स्थानांतरण - औसत - powerpoint

औसत चल रहा है.यदि यह जानकारी ग्राफ़ पर रखी गई है, तो ऐसा दिखता है। यह दर्शाता है कि मौसम के आधार पर आगंतुकों की संख्या में एक बहुत भिन्नता है वसंत और गर्मियों की तुलना में शरद ऋतु और सर्दियों में बहुत कम है। हालांकि, अगर हम आगंतुकों की संख्या में एक प्रवृत्ति देखना चाहते हैं, तो हम एक 4-अंक की चलती औसत की गणना कर सकते हैं। हम 2005 के चार तिमाहियों में दर्शकों की औसत संख्या को ढूंढकर ऐसा करते हैं। तब हम आगंतुकों की औसत संख्या 2005 के अंतिम तीन तिमाहियों और 2006 की पहली तिमाही। तब 2005 के अंतिम दो क्वार्टर और 2006 के पहले दो तिमाहियों। नोट करें कि पिछले औसत हम पाते हैं कि 2006 के पिछले दो तिमाहियों और 2007 के पहले दो तिमाहियों के लिए है। हम एक ग्राफ पर चलती औसत की साजिश करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक औसतन चार क्वॉर्टरों के बीच में प्लॉट किया जाता है। यह अब देख सकता है कि आगंतुकों में थोड़ी सी गिरावट है। एक प्रवृत्ति जोड़ें या औसत रेखा को एक चार्ट। एक्सेल 2016 वर्ड 2016 पावरपोइंट 20 के लिए लागू होता है 16 एक्सेल 2013 वर्ड 2013 आउटलुक 2013 पावर प्वाइंट 2013 अधिक कम। डेटा ट्रैन्ड्स दिखाने के लिए या आपने जो चार्ट तैयार किया है, उसे आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं आप भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने में मदद के लिए अपने वास्तविक डेटा से परे एक ट्रेंडलाइन बढ़ा सकते हैं उदाहरण के लिए, निम्न रैखिक ट्रेंडलाइन का पूर्वानुमान दो तिमाहियों के आगे और स्पष्ट रूप से एक ऊर्ध्वनि रुझान दिखाता है जो भविष्य की बिक्री के लिए आशाजनक लग रहा है। आप एक 2-डी चार्ट के लिए एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं जो कि क्षेत्र, बार, स्तंभ, रेखा, स्टॉक, स्कैटर, और बबल सहित स्टैक नहीं है। आप किसी स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाई, सतह या डोनट चार्ट में कोई ट्रेंडलाइन नहीं जोड़ सकते.एक ट्रेंडलाइन जोड़ें। अपने चार्ट पर, उस डेटा श्रृंखला पर क्लिक करें जिसमें आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ना चाहते हैं या औसत चलती हैं। आपके द्वारा चुने गए डेटा श्रृंखला के पहले डेटा बिंदु पर आरंभ करें। चार्ट के ऊपरी-दाएं कोने के बगल में चार्ट तत्व बटन पर क्लिक करें। ट्रेन्डलाइन बॉक्स की जांच करें। किसी भिन्न प्रकार की ट्रेंडलाइन का चयन करने के लिए, ट्रेंडलाइन के आगे तीर पर क्लिक करें और फिर घातीय रेखीय पूर्वानुमान या दो पे पर क्लिक करें अतिरिक्त ट्रेंडलाइन के लिए, अधिक विकल्प क्लिक करें। यदि आप अधिक विकल्प चुनते हैं, तो विकल्प विकल्प पर क्लिक करें, जिसे आप ट्रेंडलाइन विकल्प के अंतर्गत प्रारूप ट्रेन्डलाइन फलक में चाहते हैं। यदि आप पॉलिनमियल का चयन करते हैं तो ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र चर के लिए उच्चतम शक्ति दर्ज करें। यदि आप चयन करते हैं चलते हुए औसत अवधि बॉक्स में चलती औसत की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधिओं की संख्या दर्ज करें। टिप एक प्रवृत्ति सबसे अधिक सटीक होती है, जब इसकी आर-स्क्वरेड मान 0 से 1 के एक नंबर से पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मान कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा 1 या उसके करीब है 1 जब आप अपने डेटा के लिए एक ट्रेंडलाइन जोड़ते हैं, तो Excel स्वचालित रूप से अपने आर-स्क्वेर्ड मान की गणना करता है आप चार्ट बॉक्स स्वरूप ट्रेंडलाइन फलक, ट्रेंडलाइन ऑप्शंस पर प्रदर्शन R-squared मान को चेक करके इस चार्ट को अपने चार्ट पर दिखा सकते हैं। आप निम्न अनुभागों में सभी प्रवृत्ति लाइन विकल्पों के बारे में अधिक जान सकते हैं। लीनेर ट्रेंड लाइन। इस प्रकार की ट्रेंडलाइन का उपयोग सरल रेखीय डेटा सेट