Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama 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. Escolhendo a melhor linha de tendência para seus dados Quando você deseja adicionar uma linha de tendência a um gráfico no Microsoft Graph, você pode escolher qualquer um dos seis tipos diferentes de tendência / regressão . O tipo de dados que você determina o tipo de linha de tendência que você deve usar. Confiabilidade Trendline Uma linha de tendência é mais confiável quando seu valor R-quadrado está em ou perto de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência para seus dados, o Graph calcula automaticamente seu valor R-squared. Se desejar, você pode exibir esse valor no seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta de melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelhar a uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência linear mostra claramente que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-squared é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva de melhor ajuste que é mais útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, aumenta os níveis. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e / ou positivos. O exemplo a seguir usa uma linha de tendência logarítmica para ilustrar 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-squared é 0.9407, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Uma linha de tendência polinomial é uma linha curva que é usada quando os dados flutuam. É útil, por exemplo, analisar 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. Uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. A ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. A ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinômica da ordem 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-squared é 0.9474, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência de energia é uma linha curva que é melhor usada com conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica, por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, os dados de aceleração são mostrados ao traçar a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curvada que é mais 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. No exemplo a seguir, uma linha de tendência exponencial é usada para ilustrar a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-squared é 1, o que significa que a linha se ajusta perfeitamente aos dados. Uma linha de tendência média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma linha de tendência 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 de tendência. Se o Período for definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto da linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, e assim por diante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
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