Período de línea de tendencia promedio móvil de Excel

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Elegir la mejor línea de tendencia para sus datos Cuando desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Graph, puede elegir cualquiera de los seis diferentes tipos de tendencia / regresión. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Confiabilidad de línea de tendencia Una línea de tendencia es más confiable cuando su valor R-cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Graph calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal muestra claramente que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9036, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que es más útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y / o positivos. El siguiente ejemplo utiliza una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9407, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se usa cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinómica de Orden 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad y el consumo de gasolina. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9474, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza mejor con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de un segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9923, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que es más útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas cada vez más altas. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 1, lo que significa que la línea se ajusta perfectamente a los datos. Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una línea de tendencia de media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea de tendencia. Si Period se establece en 2, por ejemplo, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia de media móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas durante un período de 26 semanas. Las tendencias de término implican un cambio en el tiempo. Un tipo de pronóstico es cuantitativo, e implica analizar datos de series de tiempo, y luego predecir lo que podría ser el futuro. Por ejemplo, las ventas en un puesto de helado en el parque de la ciudad en junio de cada uno de los últimos cinco años ha sido buena, pero en julio fue alrededor de 20 más que en junio. Si este año, el stand tomó 10.000 en junio (un nuevo récord), ¿cuánto predeciría que tomará en julio? Bueno, si estuviéramos correctos en nuestra hipótesis basada en los datos históricos, la estimación de marzo sería la cifra de julio 20 más alto, o 12.000. Microsoft Excel ofrece algunas herramientas integradas para la previsión. Una de ellas le permite agregar una línea de tendencia a los puntos de datos existentes en un gráfico. Esto permite al usuario interpolar (es decir, encontrar un punto de datos entre puntos existentes) o extrapolar (es decir, para encontrar un punto de datos pasado el final de los datos actuales, ya sea por pronóstico o quotbackcasting a un período anterior). Sin embargo, Como con las plantillas, los desarrolladores de estas herramientas han tomado algunas decisiones para el usuario, y no todos los usuarios estarían de acuerdo con esas decisiones. Si las limitaciones impuestas por las características de Microsoft Excels para la predicción son inapropiadas para una tarea de pronóstico en particular, al lector se le alienta a utilizar la manipulación numérica directa utilizando técnicas analíticas probadas como se describe en cualquiera de varios textos sobre pronóstico (como Makridakis, Wheelwright amp Hyndman, 1998). Antes de comenzar En esta página se supone que el usuario tiene Microsoft Excel8482 2010 o 2007 con el complemento Analysis ToolPak de Microsoft instalado. Veamos algunos datos referentes a lámparas fluorescentes compactas (CFLs) usando lo siguiente como un documento fuente: US Department of Energy. (2009). CFL Market Profile - Marzo de 2009. Washington, DC: Autor. Obtenido el 7 de abril de 2009 de energystar.gov/ia/products/downloads/CFLMarketProfile.pdf El análisis en este informe fue realizado por D amp R International, LTD (drintl /.) En la página 2, hay un gráfico de barras (o barra ) Que enumera el número de envíos de LFC por año hasta 2007, y luego predice el número de envíos en 2008, 2009 y 2010, sobre la base de esos