Média móvel de mínimos quadrados excel

8.5 Média móvel do ponto final A média móvel do ponto final (EPMA) estabelece um preço médio ajustando uma linha recta de mínimos quadrados (ver Regressão linear) através dos últimos preços de fechamento de N dias e tomando o ponto final da linha (ou seja, a linha como no último Dia) como a média. Este cálculo é feito por vários outros nomes, incluindo a média móvel dos mínimos quadrados (LSQMA), a regressão linear em movimento ea previsão das séries temporais (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified mover averagerdquo é a mesma coisa também. A fórmula acaba sendo uma média ponderada simples de preços de N passados, com pesos indo de 2N-1 para baixo para - N2. Isso é facilmente derivado das fórmulas de mínimos quadrados, mas apenas olhando para os pesos a conexão com os mínimos quadrados não é de todo óbvio. Se p1 é todayrsquos próximo, p2 yesterdays, etc, então Os pesos diminuem por 3 para cada dia mais velho, e vão negativo para o terço o mais velho dos N dias. O gráfico a seguir mostra que para N15. Os negativos significam que a média é ldquooverweightrdquo em preços recentes e pode overshoot ação de preço após um salto súbito. Em geral, porém, porque a linha ajustada deliberadamente passa pelo meio de preços recentes, a EPMA tende a estar no meio de preços recentes, ou uma projeção de onde eles pareciam estar em tendência. Itrsquos interessante comparar o EPMA com um simples SMA (veja Simple Moving Average). Um SMA efetivamente desenha uma linha horizontal através dos últimos N dias preços (sua média), enquanto o EPMA desenha uma linha inclinada. O indicador de inércia (ver Inércia) utiliza a EPMA. Kevin Ryde Chart é um software livre que você pode redistribuí-lo e / ou modificá-lo sob os termos da Licença Pública Geral GNU, conforme publicada pela Free Software Foundation ou versão 3 , Ou (a seu critério) qualquer versão posterior. Moving Averages Stuff Motivado por e-mail de Robert B. Recebo este e-mail perguntando sobre o Hull Moving Average (HMA) e. E você nunca ouviu falar dele antes. Uh. está certo. Na verdade, quando eu googled eu descobri muitas médias móveis que eu nunca ouvi falar, tais como: Zero Lag Exponencial Média Móvel Wilder Média Móvel Mínimo Praça Média Móvel Triangular Média Móvel Média Móvel Adaptativa Média Móvel Jurik. Então, eu pensei em conversar sobre as médias móveis e. Você fez isso antes, como aqui e aqui e aqui e aqui e. Sim, sim, mas isso foi antes de eu saber de todas essas outras médias móveis. Na verdade, os únicos com quem eu joguei foram estes, onde P 1. P 2. P n são os últimos n preços das ações (sendo P n o mais recente). Média Móvel Simples (SMA) (P 1 P 2. P n) / K onde K n. Média Móvel Ponderada (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P n) / K onde K (12.n) n (n1) / 2. Média Móvel Exponencial (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) / K onde K 1 945945 2. 1 / (1-945). Whoa Ive nunca visto que EMA fórmula antes. Eu sempre thoguht foi. Sim, normalmente é escrito de forma diferente, mas eu queria mostrar que esses três têm prescrições semelhantes. (Veja as coisas EMA aqui e aqui.) Na verdade, todos eles parecem: Note que, se todos os Ps são iguais, digamos, Po, então a média móvel é igual a Po também. E essa é a maneira que qualquer média que se preze deve se comportar. Então, qual é o melhor Definir melhor. Aqui estão algumas médias móveis, tentando acompanhar uma série de preços de ações que variam de uma forma sinusoidal: Preços de ações que seguem uma curva senoidal Onde você encontrou um estoque como aquele Preste atenção Observe que as médias móveis comumente usadas (SMA, WMA E EMA) atingem seu máximo mais tarde do que a curva sinusoidal. Isso é atraso e. Mas e esse cara da HMA? Ele parece muito bem Sim, e é disso que queremos falar. De fato. E o que é que 6 em HMA (6) e eu vejo algo chamado MMA (36) e. Paciência. Hull