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Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratis? Comparte esta página en GoogleComo calcular los promedios móviles en Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2nd Edition El comando Data Analysis proporciona una herramienta para calcular promedios móviles y exponencialmente suavizados en Excel. Supongamos, por razones ilustrativas, que usted ha recopilado información diaria sobre la temperatura. Desea calcular el promedio móvil de tres días 8212 el promedio de los últimos tres días 8212 como parte de algún pronóstico meteorológico simple. Para calcular las medias móviles para este conjunto de datos, siga estos pasos. Para calcular una media móvil, primero haga clic en el botón de comando Data Analysis (Análisis de datos) tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Promedio móvil de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Promedio móvil. Identifique los datos que desea utilizar para calcular el promedio móvil. Haga clic en el cuadro de texto Intervalo de entrada del cuadro de diálogo Promedio móvil. A continuación, identifique el intervalo de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o utilizando el mouse para seleccionar el rango de hoja de cálculo. Su referencia de rango debe usar direcciones de celdas absolutas. Una dirección de celda absoluta precede la letra de la columna y el número de fila con signos, como en A1: A10. Si la primera celda de su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. En el cuadro de texto Intervalo, indique a Excel cuántos valores deben incluirse en el cálculo del promedio móvil. Puede calcular un promedio móvil usando cualquier número de valores. De forma predeterminada, Excel utiliza los tres valores más recientes para calcular el promedio móvil. Para especificar que se utilice otro número de valores para calcular el promedio móvil, ingrese ese valor en el cuadro de texto Intervalo. Dígale a Excel dónde colocar los datos del promedio móvil. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, los datos del promedio móvil se han colocado en el rango B2 de la hoja de cálculo: B10. (Opcional) Especifique si desea un gráfico. Si desea un gráfico que trace la información del promedio móvil, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indique si desea calcular la información de error estándar. Si desea calcular errores estándar para los datos, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel coloca valores de error estándar junto a los valores de media móvil. (La información de error estándar pasa a C2: C10.) Una vez que haya terminado de especificar qué información de promedio móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil. Nota: Si Excel doesn8217t tiene suficiente información para calcular un promedio móvil para un error estándar, coloca el mensaje de error en la celda. Puede ver varias celdas que muestran este mensaje de error como un valor.Qué es un gráfico de promedio móvil Un tipo de gráfico de control ponderado en función del tiempo que representa el promedio móvil no ponderado en el tiempo para las observaciones individuales. Este gráfico utiliza límites de control (UCL y LCL) para determinar cuándo ha ocurrido una situación fuera de control. Los gráficos de media móvil (MA) son más eficaces que los gráficos Xbar para detectar pequeños cambios en el proceso y son particularmente útiles cuando sólo hay una observación por subgrupo. Sin embargo, los gráficos de EWMA son generalmente preferidos sobre los gráficos de MA porque ponderan las observaciones. Las observaciones pueden ser medidas individuales o medios de subgrupo. Los promedios móviles se calculan a partir de subgrupos artificiales que se crean a partir de observaciones consecutivas. Ejemplo de un gráfico de media móvil Un fabricante de rotores de centrífuga quiere seguir el diámetro de todos los rotores producidos durante una semana. Los diámetros deben estar cerca del objetivo, ya que incluso los cambios pequeños causan problemas. Los puntos parecen variar aleatoriamente alrededor de la línea central y están dentro de los límites de control sin embargo, hay un punto que se acerca al límite de control que puede investigar. Análisis de datos Si se muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, haga clic en la herramienta Que desea utilizar en Herramientas de análisis. Haga clic en Aceptar. Escriba los datos apropiados y haga clic en las opciones del cuadro de diálogo para la herramienta que eligió y, a continuación, haga clic en Aceptar. Para obtener una descripción de cada herramienta e información sobre cómo usar el cuadro de diálogo para cada herramienta, haga clic en un nombre de herramienta en la siguiente lista: Las herramientas de análisis de Anova proporcionan diferentes tipos de análisis de varianza. La herramienta que debe utilizar depende del número de factores y el número de muestras que tiene de las poblaciones que desea probar. Anova: Single Factor Esta herramienta realiza un análisis simple de varianza en los datos de dos o más muestras. El análisis proporciona una prueba de la hipótesis de que cada muestra se extrae de la misma distribución de probabilidad subyacente contra la hipótesis alternativa de que las distribuciones de probabilidad subyacente no son las mismas para todas las muestras. Si sólo hay dos muestras, puede utilizar la función de hoja de cálculo TTEST. Con más de dos muestras, no hay una generalización conveniente de TTEST, y el modelo de Anova único factor se puede invocar en su lugar. Anova: Cuadro de diálogo Factor único Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. La referencia debe consistir en dos o más rangos adyacentes de datos dispuestos en columnas o filas. Agrupado por Para indicar si los datos del rango de entrada están dispuestos en filas o en columnas, haga clic en Filas o columnas. Etiquetas en Primera fila / Etiquetas en la primera columna Si la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. Si las etiquetas están en la primera columna de su rango de entrada, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera columna. Esta casilla de verificación está clara si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Alfa Introduzca el nivel en el que desea evaluar los valores críticos para la estadística F. El nivel alfa es un nivel de significación que está relacionado con la probabilidad de tener un error tipo I (rechazando una hipótesis verdadera). Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida sustituye los datos existentes o se extiende más allá de los límites de la hoja de cálculo. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Anova: Dos Factores con Replicación Esta herramienta de análisis es útil cuando los datos pueden ser clasificados a lo largo de dos dimensiones diferentes. Por ejemplo, en un experimento para medir la altura de las plantas, las plantas pueden recibir diferentes marcas de abono (por ejemplo, A, B, C) y también pueden mantenerse a diferentes temperaturas (por ejemplo, bajo, alto). Para cada uno de los seis posibles pares de, tenemos un número igual de observaciones de la altura de la planta. Usando esta herramienta de Anova, podemos probar: Si las alturas de las plantas para las diferentes marcas de fertilizantes son extraídas de la misma población subyacente. Las temperaturas se ignoran para este análisis. Si las alturas de las plantas para los diferentes niveles de temperatura se toman de la misma población subyacente. Las marcas de fertilizantes se ignoran para este análisis. Si se han tenido en cuenta los efectos de las diferencias entre las marcas de fertilizantes encontradas en el primer punto con viñetas y las diferencias de temperatura que se encuentran en el segundo punto con viñetas, las seis muestras que representan todos los pares de valores se extraen de la misma población. La hipótesis alternativa es que hay efectos debidos a pares específicos por encima de las diferencias que se basan en el fertilizante solo o solo en la temperatura. Cuadro de diálogo Anova: Dos Factores con Replicación Rango de entrada Introduzca la referencia de celda para el rango de datos que desea analizar. La referencia debe consistir en dos o más rangos adyacentes de datos dispuestos en columnas o filas. Filas por muestra Introduzca el número de filas contenidas en cada muestra. Cada muestra debe contener el mismo número de filas, ya que cada fila representa una replicación de los datos. Alfa Introduzca el nivel en el que desea evaluar los valores críticos de la estadística F. El nivel alfa es un nivel de significación que está relacionado con la probabilidad de tener un error tipo I (rechazando una hipótesis verdadera). Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Microsoft Office Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida reemplazará los datos existentes o se extenderá más allá de los límites de la hoja de cálculo. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Anova: Dos Factores Sin Replicación Esta herramienta de análisis es útil cuando los datos se clasifican en dos dimensiones diferentes como en el Caso de Dos Factores con Replicación. Sin embargo, para esta herramienta se supone que sólo hay una observación para cada par (por ejemplo, cada par en el ejemplo anterior). Cuadro de diálogo Anova: dos factores sin replicación Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. La referencia debe consistir en dos o más rangos adyacentes de datos dispuestos en columnas o filas. Etiquetas Esta casilla de verificación está clara si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Alfa Introduzca el nivel en el que desea evaluar los valores críticos de la estadística F. El nivel alfa es un nivel de significación que está relacionado con la probabilidad de tener un error tipo I (rechazando una hipótesis verdadera). Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida reemplazará los datos existentes o se extenderá más allá de los límites de la hoja de cálculo. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Las funciones de la hoja de cálculo CORREL y PEARSON calculan el coeficiente de correlación entre dos variables de medida cuando se observan mediciones sobre cada variable para cada uno de los N sujetos. (Cualquier observación que falta para cualquier sujeto hace que el sujeto sea ignorado en el análisis). La herramienta de análisis de Correlación es particularmente útil cuando hay más de dos variables de medición para cada uno de N sujetos. Proporciona una tabla de salida, una matriz de correlación, que muestra el valor de CORREL (o PEARSON) aplicado a cada posible par de variables de medida. El coeficiente de correlación, al igual que la covarianza, es una medida de la medida en que dos variables de medida varían juntas. A diferencia de la covarianza, el coeficiente de correlación se escala para que su valor sea independiente de las unidades en las que se expresan las dos variables de medida. (Por ejemplo, si las dos variables de medida son el peso y la altura, el valor del coeficiente de correlación no cambia si el peso se convierte de libras en kilogramos.) El valor de cualquier coeficiente de correlación debe estar entre -1 y 1 inclusive. Puede usar la herramienta de análisis de correlación para examinar cada par de variables de medida para determinar si las dos variables de medida tienden a moverse juntas, es decir, si los grandes valores de una variable tienden a asociarse con valores grandes de la otra (correlación positiva) Los valores pequeños de una variable tienden a estar asociados con valores grandes de la otra (correlación negativa), o si los valores de ambas variables tienden a no estar relacionados (correlación cerca de 0 (cero)). Cuadro de diálogo de correlación Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. La referencia debe consistir en dos o más rangos adyacentes de datos dispuestos en columnas o filas. Agrupar por Para indicar si los datos del rango de entrada están dispuestos en filas o en columnas, haga clic en Filas o columnas. Etiquetas en Primera fila / Etiquetas en la primera columna Si la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. Si las etiquetas están en la primera columna de su rango de entrada, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera columna. Esta casilla de verificación está clara si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel ocupa sólo la mitad de la tabla, porque la correlación entre dos rangos de datos es independiente del orden en que se procesan los rangos. Las celdas de la tabla de salida con coordenadas de fila y columna coincidentes contienen el valor 1, porque cada conjunto de datos se correlaciona exactamente con sí mismo. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Las herramientas Correlación y Covarianza se pueden usar en el mismo ajuste, cuando se tienen N variables de medición diferentes observadas en un conjunto de individuos. Las herramientas Correlación y Covariancia proporcionan una tabla de salida, una matriz, que muestra el coeficiente de correlación o covarianza, respectivamente, entre cada par de variables de medida. La diferencia es que los coeficientes de correlación se escalan para estar entre -1 y 1 inclusive. Las covarianzas correspondientes no se escalan. Tanto el coeficiente de correlación como la covarianza son medidas de la medida en que dos variables varían juntas. La herramienta Covariance calcula el valor de la función de hoja de cálculo COVAR para cada par de variables de medida. (El uso directo de COVAR en lugar de la herramienta de covarianza es una alternativa razonable cuando sólo hay dos variables de medición, es decir, N2.) La entrada en la diagonal de la tabla de resultados de las herramientas de covarianza en la fila i, columna i es la covarianza del I-ésima variable de medida con sí mismo. Esta es sólo la varianza de población para esa variable, calculada por la función de hoja de cálculo VARP. Puede utilizar la herramienta de covarianza para examinar cada par de variables de medida para determinar si las dos variables de medida tienden a moverse juntas, es decir, si grandes valores de una variable tienden a asociarse con valores grandes de la otra (covarianza positiva) Los valores de una variable tienden a estar asociados con valores grandes de la otra (covarianza negativa), o si los valores de ambas variables tienden a no estar relacionados (covarianza cerca de 0 (cero)). Cuadro de diálogo Covariance Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. La referencia debe consistir en dos o más rangos adyacentes de datos dispuestos en columnas o filas. Agrupar por Para indicar si los datos del rango de entrada están dispuestos en filas o columnas, haga clic en Filas o Columnas. Etiquetas en Primera fila / Etiquetas en la primera columna Si la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. Si las etiquetas están en la primera columna de su rango de entrada, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera columna. Esta casilla de verificación está clara si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel ocupa sólo la mitad de la tabla, porque la covarianza entre dos rangos de datos es independiente del orden en que se procesan los rangos. La diagonal de las tablas contiene la varianza de cada rango. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. La herramienta de análisis Estadística Descriptiva genera un informe de estadísticas univariadas para los datos en el rango de entrada, proporcionando información sobre la tendencia central y la variabilidad de sus datos. Cuadro de diálogo Estadística descriptiva Intervalo de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. La referencia debe consistir en dos o más rangos adyacentes de datos dispuestos en columnas o filas. Agrupar por Para indicar si los datos del rango de entrada están dispuestos en filas o en columnas, haga clic en Filas o columnas. Etiquetas en Primera fila / Etiquetas en la primera columna Si la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. Si las etiquetas están en la primera columna de su rango de entrada, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera columna. Esta casilla de verificación está clara si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Nivel de confianza para la media Seleccione si desea incluir una fila en la tabla de resultados para el nivel de confianza de la media. En el cuadro, escriba el nivel de confianza que desea utilizar. Por ejemplo, un valor del 95 por ciento calcula el nivel de confianza de la media con un significado de 5 por ciento. Kth Largest Seleccione si desea incluir una fila en la tabla de salida para el kth valor más grande para cada rango de datos. En el cuadro, escriba el número que desea utilizar para k. Si introduce 1, esta fila contiene el máximo del conjunto de datos. Kth Smallest Seleccione si desea incluir una fila en la tabla de salida para el kth valor más pequeño para cada rango de datos. En el cuadro, escriba el número que desea utilizar para k. Si introduce 1, esta fila contiene el mínimo del conjunto de datos. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Esta herramienta produce dos columnas de información para cada conjunto de datos. La columna de la izquierda contiene etiquetas de estadísticas y la columna de la derecha contiene las estadísticas. Excel escribe una tabla de dos columnas de estadísticas para cada columna o fila en el rango de entrada, dependiendo de la opción Agrupar por que selecciona. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Estadísticas de resumen Seleccione si desea que Excel produzca un campo para cada una de las siguientes estadísticas de la tabla de resultados: Media, Error estándar (de la media), Mediana, Modo, Desviación estándar, Varianza, Kurtosis, Asimetría, Rango, Mínimo, Máximo , Suma, Cuenta, Mayor (), Menor (), y Nivel de Confianza. La herramienta de análisis Exponential Smoothing predice un valor que se basa en la previsión para el período anterior, ajustado por el error en esa previsión anterior. La herramienta usa la constante de suavizado a. Cuya magnitud determina la intensidad con que los pronósticos responden a los errores del pronóstico anterior. Nota: Los valores de 0,2 a 0,3 son constantes de suavizado razonables. Estos valores indican que la previsión actual debe ser ajustada del 20% al 30% para el error en el pronóstico anterior. Las constantes más grandes producen una respuesta más rápida, pero pueden producir proyecciones erráticas. Las constantes más pequeñas pueden resultar en largos retrasos