DAX incluye algunas funciones de agregación estadística, tales como promedio, varianza y desviación estándar. Otros cálculos estadísticos típicos requieren que se escriban expresiones DAX más largas. Excel, desde este punto de vista, tiene un lenguaje mucho más rico. Los patrones estadísticos son una colección de cálculos estadísticos comunes: mediana, modo, media móvil, percentil y cuartil. Queremos agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl y Javier Guilln, cuyos blogs inspiraron algunos de los siguientes patrones. Ejemplo de patrón básico Las fórmulas de este patrón son las soluciones para cálculos estadísticos específicos. Promedio Puede utilizar las funciones estándar de DAX para calcular la media (promedio aritmético) de un conjunto de valores. PROMEDIO . Devuelve el promedio de todos los números en una columna numérica. AVERAGEA. Devuelve el promedio de todos los números de una columna, manejando texto y valores no numéricos (los valores de texto no numéricos y vacíos se cuentan como 0). AVERAGEX. Calcular el promedio de una expresión evaluada sobre una tabla. Promedio móvil El promedio móvil es un cálculo para analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Puede utilizar muchas técnicas DAX para implementar este cálculo. La técnica más sencilla consiste en utilizar AVERAGEX, iterar una tabla de la granularidad deseada y calcular para cada iteración la expresión que genera el punto de datos único para utilizar en el promedio. Por ejemplo, la fórmula siguiente calcula el promedio móvil de los últimos 7 días, suponiendo que está utilizando una tabla de fechas en su modelo de datos. Utilizando AVERAGEX, calcula automáticamente la medida en cada nivel de granularidad. Cuando se utiliza una medida que puede agregarse (como SUM), entonces otro enfoque basado en CALCULATE puede ser más rápido. Puede encontrar este enfoque alternativo en el patrón completo de Promedio móvil. Variación Puede utilizar funciones DAX estándar para calcular la varianza de un conjunto de valores. VAR. S. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa una población de muestra. VAR. P. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa a toda la población. VARX. S. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. VARX. P. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Desviación estándar Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la desviación estándar de un conjunto de valores. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa a toda la población. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Mediana La mediana es el valor numérico que separa la mitad superior de una población de la mitad inferior. Si hay un número impar de filas, la mediana es el valor medio (clasificando las filas del valor más bajo al valor más alto). Si hay un número par de filas, es el promedio de los dos valores medios. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a la función MEDIAN en Excel. La figura 1 muestra una comparación entre el resultado devuelto por Excel y la fórmula DAX correspondiente para el cálculo mediano. Figura 1 Ejemplo de cálculo mediano en Excel y DAX. Modo El modo es el valor que aparece más a menudo en un conjunto de datos. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a las funciones MODE y MODE. SNGL en Excel, que devuelven sólo el valor mínimo cuando hay múltiples modos en el conjunto de valores considerados. La función MODE. MULT de Excel devolverá todos los modos, pero no puede implementarlo como una medida en DAX. La figura 2 compara el resultado devuelto por Excel con la fórmula DAX correspondiente para el cálculo de modo. Figura 2 Ejemplo de cálculo de modo en Excel y DAX. Percentil El percentil es el valor por debajo del cual cae un determinado porcentaje de valores en un grupo. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El cálculo en DAX requiere varios pasos, descritos en la sección Patrón completo, que muestra cómo obtener los mismos resultados de las funciones de Excel PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Cuartil Los cuartiles son tres puntos que dividen un conjunto de valores en cuatro grupos iguales, cada grupo que comprende un cuarto de los datos. Puede calcular los cuartiles usando el patrón de Percentile, siguiendo estas correspondencias: Primer cuartil cuartil inferior 25 percentil Segundo cuartil mediano 50 percentil Tercer cuartil cuartil superior 75 percentil completo Patrón completo Algunos cálculos estadísticos tienen una descripción más larga del patrón completo, porque Puede que tenga diferentes implementaciones