Moving Average Começamos calculando a Média Móvel Ponderada (WMA) de 16 dias assim: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) / K com K 12 16 136. Embora o seu Agradável e smoooth, itll têm um lag maior do que wed como: Então, olhe para o 8-dia WMA: Eu gosto Sim, segue as variações de preços bastante bem. Mas há mais. Enquanto WMA (8) olha para preços mais recentes, ainda tem um atraso, por isso vemos o quanto a WMA mudou quando vai de 8 dias para 16 dias. Essa diferença seria assim: Em certo sentido, essa diferença dá alguma indicação de como a WMA está mudando. Por isso, adicionamos esta alteração ao nosso WMA anterior (8) para dar: 2 WMA (16) WMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Por que chamá-lo de MMA Eu gaguejo. De qualquer forma, o MMA (16) seria assim: eu vou levá-lo Paciência. tem mais. Agora vamos introduzir a transformação mágica e obter. Ta-DUM Isso é casco Sim. Como eu o entendo Mas o que é o ritual mágico Tendo gerado uma série de MMAs envolvendo as médias móveis ponderadas de 8 dias e 16 dias, nós olhamos atentamente para essa seqüência de números. Então nós calculamos o WMA nos últimos 4 dias. Isso dá a Hull Moving Average que weve chamado HMA (4). Huh 16 dias, em seguida, 8 dias, em seguida, 4 dias. Você joga uma moeda para ver quantos. Você escolhe um número de dias, como n 16. Então você olha para WMA (n) e WMA (n / 2) e calcula MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (No nosso exemplo, thatd ser 2 WMA (8) - WMA (16).Em seguida, você calcular WMA (sqrt (n)) usando apenas o último sqrt (n) números da série MMA. (No nosso exemplo, thatd ser calculadora Um WMA (4), usando a série de MMA.) E para esse gráfico engraçado de SINE Howd ele faz Assim wheres a planilha Im que trabalha ainda nele: MA-stuff. xls É interessante ver como as várias médias móveis reagem aos picos: É HMA realmente uma média móvel ponderada Bem, vamos ver: Temos: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3. 8 P n) / 36 - (P 1 2 P 2 3 (1/136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Para medidas sanitárias Razões, escreva isto bem: MMA w 1 P 1 w 2 P 2 w 16 P 16. Note que todos os pesos adicionam a 1. Além disso, wk 2 (1/36) - (1/136) K para K 1, 2. 8 e wk - (1/136) K para K 9, 10. 16. Então, fazendo o ritual mágico de raiz quadrada (onde sqrt (16) 4) temos (lembrando que P 16 é o mais Valor recente) HMA a WMA de 4 dias dos MMAs acima (w 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1 w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0. W 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 W 16 P 13) / 10 (observando que 1234 10). Huh P 0. P -1. O que. O MMA (16) usa os últimos 16 dias, de volta ao preço foram callling P 1. Se calcularmos a média ponderada de 4 dias dos MMAs, bem estaremos usando o MMA de ontem (e isso vai um dia antes de P 1) eo dia antes disso, o MMA volta a 2 dias antes de P 1 eo dia Antes disso. Ok, então você está chamando-lhes preços P 0. P -1 etc. etc. Você entendeu. Assim, um HMA de 16 dias realmente usa informações que remontam mais de 16 dias, certo. Você entendeu. Mas há pesos negativos para eles preços antigos É que legal A prova está no. Sim sim. A prova está no pudim. Então, o que faz a planilha fazer Até agora parece que isto: (Clique na imagem para fazer o download.) Você pode escolher uma série SINE ou uma série RANDOM de preços das ações. Para o último, cada vez que você clica em um botão você recebe outro conjunto de preços. Então você pode escolher o número de dias: thats nosso n. (Por exemplo, usamos n 16 para o nosso exemplo, acima.) Além disso, se você escolher a série SINE, você pode introduzir picos e movê-los ao longo do gráfico. como isso . Note que usamos n 16 e n 36 (na imagem da planilha) porque n / 2 e sqrt (n) são ambos inteiros. Se você usa algo como n 15, então a planilha usa a parte INT eger de n / 2 e sqrt (n), ou seja, 7 e 3. Então, é