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 sea el intervalo, más cerca estarán las medias móviles de los puntos de datos reales. Utilizar el ToolPak de análisis para realizar análisis complejos de datos Si necesita desarrollar complejos análisis estadísticos o de ingeniería, puede guardar pasos y tiempo utilizando Analysis ToolPak. Proporciona los datos y parámetros para cada análisis y la herramienta utiliza las funciones de macro estadística o de ingeniería apropiadas para calcular y mostrar los resultados en una tabla de resultados. Algunas herramientas generan gráficos además de tablas de resultados. El Analysis ToolPak incluye las herramientas descritas a continuación. Para acceder a estas herramientas, haga clic en Análisis de datos en el grupo Análisis en la ficha Datos. Si el comando Análisis de datos no está disponible, debe cargar el programa complementario de Analysis ToolPak. Cargar la herramienta de análisis Haga clic en la ficha Archivo, haga clic en Opciones. A continuación, haga clic en la categoría Complementos. En el cuadro Administrar, seleccione Complementos de Excel y, a continuación, haga clic en Ir. En el cuadro Add-Ins available, active la casilla de verificación Analysis ToolPak y, a continuación, haga clic en Aceptar. Sugerencia Si Analysis ToolPak no aparece en el cuadro Complementos disponibles, haga clic en Examinar para localizarlo. Si se le pide que el Analysis ToolPak no esté instalado en su equipo, haga clic en Sí para instalarlo. Nota: Para incluir las funciones de Visual Basic para Aplicación (VBA) para el Analysis ToolPak, puede cargar el complemento de Analysis ToolPak - VBA de la misma manera que se carga el Analysis ToolPak. En el cuadro Add-ins available, seleccione la casilla de verificación Analysis ToolPak - VBA. Para obtener una descripción de cada herramienta, haga clic en el nombre de una herramienta en la siguiente lista. Las herramientas de análisis de Anova proporcionan diferentes tipos de análisis de varianza. La herramienta que debe utilizar depende del número de factores y el número de muestras que tiene de las poblaciones que desea probar. Anova: Single Factor Esta herramienta realiza un análisis simple de varianza en los datos de dos o más muestras. El análisis proporciona una prueba de la hipótesis de que cada muestra se extrae de la misma distribución de probabilidad subyacente contra la hipótesis alternativa de que las distribuciones de probabilidad subyacente no son las mismas para todas las muestras. Si sólo hay dos muestras, puede utilizar la función de hoja de cálculo T. TEST. Con más de dos muestras, no hay una generalización conveniente de T. TEST. Y el modelo de Anova único factor puede ser llamado en su lugar. Anova: Dos Factores con Replicación Esta herramienta de análisis es útil cuando los datos pueden ser clasificados a lo largo de dos dimensiones diferentes. Por ejemplo, en un experimento para medir la altura de las plantas, las plantas pueden recibir diferentes marcas de abono (por ejemplo, A, B, C) y también pueden mantenerse a diferentes temperaturas (por ejemplo, bajo, alto). Para cada uno de los seis posibles pares de, tenemos un número igual de observaciones de la altura de la planta. Usando esta herramienta de Anova, podemos probar: Si las alturas de las plantas para las diferentes marcas de fertilizantes son extraídas de la misma población subyacente. Las temperaturas se ignoran para este análisis. Si las alturas de las plantas para los diferentes niveles de temperatura se toman de la misma población subyacente. Las marcas de fertilizantes se ignoran para este análisis. Si se han tenido en cuenta los efectos de las diferencias entre las marcas de fertilizantes encontradas en el primer punto con viñetas y las diferencias de temperatura que se encuentran en el segundo punto con viñetas, las seis muestras que representan todos los pares de valores se extraen de la misma población. La hipótesis alternativa es que hay efectos debidos a pares específicos por encima de las diferencias que se basan en el fertilizante solo o solo en la temperatura. Anova: Dos Factores Sin Replicación Esta herramienta de análisis es útil cuando los datos se clasifican en dos dimensiones diferentes