Moving Average: O que é e como calculá-lo Assista ao vídeo ou leia o artigo abaixo: Uma média móvel é uma técnica para obter uma idéia geral das tendências em um conjunto de dados é uma média de qualquer subconjunto de números. A média móvel é extremamente útil para prever as tendências a longo prazo. Você pode calculá-lo para qualquer período de tempo. Por exemplo, se você tiver dados de vendas para um período de vinte anos, você pode calcular uma média móvel de cinco anos, uma média móvel de quatro anos, uma média móvel de três anos e assim por diante. Os analistas do mercado de ações usarão frequentemente uma média movente de 50 ou 200 dias para ajudá-los a ver tendências no mercado conservado em estoque e (esperançosamente) prever onde os estoques estão indo. Uma média representa o valor 8220middling8221 de um conjunto de números. A média móvel é exatamente a mesma, mas a média é calculada várias vezes para vários subconjuntos de dados. Por exemplo, se você deseja uma média móvel de dois anos para um conjunto de dados de 2000, 2001, 2002 e 2003, você encontrará médias para os subconjuntos 20002001, 20012002 e 20022003. As médias móveis são normalmente plotadas e são visualizadas melhor. Calculando uma Média Móvel de 5 Anos Exemplo Exemplo Problema: Calcule uma média móvel de cinco anos a partir do seguinte conjunto de dados: (4M 6M 5M 8M 9M) 5 6.4M As vendas médias para o segundo subconjunto de cinco anos (2004 8211 2008). Centrada em torno de 2006, é de 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M As vendas médias para o terceiro subconjunto de cinco anos (2005 8211 2009). Centrado em torno de 2007, é 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Continuar a calcular cada média de cinco anos, até chegar ao final do conjunto (2009-2017). Isso lhe dá uma série de pontos (médias) que você pode usar para traçar um gráfico de médias móveis. A seguinte tabela do Excel mostra as médias móveis calculadas para 2003-2017 juntamente com um gráfico de dispersão dos dados: Assista ao vídeo ou leia os passos abaixo: O Excel tem um poderoso add-in, o Data Analysis Toolpak (como carregar os dados Analysis Toolpak) que oferece muitas opções extras, incluindo uma função de média móvel automatizada. A função não só calcula a média móvel para você, mas também grava os dados originais ao mesmo tempo. Economizando um monte de batidas de tecla. Etapa 1: Clique na guia 8220Data8221 e, em seguida, clique em 8220Data Analysis.8221 Etapa 2: Clique em 8220Moving average8221 e, em seguida, clique em 8220OK.8221 Etapa 3: Clique na caixa 8220Input Range8221 e selecione os dados. Se você incluir cabeçalhos de colunas, verifique a caixa Rótulos na primeira linha. Passo 4: Digite um intervalo na caixa. Um intervalo é o número de pontos anteriores que você deseja que o Excel use para calcular a média móvel. Por exemplo, 822058221 utilizaria os 5 pontos de dados anteriores para calcular a média de cada ponto subsequente. Quanto menor o intervalo, mais próxima a sua média móvel é do seu conjunto de dados original. Etapa 5: Clique na caixa 8220Output Range8221 e selecione uma área na planilha onde deseja que o resultado apareça. Ou, clique no botão de opção 8220New worksheet8221. Etapa 6: Verifique a caixa 8220Chart Output8221 se você quiser ver um gráfico de seu conjunto de dados (se você esquecer de fazer isso, você sempre pode voltar e adicioná-lo ou escolher um gráfico a partir do 8220Insert8221 tab.8221 Passo 7: Pressione 8220OK .8221 O Excel retornará os resultados na área especificada na Etapa 6. Observe o vídeo ou leia as etapas abaixo: Exemplo de problema: Calcule a média móvel de três anos no Excel para os seguintes dados de vendas: 2003 (33M), 2004 (22M), 2006 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2017 (45M), 2017 (56M), 2017 (64M). 