Déplacement Moyenne Des Données Manquantes

Moyenne mobile Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Une moyenne mobile est utilisée pour lisser les irrégularités (pics et vallées) pour reconnaître facilement les tendances. 1. Tout d'abord, jetez un oeil à notre série chronologique. 2. Sous l'onglet Données, cliquez sur Analyse des données. Remarque: ne trouve pas le bouton Analyse des données Cliquez ici pour charger le complément Analysis ToolPak. 3. Sélectionnez Moyenne mobile et cliquez sur OK. 4. Cliquez dans la zone Plage d'entrée et sélectionnez la plage B2: M2. 5. Cliquez dans la zone Intervalle et tapez 6. 6. Cliquez dans la zone Plage de sortie et sélectionnez la cellule B3. 8. Tracez un graphique de ces valeurs. Explication: parce que nous définissons l'intervalle sur 6, la moyenne mobile est la moyenne des 5 points de données précédents et le point de données actuel. En conséquence, les crêtes et les vallées sont lissées. Le graphique montre une tendance à la hausse. Excel ne peut pas calculer la moyenne mobile pour les 5 premiers points de données car il n'y a pas assez de points de données antérieurs. 9. Répétez les étapes 2 à 8 pour l'intervalle 2 et l'intervalle 4. Conclusion: Plus l'intervalle est grand, plus les sommets et les vallées sont lissés. Plus l'intervalle est petit, plus les moyennes mobiles sont proches des points de données réels. Le tableau ci-dessous est extrait de Wikipedia. Il présente les relevés de l'indice des normes de pollution (PSI) de Singapour. J'essaie d'estimer les quatre points de données manquants (2-5am) le jour 20 juin. J'ai fait cela en commençant par tracer un graphique des lectures de 3 heures. Ensuite, j'essaie de dériver les lectures à une heure avec la formule: Ces données dérivées sont ensuite utilisées pour tracer un graphique des lectures 1 heure. En théorie, la courbe à 3 heures fonctionne comme une courbe de moyenne mobile qui est à la traîne de la courbe d'une heure. Il ne devrait pas y avoir trop de déviation. J'ai essayé quelques valeurs, mais je reçois des résultats étonnamment erratiques. La courbe ci-dessous est tracée en fonction des valeurs 200, 200, 140 et 200. Existe-t-il un moyen d'obtenir une estimation approximative des données manquantes demandées Jun 21 13 à 14: 28 Une méthode simple et générale pour remplir les données manquantes, si vous avez des données complètes , Est d'utiliser la régression linéaire. Supposons que vous ayez 1000 séries de 5 d'affilée avec aucune manquante. Mettre en place le vecteur 1000 x 1 y et 1000 x 4 matrice X: Régression vous donnera 4 numéros a b c d qui donnent une meilleure correspondance pour vos 1000 lignes de données mdash différentes données, différentes a b c d. Ensuite, vous utilisez ces a b c d pour estimer (prédire, interpoler) wt0 ​​manquant. (Pour les poids humains, je m'attendais à un b c d d'être tout autour 14.) (Il ya des millions de livres et de documents sur la régression, à tous les niveaux. Pour la connexion avec l'interpolation, cependant, je ne sais pas d'une bonne introduction personne)