Promedio de punto de desplazamiento excel

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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. Cuando se calcula una media móvil corriente, colocar el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior calculamos el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y colocamos Que al lado del período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio del intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado del período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para incluso períodos de tiempo. Entonces, ¿dónde colocaríamos el primer promedio móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizar las MA con M 2. Así, suavizar los valores suavizados Si la media de un número par de términos, es necesario suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.Add una tendencia o media móvil Línea a un gráfico Se aplica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Más. Menos Para mostrar las tendencias de datos o las medias móviles en un gráfico que creó. Puede agregar una línea de tendencia. También puede ampliar una línea de tendencia más allá de sus datos reales para ayudar a predecir los valores futuros. Por ejemplo, la siguiente línea de tendencia lineal pronostica dos trimestres por delante y muestra claramente una tendencia al alza que parece prometedora para las ventas futuras. Puede agregar una línea de tendencia a una gráfica bidimensional que no esté apilada, incluyendo área, barra, columna, línea, stock, dispersión y burbuja. No puede agregar una línea de tendencia a un mapa de 3-D, radar, pastel, superficie o donut apilados. Agregar una línea de tendencia En su gráfico, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o una media móvil. La línea de tendencia comenzará en el primer punto de datos de la serie de datos que elija. Marque la casilla Trendline. Para elegir un tipo diferente de línea de tendencia, haga clic en la flecha junto a Trendline. A continuación, haga clic en Exponencial. Pronóstico lineal. O Media móvil de dos periodos. Para obtener más líneas de tendencia, haga clic en Más opciones. Si selecciona Más opciones. Haga clic en la opción que desee en el panel Formato de línea de tendencia en Opciones de línea de tendencia. Si selecciona Polynomial. Introduzca la potencia más alta para la variable independiente en el cuadro Orden. Si selecciona Media móvil. Introduzca el número de períodos que se utilizarán para calcular la media móvil en el cuadro Período. Sugerencia: Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a los datos reales) es igual o cercano a 1. Cuando agrega una línea de tendencia a sus datos , Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Puede mostrar este valor en su gráfico, marcando el valor Mostrar cuadrado R en el cuadro de gráfico (panel Formato de línea de tendencia, Opciones de línea de tendencia). Puede obtener más información sobre todas las opciones de la línea de tendencia en las secciones siguientes. Línea de tendencia lineal Utilice este tipo de línea de tendencia para crear una línea recta de mejor ajuste para conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se parece a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. Una línea de tendencia lineal utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados aptos para una línea: donde m es la pendiente yb es la intersección. La siguiente línea de tendencia lineal muestra que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 8 años. Observe que el valor de R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a sus datos reales) es 0.9792, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva mejor ajustada, esta línea de tendencia es 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 positivos. Una línea de tendencia logarítmica utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c y b son constantes y ln es la función de logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia logarítmica muestra el crecimiento poblacional previsto de los 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 0.933, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Esta línea de tendencia es útil cuando sus datos fluctúan. Por ejemplo, cuando analiza ganancias y pérdidas en un conjunto de datos grande. 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. Normalmente, una línea de tendencia polinomial de Orden 2 tiene sólo una colina o valle, una Orden 3 tiene una o dos colinas o valles, y una Orden 4 tiene hasta tres colinas o valles. Una línea de tendencia polinomial o curvilínea utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde b son constantes. La siguiente línea de tendencia polinomial de la orden 2 (una colina) muestra la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es cercano a 1 por lo que las líneas un buen ajuste a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil para conjuntos de datos que comparan medidas que aumentan a una velocidad específica. Por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia de potencia usa esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde cyb son constantes. Nota: Esta opción no está disponible cuando los datos incluyen valores negativos o cero. El siguiente gráfico de medidas de distancia muestra 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 0.986, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia exponencial utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c yb son constantes y e es la base del logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia exponencial muestra la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0,990, lo que significa que la línea se ajusta a los datos casi perfectamente. Tendencia media móvil Esta línea de tendencia evinge las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una 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. Por ejemplo, si Período se establece en 2, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia del promedio móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como segundo punto en la línea de tendencia, etc. Una línea de tendencia de media móvil utiliza esta ecuación: El número de puntos en una línea de tendencia de media móvil es igual al número total de puntos de la serie menos el Número que especifique para el período. En un gráfico de dispersión, la línea de tendencia se basa en el orden de los valores de x en el gráfico. Para obtener un resultado mejor, ordene los valores x antes de agregar un promedio móvil. La siguiente línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas. Ver también
Moving_average_divergence_indicator
Cobertura de Forex