L'analisi delle serie temporali è un elemento centrale della statistica, specialmente in contesti economici. Per acquisire una comprensione approfondita delle analisi degli errori e delle stime di bontà in Excel, sarai guidato in questo tutorial attraverso un caso di studio pratico. Questo avverrà tramite lo studio di un fornitore di componenti per automobili. Scoprirai come confrontare le previsioni con i valori effettivi e come quantificare la bontà delle tue previsioni mediante analisi degli errori.
Conoquiste principali
- Imparerai come confrontare previsioni e valori effettivi in Excel.
- Scoprirai quali indicatori di errore utilizzare per valutare la qualità della previsione.
- Alla fine sarai in grado di calcolare il coefficiente di variazione e l'errore quadratico medio (RMSE).
Guida passo passo
Inizia inserendo i valori del 2019 come previsioni e i valori del 2020 come valori effettivi in Excel. Assicurati di trasferire correttamente i numeri per creare una base solida per i tuoi calcoli.
Per condurre l'analisi, avrai bisogno dei dati grezzi di entrambi gli anni. Verifica i dati del 2020 e poi integra le previsioni per il 2019. Questi valori saranno la base per i tuoi calcoli.
Ora copia i dati grezzi del 2020 in un'area di lavoro e incollali lì. Per mantenere i calcoli ben strutturati, è consigliabile creare colonne separate per le previsioni e i valori effettivi.
Passa al prossimo passaggio sottraendo le previsioni dai valori effettivi per calcolare gli errori. Utilizza la formula "Errore = Valore effettivo - Previzione". Applica questo calcolo a tutti i tuoi punti dati per quantificare tutti gli errori.
Dopo aver calcolato gli errori, il passaggio successivo è quello di elevare al quadrato questi errori. Ciò significa moltiplicare ogni errore per sé stesso, ottenendo così gli errori al quadrato.
Calcola ora la media degli errori al quadrato. Per farlo, utilizza la funzione "Media" in Excel e dividi la somma degli errori al quadrato per il numero di osservazioni. Questo ti fornirà l'errore quadrato medio.
Dopo aver calcolato la media degli errori al quadrato, calcola la radice quadrata di questa media. Questo ti darà l'errore quadratico medio (RMSE). Questo valore è cruciale per valutare la bontà delle tue previsioni.
Ora vorrai calcolare anche la media dei valori effettivi. Utilizza nuovamente la funzione "Media" e seleziona i valori effettivi corrispondenti. Questa media è importante per l'interpretazione successiva del coefficiente di variazione.
Nel passaggio successivo, calcola il coefficiente di variazione (CV). Il CV si ottiene dividendo l'RMSE per la media dei valori effettivi. Questo ti fornisce una rappresentazione percentuale degli errori rispetto ai valori effettivi, valutando la bontà delle tue previsioni.
L'interpretazione del coefficiente di variazione è essenziale. Un CV di 0,08 indica una bassa variazione relativa e quindi una elevata bontà della previsione. Puoi inserire questo numero insieme alle tue scoperte anche in una tabella di riferimento per rendere i risultati più comprensibili.
In sintesi, hai analizzato previsioni e valori effettivi in Excel attraverso vari passaggi. Il calcolo degli errori, l'elevamento al quadrato, la formazione delle medie e infine il calcolo del coefficiente di variazione sono procedure fondamentali per valutare la qualità delle analisi delle serie temporali.
Riassunto
In questa guida hai esplorato come analizzare le serie temporali in Excel confrontando previsioni con valori effettivi. Hai imparato a calcolare gli errori, ad elevare al quadrato e a quantificare la bontà delle tue previsioni. Grazie al calcolo del coefficiente di variazione, ora hai la capacità di valutare meglio le future previsioni.
Domande frequenti
Come posso rappresentare i valori effettivi e le previsioni in Excel?Crea colonne separate per i valori effettivi e le previsioni e inserisci i valori corrispondenti in queste colonne.
Come si calcola l'RMSE?L'RMSE si calcola estraendo la radice quadrata della media degli errori quadrati.
Cosa significa un coefficiente di variazione elevato?Un coefficiente di variazione elevato indica una elevata variazione relativa, suggerendo una minore bontà della previsione.
Perché è importante elevare al quadrato gli errori?L'elevazione al quadrato degli errori garantisce che le deviazioni positive e negative non si neutralizzino reciprocamente quando si calcola la media.
