Media Móvil Exponencial Excel 2010

Cómo calcular los EMA en Excel Aprende a calcular la media móvil exponencial de Excel y VBA, y obtener una hoja de cálculo con conexión a Internet gratuita. La hoja de cálculo recupera los datos del stock de Yahoo Finanzas, calcula EMA (por encima de su ventana de tiempo elegido) y representa los resultados. El enlace de descarga está en la parte inferior. El VBA se puede ver y editar it8217s completamente libre. Pero primero disover razón por la EMA es importante para los operadores y analistas de mercado técnico. los gráficos de precios de valores históricos son contaminados con una gran cantidad de ruido de alta frecuencia. Esto a menudo oscurece las tendencias principales. Las medias móviles ayudan a suavizar estas fluctuaciones de menor importancia, que le da un mayor conocimiento de la dirección general del mercado. El móvil exponencial lugares promedio mayor importancia en los datos más recientes. Cuanto mayor sea el período de tiempo, menor será la importancia de los datos más recientes. EMA se define por esta ecuación. precio today8217s (multiplicado por un peso) y EMA yesterday8217s (multiplicado por 1 peso) Usted necesita para reactivar el cálculo EMA con un EMA inicial (EMA 0). Esto es por lo general una media móvil simple de longitud T. El gráfico anterior, por ejemplo, da la EMA de Microsoft entre el 1 de enero de 2013 y enero de 2014. 14ª operadores técnicos utilizan a menudo el cruce de dos medias móviles 8211 uno con un breve espacio de tiempo y otro con un largo plazo de tiempo 8211 para generar señales de compra / venta. A menudo se utilizan promedios móviles de 12 y 26 días. Cuando las subidas más cortas de media móvil encima de la media móvil más larga, el mercado está en tendencia updwards esto es una señal de compra. Sin embargo, cuando las medias móviles más cortos están por debajo de la media a largo en movimiento, el mercado está cayendo esta es una señal de venta. Let8217s primero aprender a calcular EMA utilizando las funciones de hoja. Después de eso we8217ll descubrir cómo utilizar VBA para calcular EMA (y automáticamente trazar gráficos) Calcular EMA en Excel con funciones de hoja de paso 1. Let8217s dicen que queremos calcular la EMA de 12 días de Exxon Mobil8217s precio de las acciones. Primero tenemos que conseguir precios de las acciones 8211 histórico que puede hacer que con este mayor descargador bursátil. Paso 2 . Calcular el promedio simple de los precios de los primeros 12 con función Excel8217s promedio (). En el Screengrab a continuación, en C16 celular tenemos la fórmula media (B5: B16), donde B5: B16 contiene los primeros 12 cerrar los precios por el paso 3. Justo debajo de la celda utilizada en el paso 2, introduzca la fórmula anterior EMA Ahí lo tienen You8217ve con éxito calcula un importante indicador técnico, EMA, en una hoja de cálculo. Calcula EMA con VBA Ahora let8217s mecanizar los cálculos con VBA, incluyendo la creación automática de parcelas. Os muestro won8217t la plena VBA aquí (it8217s disponibles en la hoja de cálculo a continuación), pero we8217ll discuto el código más crítico. Paso 1. Descargar las cotizaciones de bolsa histórica para su ticker de Yahoo Finanzas (utilizando archivos CSV), y cargarlos en Excel o usar el VBA en esta hoja de cálculo para obtener las cotizaciones históricas directamente en Excel. Sus datos pueden ser algo como esto: Paso 2. Aquí es donde tenemos que ejercitar unos braincells 8211 tenemos que aplicar la ecuación de EMA en VBA. Podemos usar el estilo R1C1 para entrar programáticamente fórmulas en celdas individuales. Examine el fragmento de código a continuación. EMAWindow es una variable que es igual a los numRows ventana de tiempo deseados es el número total de puntos de datos 1 (la 8220 18221 se debe a we8217re el supuesto de que los datos de valores reales se inicia en la fila 2) de la EMA se calcula en la columna h Suponiendo que EMAWindow 5 y numrows 100 (es decir, hay 99 puntos de datos) la primera línea coloca una fórmula en la celda H6 que calcula la media aritmética de los 5 primeros puntos de datos históricos la segunda línea coloca fórmulas en las celdas H7: h100 que calcula la EMA del 95 restante Paso 3 puntos de datos Esta función VBA crea un gráfico del precio de cierre y EMA. Gran trabajo en gráficos y explicaciones. Tengo una pregunta, sin embargo. Si cambio de la fecha de inicio de un año después y miro a los últimos datos de EMA, que es notablemente diferente que cuando se utiliza el mismo período EMA con una fecha de inicio anterior a la misma fecha de referencia reciente. Es eso