के लिए सबसे अच्छी-सीधी रेखा बनाने के लिए करता है आपका डेटा रैखिक है यदि अपने डेटा बिंदुओं में पैटर्न एक रेखा जैसा दिखता है एक रैखिक ट्रेंडलाइन आमतौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है। एक रेखीय ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग कम से कम वर्गों की रेखा के लिए फिट करने के लिए करता है। जहां मी ढलान है और ख है अवरोधक। निम्नलिखित रेखीय प्रवृत्ति से पता चलता है कि रेफ्रिजरेटर की बिक्री में लगातार 8 साल की अवधि में वृद्धि हुई है, ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 से 1 से एक नंबर है जो बताता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्य आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप कितने निकट हैं 9 7 9 2, जो आंकड़ों की रेखा का एक अच्छा प्रतीक है। सबसे अच्छा फिट वक्र रेखा दिखाते समय, यह ट्रेंडलाइन उपयोगी होती है जब डेटा में परिवर्तन की दर बढ़ जाती है या जल्दी और फिर स्तर घट जाती है एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन नकारात्मक और सकारात्मक उपयोग कर सकती है मूल्य। एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करता है। जहां सी और बी स्थिर होते हैं और एलएन प्राकृतिक लॉगरिथम फ़ंक्शन होता है। निम्न लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन से पता चलता है कि भविष्य एक फिक्स्ड स्पेस क्षेत्र में पशुओं की जनसंख्या वृद्धि, जहां आबादी जानवरों के लिए अंतरिक्ष के रूप में स्थापित हो गई है, यह ध्यान रखें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 9 9 33 है, जो आंकड़ों की रेखा के अपेक्षाकृत अच्छा फिट है। यह ट्रेंडलाइन उपयोगी है जब आपके डेटा में उतार-चढ़ाव होता है उदाहरण के लिए, जब आप बड़े डेटा सेट पर लाभ और हानियों का विश्लेषण करते हैं, बहुपद का क्रम निर्धारित किया जा सकता है डेटा में उतार-चढ़ाव की संख्या से या वक्र में कितनी झुकता पहाड़ियों और घाटियां दिखाई देती हैं, आमतौर पर, एक आदेश 2 बहुपदी ट्रेंडलाइन में केवल एक पहाड़ी या घाटी है, एक ऑर्डर 3 में एक या दो पहाड़ी या घाटियां हैं, और एक ऑर्डर 4 में तीन पहाड़ियों या घाटियों तक है। एक बहुपक्षीय या क्षैतिज रुझान रेखा अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है। जहां बी और स्थिरांक हैं। निम्नलिखित 2 क्रम बहुपद ट्रेंडलाइन एक पहाड़ी ड्राइविंग गति और ईंधन की खपत के बीच के रिश्ते को दर्शाता है ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 9 7 9 है, जो 1 के करीब है ताकि लाइन को डेटा में अच्छा लगा। एक घुमावदार रेखा के साथ, यह ट्रेंडलाइन डेटा सेट के लिए उपयोगी है, जो विशिष्ट दर से बढ़ने वाले मापों की तुलना करते हैं उदाहरण के लिए, 1 सेकंड के अंतराल पर एक रेस कार का त्वरण यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मूल्य होते हैं तो आप पावर ट्रेंडलाइन नहीं बना सकते। एक पावर ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग अंकों के हिसाब से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करती है। जहां सी और बी स्थिर हैं। नोट यह विकल्प तब उपलब्ध नहीं है जब आपके डेटा में नकारात्मक या शून्य मान शामिल होते हैं। निम्नलिखित दूरी माप चार्ट से मीटर्स में सेकंड से दूरी दिखाता है शक्ति प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से बढ़ती त्वरण को दर्शाता है ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 9 86 है, जो आंकड़ों की रेखा के लगभग पूर्ण सही है। एक घुमावदार रेखा दिखाते समय, यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है जब डेटा मूल्य लगातार बढ़ती दरों में बढ़ो या गिरता है यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मूल्य शामिल हैं तो एक घातीय प्रवृत्ति को नहीं बनाया जा सकता। एक घातीय