시계열 분석은 특히 경제적 맥락에서 통계의 핵심 요소입니다. 이 자습서에서는 Excel의 오류 분석 및 품질 추정에 대한 올바른 이해를 돕기 위해 실제 사용 사례를 통해 안내합니다. 자동차 공급업체의 사례 연구를 예로 들어 설명합니다. 예측을 실제 값과 비교하고 오차 분석을 통해 예측의 품질을 정량화하는 방법을 배웁니다.
주요 결과
- Excel에서 예측값과 실제 값을 비교하는 방법을 배웁니다.
- 예측의 품질을 평가하는 데 어떤 오류 지표가 사용되는지 알아보세요.
- 마지막에는 변동 계수와 평균 제곱 오차(RMSE)를 계산할 수 있습니다.
단계별 지침
먼저 Excel에서 2019년 값을 예측값으로 입력하고 2020년 값을 실제 값으로 입력합니다. 계산의 확실한 근거를 만들기 위해 수치를 올바르게 전송했는지 확인하세요.
분석을 수행하려면 두 해의 원시 데이터가 필요합니다. 2020년 수치를 확보한 다음 2019년의 예측치를 통합해야 합니다. 이 값이 계산의 기초가 됩니다.
이제 2020년 수치의 원시 데이터를 작업 영역에 복사하여 전체 내용을 붙여넣습니다. 계산을 명확하게 구조화하려면 예측 값과 실제 값에 대해 별도의 열을 만드는 것이 좋습니다.
다음 단계에서는 실제 값에서 예측값을 빼서 오차를 계산해야 합니다. 이렇게 하려면 "오류 = 실제 값 - 예측" 공식을 사용합니다. 이 계산을 모든 데이터 요소에 드래그하여 모든 오류를 정량화합니다.
오차를 계산했으면 다음 단계는 이러한 오차를 제곱하는 것입니다. 즉, 각 오차 자체에 곱하여 오차의 제곱을 구합니다.
이제 제곱된 오차의 평균값을 계산합니다. 이렇게 하려면 Excel의 "평균" 함수를 사용하여 제곱 오차의 합을 관찰 횟수로 나눕니다. 이렇게 하면 평균 제곱 오차가 나옵니다.
제곱 오차의 평균값이 결정되면 이 평균값의 제곱근을 구합니다. 이렇게 하면 평균 제곱 오차(RMSE)가 나옵니다. 이 값은 예측의 품질을 평가하는 데 매우 중요합니다.
이제 실제 값의 평균값도 계산하려고 합니다. 이렇게 하려면 '평균' 기능을 다시 사용하고 해당 실제 값을 선택합니다. 이 평균은 이후 변동 계수를 해석하는 데 중요합니다.
다음 단계에서는 변동 계수(CV)를 계산합니다. CV는 RMSE를 실제 값의 평균값으로 나누어 계산합니다. 이를 통해 실제 값과 비교한 오류를 백분율로 표시하여 예측의 품질을 평가할 수 있습니다.
변동 계수의 해석은 필수적입니다. 변동 계수가 0.08이면 상대적인 변동이 적고 따라서 예측 품질이 높다는 뜻입니다. 이 수치와 결과를 참조 표에 입력하면 결과를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
요약하면, 여러 단계에 걸쳐 예측값과 실제 값을 Excel에서 분석했습니다. 오차 계산, 제곱, 평균 및 최종적으로 변동 계수를 결정하는 것은 시계열 분석의 품질을 평가하기 위한 기본 절차입니다.
요약
이 가이드에서는 예측값과 실제 값을 비교하여 Excel에서 시계열을 분석하는 방법을 살펴보았습니다. 오차를 계산하고, 제곱하고, 예측의 품질을 정량화하는 방법을 배웠습니다. 이제 변동 계수를 결정함으로써 미래 예측을 더 잘 평가할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.
자주 묻는 질문
Excel에서 실제 값과 예측을 시각화하려면 어떻게 해야 하나요? 실제 값과 예측을 위한 별도의 열을 만들고 해당 열에 해당 값을 입력하면 됩니다.
RMSE는 어떻게 계산하나요? RMSE는 오차 제곱 평균의 제곱근을 구하여 계산합니다.
변동 계수가 높다는 것은 무엇을 의미하나요?변동 계수가 높다는 것은 상대적인 변동이 크다는 것을 의미하며, 이는 예측 품질이 낮다는 것을 나타냅니다.
오차를 제곱하는 것이 왜 중요한가요?오차를 제곱하면 평균값을 계산할 때 양수 편차와 음수 편차가 서로 중화되지 않도록 합니다.
