Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es wie folgt aussehen soll. Was den Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und gewichtetem gleitendem Durchschnitt bedeutet, wird ein 5-GV-Durchschnitt, der auf den oben genannten Preisen basiert, berechnet Unter Verwendung der folgenden Formel: Basierend auf der obigen Gleichung war der Durchschnittspreis über den oben genannten Zeitraum 90,66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden. Hier kommen gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel. Gewichtete Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie in der fernen Vergangenheit relevanter sind als Datenpunkte. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Closing Preis von AAPLHow zu berechnen Batting Average Der beste Weg, um Batting Durchschnitt zu berechnen ist, um einen Hit jedes Mal, wenn youre bei Fledermaus zu bekommen. Ok, war nicht sehr lustig, aber wie können wir über dieses Thema sprechen, ohne ein wenig hochmütig zu sein. Immerhin träumen wir alle davon, ein .300 Hitter richtig zu sein. Aber ernsthaft, Ist etwas, dass jeder weiß, was es ist, aber nicht jeder weiß, wie zu berechnen. Bevor wir an die eigentliche Mathematik (Formel) dieses Problems gelangen, möchte ich gern vereinfachen, was für die Gespräche gesprochen hat, die wirklich nicht wissen, was ba ist. Es ist einfach ein Messinstrument, das Ihnen sagt, wie oft ein Hitter einen Basistreffer in einem prozentualen Stilformat erhält. Wenn ein Kerl trifft .342, was wäre ein sehr hoher Batting Durchschnitt, das heißt, er bekommt einen Basis-Hit 34,2 der Zeit. Wenn ein Teig schlägt .200, das heißt, er bekommt ein basehit 20 der Zeit. Bewegen Sie einfach den Dezimalpunkt auf die rechten zwei Punkte, um zu zeigen, welcher Prozentsatz der Hitter erfolgreich eine Basis klopft (Hit) aus all den Zeiten, die er bei Fledermaus bekommen hat. Es sollte auch darauf hingewiesen werden, dass, wenn ein Hitter ist, einen Spaziergang zu machen oder auf Bälle zu bauen (gleiche Sache, wird von einem Pitch (hbp) getroffen, trifft ein Opfer fliegen oder führt ein Opfer Bunt dies nicht in die Spieler Durchschnitt in Irgendeine Art, Form oder Form. Es sollte auch darauf hingewiesen werden, dass, wenn ein Hitter auf Basis über einen Feldfehler oder fielders Wahl kommt, wird es als ein Versagen gezählt, einen Basis-Hit zu bekommen und geht negativ gegen den Spieler Durchschnitt. BETT AUF BASEBALLSPIELE FÜR WIRKLICHES GELD AM WEBS MEHR VERTRAUEN ONLINE SPORTSBOOK: BOVADA Ok, jetzt was du schon gewartet hast. Die Formel zur Berechnung eines Hitlers Batting Durchschnitt: Die Berechnung: Addieren Sie Ihre Hits. Teilen Sie diese Zahl durch Ihre Summe bei Fledermäusen. Dies wird Ihnen mit Ihrem Batting Durchschnitt. Beispiel: Lasst uns sagen, ihr habt bei den Fledermäusen in der Saison. Von diesen 600 an Fledermäuse erreichten Sie die Basis erfolgreich durch einen Basistreffer 200 Mal. Wir würden die 200 nehmen und es um 600 teilen. Wir bekommen .33333333333 (geht für immer) Sie achten nur auf die ersten 3 Dezimalstellen (Tausendstel), die Ihnen einen Batting Durchschnitt von .333 gibt, was bedeutet, dass Sie einen Basistreffer bekommen 33,3 der Zeit, die auch ein sehr schöner Durchschnitt ist, wenn youre ein Major League Ball Spieler. Apropos davon, lassen Sie sich mit einer Vorstellung davon, was die guten, schlecht und hässlich sind relativ zu den großen Ligen. Ein Durchschnitt von .200 oder niedriger ist schrecklich. Dieser Durchschnitt oder weniger ist in der Regel für Krüge reserviert, die nicht für ihre Schläge oder Spieler bekannt sind, die nicht in die großen Ligen gehören. Ein Schläger, der schlägt .250 bis .275 ist ziemlich durchschnittlich. Schlagen .280 bis .300 wäre ein guter Hitter und .300 oder mehr gilt als außergewöhnlich. Denken Sie daran, diese sind relativ zu großen Liga-Standards. High School und College-Nummern können aus den Charts als das Niveau der Konkurrenz ist so schief, dass es uns alle Arten von ungeraden Zahlen gibt. Setzen Sie auf ein ebenes Spielfeld, Zahlen laufen konsequent, sobald Spieler es zur großen Show machen. Wenn Sie irgendwelche Baseball-bezogenen Fragen haben, fühlen Sie sich frei, uns eine Linie zu fallen, indem Sie auf den Kontakt uns unten klicken. Wurden immer eine langwierige Antwort für Sie. Free Picks MLB Pick of the Day - Wir analysieren alle Spiele auf jeder Tageskarte und posten die Wette, die wir haben, hat die beste Chance zu gewinnen. 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