como en el Caso de Dos Factores con Replicación. Sin embargo, para esta herramienta se supone que sólo hay una observación para cada par (por ejemplo, cada par en el ejemplo anterior). Las funciones de la hoja de cálculo CORREL y PEARSON calculan el coeficiente de correlación entre dos variables de medida cuando se observan mediciones sobre cada variable para cada uno de los N sujetos. (Cualquier observación que falta para cualquier sujeto hace que el sujeto sea ignorado en el análisis). La herramienta de análisis de Correlación es particularmente útil cuando hay más de dos variables de medición para cada uno de N sujetos. Proporciona una tabla de salida, una matriz de correlación, que muestra el valor de CORREL (o PEARSON) aplicado a cada posible par de variables de medida. El coeficiente de correlación, al igual que la covarianza, es una medida de la medida en que dos variables de medida varían juntas. A diferencia de la covarianza, el coeficiente de correlación se escala para que su valor sea independiente de las unidades en las que se expresan las dos variables de medida. (Por ejemplo, si las dos variables de medida son el peso y la altura, el valor del coeficiente de correlación no cambia si el peso se convierte de libras en kilogramos.) El valor de cualquier coeficiente de correlación debe estar entre -1 y 1 inclusive. Puede usar la herramienta de análisis de correlación para examinar cada par de variables de medida para determinar si las dos variables de medida tienden a moverse juntas, es decir, si los grandes valores de una variable tienden a asociarse con valores grandes de la otra (correlación positiva) Los valores pequeños de una variable tienden a estar asociados con valores grandes de la otra (correlación negativa), o si los valores de ambas variables tienden a no estar relacionados (correlación cerca de 0 (cero)). Las herramientas Correlación y Covarianza se pueden usar en el mismo ajuste, cuando se tienen N variables de medición diferentes observadas en un conjunto de individuos. Las herramientas Correlación y Covariancia proporcionan una tabla de salida, una matriz, que muestra el coeficiente de correlación o covarianza, respectivamente, entre cada par de variables de medida. La diferencia es que los coeficientes de correlación se escalan para estar entre -1 y 1 inclusive. Las covarianzas correspondientes no se escalan. Tanto el coeficiente de correlación como la covarianza son medidas de la medida en que dos variables varían juntas. La herramienta Covariance calcula el valor de la función de hoja de cálculo COVARIANCE. P para cada par de variables de medida. (El uso directo de COVARIANCE. P en lugar de la herramienta Covariance es una alternativa razonable cuando sólo hay dos variables de medición, es decir, N2.) La entrada en la diagonal de la tabla de salida de las herramientas de Covariance en la fila i, la columna i es la covarianza De la i-ésima variable de medida con sí mismo. Esta es sólo la varianza de población para esa variable, calculada por la función de hoja de cálculo VAR. P. Puede utilizar la herramienta Covariance para examinar cada par de variables de medida para determinar si las dos variables de medida tienden a moverse juntas, es decir, si los grandes valores de una variable tienden a asociarse con valores grandes de la otra (covarianza positiva) Los valores de una variable tienden a estar asociados con valores grandes de la otra (covarianza negativa), o si los valores de ambas variables tienden a no estar relacionados (covarianza cerca de 0 (cero)). La herramienta de análisis Estadística Descriptiva genera un informe de estadísticas univariadas para los datos en el rango de entrada, proporcionando información sobre la tendencia central y la variabilidad de sus datos. La herramienta de análisis Exponential Smoothing predice un valor que se basa en la previsión para el período anterior, ajustado por el error en esa previsión anterior. La herramienta usa la constante de suavizado a. Cuya magnitud determina la intensidad con que los pronósticos responden a los errores del pronóstico anterior. Nota: Los valores de 0,2 a 0,3 son constantes de suavizado razonables. Estos valores indican que la previsión actual debe ser