Moving average excel trendline no Brasil

Excel: Trendlines Um dos métodos mais fáceis para adivinhar uma tendência geral em seus dados é adicionar uma linha de tendência a um gráfico. O Trendline é um pouco semelhante a uma linha em um gráfico de linha, mas não conectar cada ponto de dados exatamente como faz um gráfico de linha. Uma linha de tendência representa todos os dados. Isso significa que pequenas exceções ou erros estatísticos não distraem o Excel quando se trata de encontrar a fórmula certa. Em alguns casos, você também pode usar a linha de tendência para prever dados futuros. Gráficos que suportam linhas de tendência A linha de tendência pode ser adicionada a gráficos em 2D, como Área, Barra, Coluna, Linha, Estoque, XY (Scatter) e Bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência para gráficos 3-D, Radar, Pie, Área ou Donut. Adicionando uma linha de tendência Depois de criar um gráfico, clique com o botão direito do mouse na série de dados e escolha Adicionar trendlinehellip. Um novo menu aparecerá à esquerda do gráfico. Aqui, você pode escolher um dos tipos de linha de tendência, clicando em um dos botões de opção. Abaixo das linhas de tendência, existe uma posição chamada Display R-squared value no gráfico. Ele mostra como uma linha de tendência é ajustada aos dados. Ele pode obter valores de 0 a 1. Quanto mais próximo o valor for 1, melhor se adapta ao seu gráfico. Tipos de tendência Linear trendline Esta linha de tendência é usada para criar uma linha reta para conjuntos de dados simples e lineares. Os dados são lineares se os pontos de dados do sistema se assemelham a uma linha. A linha de tendência linear indica que algo está aumentando ou diminuindo em uma taxa constante. Aqui está um exemplo de vendas de computadores para cada mês. Linha de tendência logarítmica A linha de tendência logarítmica é útil quando você tem que lidar com dados onde a taxa de mudança aumenta ou diminui rapidamente e depois se estabiliza. No caso de uma linha de tendência logarítmica, você pode usar valores negativos e positivos. Um bom exemplo de uma linha de tendência logarítmica pode ser uma crise econômica. Primeiro a taxa de desemprego está ficando maior, mas depois de um tempo a situação se estabiliza. Linhas de tendência polinomiais Esta linha de tendência é útil quando você trabalha com dados oscilantes - por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. O grau do polinômio pode ser determinado pelo número de flutuações de dados ou pelo número de curvas, ou seja, as colinas e vales que aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 geralmente tem uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir ilustra a relação entre a velocidade eo consumo de combustível. Linhas de tendência de energia Esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que são usados ​​para comparar resultados de medição que aumentam a uma taxa predeterminada. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Linha de tendência exponencial A linha de tendência exponencial é mais útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas constantemente crescentes. É freqüentemente usado em ciências. Pode descrever uma população que está crescendo rapidamente em gerações subseqüentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Um bom exemplo para esta linha de tendência é a decadência do C-14. Como você pode ver este é um exemplo perfeito de uma linha de tendência exponencial porque o valor R-quadrado é exatamente 1. Movendo a média A média móvel suaviza as linhas para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. O Excel faz isso calculando a média móvel de um certo número de valores (definido por uma opção Período), que por padrão é definido como 2. Se você aumentar esse valor, a média será calculada a partir de mais pontos de dados para que a linha Será ainda mais suave. A média móvel mostra tendências que de outra forma seria difícil de ver devido ao ruído nos dados. Um bom exemplo de um uso prático desta linha de tendência pode ser um mercado de Forex. Média de Móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Em meu recente livro Practical Time Series Forecasting: A Practical Guide. Eu incluí um exemplo de usar Microsoft Excels parcela média móvel para suprimir sazonalidade mensal. Isso é feito criando um gráfico de linha da série ao longo do tempo e, em seguida, adicionar Trendline gt média móvel (veja meu post sobre suprimindo sazonalidade). O objetivo de adicionar a linha de tendência de média móvel a um gráfico de tempo é ver melhor uma tendência nos dados, suprimindo a sazonalidade. Uma média móvel com largura de janela w significa a média em cada conjunto de w valores consecutivos. Para visualizar uma série de tempo, usamos tipicamente uma média móvel centrada com w estação. Numa média móvel centrada, o valor da média móvel no instante t (MAt) é calculado centrando a janela em torno do tempo t e fazendo a média entre os valores de w dentro da janela. Por exemplo, se tivermos dados diários e suspeitarmos de um efeito dia-de-semana, podemos suprimi-lo por uma média móvel centrada com w7 e, em seguida, plotar a linha MA. Um participante observador em meu curso on-line Forecasting descobriu que Excels média móvel não produz o que wed esperar: Em vez de calcular a média sobre uma janela que é centrada em torno de um período de tempo de interesse, ele simplesmente leva a média dos últimos w meses Média móvel). Enquanto as médias móveis em movimento são úteis para a previsão, elas são inferiores para visualização, especialmente quando a série tem uma tendência. A razão é que a média móvel à direita fica para trás. Olhe para a figura abaixo, e você pode ver a diferença entre Excels trailing média móvel (preto) e uma média móvel centrada (vermelho). O fato de que o Excel produz uma média móvel à direita no menu Tendência é bastante perturbador e enganoso. Ainda mais preocupante é a documentação. Que descreve incorretamente o MA de arrasto que é produzido: Se Período é definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, e assim por diante. Para obter mais informações sobre médias móveis, consulte aqui: Escolhendo a melhor linha de tendência para seus dados Quando você deseja adicionar uma linha de tendência a um gráfico no Microsoft Graph, você pode escolher qualquer um dos seis diferentes tipos de regressão de tendência. O tipo de dados que você tem determina o tipo de linha de tendência que você deve usar. Confiabilidade da linha de tendência Uma linha de tendência é mais confiável quando seu valor R-quadrado está em ou próximo de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência para seus dados, o Graph calcula automaticamente seu valor R-quadrado. Se desejar, você pode exibir esse valor em seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta com melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelha a uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência linear mostra claramente que as vendas de geladeiras aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-quadrado é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva melhor ajustada que é mais útil quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e / ou positivos. O exemplo a seguir usa uma linha de tendência logarítmica para ilustrar o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.9407, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Uma linha de tendência polinomial é uma linha curva que é usada quando os dados flutuam. É útil, por exemplo, para analisar ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinomial Order 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-quadrado é 0.9474, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência de energia é uma linha curva que é melhor usada com conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica, por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, os dados de aceleração são mostrados traçando a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curva que é mais útil quando os valores de dados sobem ou caem a taxas cada vez mais altas. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, uma linha de tendência exponencial é usada para ilustrar a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 1, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente os dados. Uma linha de tendência média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma linha de tendência de média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha de tendência. Se Period for definido como 2, por exemplo, então a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, e assim por diante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.