Viktat glidande medelvärde prognoser excel

Skapa ett viktat rörligt medelvärde i 3 steg Översikt över rörlig genomsnitts Det rörliga genomsnittsvärdet är en statistisk teknik som används för att släpa ut kortsiktiga fluktuationer i en serie data för att lättare kunna identifiera långsiktiga trender eller cykler. Det rörliga genomsnittet kallas ibland som ett rullande medelvärde eller ett löpande medelvärde. Ett rörligt medelvärde är en serie siffror, som var och en representerar medelvärdet av ett intervall av specificerat antal tidigare perioder. Ju större intervall desto mer utjämning uppstår. Ju mindre intervallet desto mer är det glidande medlet som liknar den faktiska dataserien. Flytta medelvärden utföra följande tre funktioner: Utjämning av data, vilket innebär att dataens passform anpassas till en rad. Minskar effekten av tillfällig variation och slumpmässigt brus. Markera outliers över eller under trenden. Det rörliga genomsnittet är en av de mest använda statistiska teknikerna inom industrin för att identifiera datatrender. Exempelvis ser försäljningscheferna vanligtvis tre månaders glidande medelvärden av försäljningsdata. Artikeln kommer att jämföra två månaders, tre månaders och sex månaders enkla glidande medelvärden av samma försäljningsdata. Det rörliga genomsnittet används ganska ofta i teknisk analys av finansiella data som aktieavkastning och ekonomi för att lokalisera trender i makroekonomiska tidsserier såsom anställning. Det finns ett antal variationer av det rörliga genomsnittet. De vanligaste anställda är det enkla glidande medlet, det vägda glidande medlet och det exponentiella glidande medlet. Att utföra varje av dessa tekniker i Excel kommer att beskrivas i detalj i separata artiklar i den här bloggen. Här är en kort översikt över var och en av dessa tre tekniker. Enkelt rörligt medelvärde Varje punkt i ett enkelt rörligt medelvärde är medeltalet av ett angivet antal tidigare perioder. En länk till en annan artikel i den här bloggen, som ger en detaljerad förklaring av genomförandet av denna teknik i Excel, är enligt följande: Viktad Flytta Genomsnittlig Poäng i det vägda glidande genomsnittet representerar också ett genomsnitt av ett visst antal tidigare perioder. Det vägda glidande medlet applicerar olika viktning till vissa tidigare perioder, ganska ofta får de senaste perioderna större vikt. Denna bloggartikel kommer att ge en detaljerad förklaring av genomförandet av denna teknik i Excel. Exponentiella rörliga medelpunkter i exponentiell glidande medelvärde representerar också ett genomsnitt av ett specificerat antal tidigare perioder. Exponentiell utjämning gäller viktningsfaktorer till tidigare perioder som minskar exponentiellt och når aldrig noll. Som ett resultat tar exponentiell utjämning hänsyn till alla tidigare perioder i stället för ett angivet antal tidigare perioder som det vägda glidande genomsnittet gör. En länk till en annan artikel i den här bloggen, som ger en detaljerad förklaring till genomförandet av denna teknik i Excel, är följande: Nedan beskrivs 3-stegs processen för att skapa ett viktat glidande medelvärde av tidsseriedata i Excel: Steg 1 8211 Gradera originaldata i en tidsserieplot Linjediagrammet är det vanligaste Excel-diagrammet för att gradera tidsseriedata. Ett exempel på ett sådant Excel-diagram som används för att plotta 13 perioder av försäljningsdata visas på följande sätt: Steg 2 8211 Skapa det viktade rörliga genomsnittet med formler i Excel Excel tillhandahåller inte verktyget Flyttande medel inom menyn Data Analysis så formlerna måste vara konstrueras manuellt. I detta fall skapas ett 2-intervallviktat glidande medelvärde genom att ange en vikt av 2 till den senaste perioden och en vikt av 1 till perioden före den. Formeln i cell E5 kan kopieras ner till cell E17. Steg 3 8211 Lägg till den viktade rörliga genomsnittsserien i diagrammet. Dessa data ska nu läggas till i diagrammet som innehåller den ursprungliga tidslinjen för försäljningsdata. Uppgifterna kommer helt enkelt att läggas till som en ytterligare dataserie i diagrammet. För att göra det, högerklicka var som helst på