Gleitender Durchschnittsbereich

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Was ist ein MR (Moving Range) Diagramm Ein MR-Diagramm zeigt den Bewegungsbereich über die Zeit, um die Prozessvariation für einzelne Beobachtungen zu überwachen. Verwenden Sie das MR-Diagramm, um die Prozessvariation zu überwachen, wenn es schwierig oder unmöglich ist, Messungen in Untergruppen zu gruppieren. Dies geschieht, wenn Messungen teuer sind, das Produktionsvolumen niedrig ist oder Produkte eine lange Zykluszeit aufweisen. Wenn Daten als einzelne Beobachtungen gesammelt werden, können Sie die Standardabweichung für jede Untergruppe nicht berechnen. Der Bewegungsbereich ist ein alternativer Weg, um die Prozessvariation zu berechnen, indem die Bereiche von zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Beobachtungen berechnet werden. Beispiel eines MR-Diagramms Zum Beispiel will ein Krankenhaus-Administrator verfolgen, ob die Variabilität in der Zeitdauer, um ambulante Hernienchirurgie durchzuführen stabil ist. Die Punkte variieren zufällig um die Mittellinie und liegen innerhalb der Kontrollgrenzen. Keine Trends oder Muster vorhanden sind. Die Variabilität in der Zeitdauer, um eine Hernienchirurgie durchzuführen, ist stabil. Bewegungsbereich, der verwendet wird, um obere und untere Grenzen abzuleiten Kontrolldiagramme für individuelle Messungen, z. B. Die Stichprobengröße 1, den Bewegungsbereich von zwei aufeinanderfolgenden Beobachtungen nutzen, um die Prozessvariabilität zu messen. Der Bewegungsbereich ist definiert als MRi xi - x. Der der absolute Wert der ersten Differenz (z. B. die Differenz zwischen zwei aufeinanderfolgenden Datenpunkten) der Daten ist. Analog zur Shewhart-Kontrollkarte kann man sowohl die Daten (die Individuen) als auch die Bewegungsreichweite darstellen. Individuelle Kontrollgrenzen für eine Beobachtung Für die Kontrollkarte für einzelne Messungen sind die gezeichneten Linien: beginnen UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac. End, wobei (bar) der Durchschnitt aller Individuen ist und (overline) der Durchschnitt aller Bewegungsbereiche von zwei Beobachtungen ist. Denken Sie daran, dass eine oder beide Durchschnitte durch einen Standard oder ein Ziel ersetzt werden können, falls verfügbar. (D2) für (n 2) Beispiel für den Bewegungsbereich Das folgende Beispiel veranschaulicht das Kontrollschema für einzelne Beobachtungen: Ein neues Verfahren wurde untersucht, um den Durchfluss zu überwachen, wobei die ersten 10 Chargen resultierten