Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratis? Comparte esta página en GoogleComo calcular los promedios móviles en Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2nd Edition El comando Data Analysis proporciona una herramienta para calcular promedios móviles y exponencialmente suavizados en Excel. Supongamos, por razones ilustrativas, que usted ha recopilado información diaria sobre la temperatura. Desea calcular el promedio móvil de tres días 8212 el promedio de los últimos tres días 8212 como parte de algún pronóstico meteorológico simple. Para calcular las medias móviles para este conjunto de datos, siga estos pasos. Para calcular una media móvil, primero haga clic en el botón de comando Data Analysis (Análisis de datos) tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Promedio móvil de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Promedio móvil. Identifique los datos que desea utilizar para calcular el promedio móvil. Haga clic en el cuadro de texto Intervalo de entrada del cuadro de diálogo Promedio móvil. A continuación, identifique el intervalo de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o utilizando el mouse para seleccionar el rango de hoja de cálculo. Su referencia de rango debe usar direcciones de celdas absolutas. Una dirección de celda absoluta precede la letra de la columna y el número de fila con signos, como en A1: A10. Si la primera celda de su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. En el cuadro de texto Intervalo, indique a Excel cuántos valores deben incluirse en el cálculo del promedio móvil. Puede calcular un promedio móvil usando cualquier número de valores. De forma predeterminada, Excel utiliza los tres valores más recientes para calcular el promedio móvil. Para especificar que se utilice otro número de valores para calcular el promedio móvil, ingrese ese valor en el cuadro de texto Intervalo. Dígale a Excel dónde colocar los datos del promedio móvil. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, los datos del promedio móvil se han colocado en el rango B2 de la hoja de cálculo: B10. (Opcional) Especifique si desea un gráfico. Si desea un gráfico que trace la información del promedio móvil, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indique si desea calcular la información de error estándar. Si desea calcular errores estándar para los datos, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel coloca valores de error estándar junto a los valores de media móvil. (La información de error estándar pasa a C2: C10.) Una vez que haya terminado de especificar qué información de promedio móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil. Nota: Si Excel doesn8217t tiene suficiente información para calcular un promedio móvil para un error estándar, coloca el mensaje de error en la celda. Puede ver varias celdas que muestran este mensaje de error como un valor. Cálculo del promedio móvil en Excel En este breve tutorial, aprenderá a calcular rápidamente un promedio móvil simple en Excel, qué funciones utilizar para obtener el promedio móvil para el último N Días, semanas, meses o años y cómo agregar una línea de tendencia de media móvil a un gráfico de Excel. En un par de artículos recientes, hemos examinado de cerca el cálculo del promedio en Excel. Si has estado siguiendo nuestro blog, ya sabes cómo calcular un promedio normal y qué funciones utilizar para encontrar el promedio ponderado. En el tutorial de hoy, vamos a discutir dos técnicas básicas para calcular el promedio móvil en Excel. En general, el promedio móvil (también denominado media móvil, promedio móvil o media móvil) puede definirse como una serie de promedios para diferentes subconjuntos del mismo conjunto de datos. Se utiliza con frecuencia en estadísticas, previsiones económicas y meteorológicas ajustadas estacionalmente para comprender las tendencias subyacentes. En el comercio de valores, el promedio móvil es un indicador que muestra el valor promedio de un valor en un período de tiempo determinado. En los negocios, es una práctica común para calcular un promedio móvil de las ventas de los últimos 3 meses para determinar la tendencia reciente. Por ejemplo, el promedio móvil de las temperaturas de tres meses se puede calcular tomando el promedio de las temperaturas de enero a marzo, luego el promedio de las temperaturas de febrero a abril, luego de marzo a mayo, y así sucesivamente. Existen diferentes tipos de media móvil, tales como simple (también conocido como aritmética), exponencial, variable, triangular y ponderada. En este tutorial, estaremos estudiando el promedio móvil más comúnmente usado. Calculando el promedio móvil simple en Excel En general, hay