स्थानांतरण - औसत - साजिश

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सीमा B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोहराव 2 से 8 अंतराल के लिए दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म करना मुश्किल है अंतराल छोटी, चलती औसत वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब है.मॉविंग औसत। यदि यह जानकारी ग्राफ़ पर रखी गई है, तो ऐसा दिखता है। यह दिखाता है कि मौसम के आधार पर आगंतुकों की संख्या में व्यापक विविधता है, वसंत और गर्मियों की तुलना में शरद ऋतु और सर्दियों में बहुत कम है। हालांकि, यदि हम आगंतुकों की संख्या में रुझान देखना चाहते हैं, तो हम 4-बिंदु की गणना कर सकते हैं औसत चलती है। हम 2005 के चार तिमाहियों में औसत संख्या में आगंतुकों की खोज करते हैं। फिर हम 2005 के अंतिम तीन तिमाहियों और 2006 की पहली तिमाही में दर्शकों की औसत संख्या पाते हैं। तब 2005 के अंतिम दो तिमाहियों और 2006 के पहले दो क्वार्टर। नोट करें कि पिछले औसत हम 2006 के अंतिम दो तिमाहियों और 2007 के पहले दो तिमाहियों के लिए मिल सकते हैं। हम एक ग्राफ पर चलती औसत की साजिश करते हैं, यह सुनिश्चित करने के साथ कि प्रत्येक औसत को केंद्र के मध्य में रखा गया है चार क्वार्टर में यह कवर होता है। हम कर सकते हैं अब देखते हैं कि विज़िटर में बहुत कम निम्न प्रवृत्ति है। मेरे पास ggplot2 पैकेज में समय श्रृंखला की एक साजिश है और मैंने मूविंग एवरेज का प्रदर्शन किया है और मैं समय की साजिश के लिए औसत चलती का परिणाम जोड़ना चाहूंगा। डाटा-सेट p31.ambtemp dt -1 14 2007-09-29 00 01 57 -1 12 2007-09-29 00 03 57 33 33 07-09-29 00 05 57 -1 44 2007-09-29 00 07 57 -1 54 2007-09-29 00 09 57 -129 2007-09-29 00 11 57. टाइम सीरीज़ प्रस्तुति के लिए लागू कोड। समय-सीमा प्रस्तुति का नमूना। औसत भूजल चलने का नमूना अपेक्षित परिणाम का नमूना है। चुनौती है उस समय सीरिज डेटा को डेटा-सेट से बाँटा गया जिसमें टाइमस्टैम्प और तापमान शामिल हैं लेकिन औसत डेटा ले जाने में केवल औसत कॉलम शामिल हैं, न कि टाइमस्टैम्प और ये दोनों फिटिंग असंगत हो सकते हैं।