lo que esperas. Esto hace que sea difícil mirar a los gráficos publicados muestran con EMA y no ve el mismo gráfico. Shivashish Sarkar dice: Hola, estoy usando la calculadora EMA y realmente aprecio. Sin embargo, me he dado cuenta que la calculadora no es capaz de trazar los gráficos para todas las empresas (que muestra error de tiempo de ejecución 1004). ¿Puede por favor crear una edición actualizada de la calculadora en la que se incluirán nuevas empresas Deja un comentario Cancelar respuesta Al igual que el Maestro de cálculo libres Knowledge Base reciente PostsMoving media Este ejemplo le enseña cómo calcular la media móvil de una serie de tiempo en Excel. Un avearge móvil se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, permite echar un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón de Análisis de Datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas para análisis en. 3. Seleccionar la media móvil y haga clic en OK. 4. Haga clic en el cuadro rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Intervalo y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar la curva de estos valores. Explicación: porque nos permite establecer el intervalo de 6, la media móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y los valles se alisan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil de los primeros 5 puntos de datos debido a que 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 los picos y los valles se alisan. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca de los promedios móviles son los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratuito Por favor, comparte esta página en GoogleExponential Smoothing Explicación. copia de Autor. El contenido de InventoryOps está protegido por copyright y no está disponible para su republicación. Cuando las personas encuentran por primera vez el término suavizado exponencial se puede pensar que suena como un infierno de una gran cantidad de suavizado. cualquiera que sea suavizado es. A continuación, empezar a vislumbrar un cálculo matemático complicado que probablemente requiere un grado en matemáticas para entender, y la esperanza no es una función integrada en Excel disponible si es que alguna vez tienen que hacerlo. La realidad de suavizado exponencial es mucho menos dramático y mucho menos traumática. La verdad es, suavizado exponencial es un cálculo muy simple que ejecutan una tarea bastante simple. Sólo tiene un nombre complicado porque lo que ocurre técnicamente como resultado de este cálculo simple es en realidad un poco complicado. Para entender suavizado exponencial, es útil comenzar con el concepto general de alisado y un par de otros métodos comunes usados ​​para lograr suavizado. Lo que se alisar suavizado es un proceso estadístico muy común. De hecho, nos encontramos con regularidad datos suavizados en diversas formas en nuestra vida día a día. Cualquier vez que utilice un promedio para describir algo, si está utilizando una serie suavizada. Si usted piensa acerca de por qué se utiliza un promedio para describir algo, pronto entenderá el concepto de suavizado. Por ejemplo, que acabamos de experimentar el invierno más cálido registrado. ¿Cómo somos capaces de cuantificar este Bien empezamos con conjuntos de datos de las altas y bajas temperaturas diarias durante el período que llamamos invierno para cada año en la historia registrada. Pero eso nos deja con un montón de números que saltan todo un poco (no es como todos los días este invierno estaba más caliente que los días correspondientes de todos los años anteriores). Necesitamos un número que elimina todo esto que salta alrededor de los datos para que podamos comparar más fácilmente un invierno a otro. Extracción del salto en torno a los datos se denomina suavizado, y en este caso sólo podemos utilizar un promedio simple de lograr el alisado. En previsión de la demanda, que utilizamos suavizado para eliminar la variación aleatoria (ruido) de nuestra demanda histórica. Esto nos permite identificar mejor los patrones de demanda (principalmente de tendencia y estacionalidad) y los niveles de demanda que pueden ser utilizados para estimar la demanda futura. El ruido de la demanda es el mismo concepto que el salto diariamente alrededor de los datos de temperatura. No es sorprendente que la forma en que las personas más comunes eliminar el ruido de la historia de la demanda es utilizar un averageor sencilla, más concretamente, una media móvil. Una media móvil sólo utiliza un número predefinido de períodos para calcular la media, y esos períodos mueva a medida que pasa el tiempo. Por