dos maneras de obtener una media móvil simple en Excel: mediante fórmulas y opciones de línea de tendencia. Los siguientes ejemplos demuestran ambas técnicas. Ejemplo 1. Calcular el promedio móvil durante un cierto período de tiempo Se puede calcular un promedio móvil simple en ningún momento con la función MEDIA. Supongamos que tiene una lista de temperaturas medias mensuales en la columna B y desea encontrar una media móvil de 3 meses (como se muestra en la imagen anterior). Escriba una fórmula normal de promedio para los primeros 3 valores e introdúzcala en la fila correspondiente al 3er valor de la parte superior (celda C4 en este ejemplo) y luego copie la fórmula a otras celdas de la columna: Columna con una referencia absoluta (como B2) si desea, pero asegúrese de utilizar referencias de fila relativa (sin el signo) para que la fórmula se ajusta correctamente para otras celdas. Recordando que un promedio se calcula sumando valores y luego dividiendo la suma por el número de valores a promediar, puede verificar el resultado usando la fórmula SUM: Ejemplo 2. Obtenga el promedio móvil de los últimos N días / semanas / Meses / años en una columna Suponiendo que tiene una lista de datos, por ejemplo Cifras de ventas o cotizaciones de acciones, y desea conocer el promedio de los últimos 3 meses en cualquier momento. Para ello, necesita una fórmula que recalcule el promedio tan pronto como introduzca un valor para el próximo mes. ¿Qué función de Excel es capaz de hacer esto? La buena PROMEDIO antiguo en combinación con OFFSET y COUNT. NOMBRE PROMEDIO (OFFSET (primera celda, COUNT (rango completo) - N, 0, N, 1)) Donde N es el número de los últimos días / semanas / meses / años para incluir en el promedio. No está seguro de cómo usar esta fórmula de promedio móvil en sus hojas de cálculo de Excel El ejemplo siguiente hará las cosas más claras. Suponiendo que los valores a la media están en la columna B comenzando en la fila 2, la fórmula sería la siguiente: Y ahora, vamos a tratar de entender lo que esta fórmula de promedio móvil Excel está haciendo realmente. La función COUNT COUNT (B2: B100) cuenta cuántos valores ya están ingresados en la columna B. Comenzamos a contar en B2 porque la fila 1 es el encabezado de columna. La función OFFSET toma la celda B2 (el primer argumento) como punto de partida y compensa el recuento (el valor devuelto por la función COUNT) moviendo 3 filas hacia arriba (-3 en el 2do argumento). Como resultado, devuelve la suma de valores en un rango que consta de 3 filas (3 en el 4 º argumento) y 1 columna (1 en el último argumento), que es el último 3 meses que queremos. Finalmente, la suma devuelta se pasa a la función MEDIA para calcular el promedio móvil. Propina. Si está trabajando con hojas de trabajo continuamente actualizables en las que es probable que se agreguen nuevas filas en el futuro, asegúrese de proporcionar un número suficiente de filas a la función COUNT para acomodar nuevas entradas potenciales. No es un problema si se incluyen más filas de lo que realmente se necesita, siempre y cuando tenga la primera celda derecha, la función COUNT descartará todas las filas vacías de todos modos. Como probablemente habrás notado, la tabla de este ejemplo contiene datos durante sólo 12 meses, y, sin embargo, el rango B2: B100 se suministra a COUNT, sólo para estar en el lado de guardar :) Ejemplo 3. Obtener el promedio móvil de los últimos valores N Una fila Si desea calcular una media móvil para los últimos N días, meses, años, etc. en la misma fila, puede ajustar la fórmula de desplazamiento de esta manera: Suponiendo que B2 es el primer número en la fila y desea Para incluir los últimos 3 números en el promedio, la fórmula toma la siguiente forma: Creación de un gráfico de promedio móvil de Excel Si ya ha creado un gráfico para sus datos, agregar una línea de tendencia de media móvil para ese gráfico es cuestión de segundos. Para ello, vamos a utilizar la función de Excel Trendline y los pasos detallados a continuación. Para este ejemplo, he creado un gráfico de columnas en 2D (grupo Insertar pestaña gt) para nuestros datos de ventas: Y ahora, queremos visualizar el promedio móvil durante 3 meses. En Excel 2010 y Excel 2007, vaya a Layout gt Trendline gt Más opciones de línea de tendencia. Propina. Si no necesita especificar los detalles, como el intervalo o los nombres del promedio móvil, puede hacer clic en Design gt Add Chart Elemento gt Trendline gt Promedio móvil para el resultado inmediato. El panel Formato de líneas de tendencia se abrirá en el lado derecho de la hoja de cálculo en Excel 2013 y el cuadro de diálogo correspondiente aparecerá en Excel 2010 y 2007. Para refinar su