o Hull Moving Average o melhor Definir melhor. Eu não sei nada sobre isso. É proprietário e você tem que pagar para usá-lo. No entanto, permite jogar com médias móveis. Outra Média Móvel Suponha que, em vez da Média Móvel Ponderada (onde os pesos são proporcionais a 1, 2, 3). Nós usamos o ritual mágico do casco com a média movente exponencial. Ou seja, consideramos: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Sim, isso é M oving A verage g imnick ou M oving A verage g ererial ou M oving A verage g rand ou. Atenção Atenção Nós escolhemos nosso número favorito de dias, como n 16, e calculamos MAg (n, 945, k) 945 EMA (n / k) - (1-945) EMA (n). Podemos jogar com 945 e k e ver o que temos: Por exemplo, aqui estão algumas MAgs (onde estavam aderindo a 16 dias, mas mudando os valores de 945 e k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA 16) Nota: quando escolhemos k 3 obtemos n / k 16/3 5.333 que mudamos para simples e simples 5.0. Por que você não fica com as escolhas de Hulls: 945 2 e k 2 Boa idéia. Veja isto: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Parece que o gráfico com 945 1,5 e k 3. Ele faz, não faz Você goof. Novamente Possivelmente. Então, o que sobre esse ritual de raiz quadrada eu deixo isso como um exercício. Para você Ok, enquanto joga com essa coisa MAg eu acho que Hulls k 2 funciona muito bem. Tão bem aderir a isso. No entanto, muitas vezes temos uma média bastante agradável quando adicionamos apenas um pequeno pedaço da mudança: EMA (n / 2) - EMA (n). Na verdade, bem, adicione apenas uma fração 946 dessa mudança. Obteve-se MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Ou seja, nós escolhemos 946 0,5 ou talvez apenas 946 0,25 ou qualquer coisa e use: Por exemplo, se compararmos o nosso bando de médias móveis como eles rastreiam uma função STEP, obtemos isto, onde somamos (para MAg) apenas 946 1 / 2 da alteração. Sim, mas qual é o melhor valor do beta. Definir melhor: Note que beta 1 é a escolha Hull. Exceto que estavam usando EMAs em vez de WMAs. E você deixa de fora aquela coisa de raiz quadrada. Uh, sim. Eu esqueci disso. Nota . A planilha muda de hora para hora. Ele atualmente se parece com isso Algo para brincar Comigo tenho uma planilha que se parece com isso. Clique na imagem para fazer o download. Você escolhe um estoque e clica em um botão e recebe um ano de preços diários. O que você escolher ou HMA ou MAg, alterando o número de dias e, para MAg, o parâmetro, e ver quando você deve comprar RO VENDA. Quando Com base em quais critérios Se a média móvel é DOWN x de seu máximo nos últimos 2 dias, você COMPRA. (No exemplo, x 1.0) Se sua UP y de seu mínimo nos últimos 2 dias, VENDER. (No exemplo, y 1.5) Você pode alterar os valores de xey. É bom. Esses critérios eu disse que era algo para brincar. Theres esta outra técnica de suavização chamada o Filtro de Hodrick-Prescott. Com a ajuda de Ron McEwan, agora está incluído nesta planilha: É bom jogar com ele. Youll aviso que theres um parâmetro que você pode alterar na célula M3. E COMPRAR e VENDER signals. Forum gt Ajuda do Microsoft Office Application - Excel Fórum de Ajuda gt Excel Geral gt Estou tentando criar uma média móvel pelo menos quadrado do preço de fechamento de um estoque. Eu tentei usar a função TREND no Excel e não está me dando os resultados adequados. Em vez de usar a função incorporada eu gostaria de fazê-lo manualmente no Excel. Incluí os dados do preço das ações com o que deve ser o resultado de uma média móvel mínima. Eu tenho esses resultados do meu software de gráficos de ações, TradeStation. Eu olhei em toda parte para esta fórmula de excel, mas não consigo encontrá-lo. Parece que a fórmula principal é Ymxb, mas como você aplicar isso na fórmula em colunas no Excel. Você pode por favor me ajudar a criar as fórmulas adequadas para criar esta média móvel menos quadrada. A média seria baseada no período de look back. No meu