diagrammet och en meny kommer dyka upp. Hit Välj data för att lägga till den nya serien av data. Den rörliga genomsnittsserien kommer att läggas till genom att fylla i dialogrutan Redigera serier enligt följande: Diagrammet som innehåller originaldataserien och den data8217s 2-intervallet vägd glidande medelvärde visas som följer. Observera att den glidande medellinjen är ganska slätare och råa data8217s avvikelser över och under trendlinjen är mycket tydligare. Den övergripande trenden är nu också mycket mer uppenbar. Ett 3-intervall glidande medelvärde kan skapas och placeras på diagrammet med nästan samma procedur som följer. Observera att den senaste perioden tilldelas vikten 3, perioden före den tilldelade och vikten 2 och perioden före den tilldelas en vikt av 1. Dessa data ska nu läggas till i diagrammet som innehåller originalet tidslinje för försäljningsdata tillsammans med 2-intervallserien. Uppgifterna kommer helt enkelt att läggas till som en ytterligare dataserie i diagrammet. För att göra det, högerklicka var som helst på diagrammet och en meny kommer dyka upp. Hit Välj data för att lägga till den nya serien av data. Den glidande genomsnittsserien kommer att läggas till genom att fylla i dialogrutan Redigera serier enligt följande: Som förväntat sker en lite mer utjämning med det 3-intervall viktade glidande medlet jämfört med det 2-intervall viktade glidande medlet. Som jämförelse beräknas ett 6-intervall vägat glidande medelvärde och läggas till i diagrammet på samma sätt som följer. Observera de gradvis minskande vikterna som tilldelas som perioder blir mer avlägsna tidigare. Denna data ska nu läggas till i diagrammet som innehåller den ursprungliga tidslinjen för försäljningsdata tillsammans med serie 2 och 3. Uppgifterna kommer helt enkelt att läggas till som en ytterligare dataserie i diagrammet. För att göra det, högerklicka var som helst på diagrammet och en meny kommer dyka upp. Hit Välj data för att lägga till den nya serien av data. Den glidande genomsnittsserien kommer att läggas till genom att fylla i dialogrutan Redigera serier enligt följande: Som förväntat är det 6-intervall viktade glidande medlet betydligt mjukare än de 2 eller 3-intervall viktade glidmedelvärdena. En mjukare graf passar bättre en rak linje. Analysera prognosnoggrannhet De två komponenterna i prognosnoggrannheten är följande: Prognos Bias 8211 Tendensen av en prognos att vara konsekvent högre eller lägre än de faktiska värdena för en tidsserie. Prognosförskjutning är summan av allt fel dividerat med antalet perioder enligt följande: En positiv bias indikerar en tendens att underskatta. En negativ bias indikerar en tendens att överskatta. Bias mäter inte noggrannhet eftersom positiva och negativa fel avbryter varandra. Prognosfel 8211 Skillnaden mellan de faktiska värdena för en tidsserie och de prognostiserade värdena för prognosen. De vanligaste åtgärderna för prognosfel är följande: MAD 8211 Mean Absolute Deviation MAD beräknar det genomsnittliga absoluta värdet av felet och beräknas med följande formel: Medelvärdet av felets absoluta värden eliminerar avbrytande effekten av positiva och negativa fel. Ju mindre MAD, desto bättre är modellen. MSE 8211 Mean Squared Error MSE är ett populärt mått på fel som eliminerar avbrytande effekten av positiva och negativa fel genom att summera kvadraterna för felet med följande formel: Stora felvillkor tenderar att överdriva MSE eftersom felvillkoren är alla kvadrerade. RMSE (Root Square Mean) minskar detta problem genom att ta kvadratroten av MSE. MAPE 8211 Mean Absolute Percent Error MAPE eliminerar också avbrytande effekten av positiva och negativa fel genom att summera de absoluta värdena för felvillkoren. MAPE beräknar summan av procentuella felvillkor med följande formel: Genom att summera procentfelter kan MAPE användas för att jämföra prognosmodeller som använder olika mått. Beräkning av Bias, MAD, MSE, RMSE och MAPE i Excel För vägda rörliga medelvärdena beräknas MAD, MSE, RMSE och MAPE i Excel för att utvärdera 2-intervallet, 3-intervallet och 6-intervallet vägd rörelse genomsnittlig prognos som erhållits i