ajustada del 20% al 30% para el error en el pronóstico anterior. Las constantes más grandes producen una respuesta más rápida, pero pueden producir proyecciones erráticas. Las constantes más pequeñas pueden resultar en largos retrasos para los valores de pronóstico. Prueba F Dos muestras para las variaciones La herramienta de análisis F-Test Dos muestras para las desviaciones realiza una prueba F de dos muestras para comparar dos varianzas poblacionales. Por ejemplo, puede utilizar la herramienta F-Test en muestras de veces en un encuentro de natación para cada uno de los dos equipos. La herramienta proporciona el resultado de una prueba de la hipótesis nula de que estas dos muestras proceden de distribuciones con varianzas iguales, contra la alternativa de que las varianzas no son iguales en las distribuciones subyacentes. La herramienta calcula el valor f de una estadística F (o razón F). Un valor de f cercano a 1 proporciona evidencia de que las varianzas subyacentes de la población son iguales. En la tabla de resultados, si f lt 1 P (F lt f) una cola da la probabilidad de observar un valor de la estadística F menor que f cuando las varianzas de población son iguales, y F Una cola crítica da el valor crítico menos De 1 para el nivel de significación elegido, Alfa. Si fgt 1, P (F lt f) una cola da la probabilidad de observar un valor de la estadística F mayor que f cuando las varianzas de población son iguales, y F Una cola crítica da el valor crítico mayor que 1 para Alpha . La herramienta de Análisis de Fourier resuelve problemas en sistemas lineales y analiza datos periódicos usando el método de Transformada Rápida de Fourier (FFT) para transformar datos. Esta herramienta también soporta transformaciones inversas, en las que la inversa de datos transformados devuelve los datos originales. La herramienta de análisis Histograma calcula las frecuencias individuales y acumulativas para un rango de celdas de datos y contenedores de datos. Esta herramienta genera datos para el número de ocurrencias de un valor en un conjunto de datos. Por ejemplo, en una clase de 20 estudiantes, se puede determinar la distribución de los puntajes en categorías de grado de letra. Una tabla de histograma presenta los límites de grado de letra y el número de puntuaciones entre el límite inferior y el límite actual. La puntuación más frecuente es el modo de los datos. La herramienta de análisis Moving Average propone valores en el período de pronóstico, basados en el valor promedio de la variable en un número específico de períodos anteriores. Un promedio móvil proporciona información de tendencia que un promedio simple de todos los datos históricos se enmascaran. Utilice esta herramienta para pronosticar ventas, inventario u otras tendencias. Cada valor de pronóstico se basa en la siguiente fórmula. N es el número de períodos anteriores a incluir en el promedio móvil Aj es el valor real en el tiempo j Fj es el valor previsto en el tiempo j Generación de números aleatorios La herramienta de análisis de Generación de números aleatorios rellena un intervalo con números aleatorios independientes que se dibujan a partir de uno De varias distribuciones. Puede caracterizar a los sujetos en una población con una distribución de probabilidad. Por ejemplo, puede utilizar una distribución normal para caracterizar la población de alturas individuales, o puede utilizar una distribución de Bernoulli de dos resultados posibles para caracterizar la población de los resultados de monedas. Rango y percentil La herramienta de análisis Rank and Percentile produce una tabla que contiene el rango ordinario y el porcentaje de cada valor en un conjunto de datos. Puede analizar la posición relativa de los valores en un conjunto de datos. Esta herramienta utiliza las funciones de hoja de cálculo RANK. EQ y PERCENTRANK. INC. Si desea contabilizar valores vinculados, utilice la función RANK. EQ, que trata los valores vinculados como si tuvieran el mismo rango o utilice la función RANK. AVG, que devuelve el rango promedio de los valores vinculados. La herramienta de análisis de regresión realiza análisis de regresión lineal utilizando el método de mínimos cuadrados para ajustar una línea a través de un