Média móvel: o que é e como calcular isso Veja o 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 a previsão de tendências a longo prazo. Você pode calculá-lo por qualquer período de tempo. Por exemplo, se você tiver dados de vendas por 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 costumam usar uma média móvel de 50 ou 200 dias para ajudá-los a ver as tendências no mercado de ações e (espero) prever onde as ações 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 quer uma média móvel de dois anos para um conjunto de dados de 2000, 2001, 2002 e 2003, você encontraria médias para os subconjuntos 20002001, 20012002 e 20022003. As médias móveis geralmente são plotadas e são melhor visualizadas. Cálculo de uma média móvel de 5 anos Exemplo de amostra 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 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). Centrada em torno de 2007, é de 6,6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Continue calculando cada média de cinco anos, até chegar ao final do set (2009-2017). Isso lhe dá uma série de pontos (médias) que você pode usar para traçar um gráfico de médias móveis. A tabela do Excel a seguir mostra as médias móveis calculadas para 2003-2017 juntamente com um gráfico de dispersão dos dados: assista o vídeo ou leia as etapas abaixo: o Excel possui um poderoso complemento, o Data Analysis Toolpak (como carregar os dados Analysis Toolpak) que lhe oferece muitas opções extras, incluindo uma função de média móvel automatizada. A função não só calcula a média móvel para você, mas também grafica os dados originais ao mesmo tempo. Salvando-lhe um monte de teclas. Excel 2017: Etapas Etapa 1: clique na guia 8220Data8221 e clique em 8220Data Analysis.8221 Etapa 2: clique em 8220Moving average8221 e clique em 8220OK.8221 Etapa 3: clique na caixa 8220Input Range8221 e selecione seus dados. Se você incluir cabeçalhos de coluna, certifique-se de verificar a caixa Etiquetas na primeira linha. Etapa 4: digite um intervalo na caixa. Um intervalo é quantos pontos anteriores você deseja que o Excel use para calcular a média móvel. Por exemplo, 822058221 usaria os 5 pontos de dados anteriores para calcular a média para cada ponto subsequente. Quanto menor o intervalo, mais próxima sua média móvel é para o 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 desejar ver um gráfico do seu conjunto de dados (se esquecer de fazer isso, você sempre pode voltar e adicioná-lo ou escolher um gráfico na guia 8220Insert8221.8221 Etapa 7: Pressione 8220OK .8221 O Excel retornará os resultados na área que você especificou no Passo 6. Assista ao vídeo ou leia os passos abaixo: Exemplo de problema: Calcule a média móvel de três anos no Excel para os seguintes dados de vendas: 2003 (33M), 2004 (22M), 2009 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2018 (36M), 2017 (45M), 2017 (56M), 2017 (64M). 1: Digite seus dados em duas colunas no Excel. A primeira coluna deve ter o ano e a segunda coluna os dados quantitativos (neste problema de exemplo, os números de vendas). Certifique-se de que não haja linhas em branco nos dados da sua célula. Etapa 2 : Calcule a primeira média de três anos (2003-2005) para os dados. Para esse problema de amostra, digite 8220 (B2B3B4) 38221 na célula D3. Cálculo da primeira média. Etapa 3: Arraste o quadrado no canto inferior direito d Próprio 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. Passo 4: (Opcional) Crie um gráfico. Selecione todos os dados na planilha. Clique na guia 8220Insert8221 e, em seguida, clique em 8220Scatter, 8221 e clique em 8220Scatter com linhas e marcadores suaves.8221 Um gráfico da sua média móvel aparecerá na planilha. Veja o nosso canal do YouTube para obter mais ajuda e dicas de estatísticas Média em movimento: o que é e como calcular isso foi modificado pela última vez: 8 de janeiro de 2017 por Andale 22 pensamentos sobre ldquo Média de movimento: o que é e como calcular isso rdquo Isso 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 o centro de média móvel de 4 anos em Central seria no final do segundo ano (ou seja, 31 de dezembro). Posso usar uma receita média para prever lucros futuros que alguém conheça sobre o meio centrado, por favor, diga-me se alguém sabe. Aqui, é que devemos considerar 5 anos para obter a média que está no centro. Então, o que sobre os anos de descanso se quisermos obter a média de 20178230, nós não temos mais valores após 2017, então, como é que vamos calcular isso? Como você Don8217t tenha mais informações, seria impossível calcular o MA de 5 anos para 2017. Você poderia obter uma média móvel de dois anos. Oi, 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 na expansão do artigo para incluir a previsão. O processo é um pouco mais complicado do que usar dados passados. Dê uma olhada neste artigo da Duke University, que o explica em profundidade. Saudações, Stephanie obrigado por uma explicação clara. Oi Não é possível localizar o link para o artigo Duke University sugerido. Solicitação de publicação do link novamente. Comparação dos métodos de previsão para o gerenciamento de receita do hotel Larry R. Weatherford a ,. Sheryl E. Kimes, Universidade de Wyoming, Faculdade de Negócios, Departamento de Gestão e Marketing, P. O. Caixa 3275, Sala 228, Laramie, WY 82071-3275, EUA b Universidade da Universidade de Cornell, Administração de hotéis, Nova Iorque, EUA Disponível on-line 14 de março de 2002. A previsão de chegadas é um dos principais insumos para um sistema bem sucedido de gerenciamento de receita hoteleira, mas Nenhuma pesquisa sobre o melhor método de previsão foi realizada. Nesta pesquisa, utilizamos dados da Choice Hotels e Marriott Hotels para testar uma variedade de métodos de previsão e determinar o método mais preciso. Os resultados preliminares usando os dados do Choice Hotel mostram que os métodos de recolha e a regressão produziram o menor erro, enquanto a curva de reserva e as previsões de combinação produziram resultados bastante imprecisos. O estudo mais aprofundado usando os dados do Marriott Hotel mostrou que os modelos de alisamento exponencial, captação e média móvel eram os mais robustos. Competições de previsão Prática de previsão Métodos comparativos, séries temporais Série temporária, univariada: suavização exponencial HoltWinters, regressão Tabela 2. Fig. 1. Tabela 3. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. Tabela 6. Fig. 5. Fig. 6. Biografias: Larry WEATHERFORD é professor associado da Universidade de Wyoming. Ele possui um Ph. D. Da Darden Graduate Business School, Universidade da Virgínia. Larry ensina aulas de graduação e MBA em Gestão de Operações e Métodos Quantitativos. Ele recebeu vários prêmios de ensino excepcional da Faculdade de Negócios e da Universidade de Wyoming. Ele também possui um livro de texto mais vendido, Modelagem de Decisão com o Microsoft Excel. Publicado pela Prentice Hall, Inc. em 2001. Ele publicou 17 artigos em revistas como Pesquisa de Operações, Ciências da Decisão, Logística de Pesquisa Naval, Ciência do Transporte, Omega, Revista Internacional de Gestão de Tecnologia, Trimestral da Administração de Restaurantes e Hotel Cornell, Journal of Combinatorial Otimização, Revista Internacional de Operações e Gestão Quantitativa e ORMS Today e apresentou 51 trabalhos em cinco continentes diferentes para organizações profissionais. Ele consultou as grandes empresas como American Airlines, Northwest Airlines, Lufthansa German Airlines, Swissair, Scandinavian Airlines, Air New Zealand, South African Airways, Unisys Corporation, Walt Disney World, Hilton Hotels e Choice Hotels, bem como muitos outros menores Corporações. Sheryl E. KIMES é Professor de Gestão de Operações na Escola de Administração de Hotéis da Universidade de Cornell. Ela detém um Ph. D. No gerenciamento de operações da Universidade do Texas-Austin. Ela é especializada em gerenciamento de receita e trabalhou com diversas indústrias em todo o mundo. Sua pesquisa apareceu em Interfaces, Journal of Operations Management, Journal of Service Research e outras revistas. Autor correspondente. Tel. 1-307-766-3124 fax: 1-307-766-3488. Copyright 2002 Instituto Internacional de Previsores. Publicado por Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Citando artigos ()
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