Powerpoint Sur Les Moyennes Mobiles

Moyennes mobiles Si cette information est tracée sur un graphique, cela ressemble à ceci: Cela montre qu'il ya une grande variation dans le nombre de visiteurs en fonction de la saison. Il ya beaucoup moins en automne et en hiver que le printemps et l'été. Cependant, si nous voulions voir une tendance dans le nombre de visiteurs, nous pourrions calculer une moyenne mobile de 4 points. Pour ce faire, nous avons trouvé le nombre moyen de visiteurs au cours des quatre trimestres de 2005: Ensuite, nous trouvons le nombre moyen de visiteurs au cours des trois derniers trimestres de 2005 et du premier trimestre de 2006: Puis les deux derniers trimestres de 2005 et les deux premiers trimestres De 2006: Notez que la dernière moyenne que nous pouvons trouver est pour les deux derniers trimestres de 2006 et les deux premiers trimestres de 2007. Nous traçons les moyennes mobiles sur un graphique, en veillant à ce que chaque moyenne est tracée au centre des quatre trimestres Il couvre: Nous pouvons maintenant voir qu'il ya une très légère tendance à la baisse dans les visiteurs. Ajouter une tendance ou la moyenne mobile à un graphique S'applique à: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Plus. Moins Pour afficher les tendances des données ou les moyennes mobiles dans un graphique que vous avez créé. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance. Vous pouvez également étendre une ligne de tendance au-delà de vos données réelles pour vous aider à prédire les valeurs futures. Par exemple, la ligne de tendance linéaire suivante prévoit deux trimestres à venir et montre clairement une tendance à la hausse qui semble prometteuse pour les ventes futures. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance à un graphique 2-D qui n'est pas empilé, y compris la zone, la barre, la colonne, la ligne, le stock, la dispersion et la bulle. Vous ne pouvez pas ajouter une ligne de tendance à un diagramme 3D, empilé, de radar, de tarte, de surface ou de beignet. Ajouter une ligne de tendance Sur votre graphique, cliquez sur la série de données à laquelle vous souhaitez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile. La ligne de tendance commencera sur le premier point de données de la série de données que vous choisissez. Cochez la case Trendline. Pour choisir un autre type de ligne de tendance, cliquez sur la flèche à côté de Trendline. Puis cliquez sur Exponentiel. Prévision linéaire. Ou moyenne mobile à deux périodes. Pour des lignes de tendance supplémentaires, cliquez sur Plus d'options. Si vous choisissez Plus d'options. Cliquez sur l'option souhaitée dans le volet Format Trendline sous Trendline Options. Si vous sélectionnez Polynomial. Entrez la puissance la plus élevée pour la variable indépendante dans la case Ordre. Si vous sélectionnez Moyenne mobile. Entrez le nombre de périodes à utiliser pour calculer la moyenne mobile dans la zone Période. Astuce: Une ligne de tendance est la plus précise lorsque sa valeur R-carré (un nombre de 0 à 1 qui révèle à quel point les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est à ou près de 1. Lorsque vous ajoutez une ligne de tendance à vos données , Excel calcule automatiquement sa valeur R-squared. Vous pouvez afficher cette valeur sur votre organigramme en cochant la case Afficher le R-carré sur la zone de graphique (fenêtre Format Trendline, Trendline Options). Vous pouvez en apprendre plus sur toutes les options de ligne de tendance dans les sections ci-dessous. Ligne de tendance linéaire Utilisez ce type de ligne de tendance pour créer une ligne droite optimale pour des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif de ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Une ligne de tendance linéaire utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés pour une droite: où m est la pente et b l'intercepte. La ligne de tendance linéaire suivante montre que les ventes de réfrigérateurs ont constamment augmenté au cours d'une période de 8 ans. Notez que la valeur R-squared (un nombre de 0 à 1 qui révèle comment étroitement les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est 0.9792, qui est un bon ajustement de la ligne aux données. En affichant une ligne courbe optimale, cette ligne de tendance est utile lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et positives. Une ligne de tendance logarithmique utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et ln est la fonction logarithmique naturelle. La courbe de tendance logarithmique suivante montre la croissance démographique prédite des animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espace pour les animaux a diminué. Notez que la valeur R-carré est 0.933, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Cette