Saturday, 22 July 2017

Moving Average Excel Mac 2011


Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. 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Crie uma série de tendências a partir dos seus dados Crie uma série linear de tendências lineares Em uma série de tendências lineares, o valor do passo a diferença entre o valor inicial eo próximo valor na série é adicionado ao valor inicial e adicionado a cada valor subseqüente . Selecione pelo menos duas células que contenham os valores iniciais para a tendência. Para aumentar a precisão da série de tendências, selecione mais de dois valores iniciais. Arraste a alça de preenchimento na direção de valores crescentes ou decrescentes. Por exemplo, se você selecionou células C1: E1 e os valores iniciais nessas células são 3, 5 e 8, arraste o identificador de preenchimento para a direita para preencher com valores de tendência em aumento ou arraste-o para a esquerda para preencher com valores decrescentes . Dica: Para controlar manualmente como a série é criada, no menu Editar, aponte para Preencher. E clique em Série. Criar uma série de tendências de crescimento exponencial Em uma série de tendências de crescimento, o valor inicial é multiplicado pelo valor de passo para obter o próximo valor na série. O produto resultante e cada produto subsequente é então multiplicado pelo valor do passo. Selecione pelo menos duas células que contenham os valores iniciais para a tendência. Para aumentar a precisão da série de tendências, selecione mais de dois valores iniciais. Mantenha pressionada a tecla CONTROL e arraste a alça de preenchimento na direção que deseja preencher com valores crescentes ou decrescentes. Por exemplo, se você selecionou células C1: E1 e os valores iniciais nessas células são 3, 5 e 8, arraste o identificador de preenchimento para a direita para preencher com valores de tendência em aumento ou arraste-o para a esquerda para preencher com valores decrescentes . Solte CONTROL. E o botão do mouse e, em seguida, no menu contextual, clique em Crescimento Tendência. O Excel calcula automaticamente a tendência de crescimento e continua a série nas células seleccionadas. Dica: Para controlar manualmente como a série é criada, no menu Editar, aponte para Preencher. E clique em Série. Exibir a série de tendências usando uma linha de tendência em um gráfico Você pode usar a linha de tendência e a média móvel em gráficos bidimensionais para exibir graficamente tendências e analisar problemas de previsão (também conhecida como análise de regressão). Uma média móvel suaviza as flutuações nos dados e mostra o padrão ou tendência mais claramente. Usando análise de regressão, que estima a relação entre variáveis, você pode estender uma linha de tendência em um gráfico além dos dados reais para prever valores futuros. No gráfico, clique na série de dados à qual você deseja adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. No menu Gráfico, clique em Adicionar linha de tendência. E em seguida, clique em Tipo. Nota: Você pode adicionar uma linha de tendência somente para gráficos não-empilhados, 2D, área, barra, coluna, linha, estoque, xy (dispersão) ou de bolha. Clique no tipo de linha de tendência ou média móvel que você deseja usar. Do one of the following:StatPlus:mac LE Meet StatPlus:mac LE mdash a free edition of StatPlus:mac Professional developed by AnalystSoft. If you are using a Mac and Excel 2004ndash2016 for Mac or Apple Numbers for daily analytical and statistical purposes, StatPlus:mac LE is exactly what you need to get started Get a powerful statistical tool for free now with a set of new essential features - without leaving Excel. No matter if you are an experienced user migrating from a familiar toolset or a novice exploring the capabilities of the new software, StatPlus:mac LE gives you an easily configured workspace with a vast array of tools. 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Upgrade to Pro StatPlus:mac Pro allows Microsoft Excel for Mac users to perform all forms of data analysis from the very basics to complex analysis, including as non-parametric and regression analysis, survival analysis, and a wide variety of other methods. Pro users are entitled to receive unlimited priority support during one year (and even on weekends). Register For More Benefits Register now with no obligation and learn more As a registered customer you will be able to access to latest versions of StatPlus:mac LE and documentation, get basic support and even win free upgrade to Pro version. Free or Premium Features Comparison mdash StatPlus:mac Pro vs. LE Only in StatPlus:mac Pro. Available in free LE version. Support and Upgrades Priority support. Bug fix warranty and free major upgrades during your maintenance period. Apple Numbers support. Standalone spreadsheet. Access to Windows and Web versions. Basic Statistics Detailed descriptive statistics. Comparing means: t-Tests, Pagurova Criterion, G-Criterion. Fisher F-test. One-sample and two-sample z-tests. Correlation coefficients (Pearson, Fechner) and covariation. Normality tests (includes DAgostinos tests). Cross-tabulation and Chi-square. Frequency tables analysis (discrete/continuous). Analysis of Variance (ANOVA) One-way and two-way ANOVA. Three-way analysis of variance. Post-hoc comparisons - Bonferroni, Tukey-Kramer, Tukey B, Tukey HSD, Neuman-Keuls. General Linear Models (GLM) ANOVA. Within subjects ANOVA and mixed models. Data Classification Discriminant function analysis. Nonparametric Statistics 2x2 tables analysis (Chi-square, Yates Chi-square, exact Fisher test, etc.). Rank and percentile. Chi-square test. Rank correlations (Kendall Tau, Spearman R, Gamma, etc.). Comparing independent samples Mann-Whitney U Test, Kolmogorov-Smirnov test, Wald-Wolfowitz Runs Test, Rosenbaum CriterionKruskal-Wallis ANOVA, Median test. Comparing dependent samples Wilcoxon Matched Pairs Test, Sign Test, Friedman ANOVA, Kendalls Coeff. of Concordance. Cochran Q Test. Regression Analysis Multivariate linear regression. Weighted least squares (WLS) regression. Logistic regression. Stepwise regression. Polynomial regression. Cox proportional-hazards regression. Time Series Analysis Autocorrelation analysis. Média móvel. Interrupted time series analysis. Fourier analysis. Data processing - mean removal, differencing, exponential smoothing. Survival Analysis Cox proportional-hazards regression. Probit-analysis (incl. Finney and MLS algorithms) with cumulation coefficient estimation. Used for LD50 (ED50) calculation. Data Processing Sampling (random, periodic, conditional). Random numbers generation. Standardization. Stack/unstack operations. Matrix operations. Statistical Charts From histogram up to box-plot. Control chars - X-bar, R-chart, S-chart, P-chart, C-chart, U-chart, CUSUM-chart. Tutorials

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