Erro De Porcentagem Média Em Movimento

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Quais são MAPE, MAD e MSD. Todos os três números são mais baixos para o modelo de tendência linear em comparação com o método de suavização exponencial único. Portanto, o modelo de tendência linear parece proporcionar o melhor ajuste. Erro de porcentagem absoluta média (MAPE) Expressa precisão como porcentagem do erro. Como este número é uma porcentagem, pode ser mais fácil de entender do que as outras estatísticas. Por exemplo, se o MAPE for 5, em média, a previsão está desativada em 5. A equação é: Desvio absoluto médio (MAD) Expressa precisão nas mesmas unidades que os dados, o que ajuda a conceituar a quantidade de erro. Os outliers têm menos efeito em MAD do que em MSD. A equação é: Desvio médio quadrado (MSD) Uma medida de precisão comum dos valores ajustados das séries temporais. Os outliers têm um efeito maior no MSD do que no MAD. A equação é: