Excel Movimiento Fórmula Media Línea De Tendencia

Media móvil 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 GoogleTrendline Este ejemplo enseña cómo agregar una línea de tendencia a un gráfico en Excel. 1. Haga clic derecho en la serie de datos y, a continuación, haga clic en Agregar línea de tendencia. 2. Elija un tipo de tendencia / regresión. Haga clic en Lineal. 3. Especificar el número de períodos de incluir en el pronóstico. Tipo 3 en el cuadro Reenviar. 4. Compruebe quotDisplay Ecuación en chartquot y el valor quotDisplay R cuadrado en el chartquot. Explicación: Excel utiliza el método de los mínimos cuadrados para encontrar una línea que mejor se ajusta a los puntos. El valor de R cuadrado es igual a 0,9295, que es un buen ajuste. Cuanto más cerca de 1, mejor será la línea de ajuste a los datos. La línea de tendencia le da una idea de la dirección en las ventas van. En el período de 13 años, podría ser capaz de lograr una venta de casi 120. Esto se puede comprobar mediante el uso de la ecuación. y 7.7515 13 18.267 119.0365. ¿Le gusta esta página web gratuita Por favor, comparte esta página en GoogleAdd, 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 hacer análisis de tendencias en el análisis de Excel tendencia es tomar los datos del pasado y utilizarlo para proyectar los resultados futuros. Microsoft Excel le da la capacidad de mostrar los datos en forma de gráfico y, a continuación añadir una o más líneas de tendencia a la misma para proyectar cómo los datos pueden aparecer en el futuro. Los siguientes pasos se descomponen cómo hacer análisis de tendencias en Excel 2003, 2007, y 2010. Pasos Editar método uno de los tres: Crear el gráfico Editar introducir los datos en la hoja de cálculo Excel. Usted debe tener datos suficientes para cubrir un período razonable de tiempo, por ejemplo, dos años o más. Usted también debe tener intervalos regulares, como las entradas semanales, mensuales o anuales. Si usted es que faltan datos para un determinado período de tiempo, se puede interpolar una estimación razonable basada en las figuras que tienen. Por ejemplo, si usted está faltante abriles cifra de ventas, y tiene una cifra de ventas de 200 en febrero, 250 en marzo, 350 en mayo y 400 para junio, se puede concluir razonablemente que las ventas fueron de 300 abriles y entrar en esa cifra. Del mismo modo, si usted tiene las cifras del año anterior y nota que este años las ventas correr alrededor del 10 por ciento más que los últimos años, y tienes últimas cifras aprils pero no este abriles, se puede introducir una cifra para este mes de abril un 10 por ciento más alta que la averiguar que tiene para el año pasado. ¿Puede usted por favor ponga wikiHow en la lista blanca de su bloqueador de anuncios wikiHow se basa en el dinero de publicidad para darle nuestro libre guías de cómo hacerlo. Aprender cómo . Seleccione los datos que desea incluir en el gráfico. Se pueden seleccionar los datos, ya sea utilizando el ratón o mediante la selección de una sola célula y pulsando la tecla Ctrl y A simultáneamente las teclas para seleccionar todas las celdas adyacentes con datos en ellos. Acceder a la función de gráfico. Mientras que Excel ofrece una serie de opciones de gráficos, usted querrá establecer un gráfico de líneas para su línea de tendencia. En Excel 2003, seleccione Gráfico en el menú Insertar. Haga clic en la ficha Tipos estándar, a continuación, elija línea bajo el texto gráfico y, a continuación, haga clic en Finalizar. En Excel 2007 y 2010, haga clic en la ficha Insertar, haga clic en el botón desplegable línea en la sección Gráficos de la cinta de menú Insertar. Seleccione el gráfico de líneas que desee de las opciones que se muestran. Retire la leyenda del gráfico, si se desea. La leyenda del gráfico explica que los colores representan el cual el conjunto de datos en el gráfico. La eliminación de la leyenda ofrece más espacio para el propio gráfico. Para quitar la leyenda en Excel 2003, haga clic en el botón de leyenda en la barra de herramientas gráfico. Para quitar la leyenda en Excel 2007 o 2010, haga clic en el botón desplegable Leyenda en el grupo de etiquetas en el menú de la cinta Diseño y seleccione Ninguno. Haga clic en el gráfico. Esto muestra los menús o las etiquetas del menú que necesita para acceder a las funciones sobresale línea de tendencia. En Excel 2003, se muestra el menú gráfico. En Excel 2007 y 2010, esto muestra las fichas Diseño, Presentación y Formato. Seleccione la serie de datos que desea tener una línea de tendencia para. Esto es necesario sólo si tiene más de una serie de datos en el gráfico. Se puede seleccionar la serie de datos haciendo clic en su línea en el gráfico. Excel 2007 y 2010 también permiten seleccionar la serie de la lista desplegable de la parte superior de la sección de selección actual de la cinta de menú Diseño. Si no se elige una serie, Excel le pedirá la serie una vez que se decide solicitar una línea de tendencia a su gráfico. Acceder a la función de línea de tendencia. En Excel 2003, seleccione Agregar línea de tendencia en el menú Gráfico. Esto muestra el cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia. En Excel 2007 y 2010, haga clic en el botón desplegable de línea de tendencia en el grupo de Análisis de la cinta de menú Diseño. Elija el tipo de línea de tendencia que desea. ¿Qué tipo de línea de tendencia que desea depende de cómo se desea analizar sus datos. Consulte Selección de la línea de tendencia adecuado para una discusión de los tipos de línea de tendencia. En 2003s Excel cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia, haga clic en la ficha Tipo del cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia y seleccione la pestaña de línea de tendencia en la lista Tipo de tendencia / regresión. En Excel 2007 y 2010, seleccione el tipo de línea de tendencia de la lista desplegable botón de línea de tendencia. Si usted no ve el tipo de línea de tendencia que desea, haga clic en Más opciones Trendline para seleccionarlo en la sección Opciones de Trendline del cuadro de diálogo Formato de línea de tendencia. Establecer el rango que desea pronosticar para. Puede proyectar una tendencia hacia adelante, hacia atrás, o ambos. En Excel 2003, haga clic en la ficha Opciones del cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia e introduzca un número en el campo anterior de la sección Pronóstico para proyectar una tendencia hacia adelante. (Para proyectar una tendencia hacia atrás, introduzca un número en el campo hacia atrás.) En Excel 2007 y 2010, seleccione Más opciones de Trendline de la lista botón desplegable línea de tendencia para mostrar el cuadro de diálogo Formato de línea de tendencia e introduzca un número en el campo anterior de la sección Pronóstico para proyectar una tendencia hacia adelante. Mostrar el valor R cuadrado, si se desea. El valor R cuadrado indica cómo de cerca su línea de tendencia sigue sus datos cuanto más cerca su valor es 1, mientras más cerca se deduce de los datos. Para mostrar este valor, comprobar el valor R cuadrado de visualización en la caja de la carta. Se puede mover el valor R cuadrado a otra ubicación en el gráfico haciendo clic en él para mostrar un conjunto de controladores de tamaño. Mover el cursor hasta que cambie a una flecha de 4 cabezas, a continuación, mantenga pulsado el botón izquierdo del ratón y arrastre el valor a una nueva ubicación. Es posible que desee probar varios de los tipos de línea de tendencia se analizan a continuación para encontrar el que mejor se ajusta a la línea de tendencia de los datos. Cómo hacer un análisis razón común de las Finanzas Cómo calcular la pendiente y las intersecciones de una línea Como restar en Excel Cómo hacer un gráfico circular en Excel Cómo reducir el tamaño de los archivos de Excel Cómo analizar una hipérbola Cómo hacer un gráfico de barra en Excel Cómo hacer una hoja de cálculo en Excel Cómo analizar una elipse Cómo adquirir una hélice cónica con esferoides imagen en ExcelSeptember 11, 2016 Announcement58 Bienvenido al foro de actualización de Office efectiva el 10 de septiembre, la oficina, Office para Mac y Office 365 para los foros de negocios se consolidan en una nueva categoría, único foro de oficina. Estamos muy contentos de que este cambio se simplifican aún más el apoyo de la comunidad para todos los clientes de Office, independientemente de la versión o el método de suscripción. Además de la consolidación de foros se organizaron los debates del foro dentro de la categoría de oficina por primera vez por los servicios, aplicaciones y temas clave, al lado de la plataforma o dispositivo, y finalmente por la versión de Office. ¿Quieres más información sobre estos cambios Echa un vistazo a este vídeo. revisar el FAQ. o unirse a la conversación en el foro de la comunidad Centro de Participación. Esperamos sus preguntas Office, la participación, y la experiencia en este nuevo foro. Temas del foro disponible en idiomas limitados. El cálculo de una tendencia ponderada tengo una tabla de datos (enero-diciembre), donde se rellenan los datos mensuales al final de cada mes. Debajo de eso, tengo una tabla que va del año, que simplemente resume los valores de la tabla mensual. Desde hace meses que aún no han transcurrido, quiero insertar una proyección, posiblemente usando la función de tendencia, pero no puedo conseguir que haga exactamente lo que yo quiero (una tendencia ponderada). Así, por ejemplo, la tendencia ((D16: G16), (D1: G1), H1) es la fórmula de tendencia estándar. Sin embargo, la identificación tiene gusto de hacer los valores más recientes proporcionalmente más impactante en la proyección final por lo que si tengo 4 puntos de datos, tal vez el último punto de datos es x4 ponderada, el x3 anterior punto, el x2 punto anterior, y el punto inicial únicamente x1 . He intentado insertar varios rangos en la fórmula de tendencia, pero no tuvo éxito. Cualquier ideas sobre la mejor manera de hacer esto 1 persona tenía este historial de preguntas Abuso escribí: gt Si necesita ayuda adicional y desea asesoramiento educada, GT será útil si usted envió algunos datos históricos, ideal para gt al menos el período que desea pronosticar. Keith escribió anteriormente: Por ejemplo, si me quedo con un ejemplo sencillo de Jan: 2, de Febrero: 12, Mar 3. Previsión utiliza la regresión lineal que me diera un resultado final de 6,7. No es realista tratar de pronosticar basado en 3 puntos de datos. Puedes hacerlo. Pero no esperes la previsión para ser exactos. Es unrelistic para extender una media móvil basado en sólo 3 puntos de datos. A lo sumo, que se reduce a un promedio de 2 puntos de datos, que puede ser un segmento de cualquier tipo de línea de tendencia. Sé el primero en marcar esta historia de abuso útiles Keith escribió: El philosopy general del promedio ponderado es correcta, pero el problema con el uso de ella es que no puedo dar una verdadera proyección imaginar un escenario en el que Jan1, Feb2, Mar3 entonces (o avanzados , que sería lo mismo en este caso) wed esperan APR ser 4, mientras que un promedio ponderado seguiría siendo inferior a 3. Hay muchas maneras de predecir las tendencias, por ejemplo, lineal (tendencia, PRONÓSTICO), exponenciales o logarítmicas, etc. . A (ponderado) de media móvil es sólo otro método. El cual prevé una tendencia a utilizar es una decisión subjetiva. Lo ideal es que se basa en las tendencias históricas que cubren al menos el mismo período para el que desea pronosticar. En mi humilde opinión, un (ponderado) de media móvil se debe utilizar para suavizar las curvas - reducir el efecto de los golpes en los datos. Estoy de acuerdo contigo: no es un método de pronóstico, en mi humilde opinión. Estaba el mero suministro de lo que pidió. Usted escribió: gt Otro enfoque posible es que se puede construir una mesa de ayuda (o UDF), GT y ejecutar la línea de tendencia para cada rango