conjunto de observaciones. Puede analizar cómo una única variable dependiente es afectada por los valores de una o más variables independientes. Por ejemplo, puede analizar cómo el rendimiento de un atleta se ve afectado por factores como la edad, la estatura y el peso. Puede asignar partes de la medida de rendimiento a cada uno de estos tres factores, basándose en un conjunto de datos de rendimiento y, a continuación, utilizar los resultados para predecir el rendimiento de un nuevo atleta no probado. La herramienta Regresión utiliza la función de hoja de cálculo LINEST. La herramienta de análisis de muestreo crea una muestra de una población tratando el rango de entrada como una población. Cuando la población es demasiado grande para procesar o graficar, puede utilizar una muestra representativa. También puede crear un ejemplo que contenga sólo los valores de una parte particular de un ciclo si cree que los datos de entrada son periódicos. Por ejemplo, si el intervalo de entrada contiene cifras de ventas trimestrales, el muestreo con una tasa periódica de cuatro coloca los valores del mismo trimestre en el rango de resultados. La prueba de t-Test de dos muestras de herramientas de prueba para la igualdad de la población significa que subyacen a cada muestra. Las tres herramientas emplean diferentes hipótesis: que las varianzas de la población son iguales, que las varianzas de la población no son iguales y que las dos muestras representan observaciones antes del tratamiento y después del tratamiento sobre los mismos sujetos. Para las tres herramientas siguientes, se calcula un valor t-Statistic, t, y se muestra como t Stat en las tablas de salida. Dependiendo de los datos, este valor, t, puede ser negativo o no negativo. Bajo la suposición de igualdad de medios de población subyacente, si t lt 0, P (T lt t) una cola da la probabilidad de que un valor de la estadística t sería observado que es más negativo que t. Si t gt0, P (T lt t) una cola da la probabilidad de que un valor de la estadística t sería observado que es más positivo que t. T Una cola crítica da el valor de corte, de modo que la probabilidad de observar un valor de la t-estadística mayor o igual que t La cola crítica es Alfa. P (T lt t) de dos colas da la probabilidad de que un valor de la estadística t sería observado que es mayor en valor absoluto que t. P La dos-cola crítica da el valor de corte, de modo que la probabilidad de una estadística t observada mayor en valor absoluto que P La cola doble crítica es Alfa. Prueba de t: dos muestras de dos pares de medias Puede utilizar una prueba pareada cuando hay un emparejamiento natural de las observaciones en las muestras, como cuando un grupo de muestras se prueba dos veces antes y después de un experimento. Esta herramienta de análisis y su fórmula realizan una Prueba t de Student de dos muestras pareada para determinar si las observaciones que se toman antes de un tratamiento y las observaciones tomadas después de un tratamiento probablemente provengan de distribuciones con iguales medios poblacionales. Esta forma t-Test no supone que las varianzas de ambas poblaciones son iguales. Nota: Entre los resultados que se generan por esta herramienta se encuentra la varianza agrupada, una medida acumulada de la propagación de datos sobre la media, que se deriva de la siguiente fórmula. Prueba t: dos muestras que asumen desviaciones iguales Esta herramienta de análisis realiza una prueba t de dos muestras de t. Esta forma t-Test asume que los dos conjuntos de datos provienen de distribuciones con las mismas varianzas. Se denomina una prueba t de homoscedastic. Puede utilizar esta prueba t para determinar si es probable que las dos muestras provengan de distribuciones con iguales medios poblacionales. Prueba t: dos muestras que asumen desviaciones desiguales Esta herramienta de análisis realiza una prueba t de dos muestras de t. Esta forma t-Test asume que los dos conjuntos de datos provienen de distribuciones con desigualdad de varianzas. Se denomina prueba t-heteroscedásica. Al igual que en el caso anterior de las Variaciones Equales, puede utilizar esta prueba t para determinar si es probable que las dos muestras provengan de distribuciones con iguales