exemplo eu tenho que definir para 34 período olhar para trás. Sua pergunta é um pouco confusa. Uma linha de regressão de mínimos quadrados é verdadeiramente uma linha reta com uma equação ymxb. A parte de mínimos quadrados é que eles tentam desenhar uma linha reta através de seus dados para que a linha é o mais próximo possível de todos os pontos. Os critérios para quotclose como possiblequot está tomando cada ponto e descobrir até que ponto é da linha. Você faz isso algumas vezes e percebe que algumas distâncias são positivas e algumas negativas. Adicioná-los não funciona muito bem. Então eles inventaram Squaring todas essas distâncias para fazer o número sempre positivo e, em seguida, adicioná-los juntos. A menor parte é que você move a linha em torno de um pouco e adicionar todas essas distâncias ao quadrado até chegar com a menor Soma dessas distâncias. Ainda é uma linha embora. Faça o mesmo com as curvas Log e Power e Polynomial. Isso é somar os quadrados das distâncias e mover a curva ao redor para obter a soma miminum. Sua pergunta é um pouco diferente quer uma média móvel com 34 pontos somados para fazer os cálculos. Você curva começa e termina no primeiro ponto e isso me confunde. Deve começar no ponto 34. Veja meu gráfico anexado. Quem perguntou esta questio deve ter queria que você faça uma média cumulativa de 34 dias, obter um monte de pontos e fazer um LSRL nesses pontos. Isso faz sentido? Eu acredito que é isso que você quer. Obrigado pela resposta. Deixe-me esclarecer o que estou procurando. Uma média móvel de mínimos quadrados também é chamada de média móvel de ponto final onde pelo ponto final de uma determinada linha de regressão linear de comprimento é o gráfico para a média móvel de mínimos quadrados. Por exemplo, se eu estivesse à procura de uma média móvel de ponto final de 34 meses, eu olharia meu preço atual das ações e desenharia uma linha de regressão linear do preço atual para o preço 34 períodos atrás. Onde o ponto final da linha de regressão linear de 34 períodos aterrissa no preço atual seria pelo meu primeiro valor para a minha média móvel de ponto final. Quando o estoque avança para o próximo preço o mesmo tempo aconteceria tudo de novo olhando para trás 34 períodos para desenhar uma linha de regressão e traçar o ponto final sobre o preço atual das ações. Espero que isso torna as coisas mais claras do que eu estou procurando. Obrigado, StevenConstructing um gráfico de mínimos quadrados usando o Microsoft Excel Planos de planilha simples, como o Microsoft Excel ou Quattro Pro são ferramentas poderosas para muitos tipos de cálculos em química. Uma das funções mais usadas de um programa de planilha é construir gráficos. O procedimento para construir um gráfico de mínimos quadrados usando o Microsoft Excel é descrito abaixo. Note que clique significa colocar o cursor do mouse em uma posição e pressionar o botão esquerdo do mouse uma vez para clicar duas vezes significa pressionar o botão esquerdo do mouse duas vezes rapidamente para arrastar significa colocar o cursor do mouse em uma posição, pressione e segure o mouse esquerdo Botão, mova o cursor do mouse para uma posição diferente, em seguida, solte o botão do mouse. Arraste é usado não apenas para mover objetos, mas também para realçar texto, dados, etc. Insira seus dados na planilha. Geralmente é mais fácil colocar tipos de dados semelhantes em colunas em vez de linhas (embora isso não seja um requisito). Selecione (realce) os dados que você deseja incluir no gráfico. Por exemplo, se pretender traçar os dados contidos nas células 1-4 das colunas A e B, coloque o cursor do rato na célula A1 e arraste o cursor do rato para a célula B4. Se os dados que pretende incluir estiverem em duas colunas que não estão adjacentes (por exemplo, células 1-4 das colunas A e C), coloque o cursor do rato na célula A1 e arraste o cursor do rato para a célula A4. Em seguida, mantendo premida a tecla CTRL no teclado, coloque o cursor do rato na célula C1 e arraste para a célula C4. Ambas as colunas de dados devem ser realçadas. Clique em Inserir na barra de menus. Em Tipos padrão. Tipo de gráfico:. Clique em XY (Scatter). Em sub-tipo Gráfico:. Clique no gráfico com apenas marcadores de dados e sem linhas. Clique na caixa de texto em Título do gráfico e digite um título para o gráfico. Clique na caixa de texto no eixo Categoria (X) e digite um título para o eixo x. Clique na caixa de texto sob o eixo Valor (Y): e insira um título para o eixo y. Clique na guia Grades. Clique nas caixas de seleção para ativar ou desativar linhas de grade. Clique na guia Legenda. Clique na caixa de seleção ao lado de Mostrar legenda para ativar ou desativar a legenda. A colocação da legenda no gráfico também pode ser selecionada aqui. Clique na guia Etiquetas de dados. Clique nos botões de opção para ativar ou desativar os rótulos de dados. Clique na guia Tabela de dados. Clique nas caixas de seleção para ativar ou desativar uma tabela de dados. Em Tabela de lugar:. Clique no botão de opção ao lado de Como nova planilha:. Digite um nome para o gráfico na caixa de texto realçada. Clique em Concluir. Neste ponto, você criou um gráfico X-Y dos dados. Mova o cursor do mouse para qualquer ponto de dados e pressione o botão esquerdo do mouse. Todos os pontos de dados devem agora ser destacados. Agora, enquanto o cursor do mouse ainda estiver em qualquer um dos pontos de dados realçados, pressione o botão direito do mouse e clique em Adicionar Trendline. A partir do menu que aparece. Na janela Adicionar Trendline, em Tipo. Clique na caixa com o tipo de ajuste desejado (por exemplo, Linear). Clique em Opções no topo da janela Adicionar Trendline. Clique na caixa de seleção ao lado de Exibir equação no gráfico e na caixa de seleção ao lado de Exibir valor R-quadrado no gráfico. Não clique na caixa de seleção ao lado de Set Intercept 0. Formatação de um gráfico de mínimos quadrados no Microsoft Excel Algumas operações comuns no Microsoft ExcelFitting curvas para seus dados usando mínimos quadrados Introdução Se você é um engenheiro (como eu costumava ser em uma vida anterior) , Você provavelmente fez o seu pouco de experimentação. Normalmente, você precisa de uma maneira de ajustar seus resultados de medição com uma curva. Se você é um engenheiro adequado, você também tem alguma idéia de que tipo de equação deve teoricamente ajustar seus dados. Talvez você tenha feito algumas medições com resultados como este: Ajustando dados com uma equação. Uma forma bem conhecida de ajustar dados a uma equação é usando o método de mínimos quadrados (LS). Eu não vou repetir a teoria por trás do método aqui, basta ler sobre o assunto clicando nesse link para a Wikipedia. Ajustando equações lineares simples O Excel nos fornece um par de ferramentas para executar cálculos de mínimos quadrados, mas todos eles são centrados em torno das funções mais simples: funções lineares simples da forma ya. xb, ya. exp (bx), ya. xb e etcetera . Com alguns truques você também pode executar LS em polinômios usando o Excel. Ferramentas de regressão no suplemento Toolpak de análise Ativar o Toolpak de análise em sua lista de suplementos (botão de arquivo ou botão do Office, opções do Excel, guia Suplementos, clique em Ir): A lista de suplementos do Excel com o toolpak de análise Ativado Isso adiciona o botão QuotData Analysisquot à sua faixa de opções, na guia Dados, no grupo Análise (este é também o local onde você pode encontrar o botão Solver mencionado mais adiante): Botão Faixa de Opções com Análise de Dados Clique nesse botão para explorar quais ferramentas de regressão são disponível. Funções de planilha Há um número de funções de planilha que você também pode usar para fazer análises de regressão. Para acessá-los rapidamente, selecione uma célula vazia e clique em shiftF3 para abrir o assistente