Moving Average Slope Berechnung

Hinzufügen eines Trends oder einer gleitenden Durchschnittszeile zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Luftblase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Moving Average Slope Moving Average Slope ist ein Indikator, der die Slope eines Moving Average anzeigt. Finding the Slope eines Moving Average ist ein guter Weg, um Trends und Bereiche des Marktes zu bestimmen. Moving Average Slope kann für den manuellen Handel verwendet werden oder in einen Expertenberater für automatisierten Handel eingebaut werden. Es wird als Histogramm dargestellt, in dem Sie die Farben für positive und negative Ergebnisse ändern können. Positive Ergebnisse zeigen einen Aufwärtstrend des Marktes. Negative Ergebnisse deuten auf einen Abwärtstrend des Marktes hin. Nahe Zero Ergebnisse zeigen einen reichen Markt (flachen oder unveränderlichen Markt). Automatisierter Handel Für den automatisierten Handel verwenden Sie den Indikatorpuffer des doppelten Typs: Positive Slope - Puffer 0. Negative Slope - Puffer 1. Beachten Sie, dass Ergebnisse von genau Null immer Leere Werte sind. Eingabeparameter SlopePeriod - Zeitraum, für den die Steilheit berechnet wurde. Höhere Zahlen glätten das Histogramm. MAPeriod - Zeitraum des bewegten Durchschnitts. MAMethod - Methode zur Mittelung des Moving Average: MODESMA - 0. MODEEMA - 1. MODESMMA - 2. MODELWMA - 3. MAAppliedTo - Preis für den Moving Average: PRICECLOSE - 0. PRICEOPEN - 1. PRICEHIGH - 2. PREISE - 3. PRICEMEDIAN - 4. PRICETYPICAL - 5. PREIS GEWICHTET - 6. Moving Average Slope wurde von Hilton Global LLC erstellt. Ich möchte die durchschnittliche Steigung von 4 Pisten zu berechnen, aber Im nicht allzu sicher, ob dies erfordert die Berechnung der durchschnittlichen Fehler, wenn ich Berechnen Sie den Durchschnitt der 4 Pisten. Im offensichtlich Berechnung der Durchschnitt als (Steigung i: si): frac Aber wird die durchschnittliche Slope Ergebnis, wenn m2.6 als Beispiel, in diesem haben die gleiche Wirkung auf Y, wenn X verringert oder erhöht wird. Offensichtlich auf der Grundlage der Gleichung: ymxb Meine wichtigsten und ultimative Ziel ist es, die Beziehung von Y und X aus der Gleichung zu bestimmen. Ein Beispiel für das, was ich suche, ist der Durchschnitt der 4 Pisten 2.989 zum Beispiel, und ich hatte X war der Wert der Erfahrung an einem Arbeitsplatz und Y war das Gehalt, was wäre das Durchschnittliche Ergebnis von 2.989 für die Beziehung der Arbeit Erfahrung und Gehalt zum Beispiel Wenn dies eine normale Berechnung von ymxb wäre, dann würde ich sagen, dass für jede Einheitserhöhung der Eingangsvariablen x (Erfahrung) die Ausgabe y (Gehalt) um 2,9989 Einheiten ansteigt, ABER in diesem Fall ihre unterschiedlichen, als Ich habe den Durchschnitt von 4 berechneten Pisten. Ich bin mir bewusst, dass ich es tun kann, und wenn S mir nicht viel über die Beziehung zwischen Y und X für alle 4 Jahrzehnte berechnet von den 4 Pisten erzählt, was könnte der Grund sein und ja ich bin mir bewusst, dass ich kann Verwenden Sie die quotlinear kleinsten Quadrate fitquot aber ich muss erklären, warum S nicht erzählen mir viel über die Beziehung zuerst, wenn es eine Slope könnte ich leicht berechnen, die Y-Intercept und die Beziehung vollständig zu erklären. Ndash I AM L Mar 3 13 am 11:50 Angenommen, Ihre Datenpunkte waren (0,0), (10,10), (11,0). Dann würden Ihre Pisten 1 und -10 Ihre quotegene slopequot, -4.5. Nun, tut -4.5 geben Ihnen einen nützlichen Einblick in die Beziehung zwischen y und x in diesem Beispiel ndash Gerry Myerson Mar 3 13 am 12:15 haha, Danke Gerry, it39s, was sie wollen, dass ich mit einem Satz zu zeigen, war ich es zu finden Sehr schwer zu sagen, wie ein Durchschnitt von 4 Pisten kann uns nicht helfen, bei der Bestimmung der Beziehung zwischen X und Y in dieser Angelegenheit, Im immer noch ein wenig verwirrt, warum die Frage wurde mir bis jetzt gefragt, wenn es in der Tat wird es nicht uns helfen alle. Ndash ICH BIN L Mar 3 13 am 12:22