Zeitreihenanalyse in Excel für Güteschätzung und Fehleranalyse

Die Zeitreihenanalyse ist ein zentrales Element der Statistik, besonders in wirtschaftlichen Zusammenhängen. Damit du ein fundiertes Verständnis für Fehleranalysen und Güteschätzungen in Excel entwickelst, wirst du in dieser Anleitung durch einen praktischen Anwendungsfall geleitet. Dies geschieht am Beispiel einer Fallstudie eines Automobilzulieferers. Du wirst erfahren, wie du Prognosen mit Istwerten vergleichen und die Güte deiner Prognosen durch Fehleranalysen quantifizieren kannst.

Wichtigste Erkenntnisse

• Du lernst, wie Prognosen und Istwerte in Excel gegenübergestellt werden können.
• Du erfährst, welche Fehlerkennzahlen zur Evaluierung der Prognosegüte genutzt werden.
• Am Ende kannst du den Variationskoeffizienten und den Root Mean Square Error (RMSE) berechnen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Starte damit, die 2019er Werte als Prognosen und die 2020er Werte als Istwerte in Excel einzugeben. Achte darauf, dass du die Zahlen korrekt überträgst, um eine solide Basis für deine Berechnungen zu schaffen.

Um die Analyse durchzuführen, benötigst du die Rohdaten beider Jahre. Du solltest die 2020er Zahlen sicherstellen und dann die Prognosen für 2019 integrieren. Diese Werte dienen als Grundlage für deine Berechnungen.

Kopiere nun die Rohdaten der 2020er Zahlen in einen Arbeitsbereich und füge sie komplett ein. Um die Berechnungen klar strukturiert zu halten, ist es ratsam, separate Spalten für Prognosen und Istwerte zu erstellen.

Im nächsten Schritt musst du die Prognosen von den Istwerten abziehen, um die Fehler zu berechnen. Dazu verwendest du die Formel „Fehler = Istwert - Prognose“. Ziehe diese Berechnung über alle deine Datenpunkte hinweg, um alle Fehler zu quantifizieren.

Nachdem du die Fehler berechnet hast, ist der nächste Schritt, diese Fehler zu quadrieren. Das bedeutet, dass du jeden Fehler mit sich selbst multiplizierst, was dir die quadrierten Fehler liefert.

Berechne nun den Mittelwert der quadrierten Fehler. Dazu nutzt du die Funktion „Mittelwert“ in Excel und teilst die Summe der quadrierten Fehler durch die Anzahl der Beobachtungen. Das gibt dir den durchschnittlichen quadratischen Fehler.

Nachdem der Mittelwert der quadrierten Fehler ermittelt wurde, ziehst du die Wurzel aus diesem Mittelwert. Dies führt zu dem Root Mean Square Error (RMSE). Dieser Wert ist entscheidend für die Bewertung deiner Prognosegüte.

Jetzt möchtest du auch den Mittelwert der Istwerte berechnen. Nutze dafür wieder die Funktion „Mittelwert“ und wähle die entsprechenden Istwerte aus. Dieser Durchschnitt ist wichtig für die spätere Interpretation des Variationskoeffizienten.

Im nächsten Schritt berechnest du den Variationskoeffizienten (VK). Der VK wird berechnet, indem du den RMSE durch den Mittelwert der Istwerte teilst. Dies gibt dir eine prozentuale Darstellung der Fehler gegenüber den Istwerten, was die Güte deiner Prognosen bewertet.

Die Interpretation des Variationskoeffizienten ist essenziell. Ein VK von 0,08 bedeutet eine geringe relative Schwankung und somit eine hohe Prognosegüte. Du kannst diese Zahl sowie deine Erkenntnisse auch in eine Referenztabelle eingeben, um die Ergebnisse besser verständlich zu machen.

Zusammenfassend hast du die Prognosen und Istwerte in Excel durch mehrere Schritte analysiert. Die Berechnung der Fehler, das Quadrieren, die Bildung von Mittelwerten und letztendlich die Ermittlung des Variationskoeffizienten sind grundlegende Verfahren, um die Güte von Zeitreihenanalysen zu bewerten.

Zusammenfassung

In dieser Anleitung hast du erforscht, wie du Zeitreihen in Excel analysierst, indem du Prognosen mit Istwerten vergleichst. Du hast gelernt, Fehler zu berechnen, diese zu quadrieren und die Güte deiner Prognosen quantifizieren zu können. Durch die Ermittlung des Variationskoeffizienten hast du nun die Fähigkeit, zukünftige Prognosen besser einschätzen zu können.