de função. Na caixa de pesquisa, digite quotRegressionquot (sem as aspas, é claro). O Excel listará as funções relevantes: Assistente de função mostrando as funções de regressão Escolha uma e clique no link quotAjudar neste recurso, na parte inferior do assistente de função, para saber mais sobre seu uso. Ajustando funções mais complexas E se você quiser ajustar uma função mais complexa, como yexp (a. x).sin (x) b. Como isso pode ser feito usando o Excel eu planejei uma maneira de fazer isso que envolve as seguintes etapas: Criar uma tabela com valores x e y Adicione uma coluna com a fórmula de função de modelo, que aponta para o x-es e para algumas células para o Constante (s) Ter uma coluna que calcula a Soma de Quadrados Use o Solver para encontrar as constantes que produzem a Soma de Quadrados mais baixa. Explicação do arquivo de exemplo Criei um arquivo de exemplo que você pode colocar para usar diretamente. Abaixo você encontrará um link para o arquivo e uma explicação sobre como o arquivo é colocado juntos. Download Faça o download deste arquivo: Como o arquivo funciona Dados Os cálculos e os dados estão concentrados na Folha1 do arquivo. A área mais importante é a tabela que começa na célula A1: Tabela de dados no arquivo LS A coluna A contém seus valores x ea coluna B contém os valores y. A terceira coluna contém a fórmula que calcula o resultado da equação ajustada usando as constantes e os valores x. O arquivo de exemplo tem essa fórmula na coluna C: A quarta coluna da tabela é usada para calcular a soma de quadrados. Fórmula: Como você provavelmente já notou, eu usei um par de nomes de intervalo. Eu explico aquelas abaixo. Nomes de intervalo Para facilitar o trabalho com o arquivo eu criei alguns nomes de intervalo. Em vez de usar as referências de tabela que o Excel 2007, 2010 e 2017 oferecem, incluí alguns nomes de intervalo dinâmico que apontam para os dados. Isso significa que a pasta de trabalho também funciona no Excel 2003 e antes. Constantes da equação Os nomes de intervalo const apontam para uma segunda tabela no arquivo: Esta tabela é onde você insere suas primeiras suposições iniciais para as constantes resultantes e onde o suplemento Solver também retorna os resultados. Como você pode ver, abaixo dessa tabela a Soma residual de Quadrados é mostrada. Fórmula: É esta célula G11 que tentamos minimizar usando o suplemento Solver. Usando o Solver Primeiro de tudo, você precisa instalar o complemento Solver. Use a caixa de diálogo Add-ins mostrada na parte superior deste artigo e marque a caixa ao lado de quotSolver Add-inquot. Isso adiciona o botão Solver no mesmo local na faixa de opções que o botão quotData Analysisquot mostrou antes. Depois de ter assegurado que a fórmula do modelo seja corretamente inserida na coluna C e os cálculos funcionem, clique no botão Solver. A caixa de diálogo abaixo é mostrada: A caixa de diálogo Solver Certifique-se de que a caixa QuotSet Objectivequot aponta para a célula que contém a soma dos quadrados. Selecione quotMinquot ao lado de quotToquot. A caixa quotBy Changing Variable cellsquot deve APENAS apontar para as células que são usadas pelo seu modelo, caso contrário o cálculo de graus de liberdade (na folha ANOVA) será errado. Certifique-se também de que as células constantes não utilizadas estão vazias, selecionando-as e clicando na tecla del. Observe que, dependendo do tipo de modelo, talvez seja necessário alterar as configurações do solver. Um pouco de experimentação pode ser necessária para melhores resultados. Você pode salvar e carregar as configurações do Solver usando o botão apropriado. Portanto, seja prudente e crítico sobre se você realmente alcançou um melhor ajuste, o Solver pode apresentar resultados não ótimos, dependendo da equação do modelo e das configurações do solver. Se você estiver satisfeito com as configurações atuais do Solver, clique em Resolver. Depois de algum