dependiendo de los modelos de datos y otros requisitos. Promedio móvil Normalmente, se evalúa el promedio móvil haciendo referencia al nivel de granularidad del día. La plantilla general de la siguiente fórmula tiene estos marcadores: ltnumberofdaysgt es el número de días para el promedio móvil. Ltdatecolumngt es la columna de fecha de la tabla de fechas si la tiene o la columna de fecha de la tabla que contiene valores si no hay una tabla de fechas separada. Ltmeasuregt es la medida a calcular como media móvil. El patrón más sencillo utiliza la función AVERAGEX en DAX, que considera automáticamente sólo los días para los que existe un valor. Como alternativa, puede utilizar la siguiente plantilla en modelos de datos sin una tabla de fechas y con una medida que puede agregarse (como SUM) durante todo el período considerado. La fórmula anterior considera un día sin datos correspondientes como una medida que tiene valor 0. Esto sólo puede ocurrir cuando tiene una tabla de fechas por separado, que puede contener días para los que no hay transacciones correspondientes. Puede fijar el denominador para el promedio utilizando sólo el número de días para los que hay transacciones utilizando el siguiente patrón, donde: ltfacttablegt es la tabla relacionada con la tabla de fechas y que contiene los valores calculados por la medida. Puede utilizar las funciones DATESBETWEEN o DATESINPERIOD en lugar de FILTER, pero éstas funcionan sólo en una tabla de fechas normal, mientras que puede aplicar el patrón descrito anteriormente también a tablas de fechas no regulares ya modelos que no tienen una tabla de fechas. Por ejemplo, considere los diferentes resultados producidos por las dos medidas siguientes. En la Figura 3, puede ver que no hay ventas el 11 de septiembre de 2005. Sin embargo, esta fecha se incluye en la tabla de fechas por lo tanto, hay 7 días (del 11 de septiembre al 17 de septiembre) que tienen sólo 6 días con datos. Figura 3 Ejemplo de un cálculo del promedio móvil considerando e ignorando las fechas sin ventas. La medida Moving Average 7 Days tiene un número menor entre el 11 de septiembre y el 17 de septiembre, porque considera el 11 de septiembre como un día con 0 ventas. Si desea ignorar días sin ventas, utilice la medida Promedio móvil 7 días sin cero. Este podría ser el enfoque correcto cuando tiene una tabla de fechas completa, pero desea ignorar los días sin transacciones. Utilizando la fórmula Moving Average 7 Days, el resultado es correcto porque AVERAGEX considera automáticamente sólo los valores no en blanco. Tenga en cuenta que puede mejorar el rendimiento de un promedio móvil al persistir el valor en una columna calculada de una tabla con la granularidad deseada, como la fecha o la fecha y el producto. Sin embargo, el enfoque de cálculo dinámico con una medida ofrece la posibilidad de utilizar un parámetro para el número de días de la media móvil (por ejemplo, reemplazar ltnumberofdaysgt con una medida que implementa el patrón de la tabla de parámetros). Mediana La mediana corresponde al percentil 50, que se puede calcular con el patrón Percentile. Sin embargo, el patrón Median le permite optimizar y simplificar el cálculo mediano con una sola medida, en lugar de las varias medidas requeridas por el patrón Percentile. Puede utilizar este enfoque cuando calcule la mediana de los valores incluidos en ltvaluecolumngt, como se muestra a continuación: Para mejorar el rendimiento, es posible que desee persistir el valor de una medida en una columna calculada, si desea obtener la mediana de los resultados de Una medida en el modelo de datos. Sin embargo, antes de realizar esta optimización, debe implementar el cálculo MedianX basado en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, puede ser la tabla de fechas si desea calcular la mediana de una medida calculada en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular la mediana de una medida calculada al nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo mediano. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión como 8216Date8217, entonces el ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 que contiene la columna Internet Sales Amount sumada por la medida Total Sales de Internet. Por ejemplo, puede escribir la mediana de ventas totales de Internet para todos los clientes en Adventure Works de la siguiente manera: Sugerencia El siguiente patrón: se utiliza para eliminar filas de ltgranularitytablegt que no tienen datos correspondientes en la selección actual. Es una manera más rápida que usar la siguiente expresión: Sin embargo, puede reemplazar toda la expresión CALCULATETABLE con sólo ltgranularitytablegt si desea considerar valores en blanco de ltmeasuregt como 0. El rendimiento de la fórmula MedianX depende del número de filas en la Tabla repetida y sobre la complejidad de la medida. Si el rendimiento es malo, puede persistir el resultado de ltmeasuregt en una columna calculada del lttablegt, pero esto eliminará la capacidad de aplicar filtros al cálculo mediano en el momento de la consulta. Percentile Excel tiene dos implementaciones diferentes de cálculo de percentil con tres funciones: PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Todos ellos devuelven el percentil K de valores, donde K está en el rango de 0 a 1. La diferencia es que PERCENTIL y PERCENTILE. INC consideran K como un rango inclusivo, mientras que PERCENTILE. EXC considera el rango K 0 a 1 como exclusivo . Todas estas funciones y sus implementaciones DAX reciben un valor per centile como parámetro, que llamamos valor de percentil K. ltKgt está en el rango de 0 a 1. Las dos implementaciones DAX de percentil requieren algunas medidas que son similares, pero lo suficientemente diferentes como para requerir Dos diferentes conjuntos de fórmulas. Las medidas definidas en cada patrón son: KPerc. El valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. La posición del percentil en el conjunto ordenado de valores. ValueLow. El valor por debajo de la posición percentil. Valor Alto. El valor por encima de la posición percentil. Percentil El cálculo final del percentil. Necesita las medidas ValueLow y ValueHigh en caso de que el PercPos contenga una parte decimal, ya que entonces tiene que interpolar entre ValueLow y ValueHigh para devolver el valor percentil correcto. La figura 4 muestra un ejemplo de los cálculos realizados con fórmulas Excel y DAX, utilizando ambos algoritmos de percentil (inclusive y exclusivos). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas de Excel y el cálculo DAX equivalente. En las siguientes secciones, las fórmulas Percentile ejecutan el cálculo en valores almacenados en una columna de tabla, DataValue, mientras que las fórmulas PercentileX ejecutan el cálculo en valores devueltos por una medida calculada en una granularidad dada. Percentile Inclusive La implementación de Percentile Inclusive es la siguiente. Percentile Exclusive La implementación de Percentile Exclusive es la siguiente. PercentileX Inclusive La implementación de PercentileX Inclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, podría ser la tabla de fechas si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo del percentil. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión tal como 8216Date, 8217 entonces el ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 que contiene la columna de la cantidad sumada por la medida de la cantidad total. Por ejemplo, puede escribir PercentileXInc del importe total de ventas para todas las fechas de la tabla de fechas de la siguiente manera: PercentileX Exclusive La implementación de PercentileX Exclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando los mismos marcadores utilizados en PercentileX Inclusive: Puede escribir el PercentileXExc del monto total de ventas para todas las fechas en la tabla de fechas de la siguiente manera: Descargas Manténgame informado sobre los próximos patrones (boletín). Desmarque para descargar libremente el archivo. Publicado el 17 de marzo de 2014 por Otros patrones que te pueden gustar Patrones de tiempo Los patrones de tiempo DAX se utilizan para implementar cálculos relacionados con el tiempo sin depender de las funciones de inteligencia de tiempo DAX. Esto es útil siempre que tenga calendarios personalizados, como un calendario semanal ISO 8601 o cuando esté utilizando un análisis de hellip. Manipulación de diferentes granularidades El patrón de manipulación de diferentes granularidades es una técnica para mostrar y ocultar medidas dependiendo del nivel de granularidad de la Datos subyacentes. Por ejemplo, no desea mostrar una medida en el nivel de día si es hellip Dax Patterns es producido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos los derechos reservados. Microsoft Excel reg y todas las demás marcas comerciales y derechos de autor son propiedad de sus respectivos propietarios. Información legal importante sobre el correo electrónico que va a enviar. Al utilizar este servicio, acepta ingresar su dirección de correo electrónico real y enviarla únicamente a personas que conozca. Es una violación de la ley en algunas jurisdicciones falsamente