ejemplo, si estoy usando una media móvil de 4 meses, y hoy en día es el 1 de mayo de Im usando un promedio de demanda que se produjo en enero, febrero, marzo y abril. El 1 de junio, Me va a utilizar la demanda de febrero, marzo, abril y mayo. media móvil ponderada. Cuando se utiliza un promedio estamos aplicando la misma importancia (peso) para cada valor del conjunto de datos. En la media móvil de 4 meses, cada mes representó 25 de la media móvil. Cuando se utiliza la historia para proyectar la demanda futura demanda (y en especial la tendencia futura), su lógica para llegar a la conclusión de que le gustaría historia más reciente para tener un mayor impacto en el pronóstico. Podemos adaptar nuestro cálculo de promedios móviles para aplicar diferentes pesos a cada período para obtener los resultados deseados. Nos expresar estos pesos como porcentajes, y el total de todos los pesos para todos los períodos que añadir hasta 100. Por lo tanto, si decidimos que queremos aplicar 35 como el peso para el período próximo en nuestro 4 meses de media móvil ponderada, podemos restar 35 de 100 a encontrar tenemos 65 restante para dividir en los otros 3 períodos. Por ejemplo, podemos terminar con una ponderación de 15, 20, 30 y 35, respectivamente, para los 4 meses (15 20 30 35 100). Desvanecimiento exponencial. Si volvemos a la idea de aplicar un peso al período más reciente (como 35 en el ejemplo anterior) y difundir el peso restante (calculado restando el más reciente de peso período de 35 de 100 para obtener 65), tenemos los bloques de construcción básicos para nuestro cálculo de suavizado exponencial. La entrada de control del cálculo de suavizado exponencial es conocido como el factor de alisamiento (también llamado la constante de suavizado). En esencia, representa la ponderación aplicada a la más reciente solicitud de períodos. Por lo tanto, cuando se utilizó como el 35 de ponderación para el período más reciente en el cálculo de la media móvil ponderada, también podríamos optar por utilizar 35 como el factor de suavizado en nuestro cálculo de suavizado exponencial para obtener un efecto similar. La diferencia con el cálculo de suavizado exponencial es que en vez de tener que también calcular la cantidad de peso que se aplica a cada período anterior, el factor de suavizado se utiliza para hacer automáticamente que. Así que aquí viene la parte exponencial. Si usamos 35 como el factor de alisado, la ponderación de los más recientes períodos demanda será 35. La ponderación de la siguiente demanda períodos más reciente (el período anterior a la más reciente) será 65 de 35 (65 proviene de restar 35 de 100). Esto equivale a 22.75 coeficiente corrector para dicho período, si se hacen las cuentas. El siguiente más reciente demanda períodos será 65 de 65 de 35, lo que equivale a 14.79. El período antes de que se ponderará el 65 de 65 de 65 de 35, lo que equivale a 9,61, y así sucesivamente. Y esto va en la parte posterior a través de todos sus períodos anteriores de todo el camino de vuelta al principio del tiempo (o el punto en el que se inició el uso de suavizado exponencial para ese caso particular). Usted está pensando probablemente eso es vista como una gran cantidad de matemáticas. Pero la belleza del cálculo de suavizado exponencial es que en lugar de tener que volver a calcular el uno contra el período anterior cada vez que reciba una nueva demanda períodos, sólo tiene que usar la salida del cálculo de suavizado exponencial del período anterior para representar a todos los periodos anteriores. ¿Está usted confundido pero aún así deberá tener más sentido cuando nos fijamos en el cálculo real Normalmente nos referimos a la salida del cálculo de suavizado exponencial como el próximo periodo de previsión. En realidad, la previsión definitiva necesita un poco más de trabajo, pero a los efectos de este cálculo específico, nos referiremos a él como el pronóstico. El cálculo de suavizado exponencial es el siguiente: los períodos más demanda reciente multiplican por el factor de alisamiento. PLUS Los períodos más recientes Pronóstico multiplican por (uno menos el factor de suavizado). D períodos más recientes exigen S el factor de suavizado se representa en forma decimal (por lo que 35 se representaría como 0,35). F los períodos más recientes de pronóstico (el resultado del cálculo de suavizado del período anterior). O (suponiendo un factor de suavizado de 0,35) (0,35 D) (F 0,65) Es imposible encontrar mucho más simple que eso. Como se puede ver, todo lo que necesitamos para las entradas de datos aquí son las más recientes la demanda