tendance est utile lorsque vos données fluctuent. Par exemple, lorsque vous analysez les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Typiquement, une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a qu'une seule colline ou une seule vallée, un Ordre 3 a une ou deux collines ou vallées, et un Ordre 4 a jusqu'à trois collines ou vallées. Une ligne de tendance polynomiale ou curviligne utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où b et sont des constantes. La ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) montre la relation entre la vitesse de conduite et la consommation de carburant. Notez que la valeur R-squared est 0.979, ce qui est proche de 1 donc les lignes un bon ajustement aux données. En montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile pour les ensembles de données qui comparent des mesures qui augmentent à un taux spécifique. Par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles de 1 seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une ligne de tendance de puissance utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes. Remarque: Cette option n'est pas disponible lorsque vos données incluent des valeurs négatives ou nulles. Le diagramme de mesure de distance suivant indique la distance en mètres par seconde. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0.986, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux constamment croissants. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une courbe de tendance exponentielle utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et e est la base du logarithme naturel. La ligne de tendance exponentielle suivante montre la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'elle vieillit. Notez que la valeur R-squared est 0,990, ce qui signifie que la ligne s'adapte parfaitement aux données. Moyenne mobile Cette ligne de tendance corrige les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne. Par exemple, si Période est défini sur 2, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, etc. Une ligne de tendance moyenne mobile utilise cette équation: Le nombre de points dans une ligne de tendance moyenne mobile est égal au nombre total de points de la série, Numéro que vous spécifiez pour la période. Dans un diagramme de dispersion, la ligne de tendance est basée sur l'ordre des valeurs x dans le graphique. Pour obtenir un meilleur résultat, triez les valeurs x avant d'ajouter une moyenne mobile. La moyenne mobile suivante montre une tendance dans le nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Moyenne mobile - PowerPoint PPT Présentation Transcription et présentateurs Notes 1 Moyenne mobile Paskorn Champrasert 2 Qu'est-ce que la moyenne mobile Les moyennes mobiles sont l'une des plus populaires et Facile à utiliser des outils disponibles à l'analyste technique. Ils lissent une série de données et de le rendre plus facile à repérer les tendances, quelque chose qui est particulièrement utile dans les marchés volatils. 3 Moyens mobiles Moyenne mobile simple Moyenne mobile exponentielle (SMA) Moyenne mobile exponentielle (EMA) 4 SMA (moyenne mobile simple) Exemple Utiliser 5 données pour calculer 1011121314 60 SMA 605 12 Ensuite Les données suivantes (6e données) à venir) 1112131415 65 SMA 655 13 5 10 Données SMA 6 Moyenne mobile exponentielle (EMA), elle réagira plus rapidement aux changements de prix récents qu'une simple moyenne mobile en réduisant le décalage dans les moyennes mobiles simples en appliquant plus de poids aux récentes Les prix par rapport aux anciens prix 7 Formulaire pour EMA EMA (actuel) ((Prix actuel - EMA (prev)) x Multiplicateur EMA (prev) EMA période, Multiplicateur est égal à 2 (1 N) où N est le Nombre de périodes spécifié. Exemple de moyenne mobile exponentielle Pour les moyennes mobiles exponentielles de la première période, la moyenne mobile simple a été utilisée comme moyenne mobile exponentielle des périodes précédentes (point culminant jaune pour la 10e période). A partir de la période 11, les périodes précédentes EMA ont été utilisées. Le calcul de la période 11 se décompose comme suit (C-P) (61,33 - 63,682) -2,352 (C-P) x K -2,352 x .181818 -0,4276 ((C-P) x K) P -0,4276 63,682 63,254 EMA (Actuel) ((Prix actuel - EMA (prev)) x Multiplier) EMA (prev) 9 EWMA pourquoi ExponentialPowerShow est un site de partage de présentations de premier plan. Que votre application soit commerciale, comment faire, éducation, médecine, école, église, vente, marketing, formation en ligne ou simplement pour le plaisir, PowerShow est une excellente ressource. Et, le meilleur de tous, la plupart de ses fonctionnalités cool sont gratuits et faciles à utiliser. 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