A Moving Average Trendline

Trendlines Um dos métodos mais fáceis para adivinhar uma tendência geral em seus dados é adicionar uma linha de tendência a um gráfico. O Trendline é um pouco semelhante a uma linha em um gráfico de linha, mas não conectar cada ponto de dados precisamente como um gráfico de linha faz. Uma linha de tendência representa todos os dados. Isso significa que pequenas exceções ou erros estatísticos não distraem o Excel quando se trata de encontrar a fórmula certa. Em alguns casos, você também pode usar a linha de tendência para prever dados futuros. Gráficos que suportam linhas de tendência A linha de tendência pode ser adicionada a gráficos em 2D, como Área, Barra, Coluna, Linha, Estoque, XY (Scatter) e Bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência para gráficos 3-D, Radar, Pie, Área ou Donut. Adicionando uma linha de tendência Depois de criar um gráfico, clique com o botão direito do mouse na série de dados e escolha Adicionar trendlinehellip. Um novo menu aparecerá à esquerda do gráfico. Aqui, você pode escolher um dos tipos de linha de tendência, clicando em um dos botões de opção. Abaixo das linhas de tendência, existe uma posição chamada Display R-quadrado no gráfico. Ele mostra como uma linha de tendência é ajustada aos dados. Ele pode obter valores de 0 a 1. Quanto mais próximo o valor for 1, melhor se adapta ao seu gráfico. Tipos de tendência Linear trendline Esta linha de tendência é usada para criar uma linha reta para conjuntos de dados simples e lineares. Os dados são lineares se os pontos de dados do sistema se assemelham a uma linha. A linha de tendência linear indica que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Aqui está um exemplo de vendas de computadores para cada mês. Linha de tendência logarítmica A linha de tendência logarítmica é útil quando você tem que lidar com dados onde a taxa de mudança aumenta ou diminui rapidamente e depois se estabiliza. No caso de uma linha de tendência logarítmica, você pode usar valores negativos e positivos. Um bom exemplo de uma linha de tendência logarítmica pode ser uma crise econômica. Primeiro a taxa de desemprego está ficando maior, mas depois de um tempo a situação se estabiliza. Linhas de tendência polinomiais Esta linha de tendência é útil quando você trabalha com dados oscilantes - por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. O grau do polinômio pode ser determinado pelo número de flutuações de dados ou pelo número de curvas, ou seja, as colinas e vales que aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 normalmente tem uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir ilustra a relação entre a velocidade eo consumo de combustível. Linhas de tendência de energia Esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que são usados ​​para comparar resultados de medição que aumentam a uma taxa predeterminada. 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. Linha de tendência exponencial A linha de tendência exponencial é mais útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas constantemente crescentes. É freqüentemente usado em ciências. Pode descrever uma população que está crescendo rapidamente em gerações subseqüentes. Não é possível criar uma linha de tendência exponencial se os dados contiverem valores zero ou negativos. Um bom exemplo para esta linha de tendência é a decadência do C-14. Como você pode ver este é um exemplo perfeito de uma linha de tendência exponencial porque o valor R-quadrado é exatamente 1. Movendo a média A média móvel suaviza as linhas para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. O Excel faz isso calculando a média móvel de um determinado número de valores (definido por uma opção Período), que por padrão é definido como 2. Se você aumentar esse valor, a média será calculada a partir de mais pontos de dados para que a linha Será ainda mais suave. A média móvel mostra tendências que de outra forma seria difícil de ver devido ao ruído nos dados. Um bom exemplo de um uso prático desta linha de tendência pode ser um mercado Forex. 