de fechas. y hacer un promedio ponderado de esos gt pistas, y luego calcular el siguiente punto de datos del valor de la pendiente que gt ponderado. Creo que ahora está haciendo la pregunta correcta, a saber: ¿cómo se puede crear un modelo de pronóstico Me gustaría empezar con 12 o más meses de datos. Me gustaría representar gráficamente los datos y ver si hay una línea de tendencia que se ajuste a los datos históricos estándar (o no estándar). Al principio, me gustaría seguir con las líneas de tendencia estándar que el asistente gráfico de Excel proporciona a la medida de lo posible. Y sí, podría ser útil para romper los datos en subperíodos, cada uno con su propia línea de tendencia. Creo que cada subperíodo debe ser una serie de datos independiente en el asistente de gráficos. Obviamente, sería preferible evitar esta complicación, si es posible. Si se considera oportuno, se aplicaría un (ponderado) de media móvil a los datos históricos, no a los datos de línea de tendencia. En otras palabras, me gustaría representar gráficamente los puntos de promedio variable de datos, y luego coloque una línea de tendencia a ellos. Una vez que encuentre un tendline apropiada (esperemos lineal, exponencial, logarítmica o potencia), entonces podemos hablar de fórmulas y funciones. Podría empezar con la opción de fórmula prevista en el asistente gráfico para mostrar la fórmula. (Nota: A menudo es tentador utilizar una línea de tendencia polinómica de alto grado que se ajuste a los datos históricos de 6 o 7 puntos de datos o menos Que suele ser engañosa, como se puede ver mediante la ampliación de la línea de tendencia hacia adelante muchos puntos..) Dicho esto, hay son muchas las tendencias históricas que no pueden ser representados por las opciones de línea de tendencia simpistic proporcionadas por el asistente de gráficos. Es posible que tenga un modelo estocástico, por ejemplo, simulación de Monte Carlo. Hay más de una manera de hacer eso también. Un consejo: no asumen una distribución normal a no ser que los datos históricos sugiere. La previsión es tanto un arte como una ciencia es tal vez más. Es desafortunado que Excel (Lotus) optó por llamar a su función de predicción lineal de la tendencia. Mucha gente ve eso y creo que es la función de derecho de uso, sin tener en cuenta los datos históricos en primer lugar. Si necesita ayuda adicional y desea asesoramiento educada, será útil si usted envió algunos datos históricos, a ser posible por lo menos durante el período que desea pronosticar. De lo contrario, sólo se le puede proporcionar una mezcla heterogénea de métodos que abruman y que induzcan a error. Sé el primero en marcar este útil no he confirmado esto todavía a través de cálculo largo, pero sospecho que me va a dar resultados similares a la tendencia, y yo también puedo hacerlo tomar varios rangos no contiguos, como un parámetro. Por ejemplo, si me quedo con un ejemplo sencillo de Jan: 2, de Febrero: 12, Mar 3. Previsión utiliza la regresión lineal que me diera un resultado final de 6,7. Si sesgada la ponderación de manera que el último punto de datos afectado el pronóstico de la mayoría, entonces el primer punto de datos podría ser casi insignificante en el valor, por lo Id esperar los resultados para proyectar el valor final para estar mucho más cerca (y posiblemente menos de ) 3. Cuando emular este valor, con una serie de datos: la previsión sale alrededor de 3,5 (Im todavía no es seguro que esto es lo que estoy buscando) Pero para emular que desde mi conjunto de datos (sin los duplicados incrustados), Id necesita ajustar la fórmula que sólo toma los datos originales: a algo así como que probablemente puede dejar de seguir este camino, ya que doesnt parece proporcionar un resultado ponderado, pero aún así sería problemático porque esto no funciona la sintaxis, y cada célula tendrían que ser construido a mano, ya que no habría una nueva gama añadido para cada fórmula siguiente, por ejemplo, mes siguiente