para los valores de pronóstico. Cuadro de diálogo Extendential Smoothing Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. El rango debe contener una sola columna o fila con cuatro o más celdas de datos. Factor de amortiguación Introduzca el factor de amortiguación que desea utilizar como constante de suavizado exponencial. El factor de amortiguación es un factor correctivo que minimiza la inestabilidad de los datos que se recogen en una población. El factor de amortiguación predeterminado es 0,3. Nota: Los valores de 0,2 a 0,3 son constantes de suavizado razonables. Estos valores indican que la previsión actual debe ser ajustada del 20% al 30% para el error en el pronóstico anterior. Las constantes más grandes producen una respuesta más rápida, pero pueden producir proyecciones erráticas. Las constantes más pequeñas pueden resultar en largos retrasos para los valores de pronóstico. Etiquetas Seleccione si la primera fila y columna de su rango de entrada contienen etiquetas. Desactive esta casilla de verificación si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Si selecciona la casilla de verificación Estándar errores, Excel genera una tabla de salida de dos columnas con valores de error estándar en la columna de la derecha. Si hay valores históricos insuficientes para proyectar un pronóstico o calcular un error estándar, Excel devuelve el valor de error N / A. Nota: El rango de salida debe estar en la misma hoja de cálculo que los datos que se utilizan en el rango de entrada. Por este motivo, las opciones Nueva hoja de cálculo y Nuevo libro no están disponibles. Salida de gráfico Seleccione para generar un gráfico incrustado para los valores reales y de pronóstico en la tabla de resultados. Errores estándar Seleccione si desea incluir una columna que contenga valores de error estándar en la tabla de resultados. Borrar si desea una tabla de salida de una sola columna sin valores de error estándar. Prueba F Dos muestras para las variaciones La herramienta de análisis F-Test Dos muestras para las desviaciones realiza una prueba F de dos muestras para comparar dos varianzas poblacionales. Por ejemplo, puede utilizar la herramienta F-Test en muestras de veces en un encuentro de natación para cada uno de los dos equipos. La herramienta proporciona el resultado de una prueba de la hipótesis nula de que estas dos muestras proceden de distribuciones con varianzas iguales, contra la alternativa de que las varianzas no son iguales en las distribuciones subyacentes. La herramienta calcula el valor f de una estadística F (o razón F). Un valor de f cercano a 1 proporciona evidencia de que las varianzas subyacentes de la población son iguales. En la tabla de resultados, si f lt 1 P (F lt f) una cola da la probabilidad de observar un valor de la estadística F menor que f cuando las varianzas de población son iguales, y F Una cola crítica da el valor crítico menos De 1 para el nivel de significación elegido, Alfa. Si fgt 1, P (F lt f) una cola da la probabilidad de observar un valor de la estadística F mayor que f cuando las varianzas de población son iguales, y F Una cola crítica da el valor crítico mayor que 1 para Alpha . Cuadro de diálogo Prueba F Dos muestras para desviaciones Variable 1 Rango Introduzca la referencia de la primera columna o fila de datos que desea analizar. Variable 2 Rango Introduzca la referencia para la segunda columna o fila de datos que desea analizar. Etiquetas Seleccione si la primera fila o columna de su rango de entrada contiene etiquetas. Desactive esta casilla de verificación si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Alfa Introduzca el nivel de confianza para la prueba. Este valor debe estar en el rango 0. 1. El nivel alfa es un nivel de significación que está relacionado con la probabilidad de tener un error tipo I (rechazando una hipótesis verdadera). Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida reemplazará los datos existentes. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. La herramienta de Análisis de Fourier resuelve problemas en sistemas lineales y analiza datos periódicos usando el método de Transformada Rápida de Fourier (FFT) para transformar datos. Esta herramienta también soporta transformaciones inversas, en las que la inversa de datos transformados devuelve los datos originales. Cuadro de diálogo Análisis de Fourier Rango de entrada Introduzca la referencia para el rango de datos reales o complejos que desea transformar. Los datos complejos deben estar en formato xyi o xyj. El número de valores de rango de entrada debe ser una potencia igual a 2. Si x es un número negativo, precederlo con un apóstrofe (). El número máximo de valores es 4096. Etiquetas en Primera fila Seleccione si la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas. Borrar si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida reemplazará los datos existentes. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Inverso Si esta casilla de verificación está seleccionada, los datos del rango de entrada se consideran transformados, y se realiza una transformación inversa, devolviendo las entradas originales. Si esta casilla de verificación está desactivada, los datos del rango de entrada se transforman en la tabla de salida. La herramienta de análisis Histograma calcula las frecuencias individuales y acumulativas para un rango de celdas de datos y contenedores de datos. Esta herramienta genera datos para el número de ocurrencias de un valor en un conjunto de datos. Por ejemplo, en una clase de 20 estudiantes, se puede determinar la distribución de los puntajes en categorías de grado de letra. Una tabla de histograma presenta los límites de grado de letra y el número de puntuaciones entre el límite inferior y el límite actual. La puntuación más frecuente es el modo de los datos. Cuadro de diálogo Histograma Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. Intervalo bin (opcional) Introduzca la referencia de la celda a un rango que contiene un conjunto opcional de valores límite que definen rangos bin. Estos valores deben estar en orden ascendente. Microsoft Office Excel cuenta el número de puntos de datos entre el número de bandeja actual y el contenedor superior contiguo, si lo hay. Un número se cuenta en un compartimiento en particular si es igual o menor que el número de compartimiento hasta el último compartimiento. Todos los valores por debajo del primer valor de bin se contabilizan juntos, al igual que los valores por encima del último valor de bin. Si omite el intervalo bin, Excel crea un conjunto de compartimientos distribuidos de forma uniforme entre los valores mínimo y máximo de datos. Etiquetas Seleccione si la primera fila o columna de su rango de entrada contiene etiquetas. Desactive esta casilla de verificación si su rango de entrada no tiene etiquetas. Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida reemplazará los datos existentes. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de trabajo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Pareto (histograma clasificado) Seleccione para presentar los datos en la tabla de resultados en orden descendente de frecuencia. Si esta casilla de verificación está desactivada, Excel presenta los datos en orden ascendente y omite las tres columnas más a la derecha que contienen los datos ordenados. Porcentaje acumulativo Seleccione para generar una columna de tabla de resultados para los porcentajes acumulativos e incluir una línea porcentual acumulativa en el gráfico del histograma. Claro para omitir los porcentajes acumulados. Salida de gráfico Seleccione para generar un gráfico de histograma incrustado con la tabla de resultados. La herramienta de análisis Moving Average propone valores en el período de pronóstico, basados ​​en el valor promedio de la variable en un número específico de períodos anteriores. Un promedio móvil proporciona información de tendencia que un promedio simple de todos los datos históricos se enmascaran. Utilice esta herramienta para pronosticar ventas, inventario u otras tendencias. Cada valor de pronóstico se basa en la siguiente fórmula. N es el número de períodos anteriores a incluir en el promedio móvil Aj es el valor actual en el tiempo j Fj es el valor previsto en el tiempo j Cuadro de diálogo Promedio móvil Intervalo de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos que desea analizar. El rango debe constar de una sola columna que contenga cuatro o más celdas de datos. Etiquetas en Primera fila Seleccione si la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas. Desactive esta casilla de verificación si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de datos adecuadas para la tabla de salida. Intervalo Introduzca el número de valores que desea incluir en el promedio móvil. El intervalo predeterminado es 3. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Si selecciona la casilla de verificación Estándar errores, Excel genera una tabla de salida de dos columnas con valores de error estándar en la columna de la derecha. Si hay valores históricos insuficientes para proyectar un pronóstico o calcular un error estándar, Excel devuelve el valor de error N / A. El rango de salida debe estar en la misma hoja de cálculo que los datos que se utilizan en el rango de entrada. Por este motivo, las opciones Nueva hoja de cálculo y Nuevo libro no están disponibles. Salida de gráfico Seleccione para generar un gráfico de histograma incrustado con la tabla de resultados. Errores estándar Seleccione si desea incluir una columna que contenga valores de error estándar en la tabla de salida. Borrar si desea una tabla de salida de una sola columna sin valores de error estándar. Generación de números aleatorios La herramienta de análisis de Generación de números aleatorios rellena un rango con números aleatorios independientes que se extraen de una de varias distribuciones. Puede caracterizar a los sujetos en una población con una distribución de probabilidad. Por ejemplo, puede utilizar una distribución normal para caracterizar la población de alturas individuales, o puede utilizar una distribución de Bernoulli de dos resultados posibles para caracterizar la población de los resultados de monedas. Cuadro de diálogo Generación de números aleatorios Número de variables Introduzca el número de columnas de valores que desea en la tabla de resultados. Si no introduce un número, Microsoft Office Excel llena todas las columnas del rango de salida que especifique. Número de números aleatorios Ingrese el número de puntos de datos que desea ver. Cada punto de datos aparece en una fila de la tabla de salida. Si no introduce un número, Excel rellena todas las filas del rango de salida que especifique. Distribución Haga clic en el método de distribución que desea utilizar para crear valores aleatorios. Uniforme Se caracteriza por límites inferiores y superiores. Las variables se dibujan con igual probabilidad de todos los valores del rango. Una aplicación común utiliza una distribución uniforme en el rango 0. 1. Normal Se caracteriza por una media y una desviación estándar. Una aplicación común utiliza una media de 0 y una desviación estándar de 1 para la distribución normal estándar. Bernoulli Se caracteriza por una probabilidad de éxito (valor de p) en un ensayo dado. Las variables aleatorias de Bernoulli tienen el valor 0 o 1. Por ejemplo, puede dibujar una variable aleatoria uniforme en el rango 0. 1. Si la variable es menor o igual a la probabilidad de éxito, la variable aleatoria de Bernoulli se asigna al valor 1 De lo contrario, se le asigna el valor 0. Binomial Se caracteriza por una probabilidad de éxito (valor p) para un número de ensayos. Por ejemplo, puede generar variables aleatorias Bernoulli de número de ensayos, cuya suma es una variable aleatoria binomial. Poisson Se caracteriza por un valor lambda, igual a 1 / media. La distribución de poisson se utiliza a menudo para caracterizar el número de eventos que ocurren por unidad de tiempo, por ejemplo, la tasa promedio a la que los automóviles llegan a una plaza de peaje. Modelado Esto se caracteriza por un límite inferior y un límite superior, un paso, tasa de repetición para los valores, y una tasa de repetición para la secuencia. Discreto Se caracteriza por un valor y el rango de probabilidad asociado. El rango debe contener dos columnas: La columna izquierda contiene valores y la columna derecha contiene probabilidades asociadas con el valor en esa fila. La suma de las probabilidades debe ser 1. Parámetros Introducir valores para caracterizar la distribución que se selecciona. Random Seed Ingrese un valor opcional para generar números aleatorios. Puede volver a utilizar este valor más adelante para producir los mismos números aleatorios. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel determina automáticamente el tamaño del área de salida y muestra un mensaje si la tabla de salida reemplazará los datos existentes. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. Rango y percentil La herramienta de análisis Rank and Percentile produce una tabla que contiene el rango ordinario y el porcentaje de cada valor en un conjunto de datos. Puede analizar la posición relativa de los valores en un conjunto de datos. Esta herramienta utiliza las funciones de hoja de cálculo RANK y PERCENTRANK. RANK no tiene en cuenta valores vinculados. Si desea contabilizar valores vinculados, utilice la función de hoja de cálculo RANK junto con el factor de corrección que se sugiere en el archivo de Ayuda de RANK. Cuadro de diálogo Rango y percentil Rango de entrada Introduzca la referencia de la celda para el rango de datos de la hoja de trabajo que desea analizar. Agrupar por Para indicar si los datos del rango de entrada están dispuestos en filas o columnas, haga clic en Filas o columnas. Etiquetas en primera fila / etiquetas en la primera columna Si hace clic en Columnas y la primera fila de su rango de entrada contiene etiquetas, seleccione la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. Si hace clic en Filas y la primera columna de su rango de entrada contiene etiquetas, active la casilla de verificación Etiquetas en primera columna. Desactive la casilla de verificación si su rango de entrada no tiene etiquetas. Microsoft Office Excel genera las etiquetas de fila y columna adecuadas para la tabla de salida. Rango de salida Introduzca la referencia para la celda superior izquierda de la tabla de salida. Excel genera una tabla de salida para cada conjunto de datos en el rango de entrada. Cada tabla de salida contiene cuatro columnas: el número de punto de datos, el valor de punto de datos, el rango de punto de datos y el rango de porcentaje de punto de datos, ordenados en orden ascendente. Nueva hoja de trabajo Haga clic para insertar una nueva hoja de cálculo en el libro actual y pegue los resultados que empiezan en la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para nombrar la nueva hoja de cálculo, escriba un nombre en el cuadro. Nuevo libro Haga clic para crear un nuevo libro en el que se agreguen resultados a una nueva hoja de cálculo. The Regression analysis tool performs linear regression analysis by using the least squares method to fit a line through a set of observations. You can analyze how a single dependent variable is affected by the values of one or more independent variables. For example, you can analyze how an athletes performance is affected by such factors as age, height, and weight. You can apportion shares in the performance measure to each of these three factors, based on a set of performance data, and then use the results to predict the performance of a new, untested athlete. The Regression tool uses the worksheet function LINEST. Regression dialog box Input Y Range Enter the reference for the range of dependent data. The range must consist of a single column of data. Input X Range Enter the reference for the range of independent data. Microsoft Office Excel orders independent variables from this range in ascending order from left to right. The maximum number of independent variables is 16. Labels Select if the first row or column of your input range or ranges contains labels. Clear if your input has no labels. Excel generates the appropriate data labels for the output table. Confidence Level Select to include an additional level in the summary output table. In the box, enter the confidence level that you want to be applied, in addition to the default 95 percent level. Constant is Zero Select to force the regression line to pass through the origin. Output Range Enter the reference for the upper-left cell of the output table. Allow at least seven columns for the summary output table, which includes an Anova table, coefficients, standard error of y estimate, r2 values, number of observations, and standard error of coefficients. New Worksheet Ply Click to insert a new worksheet in the current workbook and paste the results starting at cell A1 of the new worksheet. To name the new worksheet, type a name in the box. New Workbook Click to create a new workbook in which results are added to a new worksheet. Residuals Select to include residuals in the residuals output table. Standardized Residuals Select to include standardized residuals in the residuals output table. Residual Plots Select to generate a chart for each independent variable versus the residual. Line Fit Plots Select to generate a chart for predicted values versus the observed values. Normal Probability Plots Select to generate a chart that plots normal probability. The Sampling analysis tool creates a sample from a population by treating the input range as a population. When the population is too large to process or chart, you can use a representative sample. You can also create a sample that contains only the values from a particular part of a cycle if you believe that the input data is periodic. For example, if the input range contains quarterly sales figures, sampling with a periodic rate of four places the values from the same quarter in the output range. Sampling dialog box Input Range Enter the references for the range of data that contains the population of values that you want to sample. Microsoft Office Excel draws samples from the first column, then the second column, and so on. Labels Select if the first row or column of your input range contains labels. Clear if your input range has no labels. Excel generates the appropriate data labels for the output table. Sampling Method Click Periodic or Random to indicate the sampling interval that you want. Period Enter the periodic interval at which you want the sampling to take place. The period -th value in the input range and every period -th value thereafter are copied to the output column. Sampling stops when the end of the input range is reached. Number of Samples Enter the number of random values that you want in the output column. Each value is drawn from a random position in the input range, and any number can be selected more than once. Output Range Enter the reference for the upper-left cell of the output table. Data is written in a single column below the cell. If you select Periodic . the number of values in the output table is equal to the number of values in the input range, divided by the sampling rate. If you select Random . the number of values in the output table is equal to the number of samples. New Worksheet Ply Click to insert a new worksheet in the current workbook and paste the results starting at cell A1 of the new worksheet. To name the new worksheet, type a name in the box. New Workbook Click to create a new workbook in which results are added to a new worksheet. The Two-Sample t-Test analysis tools test for equality of the population means that underlie each sample. The three tools employ different assumptions: that the population variances are equal, that the population variances are not equal, and that the two samples represent before-treatment and after-treatment observations on the same subjects. For all three tools below, a t-Statistic value, t, is computed and shown as t Stat in the output tables. Depending on the data, this value, t, can be negative or nonnegative. Under the assumption of equal underlying population means, if t lt 0, P(T lt t) one-tail gives the probability that a value of the t-Statistic would be observed that is more negative than t. If t gt0, P(T lt t) one-tail gives the probability that a value of the t-Statistic would be observed that is more positive than t. t Critical one-tail gives the cutoff value, so that the probability of observing a value of the t-Statistic greater than or equal to t Critical one-tail is Alpha. P(T lt t) two-tail gives the probability that a value of the t-Statistic would be observed that is larger in absolute value than t. P Critical two-tail gives the cutoff value, so that the probability of an observed t-Statistic larger in absolute value than P Critical two-tail is Alpha. t-Test: Paired Two Sample For Means You can use a paired test when there is a natural pairing of observations in the samples, such as when a sample group is tested twice before and after an experiment. This analysis tool and its formula perform a paired two-sample Students t-Test to determine whether observations that are taken before a treatment and observations taken after a treatment are likely to have come from distributions with equal population means. This t-test form does not assume that the variances of both populations are equal. Note: Among the results that are generated by this tool is pooled variance, an accumulated measure of the spread of data about the mean, which is derived from the following formula. t-Test: Paired Two Sample for Means dialog box Variable 1 Range Enter the cell reference for the first range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row and contain the same number of data points as the second range. Variable 2 Range Enter the cell reference for the second range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row and contain the same number of data points as the first range. Hypothesized Mean Difference Enter the number that you want for the shift in sample means. A value of 0 (zero) indicates that the sample means are hypothesized to be equal. Labels Select if the first row or column of your input ranges contains labels. Clear this check box if your input ranges have no labels. Microsoft Office Excel generates the appropriate data labels for the output table. Alpha Enter the confidence level for the test. This value must be in the range 0. 1. The alpha level is a significance level that is related to the probability of having a type I error (rejecting a true hypothesis). Output Range Enter the reference for the upper-left cell of the output table. Excel automatically determines the size of the output area and displays a message if the output table will replace existing data. New Worksheet Ply Click to insert a new worksheet in the current workbook and paste the results starting at cell A1 of the new worksheet. To name the new worksheet, type a name in the box. New Workbook Click to create a new workbook in which results are added to a new worksheet. t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances This analysis tool performs a two-sample students t-test. This t-test form assumes that the two data sets came from distributions with the same variances. It is referred to as a homoscedastic t-test. You can use this t-test to determine whether the two samples are likely to have come from distributions with equal population means. t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances dialog box Variable 1 Range Enter the cell reference for the first range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row of data. Variable 2 Range Enter the cell reference for the second range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row of data. Hypothesized Mean Difference Enter the number that that you want for the shift in sample means. A value of 0 (zero) indicates that the sample means are hypothesized to be equal. Labels Select if the first row or column of your input ranges contains labels. Clear this check box if your input ranges have no labels. Microsoft Office Excel generates the appropriate data labels for the output table. Alpha Enter the confidence level for the test. This value must be in the range 0. 1. The alpha level is a significance level that is related to the probability of having a type I error (rejecting a true hypothesis). Output Range Enter the reference for the upper-left cell of the output table. Excel automatically determines the size of the output area and displays a message if the output table will replace existing data. New Worksheet Ply Click to insert a new worksheet in the current workbook and paste the results starting at cell A1 of the new worksheet. To name the new worksheet, type a name in the box. New Workbook Click to create a new workbook in which results are added to a new worksheet. t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances This analysis tool performs a two-sample students t-test. This t-test form assumes that the two data sets came from distributions with unequal variances. It is referred to as a heteroscedastic t-test. As with the preceding Equal Variances case, you can use this t-test to determine whether the two samples are likely to have come from distributions with equal population means. Use this test when there are distinct subjects in the two samples. Use the Paired test, described in the follow example, when there is a single set of subjects and the two samples represent measurements for each subject before and after a treatment. The following formula is used to determine the statistic value t . The following formula is used to calculate the degrees of freedom, df. Because the result of the calculation is usually not an integer, the value of df is rounded to the nearest integer to obtain a critical value from the t table. The Excel worksheet function TTEST uses the calculated df value without rounding, because it is possible to compute a value for TTEST with a noninteger df. Because of these different approaches to determining the degrees of freedom, the results of TTEST and this t-Test tool will differ in the Unequal Variances case. t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances dialog box Variable 1 Range Enter the cell reference for the first range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row of data. Variable 2 Range Enter the cell reference for the second range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row of data. Hypothesized Mean Difference Enter the number that you want for the shift in sample means. A value of 0 (zero) indicates that the sample means are hypothesized to be equal. Labels Select if the first row or column of your input ranges contains labels. Clear this check box if your input ranges have no labels. Microsoft Office Excel generates the appropriate data labels for the output table. Alpha Enter the confidence level for the test. This value must be in the range 0. 1. The alpha level is a significance level that is related to the probability of having a type I error (rejecting a true hypothesis). Output Range Enter the reference for the upper-left cell of the output table. Excel automatically determines the size of the output area and displays a message if the output table will replace existing data. New Worksheet Ply Click to insert a new worksheet in the current workbook and paste the results starting at cell A1 of the new worksheet. To name the new worksheet, type a name in the box. New Workbook Click to create a new workbook in which results are added to a new worksheet. The z-Test: Two Sample for Means analysis tool performs a two sample z-Test for means with known variances. This tool is used to test the null hypothesis that there is no difference between two population means against either one-sided or two-sided alternative hypotheses. If variances are not known, the worksheet function ZTEST should be used instead. When you use the z-Test tool, be careful to understand the output. P(Z lt z) one-tail is really P(Z gt ABS(z)), the probability of a z-value further from 0 in the same direction as the observed z value when there is no difference between the population means. P(Z lt z) two-tail is really P(Z gt ABS(z) or Z lt -ABS(z)), the probability of a z-value further from 0 in either direction than the observed z-value when there is no difference between the population means. The two-tailed result is just the one-tailed result multiplied by 2. The z-Test tool can also be used for the case where the null hypothesis is that there is a specific nonzero value for the difference between the two population means. For example, you can use this test to determine differences between the performances of two car models. z-Test: Two Sample for Means dialog box Variable 1 Range Enter the cell reference for the first range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row of data. Variable 2 Range Enter the cell reference for the second range of data that you want to analyze. The range must consist of a single column or row of data. Hypothesized Mean Difference Enter the number that you want for the shift in sample means. A value of 0 (zero) indicates that the sample means are hypothesized to be equal. Variable 1 Variance (known) Enter the known population variance for the Variable 1 input range. Variable 2 Variance (known) Enter the known population variance for the Variable 2 input range. Labels Select if the first row or column of your input ranges contains labels. Clear this check box if your input ranges have no labels. Microsoft Office Excel generates the appropriate data labels for the output table. Alpha Enter the confidence level for the test. This value must be in the range 0. 1. The alpha level is a significance level that is related to the probability of having a type I error (rejecting a true hypothesis). Output Range Enter the reference for the upper-left cell of the output table. Excel automatically determines the size of the output area and displays a message if the output table will replace existing data. New Worksheet Ply Click to insert a new worksheet in the current workbook and paste the results starting at cell A1 of the new worksheet. To name the new worksheet, type a name in the box. New Workbook Click to create a new workbook in which results are added to a new worksheet. The data analysis functions can be used on only one worksheet at a time. When you perform data analysis on grouped worksheets, results will appear on the first worksheet, and empty formatted tables will appear on the remaining worksheets. To perform data analysis on the remainder of the worksheets, recalculate the analysis tool for each worksheet.
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