Moving average polynomial

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 em 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 no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. Linhas de tendência 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. Rápida média móvel e canal Polynom O uso de uma expansão polinomial de dados abre novas possibilidades de análise e tomada de decisão. Mas o problema de todos os algoritmos existentes é uma computação muito lenta. A principal característica deste indicador é o seu algoritmo rápido. A velocidade de cálculo do algoritmo polinomial e seus valores de desvio padrão é várias milhares de vezes mais rápido que os algoritmos convencionais. Portanto, este é um algoritmo conveniente para uso sem a necessidade de aplicar supercomputadores. Começando com a versão 1.4, o indicador fornece um testador de estratégia integrado com visualização de comércio e cálculo simultâneo de lucro (em pips), de levantamento máximo (em pips), do número total de negócios eo Fator de Lucro (lucro total / Perda total) e exibir esses dados como uma tabela. Estão disponíveis 10 exemplos de estratégia: 5 canais e 5 não canais, bem como suas estratégias inversas (Sell and Buy são invertidas). As características do Tester podem ser adicionalmente expandidas aplicando o indicador a outro indicador, p. RSI. Para acessar o testador, pressione T (Tester). Para selecionar uma estratégia, passe o ponteiro do mouse sobre a linha de informações da estratégia. Uma breve descrição da estratégia é exibida no menu pop-up. Você pode alternar entre estratégias de canal e não canal pressionando C (Canal). Além disso, planejamos adicionar um construtor de estratégia visual simples, que permite criar estratégias personalizadas diretamente da janela do indicador. Outra característica notável é a capacidade de configurar parâmetros a partir da janela de indicador usando a tecla eo mouse. Este método é mais intuitivo, rápido e fácil. Pressione H (Ajuda) para dicas de teclas de atalho, bem como assistir ao vídeo anexado. Suporte de idiomas foi adicionado (8 línguas), para ser melhorado e expandido ainda mais. Você pode selecionar um idioma na janela de propriedades ou pressionando L (Idioma). Linhas indicadoras Linhas amarelas - redesenhadas com cada tick do canal polinomial. Linhas tracejadas verdes - a extrapolação polinomial para o futuro. Linhas de duas cores - canal não-redesenho, vestígios de um polinómio amarelo Amarelo. A linha é azul quando as linhas polinomiais são dirigidas para cima, roxo - quando para baixo. Linha vermelha - Venda, linha azul - Comprar. Exibido quando o testador está ligado. Parâmetros Selecione a opção de seleção Idioma - idioma. Grau de um polinómio - 0 a 20. 0 - MA simples (canal Bollinger Bands) 1 - regressão linear 2 - regressão não linear sem pontos de inflexão (arco) 3 - regressão não linear com um ponto de inflexão (onda) etc. De barras para o cálculo (período). Largura do canal, 0 - sem canal, 1 - desvio padrão da largura: 0 - sem canal 1 - a largura do canal é igual ao desvio padrão do polinómio. Barras para extrapolar no futuro. Mostrar Polynom - mostrar / ocultar polinômio. Espalhe para o verificador. - escolha o valor do spread para testar. O grau de um polinómio é limitado a 20. como o aumento em seu número faz com que o problema de menor precisão e transbordamento do valor máximo de tipo duplo, na medida em que seu valor máximo é 1,7976931348623158e308, ea precisão é de 15 dígitos significativos após o ponto decimal . Quanto maior o grau de polinômio e seu período, maior a probabilidade de transbordamento eo indicador falhará em realizar cálculos ou seus dados serão incorretos. Este problema pode ser facilmente resolvido através do uso de bibliotecas especiais altamente precisos com dll. Mas isso é outra história, e eu não tenho certeza se você precisa disso. Na minha opinião, será suficiente usar o indicador com o grau polinomial abaixo de 10. Eu recomendo não exceder esse valor, pois ele pode reduzir significativamente a velocidade de desempenho do indicador. Poupança fixa e passagem dos parâmetros indicadores ao fechar o terminal. 1. Suporte de idiomas adicionados (inglês, russo, chinês, francês, alemão, árabe, espanhol e italiano). Altere o idioma pressionando L. 2. Adicionado capacidade de alterar o tamanho da fonte. Pressione F e mova o mouse para cima e para baixo. 