denna artikel och visas som följer: Det första steget är att beräkna E t. E t 2. E t, E t Y t-act. och sedan summera så här: Bias, MAD, MSE, MAPE och RMSE kan beräknas enligt följande: Samma beräkningar utförs nu för att beräkna Bias, MAD, MSE, MAPE och RMSE för det 3-intervall viktade glidande medlet. Bias, MAD, MSE, MAPE och RMSE kan beräknas enligt följande: Samma beräkningar görs nu för att beräkna Bias, MAD, MSE, MAPE och RMSE för det 6-intervall viktade glidande medlet. Bias, MAD, MSE, MAPE och RMSE kan beräknas enligt följande: Bias, MAD, MSE, MAPE och RMSE sammanfattas för 2-intervall, 3-intervall och 6-intervall viktat glidmedelvärde enligt följande. Det 2-intervall viktade glidande medlet är den modell som passar bäst i den aktuella data, vilket förväntas. 160 Excel Master Series Blog Directory Statistiska ämnen och artiklar i varje ämneHur att beräkna vägda rörliga medelvärden i Excel med hjälp av exponentiell utjämning Excel-dataanalys för dummies, 2: a utgåvan Exponentiell utjämning i Excel beräknar glidande medelvärdet. Exponentiell utjämning väger emellertid värdena som ingår i de genomsnittliga beräkningarna för glidande medel, så att de senaste värdena har större effekt på medelberäkningen och gamla värden har en mindre effekt. Denna viktning åstadkommes genom en utjämningskonstant. För att illustrera hur verktyget för exponential utjämning fungerar, antar att du8217re igen tittar på den genomsnittliga daglig temperaturinformationen. För att beräkna vägda glidmedel med hjälp av exponentiell utjämning, gör följande steg: För att beräkna ett exponentiellt jämnt glidande medelvärde, klicka först på kommandoknappen Data tab8217s dataanalys. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du alternativet Exponentiell utjämning från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Exponentiell utjämning. Identifiera data. För att identifiera de data som du vill beräkna ett exponentiellt jämn glidande medelvärde för, klickar du i textrutan Inmatningsområde. Identifiera sedan ingångsintervallet, antingen genom att skriva in en arbetsbladets intervalladress eller genom att välja arbetsbladets intervall. Om ditt inmatningsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter. Ge utjämningskonstanten. Ange utjämningskonstantvärdet i textrutan Dämpningsfaktor. Excel-hjälpfilen föreslår att du använder en utjämningskonstant på mellan 0,2 och 0,3. Förmodligen, om du använder det här verktyget, har du egna idéer om vad den korrekta utjämningskonstanten är. (Om you8217re clueless om utjämningskonstanten, kanske du shouldn8217t använda det här verktyget.) Berätta Excel var du ska placera exponentiellt jämnaste glidande genomsnittsdata. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera det arbetsbladsintervall som du vill placera den rörliga genomsnittsdata för. I exemplet på arbetsbladet placerar du exempelvis de glidande genomsnittsdataen i arbetsarkets intervall B2: B10. (Valfritt) Diagram Exponentially smoothed data. För att kartlägga exponentiellt jämna data, markera kryssrutan Diagramutmatning. (Valfritt) Anger att du vill beräkna standard felinformation. För att beräkna standardfel markerar du kryssrutan Standardfel. Excel placerar standardfelvärden bredvid de exponentiellt jämnaste glidande medelvärdena. När du är klar med att ange vilken glidande medelinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande medelvärde. Beräkning av glidande medelvärde i Excel I denna korta handledning lär du dig hur du snabbt beräknar ett enkelt glidande medelvärde i Excel, vilka funktioner som ska användas för att flytta genomsnittet för de senaste N dagarna, veckorna, månaderna eller åren, och hur man lägger till en glidande genomsnittlig trendlinje till ett Excel-diagram. I ett par senaste artiklar har vi tittat snett på beräkningen av genomsnittet i Excel. Om du har följt vår blogg vet du redan hur man beräknar ett normalt genomsnitt och vilka funktioner som ska användas för att hitta vägt genomsnitt. I dagens tutorial diskuterar vi två grundläggande tekniker för att beräkna glidande genomsnitt i Excel. Vad rör sig i genomsnitt Generellt