Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal 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 for o intervalo, mais próximas serão as médias móveis dos pontos de dados reais. Médias de migração no Excel Add-in de Análise de Dados do Excel Previsão de Vendas do Excel para Dummies, 2ª edição Depois de ter instalado o suplemento Excel Data Analysis e feito o you8217ve Disponível para o Excel, você pode selecionar qualquer uma de suas ferramentas de análise e executar essa análise nos dados de entrada fornecidos. No mundo da previsão, isso significa a linha de base que você reuniu e estruturou adequadamente em uma planilha. A primeira ferramenta que você pode considerar se apenas porque é mais fácil de usar e entender é a ferramenta de média móvel. Como sempre com o add-in, comece indo para a guia Ribbon8217s Dados e escolhendo Análise de dados. Na caixa de listagem Ferramentas de análise, selecione Média móvel e clique em OK. A caixa de diálogo Média Móvel, mostrada aqui, é exibida. Dia de mudança: chegar daqui para lá Tão fácil quanto as médias móveis são configurar e entender, você assumir uma responsabilidade adicional quando você decidir prever com eles. O problema é quantos períodos de tempo a partir de sua linha de base você deve incluir em cada média móvel. Use o mesmo número de observações reais no cálculo de cada média móvel. Se a primeira média móvel que você usa o Excel calcula três períodos a partir da linha de base, todas as médias móveis em sua previsão usam três períodos. Você quer selecionar o número certo de períodos: Se você usar muito poucos, as previsões irão responder a choques aleatórios na linha de base, quando o que você está procurando é suavizar os erros aleatórios e se concentrar nos drivers reais de seus resultados de vendas. Se você usar muitos, as previsões ficam atrás de mudanças reais e persistentes no nível da linha de base, talvez demais para você reagir efetivamente. Quando você decide usar a ferramenta Média Móvel ou, de forma mais geral, usar médias móveis independentemente de usar a ferramenta ou inserir as fórmulas você mesmo está tomando uma posição sobre o efeito de valores de linha de base recentes versus o efeito de valores de linha de base mais distantes. Suponha que você tenha uma linha de base que se estenda de janeiro de 2016 a dezembro de 2016 e use uma média móvel de três meses dos resultados de vendas para suas previsões. A previsão para janeiro de 2017 seria a média dos resultados de outubro, novembro e dezembro de 2016. Essa previsão depende totalmente do último trimestre de 2016 e é matematicamente independente dos três primeiros trimestres de 2016. E se você tivesse escolhido Uma média móvel de seis meses Em seguida, a previsão para janeiro de 2017 seria baseada na média de julho a dezembro de 2016. Seria totalmente dependente do segundo semestre de 2016, ea primeira metade de 2016 não teria influência direta sobre o janeiro 2017. Bem poderia ser que qualquer uma dessas situações ou outra, como uma média móvel de dois meses é exatamente o que você quer. Por exemplo, você pode precisar de sua previsão para enfatizar os resultados recentes. Essa ênfase pode ser especialmente importante se você suspeitar que um evento recente, como uma mudança significativa em sua linha de produtos, terá um efeito sobre as vendas. Por outro lado, você pode não querer enfatizar resultados de vendas recentes demais. Enfatizar os resultados de vendas recentes pode obscurecer o que está acontecendo com sua linha de base no longo prazo. Se você não tem certeza de quanto enfatizar os resultados recentes, você tem um par de boas opções: experimente com diferentes números de períodos de tempo para fazer suas médias móveis. Esta abordagem é muitas vezes melhor. Use suavização exponencial, que usa toda a linha de base para obter uma previsão, mas dá maior peso aos valores de linha de base mais recentes. A suavização exponencial dá um pouco menos de peso ao valor da linha de base do próximo ao último, um pouco menos de peso ao anterior, e assim por diante todo o caminho de volta para o primeiro valor de linha de base, que tem a menor influência sobre o próximo previsão. Médias móveis e linhas de base estacionárias As médias móveis são adequadas para linhas de base estacionárias (linhas de base cujos níveis geralmente não aumentam ou diminuem durante um longo período de tempo). Você pode usar as médias móveis com linhas de base que a tendência para cima ou para baixo, mas você deve geralmente detrend-los primeiro ou então usar um dos mais complicados modelos de média móvel. Como você diz uma linha de base estacionária de uma que está tendendo para cima ou para baixo Uma maneira é olhar para ele. A figura a seguir tem um exemplo. A linha de base certamente parece estacionária. Ele tem picos e picos e vales, mas em geral a linha de base não parece ter tendência para cima ou para baixo. O problema de apenas olhar para a linha de base é que às vezes não está inteiramente claro se ele está parado ou tendência. O que você acha sobre a linha de base mostrada na figura a seguir Ao olhar para o gráfico, é difícil dizer se a linha de base está parada. Pode ser, mas, novamente, pode realmente ser a deriva gradualmente para baixo. Você pode fazer um teste rápido, verificando a correlação entre a data ea receita. Como calcular médias móveis no Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2nd Edition O comando Data Analysis fornece uma ferramenta para calcular movimentação e médias exponencialmente suavizadas no Excel. Suponha, por uma questão de ilustração, que você tenha coletado informações diárias sobre temperatura. Você quer calcular a média móvel de três dias 8212 a média dos últimos três dias 8212 como parte de algumas previsões meteorológicas simples. Para calcular médias móveis para este conjunto de dados, execute as seguintes etapas. Para calcular uma média móvel, clique primeiro no botão de comando Dados da análise de dados tab8217s. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Média móvel da lista e clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Média móvel. Identifique os dados que você deseja usar para calcular a média móvel. Clique na caixa de texto Intervalo de entrada da caixa de diálogo Média móvel. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de intervalo de planilha ou usando o mouse para selecionar o intervalo de planilha. Sua referência de intervalo deve usar endereços de célula absolutos. Um endereço de célula absoluto precede a letra da coluna eo número da linha com sinais, como em A1: A10. Se a primeira célula do seu intervalo de entrada incluir uma etiqueta de texto para identificar ou descrever os dados, marque a caixa de seleção Etiquetas na primeira linha. Na caixa de texto Intervalo, informe ao Excel quantos valores devem ser incluídos no cálculo da média móvel. Você pode calcular uma média móvel usando qualquer número de valores. Por padrão, o Excel usa os três valores mais recentes para calcular a média móvel. Para especificar que algum outro número de valores seja usado para calcular a média móvel, insira esse valor na caixa de texto Intervalo. Diga ao Excel onde colocar os dados da média móvel. Use a caixa de texto Range de saída para identificar o intervalo de planilha no qual você deseja colocar os dados de média móvel. No exemplo da folha de cálculo, os dados da média móvel foram colocados na gama de folhas de cálculo B2: B10. (Opcional) Especifique se deseja um gráfico. Se você quiser um gráfico que traça a informação da média móvel, marque a caixa de seleção Saída do gráfico. (Opcional) Indique se você deseja que as informações de erro padrão sejam calculadas. Se você deseja calcular erros padrão para os dados, marque a caixa de seleção Erros Padrão. O Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores da média móvel. (As informações de erro padrão passam para C2: C10.) Depois de concluir especificando quais informações de média móvel você deseja calcular e onde deseja colocá-las, clique em OK. O Excel calcula as informações da média móvel. Nota: Se o Excel não possui informações suficientes para calcular uma média móvel para um erro padrão, ele coloca a mensagem de erro na célula. Você pode ver várias células que mostram esta mensagem de erro como um value. Add uma tendência ou linha média móvel para um gráfico Aplica-se a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3D, de torta, de superfície ou de rosquinha. Adicionar uma linha de tendência No gráfico, clique na série de dados à qual pretende adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Marque a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E clique em Exponencial. Previsão Linear. Ou média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Formato da linha de tendência em Opções da linha de tendência. Se você selecionar Polynomial. Digite a potência mais alta para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Média Móvel. Digite o número de períodos a serem usados para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é igual ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o seu valor R-quadrado. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando a caixa Mostrar o valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato da linha de tendência, Opções da linha de tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta com o melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parecer com uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados para uma linha: onde m é a inclinação eb é a interceptação. A seguinte linha de tendência linear mostra que as vendas de geladeiras têm aumentado consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor R-squared (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos dados reais) é 0.9792, que é um bom ajuste da linha aos dados. Mostrando uma linha curva melhor ajustada, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra predito crescimento populacional 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 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Essa linha de tendência é útil quando os dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa 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. Tipicamente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0,979, que é próximo a 1, portanto, as linhas um bom ajuste para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medição de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A linha de tendência exponencial seguinte mostra a quantidade decrescente de carbono 14 num objecto à medida que envelhece. Note que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Moving Average trendline Esta linha de tendência evens out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma 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. Por exemplo, se Período é definido como 2, 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 da linha de tendência, etc. Uma linha de tendência de média móvel usa esta equação: O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos na série, Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
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