Hareketli Ortalama Hesaplama

İstatistikSon güncelleme: 22 Ağustos 2026

Hareketli ortalama, bir zaman serisindeki kısa dönemli dalgalanmayı bastırıp altta yatan gidişi görünür kılan en yaygın düzleştirme yöntemidir. Her dönemde son p gözlemin ortalaması alınır; pencere ilerledikçe seri boyunca kayan bir ortalama elde edilir.

Bu araç hem basit (ağırlıksız) hem de ağırlıklı hareketli ortalamayı hesaplar, düzeltilmiş seriyi bir dönem ileri tahmin olarak kullanıp MAE, MSE, RMSE ve MAPE ölçütlerini üretir, dönem dönem tabloyu çıkarır ve orijinal seriyle düzeltilmiş seriyi aynı grafikte gösterir. Satış, talep, stok, ziyaretçi ve borsa serilerinde kullanılır.

Değerleri dönem sırasına göre girin (en eski önce). Seri eşit aralıklı ve eksiksiz olmalıdır.
Ortalamaya kaç dönemin gireceği. Büyük pencere daha düzgün ama daha gecikmeli seri üretir.
Ağırlıklı hareketli ortalama için. İlk ağırlık penceredeki EN ESKİ, son ağırlık EN YENİ gözleme uygulanır. Toplamlarının 1 olması gerekmez. Boş bırakırsanız yalnızca basit hareketli ortalama hesaplanır.

Hareketli Ortalama Formülleri

Basit hareketli ortalama:      MAₜ = (yₜ₋ₚ₊₁ + … + yₜ) / p
Ağırlıklı hareketli ortalama:  WMAₜ = Σ wⱼ·yₜ₋ₚ₊₁₊ⱼ / Σ wⱼ
Bir adım ileri tahmin:         ŷₜ = MAₜ₋₁
Tahmin hatası:                 eₜ = yₜ − ŷₜ
MAE  = Σ|eₜ| / n
MSE  = Σeₜ² / n        RMSE = √MSE
MAPE = (100 / n) · Σ |eₜ / yₜ|
Gecikme (doğrusal trend):      (p − 1) / 2 dönem

Bu araç geriye dönük (trailing) hareketli ortalama kullanır: her değer yalnızca kendisi ve kendisinden önceki gözlemlerden hesaplanır, dolayısıyla gerçek zamanlı tahmin için uygundur. Merkezî hareketli ortalama trend kestirimi için mevsimsel ayrıştırma aracında kullanılır.

Nasıl Hesaplanır?

  1. Zaman serisi değerlerinizi dönem sırasına göre (en eski önce) kutuya yapıştırın.
  2. Pencere boyutunu seçin: gürültülü seride büyük, hızlı tepki istenen seride küçük pencere kullanın.
  3. İsterseniz ağırlık girin; ilk ağırlık en eski, son ağırlık en yeni gözleme uygulanır ve toplamları 1 olmak zorunda değildir.
  4. Dönem tablosunda hareketli ortalamayı, bir adım ileri tahmini ve hatayı satır satır inceleyin.
  5. MAE, RMSE ve MAPE değerlerini farklı pencere boyutlarıyla karşılaştırıp en küçük hatayı veren pencereyi seçin.
  6. Grafikte düzeltilmiş serinin orijinal seriyi ne kadar geriden izlediğine bakarak gecikme ile düzgünlük arasındaki dengeyi değerlendirin.

Örnek Hesaplamalar

Aylık satışta 3 dönemlik hareketli ortalama

12 aylık artan satış serisinde son üç ayın ortalaması (180 + 176 + 192) / 3 = 182,67'dir ve 13. ay tahmini de budur. Bir adım ileri tahminlerin MAE değeri 12,59, RMSE değeri 13,66 ve MAPE değeri %7,67 olur. 1, 2 ve 3 ağırlıklarıyla ağırlıklı hareketli ortalama son değeri 184,67'ye çıkar ve RMSE 12,22'ye düşer: trendli seride yeni gözlemlere ağırlık vermek gecikmeyi azaltır.

Son hareketli ortalama (MA3): 182,67 · Bir sonraki dönem tahmini: 182,67 · Gözlem sayısı (n): 12

Pencere büyütmenin gecikmeye etkisi

Aynı seride pencere 6'ya çıkarıldığında son hareketli ortalama 174,17 olur ve düzeltilmiş serinin standart sapması 22,28'den 13,01'e inerek seri çok daha düzgün görünür; buna karşılık gecikme (6 − 1)/2 = 2,5 döneme yükselir. Tahmin hataları da büyür: MAE 21,19, RMSE 21,81 ve MAPE %12,18 olur — trend varken geniş pencere sistematik olarak düşük tahmin üretir (ortalama hata +21,19).