conversación, puede cambiar a la línea El panel Formato de línea de tendencia y el juego con diferentes opciones como el tipo de línea, color, ancho, etc. Para un análisis de datos potente, puede agregar algunas líneas de tendencia de media móvil con diferentes intervalos de tiempo para ver cómo evoluciona la tendencia. La siguiente captura de pantalla muestra las líneas de tendencia de 2 meses (verde) y 3 meses (rojo de ladrillo): Bueno, eso es todo sobre el cálculo del promedio móvil en Excel. La hoja de cálculo de ejemplo con las fórmulas de promedio móvil y la línea de tendencia está disponible para descargar - hoja de cálculo de Moving Average. Le agradezco por leer y espero verle la próxima semana Creación de un movimiento simple Este es uno de los siguientes tres artículos sobre el análisis de series temporales en Excel Visión general del promedio móvil El promedio móvil es una técnica estadística Utilizado para suavizar las fluctuaciones a corto plazo en una serie de datos con el fin de reconocer más fácilmente tendencias o ciclos a más largo plazo. El promedio móvil se refiere a veces como promedio móvil o promedio corriente. Un promedio móvil es una serie de números, cada uno de los cuales representa el promedio de un intervalo de número especificado de períodos anteriores. Cuanto mayor es el intervalo, más suavizado se produce. Cuanto menor sea el intervalo, más el promedio móvil se asemeja a la serie de datos reales. Las medias móviles realizan las tres funciones siguientes: Suavizar los datos, lo que significa mejorar el ajuste de los datos a una línea. Reducir el efecto de la variación temporal y el ruido aleatorio. Resaltando valores atípicos por encima o por debajo de la tendencia. El promedio móvil es una de las técnicas estadísticas más utilizadas en la industria para identificar tendencias de datos. Por ejemplo, los gerentes de ventas suelen ver los promedios móviles de tres meses de los datos de ventas. El artículo comparará los promedios móviles simples de dos meses, tres meses y seis meses de los mismos datos de venta. El promedio móvil se utiliza con bastante frecuencia en el análisis técnico de datos financieros, como los rendimientos de las acciones y en la economía, para localizar tendencias en series temporales macroeconómicas como el empleo. Hay una serie de variaciones de la media móvil. Los más empleados son el promedio móvil simple, el promedio móvil ponderado y el promedio móvil exponencial. Realizar cada una de estas técnicas en Excel se tratará en detalle en artículos separados en este blog. Aquí hay una breve descripción de cada una de estas tres técnicas. Promedio móvil simple Cada punto en una media móvil simple es el promedio de un número especificado de períodos anteriores. Este artículo de blog proporcionará una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel. Promedio móvil ponderado Los puntos de la media móvil ponderada también representan un promedio de un número específico de períodos anteriores. La media móvil ponderada aplica ponderaciones diferentes a ciertos períodos anteriores con bastante frecuencia, a los periodos más recientes se les da mayor peso. Un enlace a otro artículo de este blog que proporciona una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel es el siguiente: Promedio móvil exponencial Los puntos en el promedio móvil exponencial también representan una media de un número especificado de períodos anteriores. El suavizado exponencial aplica factores de ponderación a períodos anteriores que disminuyen exponencialmente, nunca llegando a cero. Como resultado el suavizado exponencial tiene en cuenta todos los períodos anteriores en lugar de un número designado de períodos anteriores que hace la media móvil ponderada. Un enlace a otro artículo de este blog que proporciona una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel es el siguiente: El siguiente describe el proceso de 3 pasos de crear una media móvil simple de datos de series de tiempo en Excel Paso 1 8211 Graph Los datos originales en un gráfico de series de tiempo El gráfico de líneas es el gráfico de Excel más utilizado para graficar datos de series de tiempo. Un ejemplo de un gráfico de Excel utilizado para representar 13 periodos de datos de ventas se muestra a continuación: Paso 2 8211 Creación del promedio móvil en Excel Excel proporciona la herramienta Media móvil en el menú Análisis de datos. La herramienta Promedio móvil crea un promedio móvil simple de una serie de datos. El cuadro de diálogo Promedio móvil debe rellenarse de la siguiente manera para crear una media móvil de los 2 períodos anteriores de datos para cada punto de datos. La salida de la media móvil de 2 periodos se