sett kan glidande medelvärde (även kallat rullande medelvärde, löpande medelvärde eller rörligt medelvärde) definieras som en serie medeltal för olika delsatser av samma dataset. Det används ofta i statistik, säsongrensade ekonomiska och väderprognoser för att förstå underliggande trender. I aktiehandel är glidande medelvärde en indikator som visar medelvärdet av en säkerhet under en viss tidsperiod. I affärer är det en vanlig praxis att beräkna ett glidande medelvärde av försäljningen under de senaste tre månaderna för att bestämma den senaste trenden. Till exempel kan det glidande genomsnittet av tre månaders temperaturer beräknas genom att ta medeltemperaturen från januari till mars, sedan medeltemperaturen från februari till april, från mars till maj och så vidare. Det finns olika typer av rörliga medelvärden som enkla (även känd som aritmetiska), exponentiella, variabla, triangulära och viktade. I den här handledningen ser vi på det mest använda enkla glidande medlet. Beräkning av enkelt glidande medelvärde i Excel Totalt sett finns det två sätt att få ett enkelt glidande medelvärde i Excel - med hjälp av formler och trendlinjealternativ. Följande exempel visar båda teknikerna. Exempel 1. Beräkna glidande medelvärde för en viss tidsperiod Ett enkelt glidande medelvärde kan beräknas på nolltid med funktionen AVERAGE. Antag att du har en lista över genomsnittliga månatliga temperaturer i kolumn B, och du vill hitta ett glidande medelvärde i 3 månader (som visas på bilden ovan). Skriv en vanlig AVERAGE-formel för de första 3 värdena och mata in den i rad som motsvarar 3: e värdet från toppen (cell C4 i det här exemplet) och sedan kopiera formeln ner till andra celler i kolumnen: Du kan fixa kolumn med en absolut referens (som B2) om du vill, men var noga med att använda relativa radreferenser (utan tecknet) så att formeln justeras korrekt för andra celler. Kom ihåg att ett medelvärde beräknas genom att lägga upp värden och sedan dela summan med antalet värden som ska beräknas. Du kan verifiera resultatet med hjälp av SUM-formeln: Exempel 2. Få glidande medelvärde för de senaste N dagarna veckor månader år i en kolumn Anta att du har en lista med data, t. ex. försäljningsuppgifter eller aktiekurser, och du vill veta genomsnittet för de senaste 3 månaderna när som helst. För detta behöver du en formel som beräknar genomsnittsvärdet så snart du anger ett värde för nästa månad. Vilken Excel-funktion kan göra detta Den goda gamla AVERAGE i kombination med OFFSET och COUNT. AVERAGE (OFFSET (första cellen. COUNT (hela intervallet) - N, 0, N, 1)) Där N är numret för de sista dagarna veckor månader år att inkludera i medelvärdet. Inte säker på hur du använder den här glidande medelformeln i dina Excel-kalkylblad Följande exempel gör saker tydligare. Om man antar att värdena i genomsnitt är i kolumn B som börjar i rad 2, skulle formeln vara följande: Och nu kan vi försöka förstå vad denna Excel-glidande medelformeln faktiskt gör. COUNT-funktionen COUNT (B2: B100) räknar upp hur många värden som redan är angivna i kolumn B. Vi börjar räkna i B2 eftersom rad 1 är kolumnrubriken. OFFSET-funktionen tar cell B2 (det första argumentet) som utgångspunkt och förskjuter räkningen (värdet returneras av COUNT-funktionen) genom att flytta 3 rader upp (-3 i 2: e argumentet). Som resultat returnerar den summan av värden i ett intervall som består av 3 rader (3 i det 4: e argumentet) och 1 kolumn (1 i det sista argumentet), vilket är de senaste 3 månaderna som vi vill ha. Slutligen överförs den returnerade summan till AVERAGE-funktionen för att beräkna det glidande medlet. Tips. Om du arbetar med kontinuerligt uppdaterbara arbetsblad där nya rader sannolikt kommer att läggas till i framtiden, var noga med att ge ett tillräckligt antal rader till COUNT-funktionen för att tillgodose potentiella nya poster. Det är inte ett problem om du innehåller fler rader än vad som behövs så länge du har den första cellen till höger, kommer COUNT-funktionen att slänga alla tomma rader ändå. Som du säkert märkte innehåller tabellen i det här exemplet data i endast 12 månader, men ändå