Son hareketli ortalama (MA6): 174,17 · Bir sonraki dönem tahmini: 174,17 · Gözlem sayısı (n): 12

Dalgalı talep serisinde düzleştirme

Trendsiz ama çok dalgalı bir talep serisinde 4 dönemlik hareketli ortalama son değeri 50,50'dir. Orijinal serinin standart sapması 9,19 iken düzeltilmiş serininki 0,9904'e iner; hareketli ortalama gürültünün neredeyse tamamını bastırır. MAE 7,81, RMSE 8,39 ve MAPE %15,83 çıkar; ortalama hata yalnızca 0,1250 olduğu için sistematik bir yanlılık yoktur, salınım düzenli olduğundan düzleştirme gidişi görünür kılar ama tahmin hatasını sıfıra indirmez.

Son hareketli ortalama (MA4): 50,50 · Bir sonraki dönem tahmini: 50,50 · Gözlem sayısı (n): 12

Sıkça Sorulan Sorular

Pencere boyutunu nasıl seçmeliyim?
Seçim, düzgünlük ile tepki hızı arasındaki dengeye dayanır: büyük pencere gürültüyü daha çok bastırır ama dönüş noktalarını geç yakalar. Uygulamada birkaç pencere denenip bir adım ileri tahminlerin RMSE veya MAE değeri en küçük olan seçilir. Mevsimsel bir seride pencereyi mevsim uzunluğuna (aylık veride 12, çeyreklik veride 4) eşitlemek mevsimselliği kendiliğinden temizler.
Hareketli ortalama neden seriyi geriden izliyor?
Çünkü her değer geçmiş p gözlemin ortalamasıdır ve bu ortalama, pencerenin ortasına karşılık gelen döneme aittir. Doğrusal trend altında gecikme tam olarak (p − 1)/2 dönemdir; yani 5 dönemlik pencere seriyi 2 dönem geriden takip eder. Gecikmeyi azaltmak için ağırlıklı hareketli ortalama veya üstel düzeltme kullanılır.
Ağırlıklı hareketli ortalama ne zaman daha iyidir?
Serinin belirgin bir trendi varsa veya son gözlemler geleceği daha iyi temsil ediyorsa ağırlıklı biçim üstündür; yeni gözleme büyük ağırlık vermek gecikmeyi kısaltır. Trendsiz, saf gürültülü serilerde ise eşit ağırlık genellikle daha küçük hata verir çünkü ortalama daha fazla gözlemi eşit kullanarak varyansı düşürür. Karar, iki seçeneğin RMSE değerlerini karşılaştırarak verilmelidir.
Excel ve SPSS'te aynı sonucu nasıl alırım?
Excel'de 3 dönemlik hareketli ortalama için =ORTALAMA(A1:A3) formülünü aşağı kopyalamak yeterlidir; Veri Analizi eklentisindeki Hareketli Ortalama aracı da aynı geriye dönük tanımı kullanır. SPSS'te Transform > Create Time Series menüsünden Prior moving average (geriye dönük) veya Centered moving average (merkezî) seçilir. Merkezî seçenek bu araçtakinden farklıdır: değeri pencerenin ortasına yerleştirir ve gecikmeyi ortadan kaldırır ama serinin sonunda tahmin üretmez.
MAE, RMSE ve MAPE arasındaki fark nedir?
MAE hataların mutlak ortalamasıdır ve serinin biriminde okunur. RMSE hataları karesiyle cezalandırdığı için büyük sapmalara MAE'den daha duyarlıdır; ikisi arasındaki büyük fark, birkaç aşırı hatanın varlığına işaret eder. MAPE ise birimsizdir ve seriler arası karşılaştırmayı mümkün kılar, ancak gerçek değerin sıfıra yaklaştığı durumlarda şişer ve sıfır değerlerde tanımsızdır.
Hareketli ortalama ile uzun vadeli tahmin yapabilir miyim?
Hayır. Yöntem yalnızca bir dönem ileri için anlamlı bir tahmin üretir; daha uzun ufuklarda tahmin sabit kalır ve trendi izlemez. Trendli seride Holt doğrusal trend yöntemi, mevsimsel seride mevsimsel ayrıştırma veya Holt-Winters yaklaşımı gerekir. Uzun ufuk için hareketli ortalamayı kullanmak, trendin tümüyle göz ardı edilmesi anlamına gelir.
Seride eksik dönem varsa ne yapmalıyım?
Hareketli ortalama serinin eşit aralıklı ve eksiksiz olduğunu varsayar; eksik dönemi atlayıp yan yana yazmak pencereyi kaydırır ve sonucu bozar. Eksik gözlem önce doldurulmalıdır (komşu dönemlerin ortalaması, doğrusal ara değerleme veya mevsimsel ortalama ile). Doldurulan değerlerin sayısı raporlanmalı, çok sayıda eksik varsa serinin daha kaba bir frekansa (aylıktan çeyrekliğe) toplulaştırılması düşünülmelidir.