sería: ninguna estadística personas que podrían decirme el camino correcto para ponderar la tendencia para que los puntos de datos más recientes tienen más peso Id creo que esto es una tarea bastante común, para todo, desde las temperaturas anuales a precios de stock. Sé el primero en marcar este útil Tengo una tabla de datos (enero-diciembre), donde se rellenan los datos mensuales al final de cada mes. Debajo de eso, tengo una tabla que va del año, que simplemente resume los valores de la tabla mensual. Desde hace meses que aún no han transcurrido, quiero insertar una proyección, posiblemente usando la función de tendencia, pero no puedo conseguir que haga exactamente lo que yo quiero (una tendencia ponderada). Así, por ejemplo, la tendencia ((D16: G16), (D1: G1), H1) es la fórmula de tendencia estándar. Sin embargo, la identificación tiene gusto de hacer los valores más recientes proporcionalmente más impactante en la proyección final por lo que si tengo 4 puntos de datos, tal vez el último punto de datos es x4 ponderada, el x3 anterior punto, el x2 punto anterior, y el punto inicial únicamente x1 . Creo que lo que busca es un promedio móvil ponderado. La fórmula general de matemáticas es Suma (xiwi, i1,2,3,4) / Suma (wi, i1,2,3,4). En su caso, wi, y Sum (wi) 10. EDITAR. Una fórmula matemática más-correcta es: Suma xk (xk-i-IWK, i1,2,3,4) / Suma (wi, i1,2,3,4) para K5. n, suponiendo que el primer punto de datos es x1. En ese caso, wi. Pero tenga en cuenta que xi son por lo general los datos mensuales, no las cantidades YTD. No creo que tiene sentido aplicar una media móvil ponderada de YTD cantidades. Voy a tener que dar que pensar un poco. Por lo tanto asumir que D15: G15 es los datos mensuales de enero a abril. La fórmula de la D16 es D15. Y la fórmula de E16 es D16E15, que se copia al otro lado a través O16. A continuación, poner la fórmula siguiente en H15 y copiar al otro lado a través O15: Sea la primera persona para marcar esta nota gtBut útiles que xi son por lo general los datos mensuales, no las cantidades YTD. No creo que tiene sentido aplicar una media móvil ponderada de YTD cantidades. Acordó - Im cálculo acumulado anual real, pero las proyecciones para los próximos meses se realizará basándose en los datos mensuales. ) El philosopy general del promedio ponderado es correcta, pero el problema con el uso de ella es que no puedo dar una verdadera proyección imaginar un escenario en el que Jan1, Feb2, Mar3 entonces (ponderada o no ponderada, que sería lo mismo en este caso) wed esperar APR sea 4, mientras que un promedio ponderado seguiría siendo inferior a 3. Otro enfoque posible es que puedo construir una mesa de ayuda (o UDF), y ejecutar la línea de tendencia para cada rango de fechas ((n-1: n-2 ), (n-1: n-3), (n-1: n-4), etc) y hacer un promedio ponderado de esas pistas, y luego calcular el siguiente punto de datos a partir de ese valor de la pendiente ponderada. Id tiene que pensar un poco más sobre la forma de calcular en realidad una proyección a partir de ese valor de la pendiente revisada (en concreto, lo que se cruzan valor a utilizar por b en la fórmula ymxb todavía estoy atascado en la aplicación final, y todavía abierto a cualquier / todas las sugerencias.: ) Sea la primera persona para marcar esta historia de abuso útiles Keith escribió: el philosopy general del promedio ponderado es correcta, pero el problema con su uso es que no puedo dar una verdadera proyección imaginar un escenario en el que Jan1, Feb2, Mar3 a continuación (ponderado o no ponderado, que sería lo mismo en este caso) se casó esperan APR sea 4, mientras que un promedio ponderado seguiría siendo inferior a 3. Hay muchas maneras de predecir las tendencias, por ejemplo, lineal (TREND, pronóstico), exponenciales o logarítmicas, etc. A (ponderado) de media móvil es sólo otro método. El cual prevé una tendencia a utilizar es una decisión subjetiva. Lo ideal es que se basa en las tendencias históricas que