1: Digite seus dados em duas colunas no Excel. A primeira coluna deve ter o ano ea segunda coluna os dados quantitativos (neste exemplo problema, os números de vendas). Certifique-se de que não há linhas em branco em seus dados de célula. : Calcule a primeira média de três anos (2003-2005) para os dados. Para este problema de exemplo, digite 8220 (B2B3B4) 38221 na célula D 3. Calcular a primeira média Etapa 3: Arraste o quadrado no canto inferior direito d Para mover a fórmula para todas as células na coluna. Isso calcula médias para anos sucessivos (por exemplo, 2004-2006, 2005-2007). Arrastando a fórmula. Etapa 4: (Opcional) Crie um gráfico. Selecione todos os dados na planilha. Clique na guia 8220Insert8221 e, em seguida, clique em 8220Scatter, 8221 e, em seguida, clique em 8220Scatter com linhas suaves e marcadores.8221 Um gráfico de sua média móvel aparecerá na planilha. Confira nosso canal do YouTube para obter mais dicas e dicas de estatísticas Média em Movimento: O que é e Como Calcular foi modificado pela última vez: 8 de janeiro de 2017 por Andale 22 pensamentos sobre ldquo Média Móvel: O que é e Como Calcular rdquo Isto é Perfeito e simples de assimilar. Obrigado pelo trabalho Isso é muito claro e informativo. Pergunta: Como se calcula uma média móvel de 4 anos Em que ano a média móvel de 4 anos se centralizaria Centraria no final do segundo ano (ou seja, 31 de dezembro). Posso usar a renda média para prever ganhos futuros qualquer um sabe sobre meio centrado, por favor diga-me se alguém sabe. Aqui it8217s dado que temos de considerar 5 anos para obter a média que está no center. Then que sobre os anos de descanso, se queremos obter a média de 20178230as que don8217t têm valores após 2017, então como é que vamos calculá-lo Como você Don8217t tem mais informações seria impossível calcular o MA de 5 anos para 2017. Você poderia obter uma média móvel de dois anos embora. Olá, Obrigado pelo vídeo. No entanto, uma coisa não é clara. Como fazer uma previsão para os próximos meses O vídeo mostra a previsão dos meses para os quais os dados já estão disponíveis. Oi, Raw, I8217m trabalhando em expandir o artigo para incluir previsão. O processo é um pouco mais complicado do que usar dados passados. Dê uma olhada neste artigo Duke University, que explica em profundidade. Atenciosamente, Stephanie obrigado por uma explanantion claro. Hi Não é possível localizar o link para o artigo sugerido Universidade Duke. Pedido para postar o link againUnit 1- Introdução à Estatística: Introdução à Estatística, Importância da Estatística no ambiente empresarial moderno. Definição de Estatísticas, Escopo e Aplicações de Estatísticas Características das Estatísticas, Funções de Estatística, Limitações de Estatísticas, Softwares Estatísticos. Unidade 2 - Pesquisa Estatística. Introdução, Definição da Pesquisa Estatística, Etapas da Pesquisa Estatística - Planejamento de uma Enquete Estatística - Execução da Pesquisa Estatística, Termos Básicos utilizados na Pesquisa Estatística - Unidades ou Particulares - População ou Universo ndashSample - Quantitativo - Característica - Característica Qualitativa ndash Variável, Dados - Dados Primários - Dados Secundários - Levantamento Piloto. Escrutínio e Edição de Dados Unidade 3- Classificação, Tabulação e Apresentação de Dados: Introdução. Funções de Classificação - Requisitos de uma boa classificação - Tipos de classificação - Métodos de classificação, Tabulação - Diferença básica entre classificação e tabulação - Partes de uma tabela - Tipos de tabela. Distribuição de freqüência e freqüência - Distribuições de freqüência derivadas - Distribuição de freqüência bivariada e multivariada - Construção da distribuição de freqüência. Unidade 4- Medidas de Tendência Central e Dispersão: Introdução, Objetivos da média estatística, Requisitos de uma Boa Média, Médias Estatísticas - Média Aritmética - Propriedades da aritmética Média - Méritos e deméritos de média aritmética, Mediana - Méritos e deméritos de mediana. Modo - Méritos e deméritos do modo. Média geométrica. Média Harmônica. Situações apropriadas para o uso de várias médias. Médias Posicionais. Dispersão ndash Intervalo - Desvios de quartil, Desvio padrão, Desvio padrão - Properties de desvio padrão Coeficiente de variância Unidade 5- Teoria da probabilidade: Introdução - Definição de probabilidade - Terminologia básica utilizada na teoria de probabilidade, Abordagens à probabilidade. Regras de Probabilidade - Regra de adição - Regra de multiplicação. Probabilidade condicional, etapas envolvidas em resolver problemas na probabilidade. Probabilidade Bayesrsquo. Variáveis Aleatórias Unidade 6- Distribuições de Probabilidade Teórica: Introdução - Variáveis aleatórias. Distribuições de probabilidade - Distribuições discretas de probabilidade - Distribuições de probabilidade contínuas. Bernoulli Distribution - Repetição de uma experiência de Bernoulli. Distribuição binomial - Suposições para aplicação de uma distribuição binomial - Exemplos de variação binomial - Fórmula de recorrência em caso de distribuição binomial - Estudo de caso sobre distribuição binária Distribuição de Poisson - Hipóteses de aplicação da distribuição de Poisson - Exemplos de vida real de Poisson variável - Relação de recorrência - Distribuição de Poisson. Distribuição Normal - Unidade de Distribuição Normal Padrão 7- Distribuições de Amostragem e Amostragem: Introdução. População e Amostra - Universo ou População - Tipos de População. Vantagens da Amostragem, Teoria da Amostragem - Lei da Regularidade Estatística - Princípio de Inércia de Grandes Números - Princípio de Persistência de Pequenos Números - Princípio de Validade - Princípio de Otimização. Termos Usados na Teoria da Amostragem. Erros em Estatísticas. Medidas de Erros Estatísticos. Tipos de Amostragem - Amostragem de Probabilidade - Amostragem de Não-Probabilidade, Tipos de Amostragem, Determinação do Tamanho da Amostra, Teorema de Limite Central Unidade 8- Estimativa: Introdução. Razões para fazer estimativas. Fazendo Inferência Estatística, Tipos de Estimativas - Estimativa de Ponto - Estimativa de Intervalo. Critérios de um bom estimador ndash Imparcialidade ndash Eficiência ndash Consistência ndash Suficiência, Estimativas de Ponto, Estimativas de Intervalo, Estudo de caso para cálculo de estimativas - Fazendo a estimativa de intervalo Estimativas de Intervalo e Intervalos de Confiança - Estimativas de intervalo da média de grandes amostras - Estimativas de intervalo da proporção De amostras grandes - Estimativas de intervalo usando a distribuição Studentrsquos lsquotrsquo. Determinação do Tamanho da Amostra na Unidade de Estimação 9- Teste de Hipótese no Caso de Amostras Grande e Pequeno: Introdução ndash Grande Amostra ndash Suposições. Hipótese de teste - Hipótese nula e alternativa - Interpretação do nível de significância - As hipóteses são aceitas e não comprovadas. Seleção de um nível de significância - Preferência de erro de tipo I - Preferência de erro de tipo II - Determinação da distribuição apropriada, Dois testes de cauda ndash e Um teste de cauda ndash - Dois testes ndash tailed - Estudo de caso em dois testes ndashtailed e um atado, Estatísticas - Estatísticas usadas para testar hipóteses - Procedimento de teste - Como identificar as estatísticas corretas para o teste. Teste de Hipóteses no Caso de Pequenas Amostras - Introdução ndash pequenas amostras, lsquotrsquo Distribuição. Usos do teste lsquotrsquo Unidade 10 - Teste quadrado do ndash de Chi: Introdução. Qui-Quadrado como Teste de Independência - Características de 2 testes - Graus de liberdade - Restrições na aplicação de 2 testes - Aplicações práticas de 2 testes - Níveis de significância - Etapas na resolução de problemas relacionados ao teste Qui-Quadrado - Interpretação do Qui-Quadrado Valores. Distribuição Chi-Quadrada - Propriedades de 2 distribuição - Condições de aplicação do teste Qui-Quadrado - Utilização de 2 testes. Aplicação do teste Qui-Quadrado - Testes de independência de atributos - Teste de bondade de ajuste - Teste de variância especificada Unidade 11- F ndash Distribuição e Análise de Variância (ANOVA): Introdução, Análise de Variância (ANOVA), Premissas para F - Teste - ANOVA - Tabela de ANOVA - Hipóteses para o estudo de ANOVA, Classificação de ANOVA - Tabela ANOVA em ANOVA unidirecional - Classificações bidirecionais Unidade 12 - Correlação e Regressão Simples: Introdução. Correlação - Causação e Correlação - Tipos de Correlação - Medidas de Correlação - Diagrama de dispersão - Karl Pearsonrsquos coeficiente de correlação - Propriedades de Karl Pearsonrsquos coeficiente de correlação - Fatores que influenciam o tamanho do coeficiente de correlação. Probable Error - Condições em que um erro provável pode ser usado. Spearmanrsquos Rank Coeficiente de Correlação. Correlações Parciais. Correlações Múltiplas. Regressão - Análise de regressão - Linhas de regressão - Coeficiente de regressão. Erro padrão de estimativa. Análise de Regressão Múltipla. Confiabilidade das estimativas. Aplicação de Regressões Múltiplas Unidade 13 - Previsão de Negócio: Introdução, Previsão de Negócio - Objetivos de previsão no negócio - Previsão, projeção e previsão - Características de previsão de negócios - Etapas de previsão. Teoria da ação e da reação - Teoria da ação e da reação - Teoria do ritmo econômico - Analogia histórica específica - Teoria da ação e da reação - Teoria da ação e da reação - Teoria da ação e da reação - Teoria da ação e da