3 Month Moving Average Forecast Excel

Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. quot Ambas estas estimativas são realmente as previsões médias móveis. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsõesquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, note que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de forma que o resultado da computação seja exibido onde ele deve gostar do seguinte. Média de Moto Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no Google Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média da série temporal se a média for constante ou mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra a série de tempo usada para ilustração juntamente com a demanda média a partir da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ele aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então ele se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o número inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas da média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir da figura. Para as três estimativas, a média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso aumentando com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio do modelo eo valor médio predito pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série de crescimento contínuo com tendência a. Os valores de lag e viés do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada deslocando as curvas para a direita. O atraso e o viés aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e o viés de um período de previsão para o futuro quando comparado aos parâmetros do modelo. Novamente, estas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel baseia-se no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parte do período do estudo. Como as séries de tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância do ruído. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com média constante. Este termo é minimizado fazendo-se o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar a previsão responsiva às mudanças, queremos que m seja o menor possível (1), mas isso aumenta a variância do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Em comparação com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usados ​​para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro de média móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto a partir da média móvel no tempo 0 é 11.1. O erro é então -5.1. O desvio padrão eo desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente. Calculando a média móvel no Excel Neste tutorial breve, você aprenderá a calcular rapidamente uma média móvel simples no Excel, quais funções usar para se mover Média dos últimos N dias, semanas, meses ou anos e como adicionar uma linha de tendência de média móvel a um gráfico do Excel. Em alguns artigos recentes, nós demos uma olhada no cálculo da média no Excel. Se você está seguindo nosso blog, você já sabe como calcular uma média normal e quais funções usar para encontrar a média ponderada. No tutorial de hoje, vamos discutir duas técnicas básicas para calcular a média móvel no Excel. O que é a média móvel De um modo geral, a média móvel (também referida como média móvel, média móvel ou média móvel) pode ser definida como uma série de médias para diferentes subconjuntos do mesmo conjunto de dados. É freqüentemente usado em estatísticas, previsões econômicas e meteorológicas ajustadas sazonalmente para entender as tendências subjacentes. Na negociação de ações, média móvel é um indicador que mostra o valor médio de um título ao longo de um determinado período de tempo. Nos negócios, é uma prática comum para calcular uma média móvel de vendas para os últimos 3 meses para determinar a tendência recente. Por exemplo, a média móvel das temperaturas de três meses pode ser calculada tomando a média das temperaturas de janeiro a março, depois a média das temperaturas de fevereiro a abril, depois de março a maio, e assim por diante. Existem diferentes tipos de média móvel, como simples (também conhecido como aritmética), exponencial, variável, triangular e ponderada. Neste tutorial, estaremos analisando a média móvel mais comumente utilizada. Calculando a média móvel simples no Excel No geral, existem duas maneiras de obter uma média móvel simples no Excel - usando fórmulas e opções de linha de tendência. Os exemplos seguintes demonstram ambas as técnicas. Exemplo 1. Calcular a média móvel para um determinado período de tempo Uma média móvel simples pode ser calculada em nenhum momento com a função MÉDIA. Suponha que você tenha uma lista de temperaturas médias mensais na coluna B e queira encontrar uma média móvel de 3 meses (como mostrado na imagem acima). Escreva uma fórmula média usual para os primeiros 3 valores e insira-a na linha correspondente ao 3º valor da parte superior (célula C4 neste exemplo) e, em seguida, copie a fórmula para outras células da coluna: Coluna com uma referência absoluta (como B2) se você desejar, mas não se esqueça de usar referências de linha relativa (sem o sinal) para que a fórmula ajusta corretamente para outras células. Lembrando que uma média é calculada adicionando valores e dividindo a soma pelo número de valores a serem calculados, você pode verificar o resultado usando a fórmula SUM: Exemplo 2. Obter média móvel para os últimos N dias / semanas / Meses / anos em uma coluna Supondo que você tenha uma lista de dados, por exemplo Venda ou cotações de ações, e você quer saber a média dos últimos 3 meses em qualquer ponto do tempo. Para isso, você precisa de uma fórmula que recalcule a média assim que você digitar um valor para o próximo mês. Qual função do Excel é capaz de fazer isso O bom AVERAGE antigo em