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 diferentes tipos de tendência / regressão. O tipo de dados que você tem 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 próximo de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência para seus dados, o Graph calcula automaticamente seu valor R-quadrado. Se desejar, você pode exibir esse valor em seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta com melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelha 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 geladeiras aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-quadrado é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva melhor ajustada que é mais útil quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. 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 predito de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado 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, para 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 de ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinomial Order 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-quadrado 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 traçando a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Note que o valor R-quadrado é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curva que é mais útil quando os valores de dados sobem ou caem a taxas cada vez mais altas. Não é possível criar uma linha de tendência exponencial se os 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-quadrado é 1, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente os dados. Uma linha de tendência de média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma linha de tendência de média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha de tendência. Se Período é definido como 2, por exemplo, então a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de 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 de média móvel mostra um padrão de número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. Em meu recente livro Practical Time Series Forecasting: A Practical Guide. Eu incluí um exemplo de usar Microsoft Excels parcela média móvel para suprimir sazonalidade mensal. Isso é feito através da criação de um gráfico de linha da série ao longo do tempo e, em seguida, adicionar Trendline gt média móvel (veja o meu post sobre supressão sazonalidade). O objetivo de adicionar a linha de tendência de média móvel a um gráfico de tempo é ver melhor uma tendência nos dados, suprimindo a sazonalidade. Uma média móvel com largura de janela w significa a média em cada conjunto de w valores consecutivos. Para visualizar uma série de tempo, usamos tipicamente uma média móvel centrada com w estação. Numa média móvel centrada, o valor da média móvel no tempo t (MAt) é calculado centrando a janela em torno do tempo t e fazendo a média entre os valores de w dentro da janela. Por exemplo, se temos dados diários e suspeitarmos de um efeito dia-de-semana, podemos suprimi-lo por uma média móvel centrada com w7 e, em seguida, plotando a linha MA. Um participante observador em meu curso on-line Forecasting descobriu que Excels média móvel não produz o que wed esperar: Em vez de calcular a média sobre uma janela que é centrada em torno de um período de tempo de interesse, ele simplesmente leva a média dos últimos w meses Média móvel). Enquanto as médias móveis à direita são úteis para a previsão, elas são inferiores para a visualização, especialmente quando a série tem uma tendência. A razão é que a média móvel à direita fica para trás. Olhe para a figura abaixo, e você pode ver a diferença entre Excels trailing média móvel (preto) e uma média móvel centrada (vermelho). O fato de que o Excel produz uma média móvel à direita no menu Tendência é bastante perturbador e enganador. Ainda mais preocupante é a documentação. Que descreve incorretamente o MA de arrasto que é produzido: Se o período é definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de 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. Para mais informações sobre médias móveis, veja aqui: O termo tendências implica uma mudança ao longo do tempo. Um tipo de previsão é quantitativo, e envolve a análise de dados de séries temporais e, em seguida, prever o que poderia ser o futuro. Por exemplo, as vendas em um carrinho de sorvete no parque da cidade em junho de cada um dos últimos cinco anos tem sido bom, mas em julho foi cerca de 20 mais do que em junho. Se este ano, o stand tomou em 10.000 em junho (um novo recorde), quanto você iria prever que vai demorar em julho Bem, se estivéssemos corretos em nossa suposição com base nos dados históricos, wed estimativa seria o valor de julho seria 20 maior, ou 12.000. Microsoft Excel oferece algumas ferramentas internas para previsão. Uma delas permite que você adicione uma linha de tendência aos pontos de dados existentes em um gráfico. Isso permite ao usuário interpolar (ou seja, encontrar um ponto de dados entre pontos existentes) ou extrapolar (ou seja, encontrar um ponto de dados passado uma ou outra extremidade dos dados atuais, seja por previsão de previsão ou quotbackcasting para um período anterior). No entanto, Como com os modelos, os desenvolvedores dessas ferramentas fizeram algumas decisões para o usuário, e nem todos os usuários concordariam com essas decisões. Se as limitações impostas pelos recursos da Microsoft Excels para a previsão forem inadequadas para uma determinada tarefa de previsão, o leitor é encorajado a usar a manipulação numérica direta usando técnicas analíticas comprovadas como descrito em qualquer um dos vários textos de previsão (como Makridakis, Wheelwright amp Hyndman, 1998). Antes de começar Esta página assume que o usuário tem o Microsoft Excel8482 2010 ou 2007 com o complemento Analysis ToolPak da Microsoft instalado. Vejamos alguns dados referentes às lâmpadas fluorescentes compactas (CFLs) usando o seguinte como um documento de origem: US Department of Energy. (2009). Perfil do mercado CFL - Março de 2009. Washington, DC: Autor. Retirado em 7 de abril de 2009 de www. energystar. gov/ia/products/downloads/CFLMarketProfile. pdf A análise neste relatório foi realizada por D amp R International, LTD (www. drintl /.) Na Página 2, há uma barra (Ou gráfico de barras) que lista o número de remessas de LFC por ano até 2007 e, em seguida, prevê o número de remessas em 2008, 2009 e 2010, com base nesses dados. Vamos usar os dados neste gráfico, eo poder do Microsoft Excel, para fazer uma previsão semelhante. Idealmente, você teria os valores de dados reais, mas neste caso, uma estimativa foi feita com base no gráfico acima e o seguinte foi inserido em uma planilha do Excel. Tabela 1. Dados brutos. Permite apenas olhar para os dados históricos de 2000 a 2007, não nas estimativas ou previsões de 2008 a 2010. Podemos recriar o gráfico de barras mostrado no documento de origem selecionando os dados históricos no Excel e criando um gráfico de barras: Figura 2. Dados brutos em um gráfico de barras para corresponder ao original Mas, em vez disso, vamos criar um gráfico de dispersão dos valores (já que o recurso de equação de tendência Excels pode produzir erros com gráficos de barras ou gráficos de linhas.) Figura 3. Dados brutos em um gráfico de dispersão. Adicionando uma linha de tendência linear e equação de regressão Agora, lembre-se, estamos apenas preocupados com os dados CFL, e queremos ser capazes de prever os anos futuros. Para adicionar uma linha de tendência, clique em um dos ícones que representam um ponto de dados para CFLs e, em seguida, clique com o botão direito do mouse e selecione quotAdd Trendline. quot Você verá a caixa de diálogo a seguir. Neste exemplo, vamos supor que o número de CFLs enviados por ano aumenta em uma taxa constante ou linear. Por agora, na área Opções de Tendência, selecione o seguinte tipo de Tendência / Regressão: Previsão Linear - Encaminhar 3 períodos Exibir Equação no gráfico Depois de mover a equação temos: Figura 5. Dados brutos com uma linha de tendência linear e uma equação de regressão. A equação é uma equação de regressão linear. Isso significa que é a equação de uma linha reta que melhor se encaixa os pontos no gráfico. O método que o Excel usa para determinar essas equações envolve encontrar a linha que produz o menor valor para a soma dos quadrados das diferenças verticais entre pontos de dados e a linha. Como todas as linhas, tem uma equação na forma: y é o número a ser calculado, a variável dependente, ou neste caso, o número de milhões de CFLs enviados por ano m é a inclinação da linha, que é igual à mudança No valor de y dividido pela mudança no valor de x x é o ponto de dado dados