สอง งวด เฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยที่น้อยลง - MA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA ให้พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน: สัปดาห์ที่ 1 (5 วัน) 20, 22, 24, 25, 23 สัปดาห์ที่ 2 (5 วัน) 26, 28, 26, 29, 27 สัปดาห์ที่ 3 (5 วัน) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันจะเฉลี่ยจากราคาปิด สำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรก จุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมายิ่งระยะเวลาที่ยาวนานสำหรับ MA มากเท่าไร ดังนั้นแมสซาชูเซตส์ระยะ 200 วันจะมีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมา ความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาว นักลงทุนและผู้ค้าที่มีการซื้อขาย MA ระยะเวลา 200 วันโดยมียอดขายต่ำกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้น ในขณะที่ค่าดัชนีลดลงแสดงให้เห็นว่าอยู่ในขาลง ในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันโดยการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือ MA ระยะยาว โมเมนตัมด้านล่างได้รับการยืนยันโดยมีการครอสโอเวอร์แบบลบซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุไปต่ำกว่า MA. MO เฉลี่ยการคาดการณ์ระยะยาว ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและคุณจะได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่ใส่ใจก็คือ คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นการศึกษามากขึ้นคุณจะได้รับคะแนนที่สูงขึ้นทั้งสองค่าประมาณนี้เป็นค่าเฉลี่ยการคาดการณ์โดยเฉลี่ย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของ Historical array HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้ค่าเฉลี่ย: อะไรคืออะไรและคำนวณอย่างไรดูวิดีโอหรืออ่านบทความด้านล่าง: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือเทคนิค เพื่อให้ได้แนวคิดโดยรวมเกี่ยวกับแนวโน้มในชุดข้อมูลนั่นคือค่าเฉลี่ยของเซตย่อยของตัวเลขใด ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการคาดการณ์แนวโน้มในระยะยาว คุณสามารถคำนวณได้ตลอดช่วงเวลา ตัวอย่างเช่นหากคุณมีข้อมูลการขายเป็นระยะเวลายี่สิบปีคุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ปีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่ปีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ปีเป็นต้น นักวิเคราะห์ตลาดสต็อกมักจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 หรือ 200 วันเพื่อช่วยให้พวกเขามองเห็นแนวโน้มของตลาดหุ้นและคาดหวังว่าตลาดหุ้นจะอยู่ที่ใด ค่าเฉลี่ยแสดงถึงค่า 8220middling8221 ของชุดตัวเลข ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตรงเหมือนกัน แต่ค่าเฉลี่ยคำนวณหลายครั้งสำหรับหลายชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองปีสำหรับชุดข้อมูลตั้งแต่ปี 2000, 2001, 2002 และ 2003 คุณจะหาค่าเฉลี่ยสำหรับส่วนย่อย 20002001, 20012002 และ 20022003 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกวางแผนและแสดงผลได้ดีที่สุด การคำนวณตัวอย่างเฉลี่ยปีที่ 5 ปีตัวอย่างการคำนวณ: คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ปีจากชุดข้อมูลต่อไปนี้: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M ยอดขายเฉลี่ยสำหรับเซ็ตย่อยที่สองห้าปี (2004 8211 2008) (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M ยอดขายเฉลี่ยสำหรับเซตย่อยที่สามห้าปี (2005 8211 2009) ศูนย์ประมาณปีพ. ศ. 2550 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M คำนวณต่อค่าเฉลี่ยในแต่ละปีที่ห้าจนกว่าจะถึงจุดสิ้นสุดของชุด (2009-2013) ซึ่งจะช่วยให้คุณมีคะแนนสะสม (ค่าเฉลี่ย) ที่คุณสามารถใช้เพื่อคำนวณกราฟค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตาราง Excel ต่อไปนี้แสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้สำหรับ 2003-2012 พร้อมกับพล็อตข้อมูลที่กระจาย: ดูวิดีโอหรืออ่านขั้นตอนด้านล่าง: Excel มี Add-in ที่มีประสิทธิภาพ Toolpak การวิเคราะห์ข้อมูล (วิธีโหลดข้อมูล Toolpak การวิเคราะห์) ที่ช่วยให้คุณมีตัวเลือกพิเศษมากมายรวมทั้งฟังก์ชันการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ฟังก์ชันนี้ไม่เพียง แต่คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับคุณเท่านั้น แต่ยังทำกราฟข้อมูลเดิมในเวลาเดียวกัน ประหยัดคุณมากกดแป้นพิมพ์ Excel 2013: ขั้นตอนที่ 