Solucionador De Média Móvel

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Calculadora Média Mínima Dada uma lista de dados seqüenciais, você pode construir a média móvel n-ponto (ou a média móvel) ao encontrar a média de cada conjunto de n Pontos consecutivos. Por exemplo, se você tiver o conjunto de dados ordenados 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, a média móvel de 4 pontos é 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. As médias móveis são usadas Para alisar os dados seqüenciais eles fazem picos afiados e mergulhos menos pronunciados porque cada ponto de dados brutos é dado apenas um peso fracionado na média móvel. Quanto maior o valor de n. Mais suave o gráfico da média móvel em comparação com o gráfico dos dados originais. Os analistas de ações muitas vezes olham as médias móveis de dados de preço de ações para prever tendências e ver padrões com mais clareza. Você pode usar a calculadora abaixo para encontrar uma média móvel de um conjunto de dados. Número de termos em uma média móvel simple n - Point Se o número de termos no conjunto original for d e o número de termos usados ​​em cada média é n. Então, o número de termos na sequência da média móvel será, por exemplo, se você tiver uma seqüência de 90 preços das ações e tomar a média móvel de 14 dias dos preços, a seqüência média rolante terá 90 - 14 1 77 pontos. Esta calculadora calcula médias móveis onde todos os termos são ponderados igualmente. Você também pode criar médias móveis ponderadas em que alguns termos recebem maior peso do que outros. Por exemplo, dando mais peso a dados mais recentes, ou criando um meio ponderado centralmente, onde os termos do meio são contados mais. Veja o artigo e calculadora de médias móveis ponderadas para obter mais informações. Juntamente com as médias aritméticas em movimento, alguns analistas também observam a mediana móvel de dados ordenados, uma vez que a mediana não é afetada por outliers estranhos. A média média coletada ao longo do tempo provavelmente mostrará alguma forma de variação aleatória. As técnicas de suavização podem ser usadas para reduzir ou cancelar o efeito dessas variações. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, suavizarão a variação aleatória nos dados da série temporal para revelar quaisquer tendências subjacentes que possam existir. Nesta técnica simples, cada observação recebe um peso igual. Observações adicionais são previstas usando a média das observações anteriores. Se tivermos as séries temporais X1, X2, X3. Xt, então esta técnica irá prever o Xtk da seguinte maneira. St Média (xt-k1, xt-k2. Xt), t k, k1, k2. N onde k é o parâmetro de suavização. O XLMiner Analysis Toolpak Add-on permite um valor de parâmetro entre 2 e t-1 onde t é o número de observações no conjunto de dados. Deve ter cuidado ao escolher este parâmetro, pois um grande valor de parâmetro irá superar os dados, enquanto um pequeno valor de parâmetro irá minimizar os dados. O uso das três últimas observações geralmente é suficiente para prever a próxima observação. Esta técnica não deve ser aplicada quando a sazonalidade estiver presente no conjunto de dados. O exemplo do conjunto de dados da série temporal abaixo contém os passageiros mensais da companhia aérea em milhares para uma pequena companhia aérea regional. Crie uma previsão usando esses dados históricos como entrada. Para gerar a previsão: no painel XLMiner Analysis ToolPak, clique em Media móvel. Clique no campo Intervalo de entrada e, em seguida, digite o intervalo de células B1: B25. Deixe as etiquetas na Primeira fila selecionadas uma vez que a primeira linha no intervalo de dados inclui o rótulo da coluna. Digite um valor para Intervalo, neste exemplo, use 3. Clique no campo Faixa de saída e, em seguida, digite a célula D1. Mantenha a saída do gráfico selecionada para exibir um gráfico da saída. Mantenha os Erros Padrão selecionados para exibir os erros padrão no relatório. Clique em OK. Os resultados estão abaixo. Os resultados do método de suavização de média móvel As células são inseridas nas células E2: E25. Células F2: F25 contém os erros padrão. Observe os erros de NA na primeira célula da coluna E e os quatro primeiros da coluna F são devidos a valores históricos insuficientes necessários para projetar uma previsão ou calcular um erro padrão.