चलती - औसत - इन - समय श्रृंखला डेटा

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सीमा B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोहराव 2 से 8 अंतराल के लिए दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म करना मुश्किल है अंतराल के छोटे, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत। क्या चलती औसत है। पहली चलती औसत 4310 है, जो कि पहले का मान है अवलोकन समय श्रृंखला विश्लेषण में, चलती औसत श्रृंखला में पहली संख्या की गणना नहीं की जाती है यह एक अनुपलब्ध मूल्य है अगले चल औसत औसत, पहले दो टिप्पणियों का औसत है, 4310 4400 2 4355 तीसरा स्थानांतरित औसत अवलोकन 2 का औसत और 3, 4400 4000 2 4200, और इसी तरह यदि आप लंबाई 3 की चलती औसत का उपयोग करना चाहते हैं, तो तीन मान दो के बजाय औसतन हो। कॉपीराइट 2016 Minitab Inc सभी अधिकार सुरक्षित। इस साइट का उपयोग करके आप कुकीज़ के उपयोग के लिए सहमत हैं विश्लेषिकी और व्यक्तिगत सामग्री पढ़ें हमारी नीति पढ़ें। औसत समय के आंकड़ों के समय-समय पर आँकड़ों की टिप्पणियां समान रूप से कई लगातार कालों से चलती हैं क्योंकि इसे लगातार नए डेटा के रूप में पुन: वितरित किया जाता है, यह डी द्वारा प्रगति करता है प्रारंभिक मूल्य को रोकते हुए और नवीनतम मूल्य को जोड़ना उदाहरण के लिए, जनवरी से जून तक बिक्री के औसत को लेकर छह महीने की बिक्री की बढ़ती औसत की गणना की जा सकती है, फिर फरवरी से जुलाई तक की बिक्री का औसत, मार्च से अगस्त तक, और इसलिए मूविंग एवरेज 1 पर आंकड़ों में अस्थायी रूपांतरों के प्रभाव को कम करते हैं, 2 एक लाइन में डेटा के फिट को बेहतर बनाने में एक प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से डेटा की प्रवृत्ति को दिखाने के लिए चौरसाई कहा जाता है, और 3 प्रवृत्ति से ऊपर या उससे कम किसी भी मान को उजागर करता है। यदि आप बहुत उच्च विचरण वाले कुछ की गणना कर रहे हैं, जो सबसे अच्छा आप कर सकतें हैं, जो चलती औसत का पता लगा सकता है.मैं जानना चाहता था कि चलती औसत डेटा का क्या होता है, इसलिए मुझे बेहतर ढंग से समझना होगा कि हम कैसे कर रहे थे.जब आप कुछ संख्याओं का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं, जो अक्सर बदले में सबसे अच्छा आप कर सकते हैं चलती औसत की गणना करते हैं। बॉक्स जेनकिंस बीजे मॉडल