Analiza seriilor temporale în Excel pentru estimarea calității și analiza erorilor

Analiza seriei temporale reprezintă un element central al statisticii, în special în contexte economice. Pentru a dezvolta o înțelegere solidă a analizei erorilor și a estimărilor de calitate în Excel, vei fi ghidat prin intermediul unei studii de caz practice în această instrucțiune. Acest lucru se va întâmpla folosind exemplul unei studii de caz a unui furnizor auto. Vei învăța cum să compari prognozele cu valorile reale și cum să cuantifici calitatea prognozelor tale prin analiza erorilor.

Concluzii principale

• Vei învăța cum să compari prognozele și valorile reale în Excel.
• Vei descoperi ce indicatori de eroare sunt folosiți pentru evaluarea calității prognozelor.
• La final, vei putea calcula coeficientul de variație și eroarea medie pătratică (RMSE).

Ghid pas cu pas

Începe prin a introduce valorile din 2019 ca prognoze și valorile din 2020 ca valori reale în Excel. Asigură-te că transmiți corect cifrele pentru a crea o bază solidă pentru calculele tale.

Pentru a efectua analiza, ai nevoie de datele brute ale ambelor ani. Trebuie să confirmi valorile din 2020 și apoi să integrezi prognozele pentru 2019. Aceste valori servesc drept bază pentru calculele tale.

Acum copiază datele brute ale valorilor din 2020 într-un spațiu de lucru și lipește-le integral. Pentru a menține calculele clar structurate, este recomandat să creezi coloane separate pentru prognoze și valori reale.

În următorul pas, trebuie să scadă prognozele de la valorile reale pentru a calcula erorile. Pentru aceasta vei folosi formula „Eroare = Valoare reală - Prognoză”. Aplică această calculație pe toate punctele tale de date pentru a cuantifica toate erorile.

După ce ai calculat erorile, următorul pas este să pui la pătrat aceste erori. Acest lucru înseamnă că vei multiplica fiecare eroare cu ea însăși, ceea ce îți va oferi erorile pătratice.

Calculează acum media erorilor pătratice. Pentru aceasta folosește funcția „Medie” în Excel și împarte suma erorilor pătratice la numărul de observații. Acest lucru îți va oferi eroarea pătratică medie.

După ce ai determinat media erorilor pătratice, extrage rădăcina pătrată din această medie. Acest lucru va duce la eroarea medie pătratică (RMSE). Această valoare este crucială pentru evaluarea calității prognozelor tale.

Acum vrei să calculezi și media valorilor reale. Folosește din nou funcția „Medie” și selectează valorile reale corespunzătoare. Acestă medie este importantă pentru interpretarea ulterioară a coeficientului de variație.

În următorul pas, calculezi coeficientul de variație (CV). CV-ul se calculează împărțind RMSE-ul la media valorilor reale. Acest lucru îți oferă o reprezentare procentuală a erorilor în raport cu valorile reale, evaluând calitatea prognozelor tale.

Interpretarea coeficientului de variație este esențială. Un CV de 0,08 indică o variație relativ mică și, implicit, o calitate înaltă a prognozelor. Poți introduce acest număr și concluziile tale într-o tabelă de referință pentru a face rezultatele mai ușor de înțeles.

În concluzie, ai analizat prognozele și valorile reale în Excel prin mai multe pași. Calcularea erorilor, pătrățirea acestora, formarea medielor și, în final, determinarea coeficientului de variație sunt proceduri fundamentale pentru evaluarea calității analizelor pe serii temporale.

Rezumat

În această instrucțiune ai explorat cum să analizezi serii temporale în Excel, comparând prognozele cu valorile reale. Ai învățat să calculezi erorile, să le pătrățești și să poți cuantifica calitatea prognozelor tale. Prin determinarea coeficientului de variație, acum ai capacitatea să evaluezi mai bine prognozele viitoare.