Excel中的预测:线性和指数平滑预测模型
本教程演示了如何使用内置的预测表功能和自定义公式在Excel中进行时间序列预测。 Excel提供了几种预测方法,本指南涵盖了两种关键方法:指数平滑和线性回归。
- 指数平滑
- 使用预测表
- 手动指数平滑公式
- 线性回归预测
- 线性预测公式
- 创建线性回归图表
了解Excel的预测
预测使用历史数据来预测未来的趋势。这对于预算,销售预测和现金流量分析等任务很有价值。请记住,预测提供了概率,而不是确定性;在做出决策之前,请务必批判性审查结果。 Excel提供工具,包括内置功能,功能和图表功能。
Excel中的指数平滑
Excel的指数平滑利用了指数三重平滑算法(ETS)算法的AAA版本(加法误差,加法趋势,添加季节性)。该方法通过识别季节性模式和置信区间来平滑数据,使其非常适合具有经常性模式的非线性数据(可在Excel 2016,2019和Office 365中使用)。
与预测表的自动指数预测
预测表(在Excel 2016中引入)简化了时间序列的预测。正确组织数据,并出色处理计算。
数据准备
准备两个相邻的列:
- 时间序列:定期观察日期或时间(每小时,每日,每月等)。一致的间隔至关重要。虽然该工具最多可以处理30%的丢失数据或重复日期,但建议将数据汇总为准确性。
- 数据值:要预测的相应数值。
示例:根据历史月度数据进行预测销售(注意:A列使用自定义格式显示月和年,但基础数据是日期值,而不是文本)。
创建预测
- 选择两个数据系列(选择一个单元格通常会自动选择整个系列)。
- 导航到数据选项卡>预测组,然后单击预测表。
- 在“创建预测工作表”窗口中,选择图表类型(行或列),并指定预测结束日期。单击创建。
Excel生成了一个带有原始和预测值表的新表格以及图表。
检查预测表中的公式,或参考有关计算的详细信息指数平滑公式的部分。
自定义预测
访问预测选项通过在“创建预测工作表”窗口中单击选项:
调整设置,例如:
- 预测开始:预测的开始日期(考虑在季节数据的最后一个历史点之前开始或将预测与已知值进行比较)。
- 置信区间:预测范围(默认为95%)。
- 季节性:季节性周期的长度(Excel自动检测,但可以手动输入)。
- 包括预测统计:显示统计信息(平滑常数,错误指标)。
- 时间轴范围和值范围:时间序列和值的数据范围。
- 使用以下方式填充缺少点:丢失数据点(插值或零)。
- 重复的聚合使用:处理具有相同时间戳(平均,中位数等)的多个值。
手动指数平滑公式
预测表使用FORECAST.ETS
and FORECAST.ETS.CONFINT
函数。
预测值( FORECAST.ETS
)
语法: FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
示例: =FORECAST.ETS(A31, $B$2:$B$30, $A$2:$A$30, 1, 1)
置信区间( FORECAST.ETS.CONFINT
)
语法: FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, confidence_level, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
示例: =FORECAST.ETS.CONFINT(A31, $B$2:$B$30, $A$2:$A$30, 0.95, 1, 1)
置信界是通过从预测值中添加和减去置信区间来计算的。
线性回归预测
线性回归适用于缺乏季节性的数据或用于检测数据的数据不足。 Excel提供FORECAST
(较旧版本)和FORECAST.LINEAR
(Excel 2016及更高版本)功能。两者都有相同的功能。
线性预测公式
示例(使用FORECAST.LINEAR
): =FORECAST.LINEAR(A14, $B$2:$B$13, $A$2:$A$13)
线性回归图
创建一个结合历史和预测数据以进行视觉表示的线图。请记住复制最后一个历史数据点以保持连续线。
该全面的指南使您有效利用Excel的预测能力有效。有关实际演示,请下载示例工作簿(原始文本中提供的链接)。
以上是Excel中的预测:线性和指数平滑预测模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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