muestra como sigue, junto con las fórmulas que se utilizaron para calcular el valor de cada punto en la media móvil. Paso 3 8211 Agregar la serie de medias móviles al gráfico Estos datos deben agregarse ahora al gráfico que contiene los datos originales de línea de tiempo de ventas. Los datos se añadirán simplemente como una serie más de datos en el gráfico. Para ello, haga clic con el botón derecho en cualquier parte del gráfico y aparecerá un menú. Pulse Seleccionar datos para agregar la nueva serie de datos. La serie de media móvil se agregará completando el cuadro de diálogo Editar serie de la siguiente manera: El gráfico que contiene la serie de datos original y el promedio móvil simple de 2 intervalos de datos se muestra como sigue. Tenga en cuenta que la línea de media móvil es bastante más suave y las desviaciones de los datos brutos por encima y por debajo de la línea de tendencia son mucho más evidentes. La tendencia general es ahora mucho más evidente también. Una media móvil de 3 intervalos puede ser creada y colocada en el gráfico usando el mismo procedimiento que sigue: Es interesante observar que el promedio móvil de 2 intervalos crea un gráfico más suave que el promedio móvil de 3 intervalos. En este caso, la media móvil simple de 2 intervalos podría ser la más deseable que la media móvil de 3 intervalos. A modo de comparación, se calculará un promedio móvil simple de 6 intervalos y se agregará al gráfico de la misma manera que a continuación: Como se esperaba, el promedio móvil simple de 6 intervalos es significativamente más suave que los promedios móviles simples de 2 ó 3 intervalos. Un gráfico más suave se ajusta más estrechamente a una línea recta. Análisis de precisión de pronóstico La precisión se puede describir como bondad de ajuste. Los dos componentes de la precisión de los pronósticos son los siguientes: Tendencia de los pronósticos 8211 La tendencia de un pronóstico a ser consistentemente mayor o menor que los valores reales de una serie temporal. El sesgo de pronóstico es la suma de todo error dividido por el número de períodos como sigue: Un sesgo positivo indica una tendencia a la subprevisión. Un sesgo negativo indica una tendencia a pronosticar. El sesgo no mide la precisión porque los errores positivos y negativos se anulan mutuamente. Error de pronóstico 8211 Diferencia entre los valores reales de una serie temporal y los valores previstos de la predicción. Las medidas más comunes de error de pronóstico son las siguientes: MAD 8211 Desviación media absoluta MAD calcula el valor absoluto medio del error y se calcula con la siguiente fórmula: La media de los valores absolutos de los errores elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos. Cuanto más pequeño es el MAD, mejor es el modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE es una medida popular de error que elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos sumando los cuadrados del error con la siguiente fórmula: Los términos de error grande tienden a exagerar MSE porque los términos de error son todos cuadrados. RMSE (Root Square Mean) reduce este problema tomando la raíz cuadrada de MSE. MAPE 8211 Error medio de porcentaje absoluto MAPE también elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos sumando los valores absolutos de los términos de error. MAPE calcula la suma de los términos de error porcentual con la siguiente fórmula: Mediante la suma de los términos de error porcentual, MAPE puede utilizarse para comparar modelos de pronóstico que utilizan diferentes escalas de medida. Calculando el sesgo, MAD, MSE, RMSE y MAPE en Excel Para el sesgo de media móvil simple, MAD, MSE, RMSE y MAPE se calcularán en Excel para evaluar el movimiento simple de 2 intervalos, 3 intervalos y 6 intervalos Promedio de predicción obtenido en este artículo y se muestra como sigue: El primer paso es calcular E t. E t 2. E t, E t / Y t-act. Y los suma de la siguiente manera: Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE se pueden calcular de la siguiente manera: Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE para el promedio móvil simple de 3 intervalos. Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE para la media móvil simple de 6 intervalos. El sesgo, MAD, MSE, MAPE y RMSE se resumen para los promedios móviles simples de 2 intervalos, 3 intervalos y 6 intervalos como sigue. La media móvil simple de 3 intervalos es el modelo que más se ajusta a los datos reales. 