tempo a caixa de diálogo quotSolver Resultsquot é aberta, oferecendo algumas opções sobre como continuar. Observe que também permite que você solicite alguns relatórios. O arquivo de exemplo mostra o resultado final: Análise de Variância Na aba ANOVA, você pode encontrar a tabela ANalysis Of VAriance, que se parece com isto: A tabela ANOVA A célula mais importante aqui é a célula F2. Se o valor nessa célula for menor que 0,05, existe uma probabilidade 95 de que seu modelo esteja ajustando corretamente os dados. Portanto, menos é mais para esta célula, você quer que ela fique abaixo de 0,05. A célula ficará vermelha para valores acima de 0,05. Verifique se o valor na célula B2 é exatamente um menos do que o número de constantes que você usou para o modelo. Caso contrário, volte para Folha1 e esvazie as células não utilizadas pelo modelo. Portanto, se você usou consta e constb, então o valor de B2 (graus modelo de liberdade) deve ser 1. Conclusão Como você já viu montagem de funções complexas para seus dados não é muito difícil de fazer. Uma combinação de algumas fórmulas relativamente simples e o Solver Add-in vem para o resgate aqui. Alguns conselhos como um engenheiro para outro Seja crítico, por favor. Não acredite que tudo o que o Excel lhe diz Analise cuidadosamente os resultados que ele retorna, como Solver pode fazer as coisas erradas e não dar o melhor resultado possível Comentários Mostrar últimos 8 comentários de 61 no total (Comentários): Comentário por: Jan Karel Pieterse (10 / 29/2017 5:22:54 PM) Sim, é claro, é isso que o ajuste de curva é tudo sobre :-) Basicamente, isso é exatamente o que acontece na coluna C do arquivo de demonstração. Comentário por: Cap (10/29/2017 5:41:02 PM) Obrigado pela sua resposta. Comentário por: Devika (3/23/2017 8:47:44 PM) Oi. Obrigado pelo seu tutorial, mas tenho dificuldade em seguir. Eu preciso derivar a, b e c parâmetros usando a equação abaixo p a b (1 e - ct) Eu tenho o meu conjunto de dados Y para diferentes T tempo em horas. Qualquer maneira simples que você pode sugerir que eu uso o solver para fazer isso e para fazer o ajuste de curva, bem como R valor quadrado graças Comentário por: Fuso (3/30/2017 7:05:48 PM) Muito obrigado Estes foram muito úteis amp Passos claros. Eu era capaz de aplicar a outros ajustes Comentário por: Mathias (01/04/2017 11:18:33 AM) Caro Jan, Im usando seu aplicativo para ajustar y 0,5 (1TANH (alfa (x - beta))) para um conjunto de dados , À primeira vista o ajuste parece bom. No entanto, quando vou para a guia ANOVA recebo um erro NUM para o valor P na célula F2. A causa para isto parece ser o valor em E2 sob F, que é negativo. Também a Soma de quadrados para o erro (célula C3) é negativa, o que parece um pouco estranho. Todos os pensamentos sobre o que poderia ser a causa Atenciosamente, Mathias Comentário por: Ali (4/3/2017 2:28:55 AM) Prezados Senhores, Estou tentando resolver um problema de otimização em que eu preciso fazer não-linear menos Quadrado. A função é a seguinte: y (t) (x / R) y (0) - (x / R) t / F então y é uma função do tempo que conheço, juntamente com x, e y (0). Eu tenho vários pontos para estes. Eu preciso encontrar os valores de R amp F que criaria uma curva que se encaixa esses valores. Isso é factível usando esta técnica Comentário por: Jan Karel Pieterse (4/4/2017 9:13:56 AM) Eu realmente não sei. Talvez você possa enviar seu livro por e-mail para mim. Veja o endereço na parte inferior da página. Ali: Você tentou fazê-lo Comentário por: GB (4/20/2017 5:51:03 AM) isso é incrível. Obrigado Tem uma pergunta, comentário ou sugestão Então, por favor use este formulário. Se a sua pergunta não está diretamente relacionada a esta página da web, mas sim a uma pergunta mais geral: Como faço esta pergunta do Excel, então eu aconselho você a fazer sua pergunta aqui: eileenslounge. Jan Karel Pieterse infojkp-ads Copyright 2017, Todos os Direitos Reservados.