Аналіз часових рядів є ключовим елементом статистики, особливо в економічних контекстах. Щоб розвинути глибоке розуміння помилок та оцінок якості в Excel, ви будете керуватися практичним прикладом у цьому посібнику. Це відбувається на прикладі кейсу постачальника для автомобільних компаній. Ви дізнаєтеся, як порівнювати прогнози з фактичними значеннями та як можна виміряти якість прогнозів шляхом аналізу помилок.
Основні висновки
- Ви дізнаєтеся, як можна порівнювати прогнози та фактичні значення в Excel.
- Ви дізнаєтеся, які показники помилок використовуються для оцінки якості прогнозу.
- У кінці ви зможете розрахувати коефіцієнт варіації та квадратичну середньоквадратичну похибку (RMSE).
Посібник крок за кроком
Почніть з того, щоб ввести значення за 2019 рік як прогнози та значення за 2020 рік як фактичні в Excel. Переконайтеся, що ви правильно переносите числа, щоб мати міцну основу для розрахунків.
Для проведення аналізу вам потрібні вихідні дані обох років. Вам слід підтвердити значення за 2020 рік та потім включити прогнози за 2019 рік. Ці значення служать основою для розрахунків.
Тепер скопіюйте вихідні дані за 2020 рік в робочу область та вставте повністю. Щоб зберігати розрахунки чітко структурованими, рекомендується створити окремі стовпці для прогнозів та фактичних значень.
На наступному етапі вам потрібно відняти прогнози від фактичних значень, щоб розрахувати помилки. Для цього використовуйте формулу "Помилка = Факт - Прогноз". Проведіть цей розрахунок по всіх точках даних, щоб кількісно оцінити всі помилки.
Після розрахунку помилок наступним кроком буде піднести їх до квадрата. Це означає, що ви помножуєте кожну помилку на себе, що дозволяє отримати квадратні помилки.
Тепер розрахуйте середнє значення квадратних помилок. Для цього використовуйте функцію "Середнє" в Excel та розділіть суму квадратних помилок на кількість спостережень. Це дасть вам середнє квадратичне значення помилки.
Після того, як було визначено середнє значення квадратних помилок, вам слід витягти квадратний корінь з цього середнього значення. Це призводить до значення Root Mean Square Error (RMSE). Це значення є важливим для оцінки якості вашого прогнозу.
Тепер ви також хочете розрахувати середнє значення фактичних значень. Для цього знову використовуйте функцію "Середнє" та виберіть відповідні фактичні значення. Цей середній показник важливий для подальшої інтерпретації коефіцієнта варіації.
На наступному етапі розраховуєте коефіцієнт варіації (VK). Коефіцієнт варіації розраховується, поділивши RMSE на середнє значення фактичних даних. Це дає вам відсоткове представлення помилок у порівнянні з фактичними значеннями, що оцінює якість ваших прогнозів.
Інтерпретація коефіцієнта варіації є ключовою. Коефіцієнт варіації 0,08 означає низьку відносну змінність і, отже, високу якість прогнозу. Ви можете ввести це значення разом з вашими висновками в таблицю посилань, щоб зробити результати більш зрозумілими.
Підсумовуючи, ви проаналізували прогнози та фактичні значення в Excel через кілька кроків. Розрахунок помилок, їх піднесення до квадрата, обчислення середніх значень та, нарешті, визначення коефіцієнта варіації є основними методиками оцінки якості аналізу часових рядів.
Підсумок
У цьому посібнику ви досліджували, як аналізувати часові ряди в Excel, порівнюючи прогнози з фактичними значеннями. Ви вивчили, як рахувати помилки, піднімати їх до квадрата та можливість кількісно визначати якість ваших прогнозів. Через визначення коефіцієнта варіації ви тепер здатні краще оцінювати майбутні прогнози.
Часто задані питання
Як я можу відобразити фактичні значення та прогнози в Excel?Створіть окремі стовпці для фактичних значень та прогнозів та введіть відповідні значення в ці стовпці.
Як розрахувати RMSE?RMSE розраховується шляхом видобування кореня з середнього значення квадратних помилок.
Що означає великий коефіцієнт варіації?Великий коефіцієнт варіації свідчить про велику відносну змінність, що вказує на меншу якість прогнозу.
Чому важливо підносити помилки до квадрата?Піднесення помилок до квадрата дозволяє забезпечити те, що позитивні та негативні відхилення не анулюють одне одного при обчисленні середнього значення.
