Moving Average Regression Excel

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-on Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita tetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Pernyataan Contoh ini mengajarkan Anda bagaimana melakukan analisis regresi di Excel dan bagaimana menafsirkan Output Summary. Di bawah ini Anda bisa menemukan data kami. Pertanyaan besarnya adalah: adakah hubungan antara Quantity Sold (Output) dan Price and Advertising (Input). Dengan kata lain: dapatkah kita memprediksi Kuantitas Terjual jika kita mengenal Harga dan Periklanan 1. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-on Analisis ToolPak. 2. Pilih Regression dan klik OK. 3. Pilih Range Y (A1: A8). Ini adalah variabel prediktor (juga disebut variabel dependen). 4. Pilih Range X (B1: C8). Ini adalah variabel penjelas (juga disebut variabel bebas). Kolom ini harus berdekatan satu sama lain. 6. Pilih Output Range. 7. Periksa Residu. Excel menghasilkan Output Ringkasan berikut (dibulatkan menjadi 3 tempat desimal). R Square sama dengan 0,962. Yang sangat cocok. 96 dari variasi Kuantitas Terjual dijelaskan oleh variabel independen Harga dan Periklanan. Semakin mendekati 1, semakin baik garis regresi (baca terus) sesuai data. Signifikansi nilai F dan P Untuk memeriksa apakah hasil Anda dapat diandalkan (signifikan secara statistik), lihat Significance F (0.001). Jika nilai ini kurang dari 0,05, anda baik-baik saja. Jika Signifikansi F lebih besar dari 0,05, mungkin lebih baik berhenti menggunakan himpunan variabel independen ini. Hapus sebuah variabel dengan nilai P tinggi (lebih besar dari 0,05) dan jalankan kembali regresi sampai Significance F turun di bawah 0,05. Sebagian besar atau semua nilai P harus di bawah di bawah 0,05. Dalam contoh kita ini adalah kasusnya. (0.001 dan 0.005). Koefisien Garis regresi adalah: y Kuantitas Terjual 8536.214 -835.722 Harga 0.592 Periklanan. Dengan kata lain, untuk setiap kenaikan unit harga, Quantity Sold turun dengan 835.722 unit. Untuk setiap kenaikan unit Advertising, Quantity Sold meningkat dengan 0.592 unit. Ini adalah informasi yang berharga. Anda juga bisa menggunakan koefisien ini untuk melakukan ramalan. Misalnya, jika harga sama dengan 4 dan Periklanan sama dengan 3000, Anda mungkin bisa mencapai Kuantitas Terjual 8536.214 -835.722 4 0.592 3000 6970. Residu menunjukkan seberapa jauh titik data sebenarnya adalah titik data yang diprediksi (menggunakan persamaan). Sebagai contoh, titik data pertama sama dengan 8500. Dengan menggunakan persamaan, titik data prediksi sama dengan 8536.214 -835.722 2 0,592 2800 8523.009, memberikan residu 8500 - 8523.009 -23.009. Anda juga dapat membuat sebaran residu ini. Analytics yang Memukau: Microsoft Excel Deskripsi Analisis prediktif Excel untuk data cruncher yang serius Film Moneyball membuat analisis prediktif yang terkenal: Sekarang Anda dapat menerapkan teknik yang sama untuk membantu bisnis Anda menang. Anda tidak memerlukan perangkat lunak bernilai jutaan dolar: Semua alat yang Anda butuhkan tersedia di Microsoft Excel, dan semua pengetahuan dan keterampilan ada di sini, dalam buku ini Microsoft Excel MVP Conrad Carlberg menunjukkan kepada Anda bagaimana menggunakan analisis prediktif Excel untuk memecahkan dunia nyata. Masalah di daerah mulai dari penjualan dan pemasaran hingga operasi. Carlberg menawarkan wawasan yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk membangun prakiraan yang kuat, dapat dipercaya, dan dapat diandalkan, menunjukkan bagaimana mendapatkan wawasan mendalam dari Excel yang akan sulit ditemukan dengan alat mahal seperti SAS atau SPSS. Yoursquoll mendapatkan koleksi buku kerja Excel yang dapat diunduh dengan mudah sehingga Anda dapat dengan mudah menyesuaikan diri dengan kebutuhan unik Anda sendiri, plus codemdashmuch VBA dari open-sourcemdashto untuk merampingkan beberapa teknik bookrsquos yang paling rumit ini. Langkah demi langkah, yourquoll membangun keterampilan Excel yang sudah Anda miliki, mempelajari teknik lanjutan yang dapat membantu Anda meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas. Dengan menguasai analisis prediktif, Anda memperoleh keuntungan kompetitif yang kuat untuk perusahaan Anda dan diri Anda sendiri. Banteng Pelajari baik ldquohowrdquo dan ldquowhyrdquo menggunakan data untuk membuat keputusan taktis yang lebih baik. Pilih teknik analisis yang tepat untuk setiap masalah bull Gunakan Excel untuk menangkap data real-time langsung dari beragam sumber, termasuk situs web pihak ketiga bull Gunakan regresi logistik untuk memprediksi perilaku. Seperti ldquowill buyrdquo versus ldquowonrsquot buyrdquo bull Membedakan data acak yang memantul dari perubahan mendasar dan fundamental bull Forecast time series dengan smoothing dan regression bull Buatlah prediksi yang lebih akurat dengan menggunakan Solver untuk menemukan estimasi kemungkinan maksimum bull Mengelola sejumlah besar variabel dan dataset besar dengan komponen utama Analisis dan rotasi faktor Varimax bull Menerapkan teknik ARIMA (Box-Jenkins) untuk membangun prakiraan yang lebih baik dan memahami maknanya