levereras intervallet B2: B100 till COUNT, bara för att vara på spara sidan :) Exempel 3. Hämta glidande medelvärde för de sista N-värdena i en rad Om du vill beräkna ett glidande medelvärde för de sista N dagarna, månaderna, år etc. i samma rad kan du justera offsetformeln på följande sätt: Anta att B2 är det första numret i raden och du vill ha att inkludera de sista 3 siffrorna i medelvärdet tar formeln följande form: Skapa ett Excel-glidande medeldiagram Om du redan har skapat ett diagram för dina data, lägger du till en glidande genomsnittlig trendlinje för det diagrammet i några sekunder. För detta ska vi använda Excel Trendline-funktionen och de detaljerade stegen följs nedan. I det här exemplet har Ive skapat en 2-D kolumnschema (Insert tab gt gt Charts group) för våra försäljningsdata: Och nu vill vi visualisera det glidande genomsnittet i 3 månader. I Excel 2010 och Excel 2007 går du till Layout gt Trendline gt More Trendline Options. Tips. Om du inte behöver ange detaljerna, t. ex. det glidande genomsnittliga intervallet eller namnen, kan du klicka på Design gt Add Chart Element gt Trendline gt Flytta genomsnittet för det omedelbara resultatet. Format Trendline-rutan öppnas på höger sida av ditt arbetsblad i Excel 2013, och motsvarande dialogruta kommer att dyka upp i Excel 2010 och 2007. För att förbättra din chatt kan du växla till fliken Fill amp Line eller Effects på rutan Format Trendline och spela med olika alternativ som linjetyp, färg, bredd etc. För kraftfull dataanalys kan du lägga till några glidande snittlinjer med olika tidsintervaller för att se hur trenden utvecklas. Följande skärmdump visar de 2 månaders (gröna) och 3 månaders (tegelröd) rörliga genomsnittliga trendlinjerna: Nåväl, det handlar om att beräkna glidande medelvärde i Excel. Proverna kalkylbladet med de rörliga medelformlerna och trendlinjen är tillgänglig för nedladdning - Flytta genomsnittligt kalkylblad. Jag tackar dig för att du läser och ser fram emot att träffa dig nästa vecka. Du kanske också är intresserad av: Ditt exempel 3 ovan (Flytta medelvärdet för de sista N-värdena i rad) fungerade perfekt för mig om hela raden innehåller siffror. Jag gör det här för min golfliga liga där vi använder ett 4 veckors rullande medelvärde. Ibland är golfare frånvarande så istället för ett poäng, kommer jag att lägga ABS (text) i cellen. Jag vill fortfarande att formeln ska leta efter de senaste 4 poängen och inte räkna ABS antingen i täljaren eller i nämnaren. Hur ändrar jag formeln för att uppnå detta Ja, jag märkte om cellerna var tomma, beräkningarna var felaktiga. I min situation spårar jag över 52 veckor. Även om de senaste 52 veckorna innehöll data var beräkningen felaktig om någon cell före 52 veckorna var blank. Jag försöker skapa en formel för att få det glidande genomsnittet för 3 år, uppskattar om du kan hjälpa till med pls. Datum Produktpris 1012016 A 1,00 1012016 B 5,00 1012016 C 10,00 1022016 A 1,50 1022016 B 6,00 1022016 C 11,00 1032016 A 2,00 1032016 B 15,00 1032016 C 20,00 1042016 A 4,00 1042016 B 20,00 1042016 C 40,00 1052016 A 0,50 1052016 B 3,00 1052016 C 5,00 1062016 A 1,00 1062016 B 5,00 1062016 C 10,00 1072016 A 0,50 1072016 B 4,00 1072016 C 20,00 Hej, jag är imponerad av den stora kunskapen och den korta och effektiva instruktionen du tillhandahåller. Jag har också en fråga som jag hoppas att du kan låna din talang med en lösning också. Jag har en kolumn A på 50 (veckovis) intervalldatum. Jag har en kolumn B bredvid den med planerad produktion i genomsnitt per vecka för att slutföra målet på 700 widgets (70050). I nästa kolumn summerar jag mina veckovisa inkrement hittills (100 till exempel) och beräknar min återstående antal prognos avg per återstående vecka (ex 700-10030). Jag vill kopiera varje vecka ett diagram som börjar med den aktuella veckan (inte diagrammets början x-axeldatum), med summan (100) så att min utgångspunkt är den aktuella veckan plus resten avgweek (20), och avsluta den linjära grafen vid slutet av vecka 30 och y-punkten på 700. Variablerna för att identifiera rätt celldatum i kolumn A och slutar vid mål 700 med en automatisk