू करने की आवश्यकता है, जिनमें से मूल हमारे उद्देश्य के लिए है औसत. उदाहरण के लिए, हम पहले मामले में उसी उद्यम आय तालिका का उपयोग करेंगे।

पिछली बार की तरह, हमें एक सुचारू समय श्रृंखला बनाने की आवश्यकता होगी। लेकिन इस बार कार्रवाई इतनी स्वचालित नहीं होगी। परिणामों की तुलना करने में सक्षम होने के लिए प्रत्येक दो और फिर तीन महीनों के लिए एक औसत मूल्य की गणना की जानी चाहिए।

सबसे पहले, हम फ़ंक्शन का उपयोग करके पिछले दो अवधियों के औसत मूल्यों की गणना करते हैं औसत. हम इसे केवल मार्च से शुरू कर सकते हैं, क्योंकि बाद की तारीखों के लिए मूल्यों में एक विराम होता है।

मार्च के लिए पंक्ति में एक खाली कॉलम में एक सेल का चयन करें। इसके बाद, आइकन पर क्लिक करें "फ़ंक्शन डालें", जिसे फॉर्मूला बार के पास रखा जाता है।

विंडो सक्रिय है फंक्शन विजार्ड्स. श्रेणी "सांख्यिकीय"अर्थ की तलाश में "औसत", इसे चुनें और बटन पर क्लिक करें ठीक है.

ऑपरेटर तर्क विंडो लॉन्च औसत. इसका सिंटैक्स निम्नलिखित है:
औसत(नंबर1, नंबर2,…)

केवल एक तर्क की आवश्यकता है।

हमारे मामले में, क्षेत्र में "संख्या 1"हमें उस सीमा का उल्लेख करना चाहिए, जहां पिछली दो अवधियों (जनवरी और फरवरी) की आय इंगित की गई है। हम कर्सर को फ़ील्ड में सेट करते हैं और कॉलम में शीट पर संबंधित सेल का चयन करते हैं "आय". इसके बाद बटन पर क्लिक करें ठीक है.

जैसा कि आप देख सकते हैं, सेल में पिछली दो अवधियों के औसत मूल्य की गणना का परिणाम प्रदर्शित किया गया था। अवधि के अन्य सभी महीनों के लिए समान गणना करने के लिए, हमें इस सूत्र को अन्य कक्षों में कॉपी करने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, हम फ़ंक्शन वाले सेल के निचले दाएं कोने में कर्सर बन जाते हैं। कर्सर को एक क्रॉस की तरह दिखने वाले भरण हैंडल में बदल दिया जाता है। बाईं माउस बटन को दबाए रखें और इसे कॉलम के बिल्कुल अंत तक नीचे खींचें।

हमें वर्ष के अंत तक पिछले दो महीनों के औसत मूल्य के परिणामों की गणना मिलती है।

अब अप्रैल के लिए पंक्ति में अगले खाली कॉलम में सेल का चयन करें। फ़ंक्शन तर्क विंडो को कॉल करना औसतउसी तरह जैसा कि पहले बताया गया है। खेत मेँ "संख्या 1"कॉलम में कक्षों के निर्देशांक दर्ज करें "आय"जनवरी से मार्च तक। फिर बटन पर क्लिक करें ठीक है.

भरण हैंडल का उपयोग करके, सूत्र को नीचे तालिका कक्षों में कॉपी करें।

इसलिए, हमने मूल्यों की गणना की। अब, पिछली बार की तरह, हमें यह पता लगाना होगा कि किस प्रकार का विश्लेषण बेहतर है: 2 या 3 महीने की चौरसाई के साथ। ऐसा करने के लिए, मानक विचलन और कुछ अन्य संकेतकों की गणना करें। सबसे पहले, हम मानक का उपयोग करके पूर्ण विचलन की गणना करते हैं एक्सेल फ़ंक्शन पेट, जो धनात्मक या ऋणात्मक संख्याओं के बजाय अपना मापांक लौटाता है। यह मान चुने गए महीने की वास्तविक आय और अनुमानित आय के बीच के अंतर के बराबर होगा. हम कर्सर को मई के लिए पंक्ति में अगले खाली कॉलम पर सेट करते हैं। कॉलिंग फंक्शन विजार्ड.

श्रेणी "गणितीय"फ़ंक्शन का नाम हाइलाइट करें पेट. बटन पर क्लिक करें ठीक है.

फ़ंक्शन तर्क विंडो लॉन्च की गई है पेट. एकमात्र क्षेत्र में "संख्या"कॉलम में कोशिकाओं की सामग्री के बीच अंतर निर्दिष्ट करें "आय"तथा "2 महीने"मई के लिए। फिर बटन पर क्लिक करें ठीक है.

भरण मार्कर का उपयोग करते हुए, इस सूत्र को नवंबर सहित तालिका की सभी पंक्तियों में कॉपी करें।

हम पहले से परिचित फ़ंक्शन का उपयोग करके पूरी अवधि के लिए पूर्ण विचलन के औसत मूल्य की गणना करते हैं औसत.

3 महीने के लिए चलती औसत के लिए पूर्ण विचलन की गणना करने के लिए हम एक समान प्रक्रिया करते हैं। पहले हम फ़ंक्शन लागू करते हैं पेट. केवल इस बार हम 3 महीने के लिए चलती औसत पद्धति का उपयोग करके गणना की गई वास्तविक आय और नियोजित एक के साथ कोशिकाओं की सामग्री के बीच अंतर पर विचार करते हैं।

अगला, हम फ़ंक्शन का उपयोग करके सभी निरपेक्ष विचलन डेटा के औसत मूल्य की गणना करते हैं औसत.