identificarse en un correo electrónico. Toda la información que proporcione será utilizada por Fidelity únicamente con el propósito de enviar el correo electrónico en su nombre. La línea de asunto del correo electrónico que envíe será Fidelity: Se ha enviado su correo electrónico. Fondos Mutuos y Inversiones en Fondos Mutuos - Fidelity Investments Al hacer clic en el enlace se abrirá una nueva ventana. Negociación en movimiento con medias móviles Desarrolle esta herramienta simple pero poderosa para desbloquear una gran cantidad de información dentro de sus gráficos. Fidelity Active Trader News ndash 11/24/2015 Entre todas las herramientas de análisis técnico a su disposiciónMACD. Índice de Fuerza Relativa. Teoría de Dow. Dibujo de puntos y figuras, candeleros japoneses. Teorías de calendario. Y los promedios de moremoving son uno de los más fáciles de entender y usar en su estrategia. Sin embargo, son también uno de los indicadores más significativos de las tendencias del mercado, siendo particularmente útil en mercados de tendencia ascendente (o hacia abajo) como lo hemos estado experimentando desde 2009. Aquí se puede incorporar promedios móviles para potencialmente mejorar su competencia comercial. ¿Qué son los promedios móviles? Un promedio es simplemente el promedio de un conjunto de números. Un promedio móvil es esencialmente una media de su media móvil, porque como los nuevos precios se hacen, los datos más antiguos se deja caer y los datos más recientes lo reemplaza. Los movimientos normales de una acción pueden ser volátiles, girando hacia arriba o hacia abajo, lo que hace un poco difícil de evaluar su dirección general. El objetivo principal de las medias móviles es suavizar los datos que está revisando para ayudar a obtener un sentido más claro de la tendencia (consulte la tabla siguiente). Una media móvil suaviza el precio. Fuente: FactSet, a partir del 16 de noviembre de 2015. Hay algunos tipos diferentes de promedios móviles que los inversionistas usan comúnmente. Promedio móvil simple (SMA). Una SMA se calcula sumando todos los datos para un período de tiempo específico y dividiendo el total por el número de días. Si las acciones XYZ cerraron a los 30, 31, 30, 29 y 30 durante los últimos cinco días, la media móvil simple de 5 días sería 30. Media móvil exponencial (EMA). También conocido como promedio móvil ponderado, un EMA asigna mayor peso a los datos más recientes. Muchos comerciantes prefieren utilizar EMAs para poner más énfasis en los desarrollos más recientes. Media móvil centrada. También conocido como un promedio móvil triangular, una media móvil centrada toma en cuenta el precio y el tiempo al colocar el mayor peso en el centro de la serie. Este es el tipo menos usado de media móvil. Las medias móviles se pueden implementar en todos los tipos de gráficos de precios (es decir, línea, barra y candelero), así como en gráficos de puntos y figuras. También son un componente importante de otros indicadores como Bollinger Bands. Configuración de los promedios móviles Cuando se configuran los gráficos, la adición de promedios móviles es muy fácil. En Active Trader Pro. Por ejemplo, simplemente abra un gráfico y seleccione indicadores en el menú principal. Busque o navegue a los promedios móviles y seleccione el que desea agregar al gráfico. Puede elegir entre muchos indicadores de media móvil, incluyendo un promedio móvil simple o exponencial. Puede elegir la duración de la media móvil. Una configuración de uso común es aplicar un promedio móvil simple de 50 días y una media móvil simple de 200 días a un gráfico de precios. ¿Cómo se usan las medias móviles? Las medias móviles con diferentes marcos de tiempo pueden proporcionar una variedad de información. Un promedio móvil más largo (como un EMA de 200 días) puede servir como un valioso dispositivo de suavizado cuando se intenta evaluar tendencias a largo plazo. Una media móvil más corta, tal como un promedio móvil de 50 días, obviamente seguirá más de cerca la acción del precio, y por lo tanto se utiliza con frecuencia para generar señales comerciales a corto plazo. El promedio móvil corto puede servir como un indicador de soporte y resistencia, y se utiliza con frecuencia como un objetivo de precio a corto plazo o un nivel clave. ¿Cómo exactamente los promedios móviles generan señales comerciales Los promedios móviles son ampliamente reconocidos por muchos comerciantes como indicadores potenciales de los niveles de precios futuros. Si el precio está por encima de una media móvil, puede servir como un nivel de soporte fuerte, si la