reação - Teoria da análise cruzada. Utilidade da previsão de negócios - Vantagens da previsão de negócios - Limitações da previsão de negócios Unidade 14 - Análise de séries temporais: Introdução, Análise de séries temporais. Utilidade da Série de Tempo. Componentes das séries temporais - Tendência de longo prazo ou tendência secular - Variações sazonais - Variações cíclicas - Variações aleatórias, Métodos de medição - Método mão livre ou gráfico - Método semi-médio - Método de médias móveis - Método de mínimos quadrados, Modelos matemáticos para Série temporal - Modelo aditivo - Modelo multiplicativo, Edição de séries temporais, Medição da variação sazonal - Método da média sazonal - Variação sazonal através de médias móveis - Método relativo da cadeia ou da ligação - Método da razão, método de previsão Previsão - Previsão de tendência linear - Previsão de tendência não linear - Previsão com suavização exponencial Unidade 15 - Números de índice: Introdução, Definição de um índice ndash Relativo - Classificação dos números de índice. Ano base e ano em curso - Principais características dos números de índice - Principais etapas na construção de números de índice, Métodos de cálculo de números de índice ndash Números de índice sem ponderação - Números de índice ponderados, Testes de adequação de fórmulas de número de índice. Índices de Índice de Preços ao Consumidor - Utilidade de índices de preços ao consumidor - Premissas de índice de custo de vida - Etapas na construção de índices de custo de vida. Métodos de Construção de Índice de Preços ao Consumidor - Método agregado de despesa - Método de orçamento familiar - Peso médio de parentes de preço, Limitações de Números de Índice. Utilidade e Importância dos Números de Índice Ferramentas de Computação Analogamente, o DataFrame tem um método cov para calcular covariancias em pares entre as séries no DataFrame, excluindo também valores de NAnull. Assumindo que os dados faltantes estão faltando aleatoriamente isto resulta em uma estimativa para a matriz de covariância que é imparcial. No entanto, para muitas aplicações esta estimativa pode não ser aceitável porque a matriz de covariância estimada não é garantida para ser semi-definitiva positiva. Isto poderia levar a correlações estimadas com valores absolutos que são maiores do que um, ou uma matriz de covariância não-invertible. Consulte Estimativa de matrizes de covariância para obter mais detalhes. DataFrame. cov também suporta uma palavra-chave opcional minperiods que especifica o número mínimo necessário de observações para cada par de colunas, a fim de ter um resultado válido. Os pesos usados na janela são especificados pela palavra-chave wintype. A lista de tipos reconhecidos são: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (necessidades beta) gaussian (necessidades std) generalgaussian (precisa de poder, largura) slepian (precisa de largura). Observe que a janela do boxcar é equivalente a mean (). Para algumas funções de janelas, parâmetros adicionais devem ser especificados: Para. sum () com um wintype. Não há normalização feita para os pesos para a janela. Passando pesos personalizados de 1, 1, 1 irá produzir um resultado diferente do que passando pesos de 2, 2, 2. Por exemplo. Ao passar um wintype em vez de especificar explicitamente os pesos, os pesos já estão normalizados para que o maior peso seja 1. Em contraste, a natureza do cálculo. mean () é tal que os pesos são normalizados em relação uns aos outros. Os pesos de 1, 1, 1 e 2, 2, 2 produzem o mesmo resultado. Rolling de reconhecimento de tempo na versão 0.19.0. Novo na versão 0.19.0 são a capacidade de passar um offset (ou conversível) para um método. rolling () e tê-lo produzir janelas de tamanho variável com base na janela de tempo passada. Para cada ponto de tempo, isso inclui todos os valores precedentes que ocorrem dentro do delta de tempo indicado. Isto pode ser particularmente útil para um índice de frequência de tempo não-regular. Este é um índice de freqüência regular. Usando um parâmetro de janela inteira funciona para rolar ao longo da freqüência da janela. Especificar um deslocamento permite uma especificação mais intuitiva da freqüência de rolamento. Usando um índice não regular, mas ainda monotônico, rolar com uma janela de número inteiro não dá nenhum cálculo especial. A utilização da especificação de tempo gera janelas variáveis para estes dados esparsos. Além disso, agora