Aikasarja-analyysi on keskeinen osa tilastotiedettä, erityisesti taloudellisissa yhteyksissä. Jotta saat vankan ymmärryksen virheanalyysistä ja laadun arvioinnista Excelissä, sinut johdatetaan tässä ohjeessa käytännön sovellusesimerkin kautta. Tämä tapahtuu esimerkkinä autoteollisuuden alihankkijan tapaustutkimuksessa. Opit vertaamaan ennusteita toteutuneisiin arvoihin ja kvantifioimaan ennusteidesi laatua virheanalyysien avulla.
Tärkeimmät oivallukset
- Opit vertaamaan ennusteita ja toteutumia Excelissä.
- Saat tietoa virhearvoista, joita käytetään ennusteen laadun arvioimiseen.
- Lopuksi voit laskea vaihtelukertoimen ja neliöjuurivirheen (RMSE).
Vaiheittainen ohje
Aloita syöttämällä vuoden 2019 arvot ennusteiksi ja vuoden 2020 arvot toteumiksi Exceliin. Varmista, että siirrät luvut oikein luodaksesi vankan perustan laskelmillesi.
Analyysin suorittamiseksi tarvitset molempien vuosien raakadataa. Varmista vuoden 2020 lukemat ja integroi sitten 2019 ennusteet. Nämä arvot ovat pohjana laskelmillesi.
Kopioi nyt 2020 lukujen raakadata työtilaan ja liitä se kokonaan. Pitääksesi laskelmat selkeästi jäsenneltyinä, on suositeltavaa luoda erilliset sarakkeet ennusteille ja toteumille.
Seuraavaksi sinun tulee vähentää ennusteista toteumat virheiden laskemiseksi. Käytä kaavaa "Virhe = Toteuma - Ennuste". Levitä tätä laskelmaa kaikkien tietopisteidesi yli kvantifioidaksesi kaikki virheet.
Kun virheet on laskettu, seuraava askel on näiden virheiden neliöiminen. Tämä tarkoittaa, että kerrot kunkin virheen itsellään, mikä tuottaa neliöidyt virheet.
Laske nyt neliöityjen virheiden keskiarvo. Käytä siihen Excelin "Keskiarvo"-toimintoa ja jaa neliöiden summa havaintojen määrällä. Tämä antaa sinulle keskimääräisen neliövirheen.
Kun neliöityjen virheiden keskiarvo on laskettu, ota siitä neliöjuuri. Tämä johtaa neliöjuurivirheeseen (RMSE). Tämä arvo on ratkaiseva ennusteidesi laadun arvioinnissa.
Haluat nyt myös laskea toteumien keskiarvon. Käytä taas Excelin "Keskiarvo"-toimintoa ja valitse vastaavat toteumarvot. Tämä keskiarvo on tärkeä tulevaa variointikertoimen tulkintaa varten.
Seuraavaksi lasket variointikertoimen (VK). VK lasketaan jakamalla RMSE toteumien keskiarvolla. Tämä antaa sinulle prosentuaalisen kuvauksen virheistä suhteessa toteumiin, mikä arvioi ennusteidesi laatua.
Variointikertoimen tulkinta on olennaista. VK-arvo 0,08 tarkoittaa pientä suhteellista vaihtelua ja siten korkeaa ennusteiden laatua. Voit syöttää tämän numeron ja havaintosi myös referenssitaulukkoon paremman ymmärtämisen tueksi.
Yhteenvetona olet analysoinut Excelissä ennusteita ja toteumia läpi useiden vaiheiden. Virheiden laskeminen, neliöiminen, keskiarvojen muodostaminen ja lopuksi variointikertoimen määrittely ovat perusmenetelmiä aikasarja-analyysien arvioimiseksi.
Yhteenveto
Tässä ohjeessa olet tutkinut, miten analysoit aikasarjoja Excelissä vertaamalla ennusteita toteutumiin. Olet oppinut laskemaan virheitä, neliöimaan niitä ja kvantifioimaan ennusteidesi laatua. Variointikertoimen määrittelyn kautta sinulla on nyt taidot arvioida tulevia ennusteita paremmin.
Usein kysytyt kysymykset
Miten voin esittää toteumat ja ennusteet Excelissä?Luomalla erilliset sarakkeet toteumille ja ennusteille ja syöttämällä vastaavat arvot näihin sarakkeisiin.
Miten lasken RMSE:n?RMSE lasketaan ottamalla neliöjuuri neliöityjen virheiden keskiarvosta.
Mitä tarkoittaa korkea vaihtelukertoimen arvo?Korkea vaihtelukertoimen arvo viittaa suureen suhteelliseen vaihteluun, mikä osoittaa heikompaa ennusteen laatua.
Miksi virheet täytyy neliöidä?Virheiden neliöiminen varmistaa, että positiiviset ja negatiiviset poikkeamat eivät kumoaisi toisiaan, kun keskiarvo lasketaan.