प्रवृत्ति का उपयोग अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है। सी और बी स्थिर हैं और ई प्राकृतिक लॉगरिदम का आधार है। निम्नलिखित घातीय प्रवृत्ति से एक वस्तु में कार्बन 14 की कम मात्रा को दर्शाता है क्योंकि यह उम्र नोट करता है कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 9 0 9 है, जिसका मतलब है कि लाइन में फिट बैठता है लगभग पूरी तरह से डेटा। औसत औसत प्रवृत्ति। इस प्रवृत्ति से डेटा में उतार-चढ़ाव भी एक पैटर्न या प्रवृत्ति को और अधिक स्पष्ट रूप से दिखाया जाता है एक चल औसत औसत अवधि के विकल्प द्वारा तय किए गए विशिष्ट डेटा बिंदुओं का उपयोग करता है, उनकी औसत, और एक बिंदु के रूप में औसत मूल्य का उपयोग करता है पंक्ति में उदाहरण के लिए, यदि अवधि 2 पर सेट होती है, तो पहले दो डेटा बिंदुओं का औसत चलती औसत प्रवृत्ति के पहले बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है दूसरे और तीसरे डेटा बिंदुओं के औसत को ट्रेंडलाइन में दूसरा बिंदु के रूप में प्रयोग किया जाता है , आदि। चलती औसत प्रवृत्ति इस समीकरण का उपयोग करती है। चलती औसत प्रवृत्ति में अंकों की संख्या श्रृंखला में कुल अंकों की संख्या के बराबर होती है, शून्य से उस अवधि के लिए आपके द्वारा निर्दिष्ट संख्या। एक स्कैटर चार्ट में, ट्रेंडलाइन पर आधारित है क्रम चार्ट में एक्स मानों का, बेहतर परिणाम के लिए, चलती औसत जोड़ने से पहले एक्स मानों को सॉर्ट करें। निम्न चलती औसत ट्रेंडलाइन में 26-हफ्ते की अवधि के दौरान बेचे गए घरों की संख्या में पैटर्न दिखाया गया है। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, चलती औसत का उपयोग वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा को मापने के लिए किया जाता है। सामान्यतः इस ट्यूटोरियल में लिखा जाने वाला हर तरह की चलती औसत एमए एक गणितीय परिणाम है, जो कि गणना की गई है पिछले आंकड़ों के अंक की गणना से एक बार निर्धारित उसके परिणामस्वरूप औसत तब एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय खराब आंकड़ों को देखने की इजाजत दी जा सके। चलती औसत के सरलतम रूप, जिसे उचित रूप से जाना जाता है सरल चलती औसत एसएमए, मूल्यों के दिए गए सेट का अंकगणितीय मतलब लेने के द्वारा गणना की जाती है उदाहरण के लिए, मूल 10-दिवसीय चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें जोड़ सकते हैं एनडी फिर 10 से परिणाम विभाजित करते हैं चित्रा 1 में, पिछले 10 दिनों 110 के लिए कीमतों का योग 10 दिनों की औसत से 10 दिनों के औसत से विभाजित किया जाता है यदि कोई व्यापारी बदले 50-दिवसीय औसत को देखना चाहता है , एक ही प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमतें शामिल होंगी 11 के नीचे होने वाले औसत का औसत पिछले 10 डेटा बिंदुओं को ध्यान में रखकर व्यापारियों को यह सूचित करता है कि कैसे संपत्ति की तुलना में मूल्य की तुलना में है पिछले 10 दिनों में। शायद आप सोच रहे हैं कि तकनीकी व्यापारियों ने इस टूल को एक औसत चलती औसत कॉल के रूप में कह दिया है, न कि सिर्फ नियमित रूप से इसका मतलब यह है कि नए मान के रूप में उपलब्ध हो जाते हैं, सबसे पुराने डाटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और नए डेटा पॉइंट में आने चाहिए उन्हें प्रतिस्थापित करने के लिए, डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है गणना की यह विधि यह सुनिश्चित करता है कि केवल वर्तमान सूचना का आंकलन 2 चित्रा में हो, एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाए, डीए का प्रतिनिधित्व करने वाला लाल बॉक्स सीधी 10 डेटा अंक सही स्थानांतरित होता है और 15 के अंतिम मान को गणना से हटा दिया जाता है क्योंकि 5 के अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप डेटा सेट में कमी के औसत को देखने की उम्मीद करेंगे, जो यह करता