अगला कदम सापेक्ष विचलन की गणना करना है। यह वास्तविक संकेतक से पूर्ण विचलन के अनुपात के बराबर है। से बचने के क्रम में नकारात्मक मान, हम फिर से ऑपरेटर द्वारा दी जाने वाली संभावनाओं का उपयोग करेंगे पेट. इस बार, इस फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए, हम 2 महीने की चलती औसत पद्धति का उपयोग करके निरपेक्ष विचलन के मूल्य को चयनित महीने की वास्तविक आय से विभाजित करते हैं।

लेकिन सापेक्ष विचलन आमतौर पर प्रतिशत के रूप में प्रदर्शित होता है। इसलिए, शीट पर उपयुक्त श्रेणी का चयन करें, टैब पर जाएँ "घर", जहां टूलबॉक्स में "संख्या"एक विशेष स्वरूपण फ़ील्ड में, प्रतिशत स्वरूप सेट करें। सापेक्ष विचलन गणना का परिणाम तब प्रतिशत के रूप में प्रदर्शित होता है।

हम 3 महीने के लिए स्मूथिंग का उपयोग करके डेटा के साथ सापेक्ष विचलन की गणना करने के लिए एक समान ऑपरेशन करते हैं। केवल इस मामले में, गणना के लिए, लाभांश के रूप में, हम तालिका के दूसरे कॉलम का उपयोग करते हैं, जिसका हमारे पास नाम है "एब्स। बंद (3मी)". फिर हम संख्यात्मक मानों को प्रतिशत रूप में अनुवादित करते हैं।

उसके बाद, हम एक सापेक्ष विचलन के साथ दोनों स्तंभों के औसत मूल्यों की गणना करते हैं, जैसा कि इसके लिए फ़ंक्शन का उपयोग करने से पहले औसत. चूंकि गणना के लिए हम प्रतिशत मान को फ़ंक्शन के तर्क के रूप में लेते हैं, इसलिए अतिरिक्त रूपांतरण करने की कोई आवश्यकता नहीं है। आउटपुट ऑपरेटर पहले से ही प्रतिशत प्रारूप में परिणाम देता है।

अब हम मानक विचलन की गणना पर आते हैं। यह संकेतक हमें दो और तीन महीनों के लिए चौरसाई का उपयोग करते समय सीधे गणना की गुणवत्ता की तुलना करने की अनुमति देगा। हमारे मामले में, मानक विचलन वास्तविक राजस्व और चलती औसत के बीच के वर्ग अंतर के योग के वर्गमूल के बराबर होगा, जिसे महीनों की संख्या से विभाजित किया जाएगा। कार्यक्रम में गणना करने के लिए, हमें विशेष रूप से कई कार्यों का उपयोग करना होगा जड़, सारांशतथा जांच. उदाहरण के लिए, मई में दो महीने के लिए स्मूथिंग लाइन का उपयोग करते समय मानक विचलन की गणना करने के लिए, हमारे मामले में, निम्न सूत्र लागू किया जाएगा:
SQRT(SUMDIFF(B6:B12,C6:C12)/COUNT(B6:B12))

हम इसे भरण मार्कर का उपयोग करके मानक विचलन की गणना के साथ कॉलम के अन्य कक्षों में कॉपी करते हैं।

मानक विचलन की गणना के लिए एक समान ऑपरेशन 3 महीने के लिए चलती औसत के लिए किया जाता है।

उसके बाद, हम फ़ंक्शन को लागू करके इन दोनों संकेतकों के लिए पूरी अवधि के लिए औसत मूल्य की गणना करते हैं औसत.

निरपेक्ष विचलन, सापेक्ष विचलन और मानक विचलन जैसे संकेतकों के लिए 2 और 3 महीने की चौरसाई के साथ चलती औसत गणना की तुलना में, हम विश्वास के साथ कह सकते हैं कि दो महीने की चौरसाई तीन महीने की चौरसाई का उपयोग करने की तुलना में अधिक विश्वसनीय परिणाम देती है। इसका प्रमाण इस तथ्य से मिलता है कि दो महीने के मूविंग एवरेज के लिए उपरोक्त आंकड़े तीन महीने के मूविंग एवरेज से कम हैं।

इस प्रकार, दिसंबर के लिए कंपनी की आय का अनुमानित संकेतक 990.4 हजार रूबल होगा। जैसा कि आप देख सकते हैं, यह मान पूरी तरह से उसी के साथ मेल खाता है जो हमें टूल का उपयोग करके गणना करते समय प्राप्त हुआ था विश्लेषण पैकेज.

हमने दो तरह से चलती औसत पद्धति का उपयोग करके पूर्वानुमान की गणना की। जैसा कि आप देख सकते हैं, टूल का उपयोग करके यह प्रक्रिया करना बहुत आसान है। विश्लेषण पैकेज. हालांकि, कुछ उपयोगकर्ता हमेशा भरोसा नहीं करते हैं स्वचालित गणनाऔर गणना के लिए फ़ंक्शन का उपयोग करना पसंद करते हैं औसतऔर संबंधित ऑपरेटरों को सबसे विश्वसनीय विकल्प की जांच करने के लिए। हालांकि, अगर सब कुछ सही ढंग से किया जाता है, तो गणना का परिणाम पूरी तरह से समान होना चाहिए।