A Idősor elemzés egy fontos eleme a statisztikának, különösen gazdasági környezetben. Az Excelben történő hibaelemzések és minőségbecslések alapos megértése érdekében ebben a kézikönyvben egy gyakorlati alkalmazási esettanulmányon keresztül vezetünk téged. Ez történik egy autóipari beszállító egy esettanulmánya példáján keresztül. Meg fogod tanulni, hogyan lehet összehasonlítani a prognózisokat a tényleges értékekkel, és hogyan lehet a hibaelemzéseken keresztül meghatározni a prognózisok minőségét.
Főbb felismerések
- Megtanulod, hogyan lehet összehasonlítani a prognózisokat és tényleges értékeket Excelben.
- Megismered, mely hibajelzőket használhatod a prognózis minőségének értékelésére.
- Végül kiszámolhatod a változékonysági koefficienst és a Négyzetes Gyök Összhibát (RMSE).
Lépésről lépésre útmutató
Kezdd azzal, hogy az 2019-es értékeket prognózisokként, a 2020-as értékeket pedig tényleges értékként beírod Excelbe. Ügyelj arra, hogy a számokat helyesen másold át, hogy megbízható alapot teremts a számításaidhoz.
Az elemzés elvégzéséhez szükséged van mindkét év nyers adataira. Biztosítsd magad afelől, hogy rendelkezésre állnak a 2020-as értékek, majd illeszd be a 2019-es prognózisokat. Ezek az értékek az alapja lesznek a számításaidnak.
Másold be most a 2020-as értékek nyersadatait egy munkaterületre, és illeszd be teljesen. Az alábbiakban válaszd el külön a prognózisokhoz és a tényleges értékekhez tartozó oszlopokat, hogy tisztán álljanak a számításaid.
A következő lépésben a prognózisokat le kell vonni a tényleges értékektől, hogy meghatározd a hibát. Ehhez használd a "Hiba = Tényleges érték - Prognózis" képletet. Húzd át ezt a számítást az összes adatpontra, hogy minden hibát kvantifikáld.
Miután kiszámoltad a hibákat, a következő lépés az, hogy ezeket a hibákat négyzetre emeled. Ez azt jelenti, hogy minden hibát magával szorzol, ami a négyzetté emelt hibákat eredményezi.
Számold ki a négyzetre emelt hibák átlagát. Ehhez használd az Excel "Átlag" funkciót, és oszd le a négyzetre emelt hibák összegét az észlelések számával. Ez megadja az átlagos négyzetes hibát.
Miután kiszámoltad az átlagos négyzetes hibát, vegyél gyökeret ebből a hibából. Ez eredményezi a Négyzetes Gyök Összhibát (RMSE). Ez az érték meghatározó a prognózis minőségének értékelésében.
Most számítsd ki az Istértékek átlagát. Ehhez ismét használd az "Átlag" funkciót az Excelben, és válaszd ki a megfelelő Istértékeket. Ez az átlag fontos lesz a későbbi változékonysági koefficiens értelmezéséhez.
A következő lépésben számítsd ki a változékonysági koefficienst (VK). A VK kiszámítása úgy történik, hogy az RMSE-t elosztod az Istértékek átlagával. Ez megmutatja a hibákat az Istértékekhez viszonyítva százalékos arányban, ami értékeli a prognózisok minőségét.
A változékonysági koefficiens értelmezése lényeges. Az 0,08-as VK alacsony relatív ingadozást jelent, és így magas prognózisminőséget. Ezt a számot és megállapításaidat is beviheted egy hivatkozástáblázatba, hogy az eredmények érthetőbbek legyenek.
Végeredményben az Istértékeket és az Prognózisokat Excelben számos lépésen keresztül elemezted. A hibák számítása, négyzetre emelése, átlagok képzése, és végül a változékonysági koefficiens meghatározása az alapvető eljárások a Idősor elemzések minőségének értékelésére.
Rövid összefoglalás
Ebben az útmutatóban felfedezted, hogyan lehet idősorokat elemzni Excelben, a prognózisokat összehasonlítva a tényleges értékekkel. Megtanultad a hibák számítását, négyzetre emelését és a prognózisok minőségének értékelését. A változékonysági koefficiens meghatározásával most képes vagy jobban felmérni a jövőbeli prognózisokat.
Gyakran Ismételt Kérdések
Hogyan tudom ábrázolni az Istértékeket és a Prognózisokat Excelben?Külön oszlopokat kell létrehoznod az Istértékeknek és a Prognózisoknak, majd ezekbe az értékekbe kell írnod.
Hogyan számíthatom ki az RMSE-t?A RMSE kiszámítása úgy történik, hogy vonatkoztatod a négyzetre emelt hibák átlagát.
Mit jelent a magas változékonysági koefficiens?A magas változékonysági koefficiens magas relatív változást jelent, ami alacsonyabb prognózisminőségre utal.
Miért fontos a hibák négyzetre emelése?A hibák négyzetre emelése biztosítja, hogy a pozitív és negatív eltérések ne semlegesítsék egymást, amikor az átlagot számolod.