3. Tecla P - mostra / esconde a tecla Polynom 4. chave - chave Channel / Line 5. Tecla G - mostrar / ocultar Grelha e (ou) Separador de Período 6. Adicionada a poderosa ferramenta visual do Testador de Estratégia (tecla T). Permite que os usuários visualizem negócios, calculam o lucro, o drawdown máximo, eo fator do lucro usando 10 estratégias simples como exemplos - 5 estratégias do canal e 5 estratégias que envolvem as médias moventes polinomiais (interruptor por a chave). Cada uma das 10 estratégias é complementada pela estratégia inversa (quando Sell and Buy são invertidos). Você pode exibir uma breve descrição de cada estratégia como uma dica de ferramenta ao passar o cursor do mouse sobre a linha de informações. As transações são exibidas. Venda - linha pontilhada vermelha. Compre - linha pontilhada azul. 7. Você pode usar várias instâncias do indicador em uma única janela. Neste caso, a gestão da visualização e dos parâmetros através do teclado e do rato é possível apenas para o primeiro indicador, enquanto as propriedades de outros indicadores só podem ser alteradas através da janela de parâmetros. 1. Adicionado a capacidade de mover o bloco de informações usando o mouse. Pressione M para fazer isso 2. Corrigido o conflito entre ajustar o indicador usando a janela de propriedades e usando as teclas. 1. As linhas do canal do indicador tornaram-se de duas cores (inclinação de polinômio positiva em azul, inclinação de polinômio roxo-negativo). 2. Adicionado configuração dinâmica de parâmetros (H - ajuda, I - informação, W - alterar a largura do canal, Ctrl - alterar a posição inicial polinômio, Shift - alterar o período de cálculo polinômio, 0-9 - quantidade de harmônicos polynom). 3. Mudou o algoritmo de extrapolação de polinômio. Fixado alguns bugsSimple Moving Averages Make Tendências Stand Out Médias móveis (MA) são um dos mais populares e freqüentemente utilizados indicadores técnicos. A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting. Você vai ouvir muitas vezes sobre três tipos de média móvel: simples. Exponencial e linear. O melhor lugar para começar é entender o mais básico: a média móvel simples (SMA). Vamos dar uma olhada neste indicador e como ele pode ajudar os comerciantes a seguir tendências para maiores lucros. (Para obter mais informações sobre médias móveis, consulte o nosso Forex Walkthrough.) Trendlines Não pode haver compreensão completa de médias móveis sem uma compreensão das tendências. Uma tendência é simplesmente um preço que continua a se mover em uma determinada direção. Há apenas três tendências reais que uma segurança pode seguir: Uma tendência de alta. Ou tendência de alta, significa que o preço está se movendo mais alto. Uma tendência de baixa. Ou tendência de baixa, significa que o preço está se movendo mais baixo. Uma tendência lateral. Onde o preço está se movendo de lado. A coisa importante a lembrar sobre as tendências é que os preços raramente se movem em linha reta. Portanto, linhas de média móvel são usadas para ajudar um comerciante a identificar mais facilmente a direção da tendência. Construção de média móvel A definição de texto de uma média móvel é um preço médio para uma segurança usando um período de tempo especificado. Vamos tomar a média móvel muito popular de 50 dias como um exemplo. Uma média móvel de 50 dias é calculada tomando os preços de fechamento dos últimos 50 dias de qualquer título e adicionando-os juntos. O resultado do cálculo de adição é então dividido pelo número de períodos, neste caso 50. Para continuar a calcular a média móvel numa base diária, substitua o número mais antigo pelo preço de fecho mais recente e faça a mesma matemática. Não importa quanto tempo ou curto de uma média móvel você está olhando para plotar, os cálculos básicos permanecem os mesmos. A alteração será no número de preços de fechamento que você usa. Assim, por exemplo, uma média móvel de 200 dias é o preço de fechamento de 200 dias somados e depois dividido por 200. Você verá todos os tipos de médias móveis, de médias móveis de dois dias para médias móveis de 250 dias. É importante lembrar que você deve ter um certo número de preços de fechamento para calcular a média móvel. Se uma garantia é nova ou apenas um mês de idade, você não será capaz de fazer uma média móvel de 50 dias, porque você não terá um número suficiente de pontos de dados. Além disso, é importante observar que nós escolhemos usar os preços de fechamento nos cálculos, mas as médias móveis podem ser calculadas usando preços mensais, preços semanais, preços de abertura ou mesmo preços intradiários. Figura 1: Uma média móvel simples no Google Inc. A Figura 1 é um exemplo de uma média móvel simples em um gráfico de ações do Google Inc. (Nasdaq: GOOG). A linha azul representa uma média móvel de 50 dias. No exemplo acima, você pode ver que a tendência tem se movido mais baixo desde o final de 2007. O preço das ações do Google caiu abaixo da média móvel de 50 dias em janeiro de 2008 e continuou para baixo. Quando o preço cruza abaixo de uma média móvel, pode ser usado como um