ou a variável dependente, neste caso, é o ano eb é o intercepto de y-eixo da linha. Y 388 milhões de LFCs enviados Podemos substituir outros valores de x, como o ano de 2020, e uma vez que temos uma equação, podemos prever que haverá 793 milhões de LFCs embarcados no ano 2020. É claro que isso está fazendo uma Muitas suposições que não devemos fazer. Em particular, estamos assumindo que a tendência é linear e que ela continuará no futuro. Método alternativo. Você pode descobrir a equação diretamente a partir dos dados apresentados, se quiser. Selecione duas células como G5 e G6 e, em seguida, comece a digitar na fórmula: PROJ. LIN (intervalo) para o intervalo, selecione todos os valores de y conhecidos e, em seguida, digite o parêntese de fechamento, mas não aperte a tecla Enter. Em vez disso, pressione Control-Shift-Enter. Você verá a inclinação ea interceptação aparecerá nessas duas células. Muitas tendências não são lineares. Por exemplo, a população humana no planeta era bastante linear, mas, em seguida, disparou, como ilustrado pela linha vermelha na figura a seguir: Figura 7. Tendência não-linear de longo prazo World Population Growth. quot Este gráfico é do United Nations, 1999, p. 7. Existem várias equações preditivas não-lineares. Bem, olhe para duas equações exponenciais e equações polinomiais, mas você é aconselhado a explorar outras. Permite levar os mesmos dados históricos de remessa de CFL que usamos acima e aplicar algumas linhas de tendência não-lineares. Aqui está uma linha de tendência exponencial. Ele usa uma equação que tem o valor x (o ano) como um expoente. Eu cliquei na nova equação um rótulo de linha de tendência quotformat selecionado para exibir a equação em notação científica com seis pontos decimais, já que o padrão não me dá precisão suficiente para prever. Figura 8. Dados brutos com linha de tendência exponencial. Como podemos ver, há trendline é curvo, não tanto quanto é indicado pelo relativamente alto 2007 ponto de referência, mas ainda é curvo para cima. A equação preditiva é: y 1.598767 E -279 e 3.226616 E -01 x Lembre-se de que o capital E significa quotTimes dez para o poder dequot e que o caso minúsculo e é uma constante aproximadamente igual a 2.71828. No Excel, posso digitar a seguinte fórmula em qualquer célula: e substituindo quot2010quot com o ano, obter uma previsão para esse ano. O valor para 2010 é de 733 milhões de LFC, eo valor para 2012 é de 1,398 bilhão de CFLs. A equação preditiva pode ser um polinômio. Vimos que a equação de regressão linear era uma equação polinomial de segunda ordem, ou quadrática, acrescenta um termo x 2, resultando em: O gráfico de uma equação quadrática dessa forma é tipicamente uma parábola. Aqui estão os mesmos dados com uma linha de tendência polinomial de segunda ordem: Figura 9. Linha de tendência polinomial de segunda ordem com equação. É possível aumentar a ordem, adicionando um x 3. x 4. ou x 5 termo, se há razão para acreditar que tal curva será mais precisa. Às vezes, suspeitamos que os dados devem ser modificados. No nosso exemplo, observe quão alto o valor de 400 foi para 2007. Um analista pode ter razão para acreditar que este ponto foi um outlier, e devido a algumas circunstâncias especiais, como um blitz de marketing de uma só vez, o alto valor deste datum Está jogando fora a previsão do futuro. Vamos alterar os dados, reduzindo esse ponto para 300. Tabela 2. Dados revisados. Usando os dados revisados ​​ea previsão polinomial de segunda ordem, obtemos: Figura 10. O valor de 2007 foi alterado de 400 para 300 na crença de que este era um valor anormal. Observe como a Figura 10 está relativamente perto da previsão inicial mostrada no documento original da fonte do DOE dos EUA. Há muitas maneiras de transformar e ajustar os dados, e em cada caso o analista deve ter uma linha defensável de raciocínio que justifique a transformação. Tal como acontece com muitas formas de análise estatística, a extrapolação de tendências pode estar sujeita a tentativas deliberadas de fazer os dados sugerem o viés dos analistas. Isso é inapropriado. Onde há projeções alternativas, é melhor apresentá-las com explicações de cada uma. Por exemplo, a ilustração a seguir mostra vários caminhos diferentes que a população mundial pode