Анализ временных рядов является центральным элементом статистики, особенно в экономических контекстах. Чтобы развить фундаментальное понимание анализа ошибок и оценок качества в Excel, в этом руководстве тебе предстоит пройти через практический кейс. Это происходит на примере кейс-стади автомобильного поставщика. Ты узнаешь, как сравнивать прогнозы с фактическими данными и как можно количественно оценить качество своих прогнозов через анализ ошибок.
Основные выводы
- Ты узнаешь, как можно сопоставить прогнозы и фактические данные в Excel.
- Ты узнаешь, какие показатели ошибок используются для оценки качества прогноза.
- В конце ты сможешь рассчитать коэффициент вариации и среднеквадратическую ошибку (RMSE).
Пошаговое руководство
Начни с того, чтобы ввести значения 2019 года в качестве прогнозов и значения 2020 года в качестве фактических данных в Excel. Обрати внимание, чтобы правильно перенести числа, чтобы создать прочную основу для своих расчетов.
Для выполнения анализа тебе понадобятся исходные данные обоих лет. Ты должен убедиться в достоверности цифр 2020 года, а затем интегрировать прогнозы для 2019 года. Эти значения послужат основой для твоих расчетов.
Теперь скопируй исходные данные цифр 2020 года в рабочую область и вставь все. Чтобы сохранить структуру расчетов ясной, рекомендуется создать отдельные столбцы для прогнозов и фактических данных.
В следующем шаге тебе нужно вычесть прогнозы из фактических данных для расчета ошибок. Для этого используй формулу «Ошибка = Фактическое значение - Прогноз». Примени этот расчет ко всем твоим данным, чтобы количественно оценить все ошибки.
После того, как ты рассчитал ошибки, следующим шагом будет возведение этих ошибок в квадрат. Это означает, что ты умножаешь каждую ошибку на саму себя, что дает тебе квадратированные ошибки.
Теперь рассчитай среднее значение квадратированных ошибок. Для этого используй функцию «Среднеарифметическое» в Excel и раздели сумму квадратированных ошибок на количество наблюдений. Получишь среднюю квадратическую ошибку.
После вычисления среднего квадрата ошибок возьми квадратный корень из этого среднего значения. Это приведет к значению среднеквадратической ошибки (RMSE). Это значение отлично подходит для оценки качества ваших прогнозов.
Сейчас тебе также понадобится рассчитать среднее значение фактических данных. Для этого снова используй функцию «Среднеарифметическое» и выбери соответствующие фактические значения. Это среднее значение важно для последующей интерпретации коэффициента вариации.
В следующем шаге рассчитай коэффициент вариации (VK). VK вычисляется путем деления RMSE на среднее значение фактических данных. Это дает вам процентное представление ошибок по сравнению с фактическими значениями, что оценивает качество ваших прогнозов.
Интерпретация коэффициента вариации имеет решающее значение. Значение VK 0,08 указывает на низкую относительную вариацию и, следовательно, высокое качество прогноза. Ты можешь ввести это число и свои выводы в таблицу справочных данных, чтобы сделать результаты более понятными.
В заключение, ты проанализировал прогнозы и фактические данные в Excel через несколько шагов. Расчет ошибок, возведение в квадрат, вычисление средних значений и, наконец, определение коэффициента вариации - это основные методы оценки качества анализа временных рядов.
Вывод
В этом руководстве ты исследовал, как анализировать временные ряды в Excel, сравнивая прогнозы с фактическими значениями. Ты научился рассчитывать ошибки, возводить их в квадрат и количественно оценивать качество своих прогнозов. Благодаря вычислению коэффициента вариации теперь у тебя есть возможность лучше оценивать будущие прогнозы.
Часто задаваемые вопросы
Как мне отобразить фактические данные и прогнозы в Excel?Создав отдельные столбцы для фактических данных и прогнозов и ввести соответствующие значения в эти столбцы.
Как вычислить RMSE?RMSE вычисляется путем извлечения квадратного корня из среднего значения квадратированных ошибок.
Что означает высокий коэффициент вариации?Высокий коэффициент вариации указывает на высокую относительную вариацию, что говорит о более низком качестве прогноза.
Почему важно возводить ошибки в квадрат?Возводя ошибки в квадрат, ты обеспечиваешь, что положительные и отрицательные отклонения не взаимно компенсируются при расчете среднего значения.