है, इस मामले में 11 से 10 तक क्या हो रहा है औसत की तरह लग रहा है एक बार जब एमए के मूल्यों की गणना की जाती है, तो वे एक चार्ट पर रखे जाते हैं और फिर चलती औसत रेखा बनाने से जुड़े होते हैं ये कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं , लेकिन उनका उपयोग कैसे किया जाता है इस पर बाद में काफी अधिक भिन्न हो सकते हैं जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में इस्तेमाल की जाने वाली समयावधि की संख्या को समायोजित करके किसी भी चार्ट में एक से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है। पहले ध्यान में रखते हुए या भ्रामक, लेकिन समय के साथ आप उनसे आदी बढ़ेगा लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत कीमत है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों में औसत कीमत है.अब आप समझते हैं कि क्या एक चलती एवी मिजाज है और यह कैसा दिखता है, हम एक भिन्न प्रकार की चलती औसत को पेश करेंगे और यह जांच करोगे कि पहले उल्लिखित सरल चलती औसत से कैसे भिन्न है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके पास आलोचक कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु वही भारित होता है, चाहे अनुक्रम में यह क्या होता है, आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और इसका एक होना चाहिए अंतिम परिणाम पर अधिक प्रभाव इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हाल के आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो कि सबसे अधिक प्रचलित गतिशील औसत एएमए आगे पढ़ने के लिए है देखें, वेटेड मूविंग एवरेज की मूल बातें और एसएमए और एएमए में अंतर क्या है। एक्सपेन्नेएबल मूविंग एवरल एक्सपेंलेनेबल मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती है औसत जो नई जानकारी के लिए इसे और अधिक उत्तरदायी बनाने की कोशिश में हाल के मूल्यों को और अधिक वजन देता है एक ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं लेकिन, आप गणित के लिए वहाँ बाहर geeks, यहाँ ईएमए समीकरण है। जब ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए फार्मूला का उपयोग करते हुए, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। यह छोटी सी समस्या एक के साथ गणना शुरू करके हल किया जा सकता है सरल चलती औसत और वहां से उपरोक्त फार्मूले के साथ आगे बढ़ते हुए हमने आपको एक नमूना स्प्रेडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच अंतर अब आपको एसएमए और एएमए की गणना कैसे की जाती है, इस बारे में बेहतर जानकारी है, हम इस पर ध्यान दें कि ये औसत कैसे भिन्न हैं, ईएमए की गणना को देखते हुए, आप वाई देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, यह भारित औसत का एक प्रकार बना रहा है, चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या समान 15 है, लेकिन ईएमए बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करता है नोटिस कैसे जब कीमतें बढ़ रही हैं तो ईएमए का उच्च मूल्य होता है, और एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है जब कीमत में गिरावट आती है यह जवाबदेही मुख्य कारण है कि कई व्यापारियों ने एसएमए पर ईएमए का उपयोग करना पसंद किया है। क्या अलग-अलग दिन बढ़ने की औसत दर बढ़ रहे हैं पूरी तरह से अनुकूलन सूचक, जिसका अर्थ है कि औसत बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है औसत बनाते हैं, अधिक संवेदनशील यह कीमत परिवर्तन के लिए होगा समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई से बाहर, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है सर्वश्रेष्ठ यह पता लगाने का तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम कौन करेगा, जब तक आप अपनी रणनीति को फिट नहीं करते हैं, तब तक कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है