Mudança Média Previsão Excel

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 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 perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Crear uma movimentação simples Este é um dos seguintes três artigos sobre Análise de séries temporais no Excel Visão geral da média móvel A média móvel é uma técnica estatística usada para suavizar As flutuações de curto prazo em uma série de dados, a fim de reconhecer mais facilmente tendências ou ciclos de longo prazo. A média móvel às vezes é referida como uma média móvel ou uma média de corrida. Uma média móvel é uma série de números, cada uma das quais representa a média de um intervalo de número especificado de períodos anteriores. Quanto maior o intervalo, mais suavização ocorre. Quanto menor o intervalo, mais a média móvel se assemelha à série de dados real. As médias móveis realizam as seguintes três funções: Suavizando os dados, o que significa melhorar o ajuste dos dados em uma linha. Reduzindo o efeito da variação temporária e do ruído aleatório. Destaque outliers acima ou abaixo da tendência. A média móvel é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas na indústria para identificar tendências de dados. Por exemplo, os gerentes de vendas geralmente vêem as médias móveis de três meses dos dados de vendas. O artigo irá comparar as médias móveis de dois meses, três meses e seis meses dos mesmos dados de venda. A média móvel é usada com bastante freqüência na análise técnica de dados financeiros, como retornos de estoque e economia, para localizar tendências em séries temporais macroeconômicas, como o emprego. Há uma série de variações da média móvel. Os mais comumente empregados são a média móvel simples, a média móvel ponderada e a média móvel exponencial. A realização de cada uma dessas técnicas no Excel será abordada em detalhes em artigos separados neste blog. Aqui está uma breve visão geral de cada uma dessas três técnicas. Média móvel simples Cada ponto em uma média móvel simples é a média de um número especificado de períodos anteriores. Este artigo do blog fornecerá uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel. Os Pontos Médicos Variáveis ​​Ponderados na média móvel ponderada também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. A média móvel ponderada aplica diferentes ponderações a certos períodos anteriores, com bastante frequência, os períodos mais recentes recebem maior peso. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel é o seguinte: Os pontos médios móveis exponenciais na média móvel exponencial também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. Suavização exponencial aplica fatores de ponderação a períodos anteriores que diminuem exponencialmente, nunca atingindo zero. Como resultado, o alisamento exponencial leva em consideração todos os períodos anteriores em vez de um número designado de períodos anteriores que a média móvel ponderada faz. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel é o seguinte: O seguinte descreve o processo em 3 etapas de criação de uma média móvel simples de dados de séries temporais no Excel Etapa 1 8211 Gráfico Os dados originais em um gráfico de séries temporais O gráfico de linhas é o gráfico de Excel mais usado para representar dados de séries temporais. Um exemplo de um gráfico do Excel usado para plotar 13 períodos de dados de vendas é mostrado da seguinte maneira: Etapa 2 8211 Criar a média móvel no Excel O Excel fornece a ferramenta Moeda em movimento no menu Análise de dados. A ferramenta Moeda móvel cria uma média móvel simples de uma série de dados. A caixa de diálogo Media móvel deve ser preenchida da seguinte forma para criar uma média móvel dos 2 períodos de dados anteriores para cada ponto de dados. A saída da média móvel de 2 períodos é mostrada da seguinte maneira, juntamente com as fórmulas que foram usadas para calcular o valor de cada ponto na média móvel. Passo 3 8211 Adicionar a série média móvel ao gráfico Estes dados agora devem ser adicionados ao gráfico que contém a linha de tempo original de dados de vendas. Os dados simplesmente serão adicionados como uma série de dados mais no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu aparecerá. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada completando a caixa de diálogo Edit Series da seguinte maneira: O gráfico que contém as séries de dados originais e a média móvel simples de 2 intervalos de dados8217s são mostrados da seguinte forma. Note-se que a linha média móvel é um pouco mais suave e os desvios de dados brutos 8217 acima e abaixo da linha de tendência são muito mais evidentes. A tendência geral agora é muito mais evidente também. Uma média móvel de 3 intervalos pode ser criada e colocada no gráfico usando o mesmo procedimento da seguinte maneira: É interessante notar que a média móvel simples de 2 intervalos cria um gráfico mais suave do que a média móvel simples de 3 intervalos. Neste caso, a média móvel simples de 2 intervalos pode ser mais desejável do que a média móvel de 3 intervalos. Para comparação, uma média móvel simples de 6 intervalos será calculada e adicionada ao gráfico da mesma maneira da seguinte maneira: conforme esperado, a média móvel simples de 6 intervalos é significativamente mais suave do que as médias móveis simples de 2 ou 3 intervalos. Um gráfico mais suave é mais adequado para uma linha reta. Analisando a precisão da precisão A precisão pode ser descrita como qualidade de ajuste. Os dois componentes da precisão da previsão são os seguintes: Previsão Bias 8211 A tendência de uma previsão seja consistentemente maior ou menor que os valores reais de uma série temporal. O preconceito de previsão é a soma de todos os erros divididos pelo número de períodos da seguinte forma: um viés positivo indica uma tendência a subestimar. Um viés negativo indica uma tendência