Ajouter une tendance ou une ligne de 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 l'avance 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 ligne: 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 montre 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 tendance suivante ligne de tendance moyenne montre un modèle dans le nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Moyenne Pente moyenne Pente moyenne mobile est un indicateur qui affiche la pente d'une moyenne mobile. Trouver la pente d'une moyenne mobile est un excellent moyen de déterminer les tendances et les gammes du marché. La pente moyenne mobile peut être utilisée pour la négociation manuelle ou intégrée dans un Expert Adviser pour la négociation automatisée. Il est présenté comme un histogramme que vous pouvez changer les couleurs pour les résultats positifs et négatifs. Les résultats positifs indiquent une tendance à la hausse du marché. Les résultats négatifs indiquent une tendance à la baisse du marché. Les résultats proches du zéro indiquent un marché en expansion (marché plat ou immuable). Trading automatisé Pour le trading automatisé, utilisez le tampon indicateur du type double: Positive Slope - buffer 0. Negatif Slope - buffer 1. Notez que les résultats de zéro exactement sont toujours Empty Values. Paramètres d'entrée SlopePeriod - Période de calcul de la pente pour. Des nombres plus élevés lissent l'histogramme. MAPeriod - Période de la moyenne mobile. MAMethod - méthode de calcul de la moyenne mobile: MODESMA - 0. MODEEMA - 1. MODESMMA - 2. MODELWMA - 3. MAAppliedTo - prix utilisé par la moyenne mobile: PRICECLOSE - 0. PRICEOPEN - 1. PRICEHIGH - 2. PRICELOW - 3. PRICEMEDIAN - 4. PRICEYOWEDED - 6. La pente moyenne mobile a été créée par Hilton Global LLC. Je veux calculer la pente moyenne de 4 pentes, mais Im pas trop sûr si ceci exigera moi pour calculer l'erreur moyenne quand je Ne calculer la moyenne des 4 pentes. Im calculant évidemment la moyenne comme (pente i: si): frac. Mais le résultat moyen de pente si m2.6 comme exemple, dans ceci aura même effet sur Y quand X est diminué ou augmenté. Évidemment basé sur l'équation: ymxb Mon but principal et ultime est de déterminer la relation de Y et X de l'équation. Un exemple de ce que je cherche, la moyenne des 4 pentes est 2.989 par exemple, et j'avais X était la valeur de l'expérience dans un lieu de travail et Y était le salaire, ce que le résultat moyen de 2.989 pour la relation de travail L'expérience et le salaire par exemple Si cela était un calcul normal de ymxb alors je wouldve a dit que pour chaque augmentation d'unité dans la variable d'entrée x (expérience), la sortie y (salaire) augmente de 2.989 unités, MAIS dans ce cas sa différente, comme J'ai la moyenne de 4 pentes calculées. A demandé Mar 3 13 à 7:58 Votre correct sur ma question et si S ne me dit pas grand-chose sur la relation entre Y et X pour toutes les 4 décades calculées des 4 pentes, ce qui pourrait être la raison et oui je sais que je peux Utiliser l'ajustement quotlinear des moindres carrés, mais j'ai besoin d'expliquer pourquoi S ne me dira pas beaucoup sur la relation d'abord, si elle était une pente, je pourrais facilement calculer l'interception Y et expliquer la relation complètement. Ndash I AM L Mar 3 13 at 11:50 Supposons que vos points de données étaient (0,0), (10,10), (11,0). Ensuite, vos pentes serait de 1 et -10 votre quota quotapeut, -4,5. Maintenant, ne -4.5 vous donner un aperçu utile de la relation entre y et x dans cet exemple ndash Gerry Myerson Mar 3 13 à 12h15 haha, Merci Gerry, c'est ce qu'ils veulent que je montre avec une phrase, je le trouvais Très difficile de dire comment une moyenne de 4 pistes ne peut pas nous aider à déterminer la relation entre X et Y dans cette affaire, Im encore un peu confus quant à pourquoi la question m'a été posée jusqu'à présent, si en fait, il nous aidera à tout. Ndash I AM L Mar 3 13 à 12:22
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