Excel'de zaman serisi analizi yaparak kalite değerlendirmesi ve hata analizi

Zaman serisi analizi , özellikle ekonomik bağlamlarda istatistikte merkezi bir unsurdur. Excel'de hata analizleri ve kalite tahminleri için sağlam bir anlayış geliştirebilmek için bu kılavuzda gerçek bir uygulama örneği ile adım adım ilerleyeceksin. Bu, bir otomobil tedarikçisinin bir vaka çalışması örneği üzerinden gerçekleştirilecektir. Tahminlerin gerçek değerlerle karşılaştırılması ve hataların analiz edilerek tahmin kalitesinin nicelendirilmesi konusunda bilgi sahibi olacaksın.

En Önemli Bulgular

• Excel'de tahminleri ve gerçek değerleri nasıl karşılaştıracağını öğreneceksin.
• Tahmin kalitesini değerlendirmek için hangi hata ölçütlerinin kullanıldığını öğreneceksin.
• Sonunda varyasyon katsayısını ve Kök Ortalama Hata Kare (RMSE) değerini hesaplayabileceksin.

Adım Adım Kılavuz

Excel'de 2019 değerlerini tahminler olarak ve 2020 değerlerini gerçek değerler olarak girmekle başla. Hesaplamaların için sağlam bir zemin oluşturmak için sayıları doğru şekilde aktardığından emin ol.

Analiz için her iki yılın ham verilerine ihtiyacın var. 2020 değerlerini doğrulamalısın ve ardından 2019 tahminlerini eklemelisin. Bu değerler, hesaplamaların için temel oluşturacaktır.

2020 verilerinin ham verilerini bir çalışma alanına kopyala ve tamamını yapıştır. Hesaplamalarını net tutmak için tahminler ve gerçek değerler için ayrı sütunlar oluşturmanız önerilir.

Sonraki adımda, hataları hesaplamak için tahminlerden gerçek değerleri çıkarmalısın. Bunu yapmak için "Hata = Gerçek Değer - Tahmin" formülünü kullan. Tüm veri noktalarında bu hesaplamayı uygulayarak tüm hataları nicelendirebilirsin.

Hataları hesapladıktan sonra bir sonraki adım, bu hataları karesini almak olacaktır. Bu, her hatayı kendi üzerinde çarparak karesel hataları elde etmenizi sağlar.

Karesel hataların ortalamasını hesaplayın. Bunun için Excel'de "Ortalama" fonksiyonunu kullanın ve karesel hataların toplamını gözlem sayısına bölersiniz. Bu size ortalama karesel hata verir.

Karesel hataların ortalama değeri belirlendikten sonra, bu değerin karekökünü almalısınız. Bu, Kök Ortalama Hata Kare (RMSE) değerine yol açar. Bu değer, tahmin kalitenizin değerlendirilmesi için hayati öneme sahiptir.

Şimdi gerçek değerlerin ortalamasını da hesaplamak istiyorsunuz. Bunun için tekrar "Ortalama" işlevini kullanın ve ilgili gerçek değerleri seçin. Bu ortalama, varyasyon katsayısının daha sonraki yorumu için önemlidir.

Sonraki adımda, varyasyon katsayısını (VK) hesaplamanız gerekmektedir. VK, RMSE'yi gerçek değerlerin ortalamasıyla bölerek hesaplanır. Bu, hataların gerçek değerlere göre yüzdelik olarak ifadesini sağlar ve tahminlerinizin kalitesini değerlendirir.

Varyasyon katsayısının yorumlanması önemlidir. 0,08 bir VK değeri, düşük bir göreceli dalgalanma anlamına gelir ve dolayısıyla yüksek bir tahmin kalitesine işaret eder. Bu sayıyı ve anlayışlarınızı daha iyi anlaşılabilir hale getirmek için bir referans tablosuna da girebilirsiniz.

Sonuç olarak, Excel'de tahminleri ve gerçek değerleri birkaç adımda analiz ettiniz. Hataların hesaplanması, karesinin alınması, ortalama değerlerin oluşturulması ve son olarak varyasyon katsayısının belirlenmesi, zaman serisi analizlerinin niteliğini değerlendirmek için temel yöntemlerdir.

Özet

Bu kılavuzda, Excel'de zaman serilerini analiz etme sürecine odaklandınız ve tahminleri gerçek değerlerle karşılaştırdınız. Hataları hesapladınız, bunları kareye alarak ve tahminlerinizin niteliğini kvantitatif olarak ölçebilir hale geldiniz. Varyasyon katsayısını belirleyerek, gelecekteki tahminleri daha iyi değerlendirebilme yeteneği kazandınız.