à sobrepreciação. O viés não mede a precisão porque os erros positivos e negativos se cancelam mutuamente. Erro de previsão 8211 A diferença entre os valores reais de uma série de tempo e os valores previstos da previsão. As medidas mais comuns de erro de previsão são as seguintes: Desvio médio absoluto MAD 8211 MAD calcula o valor absoluto médio do erro e é calculado com a seguinte fórmula: Avaliar os valores absolutos dos erros elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos. Quanto menor for o MAD, melhor será o modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE é uma medida popular de erro que elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os quadrados do erro com a seguinte fórmula: termos de erro grandes tendem a exagerar MSE porque os termos de erro são todos ao quadrado. RMSE (Root Square Mean) reduz esse problema tomando a raiz quadrada do MSE. MAPE 8211 Mean Absolute Percentagem de erro MAPE também elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os valores absolutos dos termos de erro. O MAPE calcula a soma dos termos de erro percentual com a seguinte fórmula: ao somar porcentagem de termos de erro, o MAPE pode ser usado para comparar modelos de previsão que usam diferentes escalas de medida. Cálculo de Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE no Excel Para o Bias Médio Mínimo Simultâneo, MAD, MSE, RMSE e MAPE serão calculados no Excel para avaliar o movimento simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos Previsão média obtida neste artigo e mostrada da seguinte forma: o primeiro passo é calcular E t. E t 2. E t, E t Y t-act. E então somá-los da seguinte maneira: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 3 intervalos. Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel simples de 6 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE são resumidos para as médias móveis simples de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos, como se segue. A média móvel simples de 3 intervalos é o modelo que mais se adapta aos dados reais. 160 Excel Master Series Blog Directory Tópicos estatísticos e artigos em cada tópicoAdicione uma linha de tendência ou 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 ampliar uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever os 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 futuras vendas. 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 filhós. Adicione uma linha de tendência No seu gráfico, clique na série de dados para a qual deseja adicionar uma linha de tendência ou média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Verifique a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E depois clique em Exponencial. Previsão linear. Ou a média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se você escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Format Trendline em Trendline Options. Se você selecionar Polinômio. Insira a maior potência para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Moeda em Movimento. Insira 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 íntimo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é em ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o valor R-squared. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, verificando o valor Exibir R-quadrado na caixa de gráfico (Formato do painel Trendline, Opções da Tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linha de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados parecer 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 os mínimos quadrados adequados para uma linha: onde m é a inclinação e b é a intercepção. A linha de tendência linear a seguir mostra que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor do R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela o quão próximo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é 0.9792, o que é um bom ajuste da linha para os dados. Mostrando uma linha curvada de melhor ajuste, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e depois desacelera. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos 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 previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população se estabilizou à medida que o 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. Esta linha de tendência é útil quando seus 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. Normalmente, 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 os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde b e são constantes. A linha de tendência polinomial da ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre velocidade de condução e consumo de combustível. Observe que o valor R-squared é 0.979, que é próximo de 1, de modo que as linhas são adequadas aos 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 os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou nulos. 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-squared 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 aumentam ou caem a taxas cada vez maiores. 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 os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A seguinte linha de tendência exponencial mostra a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 0.990, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente nos dados. Tendência média média Esta linha de tendência eleva as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se o Período for definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência 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 média móvel usa essa equação: O número de pontos em uma linha de tendência média móvel é igual ao número total de pontos da série, menos a Número que você especificou 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 média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.