160 Directorio de blogs de la serie Master de Excel Temas y artículos estadísticos en cada temaAgrega, cambia o elimina una línea de tendencia de un gráfico Aprende sobre la previsión y muestra las tendencias en los gráficos Las líneas de tendencia se utilizan para mostrar gráficamente tendencias de datos y para analizar problemas de predicción. Este análisis también se denomina análisis de regresión. Mediante el análisis de regresión, puede extender una línea de tendencia en un gráfico más allá de los datos reales para predecir los valores futuros. Por ejemplo, el siguiente gráfico utiliza una línea de tendencia lineal simple que pronostica dos trimestres por delante para mostrar claramente una tendencia hacia el aumento de los ingresos. Consejos También puede crear una media móvil, que suaviza las fluctuaciones de los datos y muestra el patrón o la tendencia más claramente. Si cambia un gráfico o una serie de datos para que ya no pueda admitir la línea de tendencia asociada, por ejemplo cambiando el tipo de gráfico a un gráfico tridimensional o cambiando la vista de un informe de gráfico dinámico o de un informe de tabla dinámica asociado, la línea de tendencia ya no aparece En la tabla. Para datos de línea sin un gráfico, puede utilizar AutoFill o una de las funciones estadísticas, como GROWTH () o TREND (), para crear datos para las líneas lineales o exponenciales óptimas. Elegir el tipo de línea de tendencia correcto para sus datos Cuando desee agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Office Excel, puede elegir cualquiera de estos seis tipos de tendencia o de regresión: líneas de tendencia lineales, líneas de tendencia logarítmicas, líneas de tendencia polinómicas, líneas de tendencia de potencia, exponencial Líneas de tendencia o líneas de tendencia promedio móvil. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Líneas de tendencia lineales Una línea de tendencia lineal es una línea recta que se ajusta mejor a los lineamientos lineales. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal ilustra que las ventas de refrigeradores han aumentado consistentemente en un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia logarítmicas Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que se usa cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y positivos. El siguiente ejemplo usa una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.933, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Líneas de tendencia polinomiales Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se utiliza cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres colinas o valles. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinómica Order 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia de energía Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.986, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Líneas de tendencia exponenciales Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que se utiliza cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0,990, lo que significa que la línea se ajusta a los datos casi perfectamente. Movimiento de líneas de tendencia promedio Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea. Por ejemplo, si Período se establece en 2, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia del promedio móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, etc. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de hogares vendidos durante un período de 26 semanas. Agregar una línea de tendencia En un gráfico de barras, columnas, líneas, acciones, xy (dispersión) o burbujas sin apilar, 2D, área, barra, columna, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o promedio móvil o haga lo siguiente Para seleccionar la serie de datos de una lista de elementos del gráfico: Haga clic en cualquier parte del gráfico. Esto muestra las herramientas de gráfico. Añadiendo el Diseño. Diseño . Y las fichas de formato. En la ficha Formato, en el grupo Selección actual, haga clic en la flecha junto al cuadro Elementos de gráfico ya continuación, haga clic en el elemento de gráfico que desee. Nota: si selecciona un gráfico que tiene más de una serie de datos sin seleccionar una serie de datos, Excel muestra el cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia. En el cuadro de lista, haga clic en la serie de datos que desee y, a continuación, haga clic en Aceptar. En la ficha Diseño, en el grupo Análisis, haga clic en Línea de tendencias. Realice una de las siguientes acciones: Haga clic en una opción de línea de tendencia predefinida que desee utilizar. Nota: esto aplica una línea de tendencia sin permitirle seleccionar opciones específicas. Haga clic en Más opciones de línea de tendencia. Y luego en la categoría Opciones de línea de tendencia, en Tipo de tendencia / regresión. Haga clic en el tipo de línea de tendencia que desee utilizar.
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