uppdatering från dagens datum, förvirrar mig. Kan du hjälpa dig med en formel (jag har försökt IF logik med idag och bara inte löser det.) Tack Vänligen hjälp med den korrekta formeln för att beräkna summan av timmar som har angetts under en rörlig 7-dagarsperiod. Till exempel. Jag behöver veta hur mycket övertid som arbetas av en individ under en rullande 7-dagarsperiod beräknad från årets början till slutet av året. Den totala antalet arbetade timmar måste uppdateras för de 7 rullande dagarna då jag går in i övertidstimmen dagligen. Tack. Finns det ett sätt att få summan av ett nummer de senaste 6 månaderna? Jag vill kunna beräkna summa för de senaste 6 månaderna varje dag. Så illa behöver det uppdateras varje dag. Jag har ett excel-ark med kolumner varje dag förra året och kommer så småningom att lägga till mer varje år. någon hjälp skulle uppskattas, eftersom jag är stumped Hej, jag har ett liknande behov. Jag måste skapa en rapport som visar nya klientbesök, totala kundbesök och annan information. Alla dessa fält uppdateras dagligen i ett kalkylblad, jag behöver dra uppgifterna för de föregående 3 månaderna uppdelade per månad, 3 veckor i veckor och sista 60 dagar. Finns det en VLOOKUP, eller formel, eller något jag kan göra som länkar till arket som uppdateras dagligen, så kommer min rapport att uppdateras dailyWeighted Moving Average I Exempel 1 av Simple Moving Average Forecast. vikterna som gavs till de föregående tre värdena var alla lika. Vi överväger nu fallet där dessa vikter kan vara olika. Denna typ av prognos kallas vägt glidande medelvärde. Här tilldelar vi vikter w 1. , w m. var w 1 w m 1, och definiera de prognostiserade värdena enligt följande Exempel 1. Redo exempel 1 av Simple Moving Average Forecast där vi antar att de senaste observationerna vägs mer än äldre observationer, med vikterna w 1, 6, w 2, 3 och w 3 .1 (som visas i intervall G4: G6 i figur 1 ). Figur 1 Vägt rörliga medelvärden Formlerna i Figur 1 är desamma som i Figur 1 i Simple Moving Average Forecast. förutom de prognostiserade y-värdena i kolumn C. Till exempel Formeln i cell C7 är nu SUMPRODUCT (B4: B6, G4: G6). Prognosen för nästa värde i tidsserierna är nu 81,3 (cell C19), med användning av formeln SUMPRODUCT (B16: B18, G4: G6). Real Statistics Data Analysis Tool. Excel tillhandahåller inte ett viktat medelvärde för dataanalysverktyg. Istället kan du använda dataanalysverktyget för det verkliga statistiska viktiga rörelserna. För att använda detta verktyg för exempel 1, tryck Ctr-m. välj alternativet Tidsserie från huvudmenyn och sedan alternativet Grundläggande prognosmetoder från dialogrutan som visas. Fyll i dialogrutan som visas som visas i Figur 5 i Simple Moving Average Forecast. men den här gången väljer du alternativet Viktigt rörande medelvärden och fyller in vikterområdet med G4: G6 (observera att ingen kolumnrubrik ingår i vikten). Ingen av parametervärdena används (i huvudsak av Lags blir antalet rader i vikten och årstider och prognoser kommer som standard till 1). Utgången kommer att se ut som utgången i Figur 2 i Simple Moving Average Forecast. förutom att vikterna kommer att användas vid beräkning av prognosvärdena. Exempel 2 Använd Solver för att beräkna vikterna som ger det lägsta medelkvadratfelet MSE. Med hjälp av formlerna i Figur 1 väljer du Data gt AnalysisSolver och fyller i dialogrutan som visas i Figur 2. Figur 2 Solver dialogrutan Observera att vi måste begränsa summan av vikterna som 1, vilket vi gör genom att klicka på Lägg till knapp. Detta ger dialogrutan Add Constraint, som vi fyller i som visas i Figur 3 och sedan på OK-knappen. Figur 3 Lägg till begränsningsdialogrutan Vi klickar sedan på Solve-knappen (på figur 2) som ändrar data i Figur 1 som visas i Figur 4. Figur 4 Solveroptimering Som det framgår av Figur 4, ändrar Solver vikterna till 0 . 223757 och .776243 för att minimera värdet av MSE. Som du kan se är det minimerade värdet 184 184 (cell E21 i figur 4) åtminstone mindre än MSE-värdet 191.366 i cell E21 i figur 2). För att låsa in i dessa vikter måste du klicka på OK-knappen i dialogrutan Solverresultat som visas i Figur 4.