permitimos que um opcional parâmetro para especificar uma coluna (em vez do padrão do índice) em um DataFrame. Rolling vs Resampling Time-aware Usando. rolling () com um índice baseado em tempo é bastante semelhante a resampling. Ambos operam e executam operações redutoras em objetos de pandas indexados no tempo. Ao usar. rolling () com um deslocamento. O deslocamento é um tempo-delta. Tome uma janela olhando para trás-em-tempo, e agregar todos os valores nessa janela (incluindo o ponto final, mas não o ponto de início). Este é o novo valor nesse ponto no resultado. Estas são janelas de tamanho variável no espaço de tempo para cada ponto da entrada. Você obterá um resultado do mesmo tamanho que a entrada. Ao usar. resample () com um deslocamento. Construa um novo índice que é a freqüência do deslocamento. Para cada compartimento de freqüência, o agregado aponta da entrada dentro de uma janela que olha para trás-no tempo que caem nesse compartimento. O resultado dessa agregação é a saída para esse ponto de freqüência. As janelas são tamanho de tamanho fixo no espaço de freqüência. Seu resultado terá a forma de uma freqüência regular entre o min eo máximo do objeto de entrada original. Para resumir. Rolling () é uma operação de janela baseada em tempo, enquanto. resample () é uma operação de janela baseada em freqüência. Centralização do Windows Por padrão, as etiquetas são definidas para a borda direita da janela, mas uma palavra-chave central está disponível para que as etiquetas possam ser definidas no centro. Funções de janelas binárias cov () e corr () podem calcular as estatísticas da janela em movimento sobre duas séries ou qualquer combinação de DataFrameSeries ou DataFrameDataFrame. Aqui está o comportamento em cada caso: duas séries. Calcular a estatística para o emparelhamento. DataFrameSeries. Calcular as estatísticas para cada coluna do DataFrame com a série passada, retornando um DataFrame. DataFrameDataFrame. Por padrão, calcular a estatística de correspondência de nomes de colunas, retornando um DataFrame. Se o argumento de palavra-chave pairwiseTrue é passado, em seguida, calcula a estatística para cada par de colunas, retornando um painel cujos itens são as datas em questão (consulte a próxima seção). Calculando as covariâncias e as correlações em pares na análise de dados financeiros e outros campos comuns para calcular matrizes de covariância e correlação para uma coleção de séries temporais. Muitas vezes também está interessado em matrizes de covariância de janela móvel e de correlação. Isso pode ser feito passando o argumento de palavra-chave pairwise, que no caso de entradas DataFrame irá produzir um painel cujos itens são as datas em questão. No caso de um único argumento de DataFrame, o argumento pairwise pode até ser omitido: Os valores ausentes são ignorados e cada entrada é calculada usando as observações completas pairwise. Consulte a seção de covariância para ressalvas associadas a este método de cálculo de matrizes de covariância e correlação. Além de não ter um parâmetro de janela, essas funções têm as mesmas interfaces que suas contrapartes de rolagem. Como acima, os parâmetros que todos aceitam são: minperiods. Limite de pontos de dados não nulos a exigir. O padrão é o mínimo necessário para calcular estatística. Nenhum NaNs será emitido uma vez que os pontos de dados não-nulos de minperiods foram vistos. centro. Boolean, se as etiquetas devem ser definidas no centro (o padrão é False) A saída dos métodos. rolling e. expanding não retorna um NaN se houver pelo menos valores não nulos de minperiods na janela atual. Isso difere do cumsum. Cumprod. Cummax. E cummin. Que retornam NaN na saída onde quer que um NaN seja encontrado na entrada. Uma estatística de janela de expansão será mais estável (e menos responsiva) do que sua contrapartida de janela de rolamento à medida que o tamanho de janela crescente diminui o impacto relativo de um ponto de dados individual. Como exemplo, aqui está a saída mean () para o conjunto de dados da série de tempo anterior: Exponentially Weighted Windows Um conjunto relacionado de funções são exponencialmente ponderadas versões de várias das estatísticas acima. Uma interface semelhante ao. rolling e. expanding é acessada através do método. ewm para receber um objeto EWM. São fornecidos vários métodos EW em expansão (exponencialmente ponderados):
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