การพยากรณ์ ความต้องการ ที่ใช้ ง่าย เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

บทที่ 11 - การคาดการณ์การพยากรณ์ความต้องการของผู้บริหาร 1. การคาดเดาที่สมบูรณ์แบบแทบจะเป็นไปไม่ได้ 2. แทนที่จะค้นหาการพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบเป็นเรื่องสำคัญมากยิ่งขึ้นในการสร้างการทบทวนอย่างต่อเนื่องของการคาดการณ์และเพื่อเรียนรู้ที่จะอยู่กับการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง 3. เมื่อคาดการณ์ ยุทธศาสตร์ที่ดีคือการใช้วิธีการ 2 หรือ 3 วิธีและมองหามุมมองเหล่านั้นสำหรับมุมมองที่สอดคล้องกัน 2. แหล่งอุปสงค์พื้นฐาน 1. ความต้องการที่ต้องพึ่งพาอาศัยกัน - ความต้องการสินค้าหรือบริการที่เกิดจากความต้องการสินค้าหรือบริการอื่น ๆ ไม่มากที่ บริษัท สามารถทำได้ก็ต้องได้รับการตอบสนอง 2. ความต้องการอิสระ - ความต้องการที่ไม่สามารถหาได้โดยตรงจากความต้องการสินค้าอื่น ๆ บริษัท สามารถ: ก) มีบทบาทที่มีอิทธิพลต่อความต้องการ - ใช้แรงกดดันต่อฝ่ายขายของคุณข) มีบทบาทที่จะโต้ตอบต่อความต้องการ - หาก บริษัท กำลังทำงานเต็มประสิทธิภาพอาจไม่ต้องการทำอะไรเกี่ยวกับความต้องการ เหตุผลอื่น ๆ คือการแข่งขันกฎหมายสิ่งแวดล้อมจริยธรรมและศีลธรรม ลองคาดเดาอนาคตตามข้อมูลที่ผ่านมา 1. ระยะสั้น - ต่ำกว่า 3 เดือน - การตัดสินใจทางยุทธวิธีเช่นการเติมสินค้าคงคลังหรือกำหนดการจัดซื้อจัดจ้างในระยะใกล้ 2. ระยะกลาง - 3 M-2Y - จับภาพผลกระทบตามฤดูกาลเช่นลูกค้าตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ 3. ระยะยาว - มากกว่า 2 ปี. ระบุจุดเปลี่ยนที่สำคัญและตรวจสอบแนวโน้มทั่วไป การถดถอยเชิงเส้นเป็นรูปแบบการถดถอยแบบพิเศษซึ่งความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นเส้นตรง Y abX ตัวแปรขึ้นกับ Y - ตัวแปร Y - การตัดขวางของเอ็กซ์ - ความลาดเอียงตัวแปรอิสระ X - ใช้สำหรับการคาดการณ์ระยะยาวของเหตุการณ์สำคัญ ๆ และการวางแผนรวม ใช้สำหรับทั้งการคาดการณ์อนุกรมเวลาและการคาดการณ์ความสัมพันธ์แบบสบาย ๆ เป็นเทคนิคการพยากรณ์ที่ใช้มากที่สุด เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นล่าสุดแสดงให้เห็นถึงอนาคต (ค่าที่สามารถคาดการณ์ได้มากที่สุด) มากกว่าอนาคตที่ไกลกว่า เราควรให้น้ำหนักมากขึ้นกับแร่ช่วงเวลาล่าสุดเมื่อคาดการณ์ จำนวนที่เพิ่มขึ้นในอดีตจะลดลงโดย (1- alpha) อัลฟาที่สูงขึ้นการคาดการณ์จะใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากขึ้น (1-alpha) na 1 ข้อมูลช่วงเวลาหนึ่งที่เก่ากว่า alpha (1-alpha) na 2 วิธีการพยากรณ์อากาศแบบใดแบบหนึ่งต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับการเลือก ถูกต้องที่จะถูกใช้จริงเพื่อสร้างการคาดการณ์มูลค่าต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 1 2 หรือมากกว่าค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของอัลฟ่า - ขึ้นอยู่กับระดับของข้อผิดพลาดใช้ค่า Alpha ที่แตกต่างกัน ถ้าข้อผิดพลาดมีขนาดใหญ่อัลฟ่าคือ 0.8 หากมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ น้อย ๆ อัลฟ่าคือ 0.2 2. ค่าที่คำนวณได้ของค่าความผิดพลาดที่เกิดขึ้นจริงที่เกิดขึ้นจริงตามตัวอักษรอัลฟ่า - คูณหารด้วยความผิดพลาดแบบสัมบูรณ์ (ผลิตภัณฑ์หรือภูมิภาคใหม่ ๆ ) 1. การวิจัยตลาด - กำลังมองหาผลิตภัณฑ์และแนวคิดใหม่ ๆ ชอบและไม่ชอบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ หลักเกณฑ์การสำรวจความคิดเห็น 2 แผง Consensus - ความคิดที่ว่า 2 หัวดีกว่าหนึ่ง แผงของผู้คนจากหลากหลายตำแหน่งสามารถพัฒนาการคาดการณ์ที่น่าเชื่อถือมากกว่ากลุ่มที่แคบกว่า ปัญหาคือระดับ EE ที่ต่ำกว่ากำลังถูกข่มขู่โดยระดับการบริหารที่สูงขึ้น มีการใช้วิจารณญาณของผู้บริหาร (มีการบริหารจัดการในระดับที่สูงขึ้น) 3. ความคล้ายคลึงกันทางประวัติศาสตร์ - บริษัท ที่ผลิตเครื่องปิ้งขนมปังอยู่แล้วและต้องการผลิตหม้อกาแฟสามารถใช้ประวัติเครื่องปิ้งขนมปังเป็นแบบจำลองการเติบโตได้ 4. วิธี Delphi - มากขึ้นอยู่กับการเลือกบุคคลที่เหมาะสมที่จะใช้วิจารณญาณในการสร้างการคาดการณ์จริง ทุกคนมีน้ำหนักเท่ากัน (ยุติธรรมมากขึ้น) ผลที่น่าพอใจมักจะประสบความสำเร็จในรอบ 3 วัตถุประสงค์ - การวางแผนการทำงานร่วมกันการคาดการณ์และการเติมเต็ม (CPFR) เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลภายในที่เลือกไว้ในเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ร่วมกันเพื่อสร้างมุมมองที่น่าเชื่อถือในระยะยาวในอนาคตของอุปสงค์ในซัพพลายเชน ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้เป็นการนำเสนอที่คุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการใช้การคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการแบ่งประเภทของคุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของ 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 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควรทำดังนี้ต่อไปในทางปฏิบัติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้ค่าประมาณค่าเฉลี่ยของชุดค่าผสมเวลาถ้าค่าเฉลี่ยมีค่าคงที่หรือค่อยๆเปลี่ยนแปลง ในกรณีของค่าเฉลี่ยคงที่ค่าที่มากที่สุดของ m จะให้ค่าประมาณที่ดีที่สุดของค่าเฉลี่ยต้นแบบ ระยะสังเกตอีกต่อไปจะเป็นค่าเฉลี่ยของผลกระทบของความแปรปรวน วัตถุประสงค์ของการให้ m ที่มีขนาดเล็กคือการให้การคาดการณ์เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการอ้างอิง เพื่อแสดงให้เห็นว่าเราเสนอชุดข้อมูลที่รวมการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของชุดข้อมูลเวลา ภาพแสดงชุดข้อมูลเวลาที่ใช้สำหรับการแสดงภาพพร้อมกับความต้องการเฉลี่ยที่สร้างขึ้น ค่าเฉลี่ยเริ่มต้นเป็นค่าคงที่ที่ 10 เริ่มต้นที่ 21 เวลาจะเพิ่มขึ้นโดยหนึ่งหน่วยในแต่ละช่วงเวลาจนกว่าจะถึงค่า 20 ในเวลา 30 จากนั้นจะกลายเป็นค่าคงที่อีกครั้ง ข้อมูลจะถูกจำลองด้วยการเพิ่มค่าเฉลี่ยเสียงสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเป็นศูนย์และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3. ผลการจำลองจะปัดเป็นจำนวนเต็มใกล้ที่สุด ตารางแสดงการสังเกตแบบจำลองที่ใช้สำหรับตัวอย่าง เมื่อเราใช้ตารางเราต้องจำไว้ว่าในเวลาใดก็ตามข้อมูลที่ผ่านมาเป็นที่รู้จักเท่านั้น การประมาณค่าพารามิเตอร์ของโมเดลสำหรับค่าที่แตกต่างกันสามค่าของ m จะแสดงพร้อมกับค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลเวลาในรูปด้านล่าง ตัวเลขนี้แสดงค่าประมาณเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยในแต่ละครั้งและไม่ใช่การคาดการณ์ การคาดการณ์จะเปลี่ยนเส้นโค้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวาตามช่วงเวลา หนึ่งข้อสรุปจะเห็นได้ชัดทันทีจากรูป สำหรับทั้งสามค่าประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้ากว่าเส้นตรงโดยมีความล่าช้าเพิ่มขึ้นจาก m ความล่าช้าคือระยะห่างระหว่างรูปแบบกับการประมาณในมิติเวลา เนื่องจากความล่าช้าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่ำกว่าข้อสังเกตเป็นค่าเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้น ความลำเอียงของตัวประมาณคือความแตกต่างในเวลาที่กำหนดในค่าเฉลี่ยของแบบจำลองและค่าเฉลี่ยที่คำนวณโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความอคติเมื่อค่าเฉลี่ยเพิ่มขึ้นเป็นลบ สำหรับค่าเฉลี่ยที่ลดลงอคติเป็นบวก ความล่าช้าในเวลาและอคติที่นำมาใช้ในการประมาณค่านี้เป็นหน้าที่ของ m ค่าที่มากขึ้นของ m ยิ่งใหญ่ขนาดของความล่าช้าและอคติ สำหรับซีรีส์ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยมีแนวโน้ม a. ค่าของความล่าช้าและความลำเอียงของ estimator ของค่าเฉลี่ยจะได้รับในสมการด้านล่าง เส้นโค้งตัวอย่างไม่ตรงกับสมการเหล่านี้เนื่องจากตัวอย่างไม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องแทนที่จะเริ่มเป็นค่าคงที่เปลี่ยนเป็นแนวโน้มและจะกลายเป็นค่าคงที่อีกครั้ง นอกจากนี้เส้นโค้งตัวอย่างยังได้รับผลกระทบจากเสียงดัง การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาในอนาคตจะแสดงโดยการขยับเส้นโค้งไปทางขวา ความล่าช้าและความลำเอียงเพิ่มขึ้นตามสัดส่วน สมการด้านล่างแสดงถึงความล่าช้าและความลำเอียงของระยะเวลาคาดการณ์ในอนาคตเมื่อเทียบกับพารามิเตอร์ของโมเดล อีกครั้งสูตรเหล่านี้เป็นชุดเวลาที่มีแนวโน้มเชิงเส้นคงที่ เราไม่ควรแปลกใจที่ผลลัพธ์นี้ ตัวประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่บนพื้นฐานสมมติฐานค่าเฉลี่ยคงที่และตัวอย่างมีแนวโน้มเป็นเส้นตรงตามค่าเฉลี่ยในช่วงระยะเวลาการศึกษา เนื่องจากชุดข้อมูลเรียลไทม์จะไม่ค่อยตรงตามสมมติฐานของรูปแบบใดก็ตามเราควรเตรียมพร้อมสำหรับผลลัพธ์ดังกล่าว นอกจากนี้เรายังสามารถสรุปจากรูปที่ความแปรปรวนของเสียงรบกวนมีผลมากที่สุดสำหรับขนาดเล็ก ค่าประมาณมีความผันผวนมากขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ 5 กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 20 เรามีความต้องการที่ขัดแย้งกันในการเพิ่ม m เพื่อลดผลกระทบของความแปรปรวนเนื่องจากเสียงรบกวนและลด m เพื่อให้การคาดการณ์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น ในความหมาย ข้อผิดพลาดคือความแตกต่างระหว่างข้อมูลจริงกับค่าคาดการณ์ ถ้าชุดข้อมูลเวลาเป็นค่าคงที่มูลค่าที่คาดไว้ของข้อผิดพลาดจะเป็นศูนย์และความแปรปรวนของข้อผิดพลาดจะประกอบด้วยคำที่เป็นหน้าที่ของและคำที่สองซึ่งเป็นความแปรปรวนของเสียง คำที่หนึ่งคือค่าความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยที่ประมาณด้วยตัวอย่างของการสังเกตการณ์ m สมมติว่าข้อมูลมาจากประชากรที่มีค่าเฉลี่ยคงที่ ระยะนี้จะลดลงโดยทำให้ m มีขนาดใหญ่ที่สุด m ที่มีขนาดใหญ่ทำให้การคาดการณ์ไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงชุดข้อมูลอ้างอิง เพื่อให้การคาดการณ์สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้เราต้องการให้ m มีขนาดเล็กที่สุด (1) แต่จะเพิ่มความแปรปรวนของข้อผิดพลาด การคาดการณ์ในทางปฏิบัติต้องมีค่ากลาง การคาดการณ์ด้วย Excel การคาดการณ์ add-in จะใช้สูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างด้านล่างแสดงการวิเคราะห์โดย add-in สำหรับข้อมูลตัวอย่างในคอลัมน์ B 10 ข้อสังเกตแรกมีการจัดทำดัชนี -9 ถึง 0 เมื่อเทียบกับตารางด้านบนดัชนีระยะเวลาจะเปลี่ยนไป -10 การสังเกตสิบข้อแรกให้ค่าเริ่มต้นสำหรับการประมาณและใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับช่วงเวลา 0 คอลัมน์ MA (10) (C) แสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m อยู่ในเซลล์ C3 คอลัมน์ Fore (1) (D) จะแสดงการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาหนึ่งในอนาคต ช่วงคาดการณ์อยู่ในเซลล์ D3 เมื่อช่วงคาดการณ์มีการเปลี่ยนแปลงไปเป็นจำนวนที่มากขึ้นตัวเลขในคอลัมน์ Fore จะถูกเลื่อนลง คอลัมน์ Err (1) (E) แสดงความแตกต่างระหว่างการสังเกตและการคาดการณ์ ตัวอย่างเช่นการสังเกตในเวลาที่ 1 คือ 6 ค่าที่คาดการณ์ไว้จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงเวลา 0 คือ 11.1 ข้อผิดพลาดคือ -5.1 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย (MAD) คำนวณในเซลล์ E6 และ E7 ตามลำดับ