datos. Permite utilizar los datos de este gráfico y la potencia de Microsoft Excel para hacer una predicción similar. Idealmente, tendría los valores de datos reales, pero en este caso, se hizo una estimación basada en el gráfico anterior y la siguiente se ingresó en una hoja de cálculo de Excel. Tabla 1. Datos brutos. Permite ver sólo los datos históricos de 2000 a 2007, no las estimaciones o predicciones para 2008 a 2010. Podemos recrear el gráfico de barras mostrado en el documento de origen seleccionando los datos históricos en Excel y creando un gráfico de barras: Figura 2. Datos crudos en un gráfico de barras para coincidir con original Pero en lugar de eso, permite crear un diagrama de dispersión de los valores (ya que la característica de ecuación de la línea de tendencia Excels puede producir errores con gráficos de barras o gráficos de líneas.) Figura 3. Datos brutos en un gráfico de dispersión. Adición de una línea de tendencia lineal y una ecuación de regresión Ahora, recuerde, sólo nos interesan los datos de CFL y queremos poder predecir los años futuros. Para agregar una línea de tendencia, haga clic en uno de los iconos que representan un punto de datos para CFL y, a continuación, haga clic con el botón derecho del ratón y seleccione quotAdd Trendline.quot Verá el siguiente cuadro de diálogo. En este ejemplo, asumiremos que el número de lámparas fluorescentes compactas enviadas por año aumenta a una velocidad constante o lineal. Por ahora, en el área Opciones de Tendencia, seleccione el siguiente tipo de Tendencia / Regresión: Pronóstico Lineal - Adelante 3 períodos Visualización Ecuación en el gráfico Después de mover la ecuación tenemos: Figura 5. Datos brutos con una línea de tendencia lineal y una ecuación de regresión. La ecuación es una ecuación de regresión lineal. Eso significa que es la ecuación de una línea recta que mejor se ajusta a los puntos en el gráfico. El método que utiliza Excel para determinar estas ecuaciones implica encontrar la línea que produce el menor valor para la suma de los cuadrados de las diferencias verticales entre los puntos de datos y la línea. Como todas las líneas, tiene una ecuación en la forma: y es el número a calcular, la variable dependiente o, en este caso, el número de millones de CFL enviadas por año m es la pendiente de la línea, que es igual al cambio En el valor de y dividido por el cambio en el valor de x x es el punto de datos dado o la variable dependiente, en este caso, es el año yb es la intersección de eje-y de la línea. Y 388 millones de LFCs enviados Podemos sustituir otros valores de x, como el año 2020, y como tenemos una ecuación, podemos predecir que habrá 793 millones de LFCs enviadas en el año 2020. Por supuesto, esto está haciendo una Muchos supuestos que no debemos hacer. En particular, asumimos que la tendencia es lineal y que continuará en el futuro. Método alternativo. Puede encontrar la ecuación directamente de los datos presentados, si lo desea. Seleccione dos celdas como G5 y G6 y luego comience a escribir en la fórmula: LINEST (rango) para el rango, seleccione todos los valores y conocidos, a continuación, escriba el paréntesis de cierre, pero no pulse la tecla Intro. En su lugar, pulse Control-Mayús-Intro. Youll ver la pendiente y la intercepción aparecen en estas dos celdas. Muchas tendencias no son lineales. Por ejemplo, la población humana en el planeta era bastante lineal, pero luego se disparó, como se ilustra en la línea roja de la siguiente figura: Figura 7. Tendencia no lineal de crecimiento de la población mundial a largo plazo. Naciones Unidas, 1999, p. 7. Existen varias ecuaciones predictivas no lineales. Bien mirar dos, ecuaciones exponenciales y ecuaciones polinómicas, pero se aconseja explorar otros. Tomemos los mismos datos históricos de envío de CFL que utilizamos anteriormente y aplicamos algunas líneas de tendencia no lineales. Aquí hay una línea de tendencia exponencial. Utiliza una ecuación que tiene el valor x (el año) como exponente. Hice clic en la nueva ecuación una etiqueta de línea de tendencia de quotformat seleccionada para mostrar la ecuación en notación científica con seis puntos decimales, ya que el valor predeterminado no me da suficiente precisión para predecir. Figura 8. Datos brutos con línea de tendencia exponencial. Como podemos