medios poblacionales. Utilice esta prueba cuando hay sujetos distintos en las dos muestras. Utilice la prueba pareada, descrita en el ejemplo siguiente, cuando hay un solo conjunto de sujetos y las dos muestras representan mediciones para cada sujeto antes y después de un tratamiento. La siguiente fórmula se utiliza para determinar el valor estadístico t. La siguiente fórmula se utiliza para calcular los grados de libertad, df. Como el resultado del cálculo normalmente no es un entero, el valor de df se redondea al entero más próximo para obtener un valor crítico de la tabla t. La función de hoja de cálculo de Excel T. TEST utiliza el valor df calculado sin redondear, porque es posible calcular un valor para T. TEST con un df no integrado. Debido a estos diferentes enfoques para determinar los grados de libertad, los resultados de T. TEST y esta herramienta t-Test serán diferentes en el caso de desigualdades desigual. La herramienta de análisis z-Test: Two Sample for Means realiza una prueba z de dos muestras para las medias con variaciones conocidas. Esta herramienta se usa para probar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre dos medios de población frente a hipótesis alternativas unilaterales o de dos caras. Si no se conocen las variaciones, se debe utilizar la función de hoja de cálculo Z. TEST. Cuando utilice la herramienta z-Test, tenga cuidado de entender la salida. P (Z lt z) una cola es realmente P (Z gt ABS (z)), la probabilidad de un valor z más de 0 en la misma dirección que el valor z observado cuando no hay diferencia entre los medios poblacionales. La probabilidad de un valor z más de 0 en cualquier dirección que el valor z observado cuando hay No hay diferencia entre los medios de población. El resultado de dos colas es sólo el resultado de una cola multiplicado por 2. La herramienta de prueba z también se puede utilizar para el caso en que la hipótesis nula es que existe un valor específico distinto de cero para la diferencia entre las dos medias de población. Por ejemplo, puede utilizar esta prueba para determinar las diferencias entre las prestaciones de dos modelos de automóviles. Nota Las funciones de análisis de datos se pueden utilizar en una sola hoja de trabajo a la vez. Al realizar el análisis de datos en hojas de trabajo agrupadas, los resultados aparecerán en la primera hoja de cálculo y las tablas con formato vacío aparecerán en las hojas restantes. Para realizar el análisis de datos en el resto de las hojas de cálculo, vuelva a calcular la herramienta de análisis para cada hoja de cálculo. Calcular el promedio móvil en Excel En este breve tutorial, aprenderá a calcular rápidamente un promedio móvil simple en Excel, qué funciones utilizar para moverse Promedio de los últimos 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 un promedio 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 media antigua 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 la media. 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 su descarga: hoja de cálculo de Moving Average. Te agradezco por leer y espero verte la semana que viene También te puede interesar: Su ejemplo 3 anterior (Obtener la media móvil de los últimos valores de N en una fila) funcionó perfectamente para mí si toda la fila contiene números. Im que hace esto para mi liga del golf donde utilizamos un promedio rodante de 4 semanas. A veces los golfistas están ausentes por lo que en lugar de una puntuación, voy a poner ABS (texto) en la celda. Todavía quiero que la fórmula busque los últimos 4 puntajes y no cuente el ABS ni en el numerador ni en el denominador. ¿Cómo puedo modificar la fórmula para lograr esto Im tratando de crear una fórmula para obtener el promedio móvil para el período 3, apreciar si puede ayudar a pls. Fecha Producto Precio 10/1/2016 A 1,00 10/1/2016 B 5,00 10/1/2016 C 10,00 10/2/2016 A 1,50 10/2/2016 B 6,00 10/2/2016 C 11,00 10/3/2016 A 2,00 10/3/2016 B 15,00 10/3/2016 C 20,00 10/4/2016 A 4,00 10/4/2016 B 20,00 10/4/2016 C 40,00 10/5/2016 A 0,50 10/5/2016 B 3,00 10/5/2016 C 5,00 10/6/2016 A 1,00 10/6/2016 B 5,00 10/6/2016 C 10,00 10/7/2016 A 0,50 10/7/2016 B 4,00 10/7/2016 C 20,00
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