y los períodos más recientes períodos de pronóstico. Aplicamos el factor de suavizado (ponderación) para los períodos más recientes la demanda de la misma manera que lo haría en el cálculo de la media móvil ponderada. A continuación, aplicar la ponderación restante (1 menos el factor de suavizado) para los más recientes períodos de pronóstico. Desde las épocas más recientes pronóstico fue creado en base a la demanda anterior períodos y los períodos anteriores pronosticado, que estaba basado en la demanda para el período antes de eso y la previsión para el período antes de eso, que estaba basado en la demanda para el período anterior eso y la previsión para el período antes de eso, que se basaba en el período antes de eso. así, se puede ver cómo todos los anteriores períodos de demanda están representados en el cálculo sin tener que ir hacia atrás y volver a calcular nada. Y eso es lo que llevó a la popularidad inicial de suavizado exponencial. Se suponía, ya que hizo un mejor trabajo de alisado que el promedio móvil ponderado, era porque era más fácil de calcular en un programa de ordenador. Y, debido a que aún no ha necesita pensar acerca de lo que la ponderación que se prevean períodos anteriores o el número de períodos anteriores de utilizar, como lo haría en la media móvil ponderada. Y, ya que sólo sonaba más frío que el promedio móvil ponderado. De hecho, se podría argumentar que la media móvil ponderada proporciona una mayor flexibilidad, ya que tiene más control sobre el peso de los períodos anteriores. La realidad es que cualquiera de ellos puede proporcionar resultados respetables, ¿por qué no ir con un sonido más fácil y más fresco. Suavizado exponencial en Excel Vamos a ver cómo esta realidad se vería en una hoja de cálculo con los datos reales. copia de Autor. El contenido de InventoryOps está protegido por copyright y no está disponible para su republicación. En la Figura 1A, tenemos una hoja de cálculo Excel con 11 semanas de la demanda, y una previsión de suavizado exponencial calculada a partir de esa demanda. He utilizado un factor de suavizado de 25 (0,25 en la celda C1). La celda activa actual es la célula M4 que contiene el pronóstico para la semana 12. Se puede ver en la barra de fórmulas, la fórmula es (L3C1) (L4 (1-C1)). Así que las únicas entradas directas a este cálculo son los períodos de demanda anterior (Cell L3), los períodos anteriores previsiones (Cell L4), y el factor de suavizado (celda C1, se muestra como referencia la celda C1 absoluta). Cuando empezamos un cálculo de suavizado exponencial, tenemos que conectar manualmente el valor de la 1ª de previsión. Así que la celda B4, en lugar de una fórmula, que acaba de escribir en la demanda de ese mismo período que el pronóstico. En la celda C4 tenemos nuestra 1ª cálculo de suavizado exponencial (B3C1) (B4 (1-C1)). A continuación, podemos copiar la celda C4 y pegarla en las celdas D4 a M4 para llenar el resto de nuestras células de pronóstico. Ahora puede hacer doble clic en cualquier celda de pronóstico para ver que se basa en la celda de períodos anteriores y pronosticar los períodos anteriores exigen celular. Así cada cálculo de suavizado exponencial posterior hereda la salida del cálculo de suavizado exponencial anterior. Ése es cómo cada demanda períodos anterior está representado en el cálculo más reciente periodos a pesar de que el cálculo no hace referencia directamente esos períodos anteriores. Si usted desea conseguir la suposición, puede utilizar la función Sobresale precedentes traza. Para ello, haga clic en la célula M4, a continuación, en la barra de herramientas de la cinta (Excel 2007 o 2010), en la ficha Fórmulas, haga clic en Rastrear precedentes. Se basará líneas de conexión con el nivel 1 de los precedentes, pero si sigues haciendo clic precedentes rastrearlo dibujará las líneas de conexión a todos los periodos anteriores a mostrar las relaciones heredadas. Ahora vamos a ver lo suavizado exponencial hizo por nosotros. Figura 1B muestra un gráfico de líneas de nuestra demanda y las previsiones. Usted caso averigua cómo la previsión alisada exponencialmente elimina la mayor parte de la jaggedness (los saltos alrededor) de la demanda semanal, pero se las arregla para seguir lo que parece ser una tendencia al alza de la demanda. Youll también se dio cuenta de que la línea de pronóstico suavizado tiende a ser más baja que la línea de la demanda. Esto se conoce como tendencia lag y es un efecto secundario del proceso de suavizado. Cualquier vez que utilice suavizado cuando una tendencia está presente en sus tránsitos va a la zaga