ver, la línea de tendencia es curvada, no tanto como lo indica el relativamente alto punto de referencia de 2007, pero todavía está curvado. La ecuación predictiva es: y 1.598767 E -279 e 3.226616 E -01 x Recuerde que el capital E significa quotTimes diez a la potencia de y que el caso minúsculo e es una constante aproximadamente igual a 2.71828. En Excel, puedo escribir en la siguiente fórmula en cualquier celda: y reemplazando quot2010quot con el año, obtener una predicción para ese año. El valor para 2010 es 733 millones de LFC, y el valor para 2012 es de 1.398 millones de liras CFL. La ecuación predictiva puede ser un polinomio. Vimos que la ecuación de regresión lineal era una ecuación polinomial de segundo orden, o cuadrática, agrega un término x 2, resultando en: La gráfica de una ecuación cuadrática de esta forma es típicamente una parábola. Aquí está el mismo dato con una línea de tendencia polinomial de segundo orden: Figura 9. Línea de tendencia polinómica de segundo orden con ecuación. Es posible aumentar el orden, añadiendo un término x 3. x 4. o x 5, si hay razón para creer que tal curva será más precisa. A veces, sospechamos que los datos deben ser modificados. En nuestro ejemplo, observe cuán alto era el valor de 400 para 2007. Un analista podría tener razones para creer que este punto era un valor atípico, y debido a algunas circunstancias especiales, como una campaña de marketing de una sola vez, el alto valor de este dato Está desechando la predicción futura. Permite alterar los datos, reduciendo ese punto a 300. Tabla 2. Datos revisados. Utilizando los datos revisados ​​y la predicción de polinomios de segundo orden, obtenemos: Figura 10. El valor de 2007 fue cambiado de 400 a 300 en la creencia de que se trataba de un valor anormal. Observe cómo la Figura 10 está relativamente cerca de la predicción inicial mostrada en el documento original de la DOE de EE.UU. Hay muchas maneras de transformar y ajustar los datos, y en cada caso el analista debe tener una línea defendible de razonamiento que justifique la transformación. Al igual que con muchas formas de análisis estadístico, la extrapolación de la línea de tendencia puede estar sujeta a intentos deliberados de hacer que los datos sugieran el sesgo de los analistas. Esto es inapropiado. Donde hay proyecciones alternativas, es mejor presentarlas con explicaciones de cada una. Por ejemplo, la siguiente ilustración muestra varios caminos diferentes que la población mundial podría tomar en diferentes condiciones explicadas por los autores. Como se ve en Excels Trendline Options cuadro de diálogo, hay otros tipos de líneas de tendencia que se pueden agregar, incluyendo un logarítmico, la energía y media móvil línea de tendencia. El complemento de Analysis ToolPak para Excel también tiene varias herramientas de previsión. Para acceder a ellos, haga clic en Análisis de datos en la ficha Datos. Verá el promedio móvil, la regresión y el suavizado exponencial allí, todos los cuales pueden usarse para pronosticar. Pero no te detengas ahí, Excel, al igual que algunos otros programas de manipulación numérica, permite al usuario controlar directamente las fórmulas utilizadas para obtener valores. No tenemos que conformarnos con la configuración predeterminada que se utiliza en la función Agregar Trendline de gráficos, pero podemos realizar los cálculos necesarios en los datos directamente. Para obtener información sobre los métodos de esta lección, y otros, como el método de Box-Jenkins, regresión dinámica, regresión múltiple, consulte un texto sobre pronóstico, como el de Makridakis, Wheelwright, amp Hyndman (1998). Makridakis. S. Wheelwright, S. amp Hyndman, R. (1998). Previsión: Métodos y Aplicaciones. 3ª ed. New York: Wiley amp Sons. Naciones Unidas. (1998). Proyecciones mundiales de población a largo plazo: Basado en la Revisión de 1998. Resumen ejecutivo . Autor. Obtenido el 7 de abril de 2009 de un.org/esa/population/publications/longrange/longrangeExecSum.pdf Departamento de Energía de los Estados Unidos. (2009). CFL Market Profile - Marzo de 2009. Washington, DC: Autor. Obtenido el 7 de abril de 2009 de energystar.gov/ia/products/downloads/CFLMarketProfile.pdfMoving Average 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.
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