cubren al menos el mismo período para el que desea pronosticar. En mi humilde opinión, un (ponderado) de media móvil se debe utilizar para suavizar las curvas - reducir el efecto de los golpes en los datos. Estoy de acuerdo contigo: no es un método de pronóstico, en mi humilde opinión. Estaba el mero suministro de lo que pidió. Usted escribió: gt Otro enfoque posible es que se puede construir una mesa de ayuda (o UDF), GT y ejecutar la línea de tendencia para cada rango de fechas. y hacer un promedio ponderado de esos gt pistas, y luego calcular el siguiente punto de datos del valor de la pendiente que gt ponderado. Creo que ahora está haciendo la pregunta correcta, a saber: ¿cómo se puede crear un modelo de pronóstico Me gustaría empezar con 12 o más meses de datos. Me gustaría representar gráficamente los datos y ver si hay una línea de tendencia que se ajuste a los datos históricos estándar (o no estándar). Al principio, me gustaría seguir con las líneas de tendencia estándar que el asistente gráfico de Excel proporciona a la medida de lo posible. Y sí, podría ser útil para romper los datos en subperíodos, cada uno con su propia línea de tendencia. Creo que cada subperíodo debe ser una serie de datos independiente en el asistente de gráficos. Obviamente, sería preferible evitar esta complicación, si es posible. Si se considera oportuno, se aplicaría un (ponderado) de media móvil a los datos históricos, no a los datos de línea de tendencia. En otras palabras, me gustaría representar gráficamente los puntos de promedio variable de datos, y luego coloque una línea de tendencia a ellos. Una vez que encuentre un tendline apropiada (esperemos lineal, exponencial, logarítmica o potencia), entonces podemos hablar de fórmulas y funciones. Podría empezar con la opción de fórmula prevista en el asistente gráfico para mostrar la fórmula. (Nota: A menudo es tentador utilizar una línea de tendencia polinómica de alto grado que se ajuste a los datos históricos de 6 o 7 puntos de datos o menos Que suele ser engañosa, como se puede ver mediante la ampliación de la línea de tendencia hacia adelante muchos puntos..) Dicho esto, hay son muchas las tendencias históricas que no pueden ser representados por las opciones de línea de tendencia simpistic proporcionadas por el asistente de gráficos. Es posible que tenga un modelo estocástico, por ejemplo, simulación de Monte Carlo. Hay más de una manera de hacer eso también. Un consejo: no asumen una distribución normal a no ser que los datos históricos sugiere. La previsión es tanto un arte como una ciencia es tal vez más. Es desafortunado que Excel (Lotus) optó por llamar a su función de predicción lineal de la tendencia. Mucha gente ve eso y creo que es la función de derecho de uso, sin tener en cuenta los datos históricos en primer lugar. Si necesita ayuda adicional y desea asesoramiento educada, será útil si usted envió algunos datos históricos, a ser posible por lo menos durante el período que desea pronosticar. De lo contrario, sólo se le puede proporcionar una mezcla heterogénea de métodos que abruman y que induzcan a error. Sé el primero en marcar este útil escribí: gt Si necesita ayuda adicional y desea asesoramiento educada, GT será útil si usted envió algunos datos históricos, ideal para gt al menos el período que desea pronosticar. Keith escribió anteriormente: Por ejemplo, si me quedo con un ejemplo sencillo de Jan: 2, de Febrero: 12, Mar 3. Previsión utiliza la regresión lineal que me diera un resultado final de 6,7. No es realista tratar de pronosticar basado en 3 puntos de datos. Puedes hacerlo. Pero no esperes la previsión para ser exactos. Es unrelistic para extender una media móvil basado en sólo 3 puntos de datos. A lo sumo, que se reduce a un promedio de 2 puntos de datos, que puede ser un segmento de cualquier tipo de línea de tendencia. Sea la primera persona para marcar esta historia de abuso útiles Todavía tiene questions63 Este sitio en otros idiomas