combinação com OFFSET e COUNT. MÉDIA (OFFSET (NÚMERO DE COUNT (NÚMERO COMPLETO) - N, 0, N, 1)) Onde N é o número dos últimos dias / semanas / meses / anos a incluir na média. Não sei como usar essa fórmula de média móvel em planilhas do Excel O exemplo a seguir tornará as coisas mais claras. Supondo que os valores para a média estão na coluna B começando na linha 2, a fórmula seria a seguinte: E agora, vamos tentar entender o que esta fórmula de média móvel Excel está realmente fazendo. A COUNT função COUNT (B2: B100) conta quantos valores já estão inseridos na coluna B. Começamos a contar em B2 porque a linha 1 é o cabeçalho da coluna. A função OFFSET leva a célula B2 (o primeiro argumento) como ponto de partida e desloca a contagem (o valor retornado pela função COUNT) movendo 3 linhas para cima (-3 no 2º argumento). Como resultado, retorna a soma de valores em um intervalo composto por 3 linhas (3 no 4 º argumento) e 1 coluna (1 no último argumento), que é o mais tardar 3 meses que queremos. Finalmente, a soma retornada é passada para a função MÉDIA para calcular a média móvel. Dica. Se estiver trabalhando com planilhas continuamente atualizáveis ​​onde novas linhas provavelmente serão adicionadas no futuro, forneça um número suficiente de linhas à função COUNT para acomodar novas entradas possíveis. Não é um problema se você incluir mais linhas do que realmente necessário contanto que você tenha a primeira célula direita, a função COUNT irá descartar todas as linhas vazias de qualquer maneira. Como você provavelmente notou, a tabela neste exemplo contém dados para apenas 12 meses, e ainda o intervalo B2: B100 é fornecido para COUNT, apenas para estar no lado de salvar :) Exemplo 3. Obter média móvel para os últimos valores de N em Uma linha Se você deseja calcular uma média móvel para os últimos N dias, meses, anos, etc. na mesma linha, você pode ajustar a fórmula Offset desta maneira: Supondo que B2 é o primeiro número na linha e você quer Para incluir os últimos 3 números na média, a fórmula tem a seguinte forma: Criando um gráfico de média móvel do Excel Se você já criou um gráfico para seus dados, adicionar uma linha de tendência de média móvel para esse gráfico é uma questão de segundos. Para isso, vamos usar o recurso Excel Trendline e seguir as etapas detalhadas abaixo. Para este exemplo, criei um gráfico de colunas em 2D (grupo Inserir guia gt Gráficos) para nossos dados de vendas: E agora, queremos visualizar a média móvel por 3 meses. No Excel 2010 e no Excel 2007, vá para Layout gt Trendline gt Mais opções de tendência. Dica. Se você não precisa especificar os detalhes, como o intervalo de média móvel ou os nomes, você pode clicar em Design gt Adicionar elemento gráfico gt Trendline gt Média móvel para o resultado imediato. O painel Format Trendline será aberto no lado direito da planilha no Excel 2013 ea caixa de diálogo correspondente será exibida no Excel 2010 e 2007. Para refinar o bate-papo, você pode alternar para a linha Fill amp ou a guia Effects no O painel Format Trendline e jogar com diferentes opções, como tipo de linha, cor, largura, etc. Para análise de dados poderosa, você pode querer adicionar algumas linhas de tendência de média móvel com intervalos de tempo diferentes para ver como a tendência evolui. A seguinte imagem mostra as linhas de tendência de média móvel de 2 meses (verde) e 3 meses (tijolo vermelho): Bem, isso é tudo sobre como calcular a média móvel no Excel. A planilha de exemplo com as fórmulas de média móvel e a linha de tendência está disponível para download - planilha de Moving Average. Obrigado pela leitura e espero vê-lo na próxima semana Criando um Movimento Simples Este é um dos três artigos a seguir sobre Análise de Séries Temporais no Excel Visão Geral da Média Móvel A média móvel é uma técnica estatística Usado para suavizar flutuações de curto prazo em uma série de dados, a fim de mais facilmente reconhecer tendências ou ciclos de longo prazo. A média móvel é por vezes referida como uma média móvel ou uma média corrente. Uma média móvel é uma série de números, cada um dos quais representa a média de um intervalo de número especificado de períodos anteriores. Quanto maior o intervalo, mais suavização ocorre. Quanto menor o intervalo, mais a média móvel se assemelha à série de dados reais. As médias móveis executam as três funções a seguir: Suavização dos dados, o que significa melhorar o ajuste dos dados a uma linha. Reduzir o efeito da variação temporária e do ruído aleatório. Destaque outliers acima ou abaixo da tendência. A média móvel é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas na indústria para identificar tendências de dados. Por exemplo, os gerentes de vendas geralmente visualizam as médias móveis de três meses dos dados de vendas. O artigo irá comparar uma média móvel de dois meses, três meses e seis meses simples dos mesmos dados de venda. A média móvel é usada com bastante frequência na análise técnica de dados financeiros, como retornos de ações e em economia, para localizar tendências em séries macroeconômicas como o emprego. Há uma série de variações da média móvel. Os mais comumente empregados são a média móvel simples, a média móvel ponderada ea média móvel exponencial. Executar cada uma dessas técnicas no Excel será abordado em detalhes em artigos separados neste blog. Aqui está uma breve visão geral de cada uma dessas três técnicas. Média móvel simples Cada ponto em uma média móvel simples é a média de um número especificado de períodos anteriores. Este artigo de blog fornecerá uma explicação detalhada da implementação desta técnica no Excel. Média móvel ponderada Os pontos na média móvel ponderada também representam uma média de um número específico de períodos anteriores. A média móvel ponderada aplica uma ponderação diferente a certos períodos anteriores, muitas vezes os períodos mais recentes recebem maior peso. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada da implementação desta técnica no Excel é a seguinte: Média móvel exponencial Pontos na média móvel exponencial também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. A suavização exponencial aplica fatores de ponderação a períodos anteriores que diminuem exponencialmente, nunca atingindo zero. Como resultado, a suavização exponencial leva em conta todos os períodos anteriores em vez de um número designado de períodos anteriores que a média móvel ponderada faz. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada da implementação desta técnica no Excel é o seguinte: O seguinte descreve o processo de 3 etapas de criar uma média móvel simples de dados de séries temporais no Excel Etapa 1 8211 Graph Os dados originais em um gráfico de séries temporais O gráfico de linhas é o gráfico de Excel mais comumente utilizado para representar graficamente dados de séries temporais. Um exemplo de um gráfico do Excel usado para plotar 13 períodos de dados de vendas é mostrado da seguinte forma: Etapa 2 8211 Criar a média móvel no Excel O Excel fornece a ferramenta Média móvel no menu Análise de dados. A ferramenta Média Móvel cria uma média móvel simples a partir de uma série de dados. A caixa de diálogo Média Móvel deve ser preenchida da seguinte forma para criar uma média móvel dos 2 períodos anteriores de dados para cada ponto de dados. A saída da média móvel de 2 períodos é mostrada como se segue, juntamente com as fórmulas que foram utilizadas para calcular o valor de cada ponto na média móvel. Etapa 3 8211 Adicionar a série de média móvel ao gráfico Esses dados devem agora ser adicionados ao gráfico que contém os dados originais da linha de tempo de vendas. Os dados serão simplesmente adicionados como mais uma série de dados no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu será exibido. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada preenchendo a caixa de diálogo Editar Série da seguinte forma: O gráfico que contém a série de dados original ea média móvel simples de 2 intervalos de dados é mostrado da seguinte forma. Observe que a linha de média móvel é bastante mais suave e os desvios de dados brutos acima e abaixo da linha de tendência são muito mais aparentes. A tendência geral é agora muito mais aparente também. Uma média móvel de 3 intervalos pode ser criada e colocada no gráfico usando o mesmo procedimento da seguinte maneira: É interessante observar que a média móvel simples de 2 intervalos cria um gráfico mais suave que a média móvel simples de 3 intervalos. Neste caso, a média móvel simples de 2 intervalos pode ser mais desejável do que a média móvel de 3 intervalos. Para comparação, uma média móvel simples de 6 intervalos será calculada e adicionada ao gráfico da mesma maneira como segue: Como esperado, a média móvel simples de 6 intervalos é significativamente mais suave do que as médias móveis simples de 2 ou 3 intervalos. Um gráfico mais suave se encaixa mais diretamente em uma linha reta. Analisando Precisão de Precisão A precisão pode ser descrita como bondade de ajuste. Os dois componentes da precisão de previsão são os seguintes: Tendência de previsão 8211 A tendência de uma previsão ser consistentemente maior ou menor do que os valores reais de uma série temporal. O viés de previsão é a soma de todo o erro dividido pelo número de períodos da seguinte maneira: Um viés positivo indica uma tendência para a subprevisão. Um viés negativo indica uma tendência para sobre-previsão. A polarização não mede a precisão porque os erros positivo e negativo se cancelam mutuamente. Erro de Previsão 8211 A diferença entre os valores reais de uma série temporal e os valores previstos da previsão. As medidas mais comuns de erro de previsão são as seguintes: MAD 8211 Desvio absoluto médio MAD calcula o valor absoluto médio do erro e é calculado com a seguinte fórmula: A média dos valores absolutos dos erros elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos. Quanto menor o MAD, melhor o modelo é. MSE 8211 Mean Squared Error MSE é uma medida popular de erro que elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos somando os quadrados do erro com a seguinte fórmula: Os termos de grande erro tendem a exagerar MSE porque os termos de erro são todos ao quadrado. RMSE (Root Mean Square) reduz esse problema, tomando a raiz quadrada de MSE. MAPE 8211 Percentagem absoluta média MAPE também elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos somando os valores absolutos dos termos de erro. O MAPE calcula a soma dos termos de erro percentual com a seguinte fórmula: Ao somar os termos de erro percentual, o MAPE pode ser usado para comparar modelos de previsão que usam diferentes escalas de medição. Calculando Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE no Excel Para o Bias de Média Móvel Simples, MAD, MSE, RMSE e MAPE serão calculados no Excel para avaliar o intervalo simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos Média obtida neste artigo e mostrada da seguinte forma: O primeiro passo é calcular E t. E t 2. E t, E t / Y t-act. E então somá-los da seguinte maneira: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 3 intervalos. Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 6 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE são resumidos para as médias móveis simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos, como se segue. A média móvel simples de 3 intervalos é o modelo que mais se ajusta aos dados reais. 160 Excel Master Series Blog Diretório Estatística Tópicos e Artigos em cada tópico