Ligne De Tendance Moyenne Mobile À Deux Périodes

Choisir la meilleure ligne de tendance pour vos données Lorsque vous souhaitez ajouter une ligne de tendance à un graphique dans Microsoft Graph, vous pouvez choisir l'un des six différents types de régression de tendance. Le type de données que vous avez détermine le type de ligne de tendance à utiliser. Fiabilité de la ligne de tendance Une ligne de tendance est la plus fiable lorsque sa valeur R-carré est égale ou proche de 1. Lorsque vous ajustez une ligne de tendance à vos données, Graph calcule automatiquement sa valeur R-carré. Si vous le souhaitez, vous pouvez afficher cette valeur sur votre graphique. Une ligne de tendance linéaire est une ligne droite optimale qui est utilisée avec des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif dans ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance linéaire montre clairement que les ventes de réfrigérateurs ont augmenté constamment sur une période de 13 ans. Notez que la valeur R-carré est 0.9036, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Une ligne de tendance logarithmique est une ligne courbe optimale qui est la plus utile lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et / ou positives. L'exemple suivant utilise une ligne de tendance logarithmique pour illustrer la croissance prédite de la population d'animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espacement pour les animaux. Notez que la valeur R-carré est 0.9407, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Une ligne de tendance polynomiale est une ligne courbe qui est utilisée lorsque les données fluctuent. Il est utile, par exemple, d'analyser les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a généralement qu'une seule colline ou une seule vallée. L'ordre 3 a généralement une ou deux collines ou vallées. L'ordre 4 a généralement jusqu'à trois. L'exemple suivant montre une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) pour illustrer la relation entre la vitesse et la consommation d'essence. Notez que la valeur R-carré est 0.9474, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Une ligne de tendance de puissance est une ligne courbe qui est mieux utilisée avec des ensembles de données qui comparent les mesures qui augmentent à un taux spécifique, par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles d'une seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, les données d'accélération sont représentées en traçant la distance en mètres par secondes. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0,9923, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Une ligne de tendance exponentielle est une ligne courbe qui est plus utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux de plus en plus élevés. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance exponentielle est utilisée pour illustrer la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'il vieillit. Notez que la valeur R-squared est 1, ce qui signifie que la ligne correspond parfaitement aux données. Une ligne de tendance moyenne mobile lisse les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une ligne de tendance moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne de tendance. Si Période est défini à 2, par exemple, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, et ainsi de suite. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance moyenne mobile affiche un modèle de nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Ajouter une tendance ou une ligne de moyenne mobile à un graphique S'applique à: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 En savoir plus. Moins Pour afficher les tendances des données ou les moyennes mobiles dans un graphique que vous avez créé. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance. Vous pouvez également étendre une ligne de tendance au-delà de vos données réelles pour vous aider à prédire les valeurs futures. Par exemple, la ligne de tendance linéaire suivante prévoit deux trimestres à venir et montre clairement une tendance à la hausse qui semble prometteuse pour les ventes futures. Vous pouvez ajouter une ligne de tendance à un graphique 2-D qui n'est pas empilé, y compris la zone, la barre, la colonne, la ligne, le stock, la dispersion et la bulle. Vous ne pouvez pas ajouter une ligne de tendance à un diagramme 3D, empilé, de radar, de tarte, de surface ou de beignet. Ajouter une ligne de tendance Sur votre graphique, cliquez sur la série de données à laquelle vous souhaitez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile. La ligne de tendance commencera sur le premier point de données de la série de données que vous choisissez. Cochez la case Trendline. Pour choisir un autre type de ligne de tendance, cliquez sur la flèche à côté de Trendline. Puis cliquez sur Exponentiel. Prévision linéaire. Ou moyenne mobile à deux périodes. Pour des lignes de tendance supplémentaires, cliquez sur Plus d'options. Si vous choisissez Plus d'options. Cliquez sur l'option souhaitée dans le volet Format Trendline sous Trendline Options. Si vous sélectionnez Polynomial. Entrez la puissance la plus élevée pour la variable indépendante dans la case Ordre. Si vous sélectionnez Moyenne mobile. Entrez le nombre de périodes à utiliser pour calculer la moyenne mobile dans la zone Période. Astuce: Une ligne de tendance est la plus précise lorsque sa valeur R-carré (un nombre de 0 à 1 qui révèle à quel point les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est à ou près de 1. Lorsque vous ajoutez une ligne de tendance à vos données , Excel calcule automatiquement sa valeur R-squared. Vous pouvez afficher cette valeur sur votre organigramme en cochant la case Afficher le R-carré sur la zone de graphique (fenêtre Format Trendline, Trendline Options). Vous pouvez en apprendre plus sur toutes les options de ligne de tendance dans les sections ci-dessous. Ligne de tendance linéaire Utilisez ce type de ligne de tendance pour créer une ligne droite optimale pour des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif de ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Une ligne de tendance linéaire utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés pour une ligne: où m est la pente et b l'intercepte. La ligne de tendance linéaire suivante montre que les ventes de réfrigérateurs ont constamment augmenté au cours d'une période de 8 ans. Notez que la valeur R-squared (un nombre de 0 à 1 qui révèle comment étroitement les valeurs estimées pour la ligne de tendance correspondent à vos données réelles) est 0.9792, qui est un bon ajustement de la ligne aux données. En affichant une ligne courbe optimale, cette ligne de tendance est utile lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et positives. Une ligne de tendance logarithmique utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et ln est la fonction logarithmique naturelle. La courbe de tendance logarithmique suivante montre la croissance démographique prédite des animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espace pour les animaux a diminué. Notez que la valeur R-carré est 0.933, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Cette tendance est utile lorsque vos données fluctuent. Par exemple, lorsque vous analysez les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Typiquement, une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a qu'une seule colline ou une seule vallée, un Ordre 3 a une ou deux collines ou vallées, et un Ordre 4 a jusqu'à trois collines ou vallées. Une ligne de tendance polynomiale ou curviligne utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où b et sont des constantes. La ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) montre la relation entre la vitesse de conduite et la consommation de carburant. Notez que la valeur R-squared est 0.979, ce qui est proche de 1 donc les lignes un bon ajustement aux données. En montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile pour les ensembles de données qui comparent des mesures qui augmentent à un taux spécifique. Par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles de 1 seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une ligne de tendance de puissance utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes. Remarque: Cette option n'est pas disponible lorsque vos données incluent des valeurs négatives ou nulles. Le diagramme de mesure de distance suivant montre la distance en mètres par seconde. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0.986, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Montrant une ligne courbe, cette ligne de tendance est utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux constamment croissants. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Une courbe de tendance exponentielle utilise cette équation pour calculer l'ajustement des moindres carrés par points: où c et b sont des constantes et e est la base du logarithme naturel. La ligne de tendance exponentielle suivante montre la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'elle vieillit. Notez que la valeur R-squared est 0,990, ce qui signifie que la ligne s'adapte parfaitement aux données. Moyenne mobile Cette ligne de tendance corrige les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne. Par exemple, si Période est défini sur 2, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, etc. Une ligne de tendance moyenne mobile utilise cette équation: Le nombre de points dans une ligne de tendance moyenne mobile est égal au nombre total de points de la série, Numéro que vous spécifiez pour la période. Dans un diagramme de dispersion, la ligne de tendance est basée sur l'ordre des valeurs x dans le graphique. Pour obtenir un meilleur résultat, triez les valeurs x avant d'ajouter une moyenne mobile. La tendance suivante ligne de tendance moyenne montre un modèle dans le nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Dans mon récent livre Pratical Time Series Forecasting: A Practical Guide. J'ai inclus un exemple d'utilisation de Microsoft Excels parcelle moyenne mobile pour supprimer la saisonnalité mensuelle. Cela se fait en créant un tracé linéaire de la série au fil du temps, puis en ajoutant Trendline gt Moyenne mobile (voir mon message sur la suppression de la saisonnalité). Le but de l'ajout de la ligne de tendance moyenne mobile à un tracé temporel est de mieux voir une tendance dans les données, en supprimant la saisonnalité. Une moyenne mobile avec une largeur de fenêtre w signifie une moyenne sur chaque ensemble de w valeurs consécutives. Pour visualiser une série chronologique, nous utilisons généralement une moyenne mobile centrée avec w saison. Dans une moyenne mobile centrée, la valeur de la moyenne mobile au temps t (MA t) est calculée en centrant la fenêtre autour du temps t et en faisant la moyenne sur les valeurs w dans la fenêtre. Par exemple, si nous avons des données quotidiennes et nous soupçonnons un effet de jour de semaine, nous pouvons le supprimer par une moyenne mobile centrée avec w7, puis tracer la ligne MA. Un participant observant dans mon cours en ligne La prévision a découvert que Excels moyenne mobile ne produit pas ce que wed attendre: Au lieu de la moyenne sur une fenêtre qui est centrée autour d'une période de temps d'intérêt, il prend simplement la moyenne des derniers w mois (appelé un suivi Moyenne mobile). Alors que les moyennes mobiles à la traîne sont utiles pour la prévision, elles sont inférieures pour la visualisation, surtout quand la série a une tendance. La raison en est que la moyenne mobile à la traîne est à la traîne. Regardez la figure ci-dessous, et vous pouvez voir la différence entre Excels trailing moyenne mobile (noir) et une moyenne mobile centrée (rouge). Le fait que Excel produit une moyenne mobile à la fin dans le menu Trendline est assez dérangeant et trompeur. Encore plus troublant est la documentation. Qui décrit de manière incorrecte le MA de suivi produit: Si Période est défini à 2, par exemple, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, et ainsi de suite. Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, voir ici: