377 Moving Average

Adicionar uma tendência ou linha de 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, 3-D, radar, torta, superfície ou donut. 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 em Movimento. 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 o quanto os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) está em 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 o valor Exibir valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato Trendline, opções de 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 essa 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 seus 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 o crescimento populacional predito 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 esta 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 medidas 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 dos dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Não é possível criar uma linha de tendência exponencial se os 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 ee 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. Observe que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente os dados. 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 Period for 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 na 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 menos o Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores de 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. Tenho dados como abaixo (com 30.000 itens diferentes) e enquanto eu ainda não tenho 12 meses de dados semanais eu quero criar um movimento Média dos últimos 12 meses (DATEADD (aaaa, -1, GETDATE ())). Isso será executado a cada semana para capturar o nosso nível de estoque médio para os últimos 12 meses contra cada item. Além disso, eu preciso executar retrospectivamente isso para atualizar os registros que eu tenho atualmente (valor de 30 semanas para cada item atualmente). A retrospectiva precisa ter uma média apenas até a data do registro foi capturado, então para a primeira data o item seria a média de um registro e para a segunda data, dois registros, etc (eu estou pensando a atualização atual iria Precisa de T-SQL diferente do trabalho semanal futuro). Os dados se parecem com isto (a coluna à direita mostra como deve parecer.) De Date ItemNo Value 12mAve 01/06/2008 00:00 0003E 285.6465 285.6465 08/06/2008 00:00 0003E 377.9624 331.8045 15 / 06/2008 00:00 0003E 377.9624 347.1904 22/06/2008 00:00 0003E 377.9624 354.8834 29/06/2008 00:00 0003E 283.4718 340.6011 06/07/2008 00:00 0003E 283.4718 331.0796 13/07/2008 00:00 0003E 283,4718 324,2784 20/07/2008 00:00 0003E 188.9812 307.3663 27/07/2008 00:00 0003E 188.9812 294.2124 03/08/2008 00:00 0003E 188.9812 283.6893 10/08/2008 00:00 0003E 567.0228 309.4469 17/08 / 2008 00:00 0003E 567.0228 330.9115 24/08/2008 00:00 0003E 567.0228 349.0739 31/08/2008 00:00 0003E 567.0228 364.6417 07/09/2008 00:00 0003E 567.0228 378.1338 14/09/2008 00:00 0003E 567.0228 389.9393 21/09/2008 00:00 0003E 472.5190 394.7970 nickhodge (20-02-2009) Obrigado pela sua ajuda. Eu tenho este T-SQL real, mas ele expira (Timeout expirou). (Eu tenho que calcular o valor de inventário, mas tentei em uma tabela de teste com que pré-calculado, mesmo problema). A única coisa que eu posso ver é que ele adiciona OUTER automaticamente, mas thats provavelmente o padrão SELECT a. ItemNo, a. Date, AVG (b. QOH b. AveCost) AS 12mAve FROM dbo. WeeklyLoc1InventoryData como um LEFT OUTER JOIN dbo. WeeklyLoc1InventoryData AS b ON a. ItemNo a. ItemNo E b. Date gt DATEADD (m, - 12, a. Date) E b. Date lt a. Date GRUPO por a. ItemNo, a. Date Qualquer pistas (eu só espero eu havent Tenho algo errado no T-SQL, mas não acho que tenho) em um. ItemNo um. ItemNo --Jeff Moden RBAR é pronunciado ree-bar e é um Modenismo para R ow - B y-A gonizing-R ow. Primeiro passo para a mudança de paradigma da escrita Set Based código: Pare de pensar sobre o que você quer fazer a uma linha. Pense, em vez disso, do que você quer fazer para uma coluna. Links Úteis: Como Postar Problemas de Código Como Postar Problemas de Desempenho Melhor Movimento Médio para mostrar tendência. Há sempre o velho problema de MAs que é eles são muito rápido ou muito lento na maioria das vezes, em 10 do tempo que eles se encaixam. Isso ocorre porque o fato de que o preço em si dita o movimento do amplificador MA não vice-versa. Se você puder resolver este problema um dia, você pôde ter começado uma solução para um dos problemas os mais grandes que enfrentam comerciantes do miliampère. Eu comecei a procurar uma solução para o problema há 3 meses. Apenas tentando desenvolver um MA adaptativo em que ele pode se ajustar não só na velocidade do preço, mas também no humor do preço. Por exemplo, se o preço é rápido, o meu MA deve ser rápido, mas ainda vai atrasar, se o preço é lento em seu movimento, o meu MA deve ser lento e assim por diante. Sobre o humor do preço, estou tentando encontrar uma maneira em que a própria fórmula do MA descontos fortes tendências, congestionamentos, inversões em forma de V ampères assim por diante. Eu realmente não preciso incluir cada padrão único na fórmula porque eu sei que seria impossível fazer isso, mas eu só preciso incluir reversões, congestions amp tendência força. Desejo-me sorte, ainda estou cedo em minha pesquisa. Sobre MAs. Para MA para detectar um apartamento que você precisa pelo menos 3 médias móveis. Para detectar reversões você precisa de múltiplas médias móveis para mudar de direção completamente puxando-se para cima ou para baixo atrás de um MA de longo prazo. Primeiro, a tendência vai mudar em 1 minuto, em seguida, gráficos de 5 minutos, em seguida, 10, em seguida, gráficos de 15 minutos e assim por diante até que a tendência principal em grandes mudanças de gráficos de escala.