tomar, dadas as diferentes condições explicadas pelos autores. Como visto na caixa de diálogo Excels Trendline Options, existem outros tipos de linhas de tendência que podem ser adicionadas, incluindo uma linha de tendência logarítmica, de potência e de média móvel. O Analysis ToolPak Add-in para Excel também tem várias ferramentas de previsão. Para acessá-los, clique em Análise de dados na guia Dados. Você verá a média móvel, a regressão ea suavização exponencial lá, todas as quais podem ser usadas para prever. Mas não pare lá, Excel, como alguns outros programas para manipulação numérica, permite que o usuário controle diretamente as fórmulas usadas para derivar valores. Não precisamos nos conformar com as configurações padrão usadas no recurso Adicionar Trendline de gráficos, mas podemos executar os cálculos necessários nos dados diretamente. Para obter informações sobre os métodos desta lição e outros, como o método Box-Jenkins, regressão dinâmica, regressão múltipla, consulte um texto sobre previsão, como o de Makridakis, Wheelwright, amp Hyndman (1998). Makridakis. S. Wheelwright, S. amp Hyndman, R. (1998). Previsão: Métodos e Aplicações. 3a ed. Nova Iorque: Wiley amp Sons. Nações Unidas. (1998). Projecções de População Mundial de Longo Alcance: Com Base na Revisão de 1998. Sumário executivo . Autor. Retirado em 7 de abril de 2009 de www. un. org/esa/population/publications/longrange/longrangeExecSum. pdf Departamento de Energia dos Estados Unidos. (2009). Perfil do mercado CFL - Março de 2009. Washington, DC: Autor. Recuperado 7 de abril de 2009 de www. energystar. gov/ia/products/downloads/CFLMarketProfile. pdfCalculating a média móvel no Excel Neste tutorial curto, você vai aprender como calcular rapidamente uma média móvel simples no Excel, que funções usar para obter Média móvel para os últimos N dias, semanas, meses ou anos e como adicionar uma linha de tendência de média móvel para um gráfico do Excel. Em alguns artigos recentes, nós demos uma olhada no cálculo da média no Excel. Se você está seguindo nosso blog, você já sabe como calcular uma média normal e quais funções usar para encontrar a média ponderada. No tutorial de hoje, vamos discutir duas técnicas básicas para calcular a média móvel no Excel. O que é a média móvel De um modo geral, a média móvel (também referida como média móvel, média móvel ou média móvel) pode ser definida como uma série de médias para diferentes subconjuntos do mesmo conjunto de dados. É freqüentemente usado em estatísticas, previsões econômicas e meteorológicas ajustadas sazonalmente para entender as tendências subjacentes. Na negociação de ações, média móvel é um indicador que mostra o valor médio de um título ao longo de um determinado período de tempo. Nos negócios, é uma prática comum para calcular uma média móvel de vendas para os últimos 3 meses para determinar a tendência recente. Por exemplo, a média móvel das temperaturas de três meses pode ser calculada tomando a média das temperaturas de janeiro a março, depois a média das temperaturas de fevereiro a abril, depois de março a maio, e assim por diante. Existem diferentes tipos de média móvel, como simples (também conhecido como aritmética), exponencial, variável, triangular e ponderada. Neste tutorial, estaremos analisando a média móvel mais comumente utilizada. Calculando a média móvel simples no Excel No geral, existem duas maneiras de obter uma média móvel simples no Excel - usando fórmulas e opções de linha de tendência. Os exemplos seguintes demonstram ambas as técnicas. Exemplo 1. Calcular a média móvel para um determinado período de tempo Uma média móvel simples pode ser calculada em nenhum momento com a função MÉDIA. Suponha que você tenha uma lista de temperaturas médias mensais na coluna B e queira encontrar uma média móvel de 3 meses (como mostrado na imagem acima). Escreva uma fórmula média usual para os primeiros 3 valores e insira-a na linha correspondente ao 3º valor da parte superior (célula C4 neste exemplo) e, em seguida, copie a fórmula para outras células da coluna: Coluna com uma referência absoluta (como B2) se você desejar, mas não se esqueça de usar referências de linha relativa (sem o sinal) para que a fórmula ajusta corretamente para outras células. Lembrando que uma