1: คลิกแท็บ 8220Data8221 แล้วคลิก 8220Data Analysis.8221 ขั้นตอนที่ 2: คลิก 8220Moving average8221 แล้วคลิก 8220OK.8221 ขั้นที่ 3: คลิกกล่อง 8220Input Range8221 จากนั้นเลือกข้อมูลของคุณ หากคุณรวมส่วนหัวของคอลัมน์ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เลือกช่องทำเครื่องหมายในช่องแถวแรก ขั้นตอนที่ 4: พิมพ์ช่วงเวลาลงในช่อง ช่วงเวลาคือจำนวนจุดที่คุณต้องการให้ Excel ใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่น 822058221 จะใช้จุดข้อมูล 5 ก่อนหน้านี้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับแต่ละจุดที่ตามมา ช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกันยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณก็ใกล้เคียงกับชุดข้อมูลเดิมเท่านั้น ขั้นที่ 5: คลิกในกล่อง 8220Output Range8221 และเลือกพื้นที่บนแผ่นงานที่คุณต้องการให้ผลลัพธ์ปรากฏ หรือคลิกปุ่มวิทยุ 8220 ใหม่ worksheet8221 (ถ้าคุณลืมทำเช่นนี้คุณสามารถกลับไปเพิ่มหรือเลือกแผนภูมิจาก 8220Insert8221 tab.8221 ขั้นตอนที่ 7: กด 8220OK หากต้องการดูตาราง 8220Chart Output8221 .8221 Excel จะส่งคืนผลลัพธ์ในพื้นที่ที่คุณระบุไว้ในขั้นตอนที่ 6 ดูวิดีโอหรืออ่านขั้นตอนด้านล่างตัวอย่างปัญหา: คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามปีใน Excel สำหรับข้อมูลการขายต่อไปนี้: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M) 1: พิมพ์ข้อมูลของคุณลงในคอลัมน์สองคอลัมน์ใน Excel คอลัมน์แรกควรมีปีและคอลัมน์ที่สองข้อมูลเชิงปริมาณ (ในตัวอย่างนี้ปัญหายอดขาย) ตรวจสอบว่าไม่มีแถวที่ว่างเปล่าในข้อมูลเซลล์ของคุณขั้นที่ 2 : คำนวณค่าเฉลี่ยสามปีแรกสำหรับข้อมูล (2003-2005) สำหรับปัญหาตัวอย่างนี้ให้พิมพ์ 8220 (B2B3B4) 38221 ลงในเซลล์ D3 การคำนวณค่าเฉลี่ยแรกขั้นตอนที่ 3: ลากสี่เหลี่ยมที่มุมล่างขวา d เป็นเจ้าของเพื่อย้ายสูตรไปยังเซลล์ทั้งหมดในคอลัมน์ ซึ่งคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับปีต่อ ๆ ไป (เช่น 2004-2006, 2005-2007) ลากสูตร ตรวจสอบช่อง YouTube ของเราเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความช่วยเหลือและเคล็ดลับเกี่ยวกับสถิติการย้ายเฉลี่ย: สิ่งที่ต้องการและวิธีการคำนวณได้รับการแก้ไขครั้งล่าสุด: 8 มกราคม 2556 โดย Andale 22 ความเห็นเกี่ยวกับ ldquo ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: คืออะไรและคำนวณหาได้อย่างไร rdquo นี่คือ สมบูรณ์แบบและง่ายที่จะดูดซึม ขอบคุณสำหรับการทำงานนี้มีความชัดเจนและให้ข้อมูล คำถาม: คุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 ปีได้อย่างไรปีที่ศูนย์เฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 ปีจะเป็นศูนย์รวมในปลายปีที่สอง (เช่น 31 ธ. ค. ) ฉันสามารถใช้รายได้เฉลี่ยที่คาดการณ์รายได้ในอนาคตได้อย่างชัดเจนและเรียบง่าย ขอบคุณมากวิธีการสร้างวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดแนะนำฉัน คุณหมายถึงวิธีการเก็บสินค้าคงคลังโดยเฉลี่ยเฉลี่ยอยู่ที่ไหนฉันจะให้คะแนนการคาดการณ์ครั้งแรกของฉันเป็นระยะเวลา 2 SMA ฉันควรวางไว้ในบรรทัดที่สองหรือสามฉันจะใส่ไว้ในบรรทัดที่สอง ตัวอย่างเช่นถ้าเป็นเช่นนี้จะเป็นประโยชน์ตัวอย่างที่ดีมากตัวอย่างสิ่งที่เกิดขึ้นถ้ายอดรวมของทั้งหมดไม่ถึงแม้จะเห็นความเห็นของฉันในช่วง 4 ปีที่จะย้ายไปอยู่กลางดึกเมื่อปลายปี ทุกคนรู้เกี่ยวกับความหมายตรงกลางโปรดแจ้งให้ฉันทราบหากใครรู้ ที่นี่ it8217s ระบุว่าเราต้องพิจารณา 5 ปีสำหรับการเฉลี่ยซึ่งอยู่ในศูนย์แล้วสิ่งที่เกี่ยวกับปีที่เหลือถ้าเราต้องการได้รับค่าเฉลี่ยของ 20118230as เรา don8217t มีค่าเพิ่มเติมหลังจากปี 2012 แล้วว่าเราจะคำนวณเป็นคุณ don8217t มีข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ ก็จะเป็นไปไม่ได้ที่จะคำนวณ MA 5 ปีสำหรับ 2011 คุณอาจได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองปีแม้ว่า สวัสดีขอขอบคุณสำหรับวิดีโอ อย่างไรก็ตามสิ่งหนึ่งที่ไม่ชัดเจน วิธีการคาดการณ์ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าวิดีโอแสดงการคาดการณ์สำหรับเดือนที่มีข้อมูลอยู่แล้ว สวัสดีดิบ I8217m กำลังทำงานเพื่อขยายบทความเพื่อรวมการคาดการณ์ กระบวนการนี้ซับซ้อนกว่าการใช้ข้อมูลในอดีตเล็กน้อย ลองดูบทความของมหาวิทยาลัยดุ๊กที่อธิบายถึงความลึกนี้ ขอแสดงความนับถือ Stephanie ขอขอบคุณสำหรับคำอธิบายที่ชัดเจน สวัสดีไม่สามารถระบุลิงก์ไปยังบทความ Duke University ที่แนะนำ ขอโพสต์ลิงก์อีกครั้ง