simples sinal de negociação. Um movimento abaixo da média móvel (como mostrado acima) sugere que os ursos estão no controle da ação de preço e que o recurso provavelmente se moverá para baixo. Por outro lado, uma cruz acima de uma média móvel sugere que os touros estão no controle e que o preço pode estar se preparando para fazer um movimento maior. Outras maneiras de usar as médias móveis As médias móveis são usadas por muitos comerciantes para não apenas identificar uma tendência atual, mas também como uma estratégia de entrada e saída. Uma das estratégias mais simples baseia-se na passagem de duas ou mais médias móveis. O sinal básico é dado quando a média de curto prazo cruza acima ou abaixo da média móvel de longo prazo. Duas ou mais médias móveis permitem que você veja uma tendência a longo prazo em comparação com uma média móvel de curto prazo é também um método fácil para determinar se a tendência está ganhando força ou se está prestes a inverter. Figura 2: Uma média móvel de longo prazo e de curto prazo no Google Inc. A Figura 2 usa duas médias móveis, uma de longo prazo (50 dias, mostrada pelo Linha azul) eo outro prazo mais curto (15 dias, indicado pela linha vermelha). Este é o mesmo gráfico do Google mostrado na Figura 1, mas com a adição das duas médias móveis para ilustrar a diferença entre os dois comprimentos. Você notará que a média móvel de 50 dias é mais lenta para se ajustar às mudanças de preços. Porque usa mais pontos de dados em seu cálculo. Por outro lado, a média móvel de 15 dias é rápida para responder às mudanças de preços, porque cada valor tem uma maior ponderação no cálculo devido ao horizonte de tempo relativamente curto. Neste caso, usando uma estratégia cruzada, você iria observar a média de 15 dias para cruzar abaixo da média móvel de 50 dias como uma entrada para uma posição curta. Figura 3: A three-month O acima é um gráfico de três meses do United States Oil (AMEX: USO) com duas médias móveis simples. A linha vermelha é a média móvel mais curta, de 15 dias, enquanto a linha azul representa a média móvel mais longa de 50 dias. A maioria dos comerciantes usará o cruzamento da média móvel de curto prazo acima da média móvel de longo prazo para iniciar uma posição longa e identificar o início de uma tendência de alta. (Saiba mais sobre como aplicar esta estratégia em Trading The MACD Divergence.) O suporte é estabelecido quando um preço está tendendo para baixo. Há um ponto no qual a pressão de venda diminui e os compradores estão dispostos a intervir. Em outras palavras, um piso é estabelecido. Resistência acontece quando um preço está tendendo para cima. Lá vem um ponto em que a força de compra diminui e os vendedores pisam dentro. Isto estabeleceria um teto. Em ambos os casos, uma média móvel pode ser capaz de sinalizar um suporte precoce ou nível de resistência. Por exemplo, se uma segurança deriva mais baixo em uma tendência de alta estabelecida, então não seria surpreendente ver o estoque encontrar apoio em uma média móvel de longo prazo de 200 dias. Por outro lado, se o preço estiver tendendo mais baixo, muitos comerciantes verão para o estoque rebater a resistência das médias móveis principais (SMAs de 50 dias, 100 dias, 200 dias). (Para mais informações sobre como usar suporte e resistência para identificar tendências, leia Trend-Spotting com a linha de acumulação / distribuição.) Conclusão As médias móveis são ferramentas poderosas. Uma média móvel simples é fácil de calcular, o que permite que ele seja empregado com bastante rapidez e facilidade. A maior média móvel é a sua capacidade de ajudar um comerciante a identificar uma tendência atual ou identificar uma possível inversão de tendência. As médias móveis também podem identificar um nível de suporte ou resistência para a segurança, ou agir como um simples sinal de entrada ou saída. Como você escolhe usar médias móveis é inteiramente até você. 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 sobre 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 energystar. gov/ia/products/downloads/CFLMarketProfile. pdf A análise neste relatório foi realizada por D amp R International, LTD (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 dados dado 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 de 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 2017 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, note 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, extrapolação de tendência pode ser objecto de tentativas deliberadas de fazer os dados sugerem o viés 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 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 abril 7, 2009 de energystar. gov/ia/products/downloads/CFLMarketProfile. pdf