de la tendencia. Esto es cierto para cualquier técnica de alisado. De hecho, si tuviéramos que seguir esta hoja de cálculo y empezar a introducir los números más bajos de demanda (que hacen una tendencia a la baja) que se vería la caída de la línea de la demanda, y la línea de tendencia de movimiento por encima de ella antes de comenzar a seguir la tendencia a la baja. Es por eso que he mencionado anteriormente la salida del cálculo de suavizado exponencial que llamamos un pronóstico, todavía necesita un poco más de trabajo. Hay mucho más que la previsión de sólo suavizar los baches de la demanda. Tenemos que hacer ajustes adicionales para cosas como el retraso de tendencia, estacionalidad, eventos conocidos que pueden afectar a la demanda, etc, pero todo lo que está más allá del alcance de este artículo. Es probable que también encontrarse con términos como suavizado exponencial doble y triple de suavizado exponencial. Estos términos son un poco engañoso ya que no se vuelva a alisar la demanda varias veces (lo que podría si lo desea, pero eso no es el punto aquí). Estos términos representan el uso de suavizado exponencial en los elementos adicionales de la previsión. Así que con suavizamiento exponencial simple, que está suavizando la demanda de base, pero con doble suavizado exponencial que está suavizando la demanda de base más la tendencia, y con el triple de suavizado exponencial que está suavizando la demanda de base más la tendencia más la estacionalidad. La otra pregunta más frecuente sobre el suavizado exponencial es donde hago para que mi factor de alisamiento No hay una respuesta mágica aquí, tiene que probar distintos factores de alisamiento con sus datos de demanda para ver lo que obtiene los mejores resultados. Hay cálculos que pueden establecer de forma automática (y cambio), el factor de suavizado. Estos caen bajo el término de suavizado de adaptación, pero hay que tener cuidado con ellos. Simplemente no hay respuesta perfecta y no se debe aplicar ciegamente cualquier cálculo sin pruebas a fondo y desarrollar un conocimiento profundo de lo que hace que el cálculo. También debe ejecutar escenarios hipotéticos para ver cómo reaccionan estos cálculos para exigir cambios que pueden no existir actualmente en la demanda de datos que está utilizando para la prueba. El ejemplo de datos utilicé anteriormente es un muy buen ejemplo de una situación en la que realmente necesita para poner a prueba algunos otros escenarios. Ese ejemplo de datos en particular muestra una tendencia al alza un poco consistente. Muchas grandes empresas con software de predicción muy caro pusieron en un gran problema en el pasado no tan lejano, cuando sus ajustes de software que se han pellizcado para una economía en crecimiento aún no ha reaccionan bien cuando la economía comenzó un estancamiento o contracción. Este tipo de cosas suceden cuando usted no entiende lo que sus cálculos (software) está haciendo realidad. Si se entiende su sistema de previsión, habrían sabido que necesitaban para saltar y cambiar algo cuando hubo cambios dramáticos repentinos en sus negocios. Así que ahí lo tienen los fundamentos de suavizado exponencial explicó. ¿Quieres saber más sobre el uso de suavizado exponencial en una estimación real, echa un vistazo a mi libro explicaba la gestión de stocks. copia de Autor. El contenido de InventoryOps está protegido por copyright y no está disponible para su republicación. David Piasecki. es propietario / operador de Inventario de Operaciones Consulting LLC. una empresa de consultoría que proporciona servicios relacionados con la gestión de inventarios, manejo de materiales y las operaciones de almacén. Tiene más de 25 años de experiencia en la gestión de operaciones y se puede llegar a través de su página web (www. inventoryops), donde se mantiene la información adicional pertinente. Mi BusinessAdd, cambiar o eliminar una línea de tendencia en un gráfico de información sobre el pronóstico y que muestra las tendencias en los gráficos de líneas de tendencia se utilizan para mostrar gráficamente las tendencias en los datos y para ayudar a analizar los problemas de predicción. Este tipo de análisis también se denomina análisis de regresión. Mediante el uso de análisis de regresión, se puede extender una línea de tendencia en un gráfico más allá de los datos reales para predecir valores futuros. Por ejemplo, el siguiente gráfico utiliza una sencilla línea de tendencia lineal que se pronostica dos trimestres por delante para mostrar claramente una tendencia hacia el aumento de los ingresos. Sugerencias También puede crear un promedio móvil, que suaviza las fluctuaciones en los datos y muestra el patrón o la tendencia con mayor claridad. Si cambia una serie de cartas o datos de modo que ya no puede soportar la línea de tendencia asociada, por ejemplo, al cambiar el tipo de gráfico de un gráfico 3-D o cambiando la vista de un informe de gráfico dinámico o un informe de tabla dinámica asociado la línea de tendencia ya no aparece en el gráfico. Para los datos de línea sin un gráfico, puede utilizar la función Autocompletar o una de las funciones estadísticas, tales como el crecimiento () o TENDENCIA (), para crear datos para líneas exponenciales ideal lineal o. La elección del tipo de línea de tendencia adecuado para sus datos cuando desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Office Excel, puede elegir cualquiera de estos seis diferentes de tendencia o regresión tipos: líneas de tendencia lineales, líneas de tendencia logarítmicas, las líneas de tendencia polinómicas, las líneas de tendencia de potencia, exponencial líneas de tendencia, o mover las líneas de tendencia promedio. El tipo de datos que tenga determina el tipo de línea de tendencia que se debe utilizar. Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R cuadrado está en o cerca 1. Al colocar una línea de tendencia a sus datos, Excel calcula automáticamente el valor R cuadrado. Si desea, puede mostrar este valor en el gráfico. Las líneas de tendencia lineal Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con simples conjuntos de datos lineales. Sus datos es lineal 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 siguiente ejemplo, una línea de tendencia lineal que ilustra ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 13 años. Observe que el valor R cuadrado es 0.979, lo que es un buen ajuste de la línea a los datos. líneas de tendencia logarítmicas Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva de mejor ajuste que se utiliza cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye los niveles rápidamente y luego hacia fuera. Una línea de tendencia logarítmica puede utilizar valores negativos y positivos. En el siguiente ejemplo se utiliza una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento demográfico previsto de los animales en una zona de espacio fijo, donde la población se estabilizó como espacio para la disminución de los animales. Tenga en cuenta que el valor R cuadrado es 0.933, lo que es un relativamente buen ajuste de la línea a los datos. Las líneas de tendencia polinómica Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se utiliza cuando los datos fluctúa. Es útil, por ejemplo, para el análisis de las ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio se puede determinar por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinómica Orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. Orden 3 tiene generalmente una o dos colinas o valles. Orden 4 tiene generalmente hasta tres colinas o valles. El siguiente ejemplo muestra una Orden 2 línea de tendencia polinómica (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R cuadrado es 0.979, lo que es un buen ajuste de la línea a los datos. líneas de tendencia de potencia Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una tasa específica por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No se puede crear una línea de tendencia de potencia si los datos contienen valores cero o negativa. En el siguiente ejemplo, los datos de aceleración se muestra mediante el trazado de distancia en metros por segundo. La línea de tendencia de la energía demuestra claramente la aceleración creciente. Tenga en cuenta que el valor R cuadrado es 0.986, lo que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. líneas de tendencia exponencial Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que se utiliza cuando los valores de datos aumentan o disminuyen a un ritmo cada vez mayor. No se puede crear una línea de tendencia exponencial si los datos contienen valores cero o negativa. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia exponencial se utiliza para ilustrar 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 a la perfección. Mover las líneas de tendencia promedio Una línea de tendencia media móvil suaviza las fluctuaciones en los datos que muestran un patrón o tendencia con mayor claridad. Una media móvil utiliza un número determinado de puntos de datos (establecidas por la opción de período), los promedia, y utiliza el valor medio como un punto en la línea. Por ejemplo, si el período se establece en 2, la media de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto en la línea de tendencia media móvil. El promedio de la segunda y tercera puntos de datos se utiliza como el segundo punto de la línea de tendencia, etc .. 