média é calculada adicionando valores e dividindo a soma pelo número de valores a serem calculados, você pode verificar o resultado usando a fórmula SUM: Exemplo 2. Obter média móvel para os últimos N dias / semanas / Meses / anos em uma coluna Supondo que você tenha uma lista de dados, por exemplo Venda ou cotações de ações, e você quer saber a média dos últimos 3 meses em qualquer ponto do tempo. Para isso, você precisa de uma fórmula que recalcule a média assim que você digitar um valor para o próximo mês. Qual função do Excel é capaz de fazer isso O bom AVERAGE antigo em combinação com OFFSET e COUNT. MÉDIA (OFFSET (NÚMERO DE COUNT (NÚMERO COMPLETO) - N, 0, N, 1)) Onde N é o número dos últimos dias / semanas / meses / anos a incluir na média. Não sei como usar essa fórmula de média móvel em planilhas do Excel O exemplo a seguir tornará as coisas mais claras. Supondo que os valores para a média estão na coluna B começando na linha 2, a fórmula seria a seguinte: E agora, vamos tentar entender o que esta fórmula de média móvel Excel está realmente fazendo. A COUNT função COUNT (B2: B100) conta quantos valores já estão inseridos na coluna B. Começamos a contar em B2 porque a linha 1 é o cabeçalho da coluna. A função OFFSET leva a célula B2 (o primeiro argumento) como ponto de partida e desloca a contagem (o valor retornado pela função COUNT) movendo 3 linhas para cima (-3 no 2º argumento). Como resultado, retorna a soma de valores em um intervalo composto por 3 linhas (3 no 4 º argumento) e 1 coluna (1 no último argumento), que é o mais tardar 3 meses que queremos. Finalmente, a soma retornada é passada para a função MÉDIA para calcular a média móvel. Dica. Se estiver trabalhando com planilhas continuamente atualizáveis ​​onde novas linhas provavelmente serão adicionadas no futuro, forneça um número suficiente de linhas à função COUNT para acomodar novas entradas possíveis. Não é um problema se você incluir mais linhas do que realmente necessário contanto que você tenha a primeira célula direita, a função COUNT irá descartar todas as linhas vazias de qualquer maneira. Como você provavelmente notou, a tabela neste exemplo contém dados para apenas 12 meses, e ainda o intervalo B2: B100 é fornecido para COUNT, apenas para estar no lado de salvar :) Exemplo 3. Obter média móvel para os últimos valores de N em Uma linha Se você deseja calcular uma média móvel para os últimos N dias, meses, anos, etc. na mesma linha, você pode ajustar a fórmula Offset desta maneira: Supondo que B2 é o primeiro número na linha e você quer Para incluir os últimos 3 números na média, a fórmula tem a seguinte forma: Criando um gráfico de média móvel do Excel Se você já criou um gráfico para seus dados, adicionar uma linha de tendência de média móvel para esse gráfico é uma questão de segundos. Para isso, vamos usar o recurso Excel Trendline e seguir as etapas detalhadas abaixo. Para este exemplo, criei um gráfico de colunas em 2D (grupo Inserir guia gt Gráficos) para nossos dados de vendas: E agora, queremos visualizar a média móvel por 3 meses. No Excel 2010 e no Excel 2007, vá para Layout gt Trendline gt Mais opções de tendência. Dica. Se você não precisa especificar os detalhes, como o intervalo de média móvel ou os nomes, você pode clicar em Design gt Adicionar elemento gráfico gt Trendline gt Média móvel para o resultado imediato. O painel Format Trendline será aberto no lado direito da planilha no Excel 2013 ea caixa de diálogo correspondente será exibida no Excel 2010 e 2007. Para refinar o bate-papo, você pode alternar para a linha Fill amp ou a guia Effects no O painel Format Trendline e jogar com diferentes opções, como tipo de linha, cor, largura, etc. Para análise de dados poderosa, você pode querer adicionar algumas linhas de tendência de média móvel com intervalos de tempo diferentes para ver como a tendência evolui. A seguinte imagem mostra as linhas de tendência de média móvel de 2 meses (verde) e 3 meses (tijolo vermelho): Bem, isso é tudo sobre como calcular a média móvel no Excel. A planilha de exemplo com as fórmulas de média móvel e a linha de tendência está disponível para download - planilha de Moving Average. Agradeço a leitura e espero vê-lo na próxima semana Você também pode estar interessado em: