你好，WPS移动平均法是一种时间序列分析的方法，用于预测未来一段时间内的数据趋势。以下是一个简单的案例，以说明WPS移动平均法的应用：
假设某公司销售额的月度数据如下：
| 月份 | 销售额（万元） |
| --- | --- |
| 1月 | 50 |
| 2月 | 55 |
| 3月 | 60 |
| 4月 | 65 |
| 5月 | 70 |
| 6月 | 75 |
现在假设我们需要预测下一个月的销售额，我们可以使用WPS移动平均法进行预测。具体步骤如下：
1. 选择移动平均的窗口大小，这里选择3。即采用前三个月的销售额进行平均，得到第一个预测值。
2. 计算第一个预测值，即第四个月的销售额预测值：
预测值 = (50 + 55 + 60) / 3 = 55
3. 将第一个预测值加入数据集中，再次进行移动平均，得到第二个预测值。
4. 计算第二个预测值，即第五个月的销售额预测值：
预测值 = (55 + 60 + 65) / 3 = 60
5. 将第二个预测值加入数据集中，再次进行移动平均，得到第三个预测值。
6. 计算第三个预测值，即第六个月的销售额预测值：
预测值 = (60 + 65 + 70) / 3 = 65
通过WPS移动平均法，我们得出了未来三个月的销售额预测值。需要注意的是，移动平均的窗口大小可以根据实际情况进行调整，以获得更准确的预测结果。
打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
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选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
从生成的图表上可以看出很多信息。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