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. Agregar una línea de tendencia en un sin apilar, 2-D, áreas, barras, columnas, líneas, de valores, XY (dispersión), o de burbujas, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o media móvil, o hacer lo siguiente para seleccionar la serie de datos de una lista de elementos del gráfico: Haga clic en cualquier lugar de la tabla. Esto muestra las Herramientas de gráficos. añadiendo el diseño. Diseño . y las fichas de formato. En la ficha Formato, en el grupo Selección actual, haga clic en la flecha junto al cuadro de elementos de gráfico y, a continuación, haga clic en el elemento gráfico que desee. Nota: Si selecciona una tabla que tiene más de una serie de datos sin seleccionar una serie de datos, Excel muestra el cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia. En el cuadro de lista, haga clic en la serie de datos que desee y, a continuación, haga clic en Aceptar. En la ficha Diseño, en el grupo de análisis, haga clic en la línea de tendencia. Realice una de las siguientes acciones: Haga clic en una opción de línea de tendencia predefinido que desea utilizar. Nota: Esto se aplica una línea de tendencia, sin que le permite seleccionar las opciones específicas. Haga clic en Más opciones de línea de tendencia. y luego en la categoría Opciones de línea de tendencia, en virtud de tendencia / tipo de regresión. haga clic en el tipo de línea de tendencia que desea use. How para calcular promedios móviles ponderados en Excel Uso de suavizado exponencial de análisis de datos de Excel para los maniquíes, segunda herramienta de edición El suavizado exponencial en Excel calcula la media móvil. Sin embargo, los pesos de suavización exponencial de los valores incluidos en los cálculos de promedios móviles, por lo que los valores más recientes tienen un efecto mayor en el cálculo de la media y los valores de edad tienen un efecto menor. Esta ponderación se logra a través de una constante de alisamiento. Para ilustrar cómo funciona la herramienta de suavizado exponencial, supongamos que you8217re de nuevo mirando a la información de la temperatura media diaria. Para el cálculo de promedios móviles ponderados utilizando suavizado exponencial, tome las siguientes medidas: Para calcular una media móvil exponencial suavizada, primero haga clic en el botón de comando Análisis de datos Los datos tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione la opción de suavizado exponencial de la lista y haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Suavizado exponencial. Identificar los datos. Para identificar los datos para los que desea calcular un promedio móvil exponencial suavizada, haga clic en el cuadro de texto Rango de entrada. A continuación, identifique el rango de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o seleccionando el rango de hoja de cálculo. Si su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir los datos, seleccione la casilla de verificación de etiquetas. Proporcionar la constante de alisamiento. Introduzca el valor constante de alisamiento en el cuadro de texto Factor de Amortiguamiento. El archivo de Ayuda de Excel sugiere que utilice una constante de suavización de entre 0,2 y 0,3. Es de suponer, sin embargo, si you8217re uso de esta herramienta, que tiene sus propias ideas acerca de lo que la constante de alisamiento es correcta. (Si you8217re ni idea acerca de la constante de alisamiento, tal vez shouldn8217t a utilizar esta herramienta.) Dile Excel dónde colocar los datos de media móvil exponencial suavizada. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el rango de hoja de cálculo en la que desea colocar los datos de media móvil. En el ejemplo de hoja de cálculo, por ejemplo, colocar los datos de media móvil en el rango de hoja de cálculo B2: B10. (Opcional) Gráfico de los datos suavizados exponencialmente. Para trazar los datos suavizados exponencialmente, seleccione la casilla de verificación Gráfico de salida. (Opcional) Indique que desea información sobre el error estándar calculado. Para calcular los errores estándar, seleccionar los errores estándar de verificación. lugares de Excel valores de error estándar junto a los valores de media móvil exponencial suavizada. Después de terminar de especificar lo que se mueve la información promedio que está calculado y donde lo desee colocado, haga clic en Aceptar. Excel calcula la media móvil de información.