acción disminuye, el precio podría tener un tiempo más difícil que caiga por debajo del nivel de precios medios móviles. Por otra parte, si el precio está por debajo de una media móvil, puede servir como un nivel de resistencia fuerte, si el stock iba a aumentar, el precio podría luchar para subir por encima de la media móvil. La cruz de oro y la cruz de la muerte Dos medias móviles también se pueden utilizar conjuntamente para generar una poderosa señal de intercambio de crossover. El método de crossover implica comprar o vender cuando un promedio móvil más corto cruza una media móvil más larga. Se genera una señal de compra cuando un promedio de movimiento rápido cruza por encima de un promedio móvil lento. Por ejemplo, la cruz de oro se produce cuando un promedio móvil, como el EMA de 50 días, cruza por encima de un promedio móvil de 200 días. Esta señal puede ser generada en un stock individual o en un amplio índice de mercado, como el SP 500. Alternativamente, se genera una señal de venta cuando un promedio de movimiento rápido cruza por debajo de un promedio móvil lento. Esta cruz de la muerte ocurriría si una media móvil de 50 días, por ejemplo, cruzó por debajo de una media móvil de 200 días. Promedios móviles en acción y algunos consejos finales Como regla general, recuerde que los promedios móviles suelen ser más útiles cuando se usan durante las tendencias ascendentes o descendentes y suelen ser menos útiles cuando se usan en mercados laterales. En términos generales, las acciones han estado en una escalera-como tendencia alcista para la mayoría de los casi siete años de toros, por lo que la teoría sugiere que los promedios móviles pueden ser herramientas particularmente poderosas en el entorno actual del mercado. Mirando nuevamente el gráfico de SP 500 (arriba), se puede ver que la tendencia a largo plazo ha aumentado. Además, el precio está ligeramente por encima de la media móvil a corto plazo y muy por encima de la media móvil a largo plazo. Si el precio disminuyera respecto del nivel actual, ambas medias móviles serían vistas como niveles de soporte significativos. La siguiente señal de crossover posible sería la media móvil rápida que cruza por debajo de la media móvil lenta (una cruz de muerte). Tenga en cuenta que el crossover pasado para el SP 500 fue una cruz dorada alcista en 2012. Desde esa señal de cruz de oro, el SP 500 ha aumentado de alrededor de 1.240 a, actualmente, alrededor de 2,100 no demasiado pobre para una simple señal de cruce de media móvil. Más información El análisis técnico se centra en las acciones del mercado específicamente, en volumen y precio. El análisis técnico es sólo un enfoque para analizar las existencias. Al considerar qué acciones comprar o vender, usted debe utilizar el acercamiento que youre más cómodo con. Al igual que con todas sus inversiones, debe hacer su propia determinación sobre si una inversión en un determinado valor o valores es adecuada para usted en función de sus objetivos de inversión, tolerancia al riesgo y situación financiera. El rendimiento pasado no es garantía de resultados futuros. Los mercados bursátiles son volátiles y pueden disminuir significativamente en respuesta a emisiones adversas, políticas, regulatorias, de mercado o económicas. Los votos son enviados voluntariamente por individuos y reflejan su propia opinión sobre la utilidad de los artículos. Un valor porcentual de utilidad aparecerá una vez que se haya enviado un número suficiente de votos. Fidelity Brokerage Services LLC, Miembro NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Información legal importante sobre el e-mail que va a enviar. Mediante el uso de este servicio, acepta introducir su dirección de correo electrónico real y enviarla únicamente a las personas que conoce. Es una violación de la ley en algunas jurisdicciones falsamente identificarse en un e-mail. Toda la información que proporcione será utilizada por Fidelity únicamente con el propósito de enviar el correo electrónico en su nombre. La línea de asunto del e-mail que envíe será Fidelity: Su correo electrónico ha sido enviado. Estoy buscando ayuda en una media móvil en Excel. Algunas especificaciones sobre mi configuración: 1. Los datos se introducen diariamente comparando el número real con el número de pronóstico. La diferencia se coloca a partir de la celda F2 2. Los datos más antiguos comienzan en la parte superior con los datos más recientes en la parte inferior de la fila. Por ejemplo, si el rango es F2: F1300, la celda F1300 tendría los datos más recientes 3. Todas las celdas de la pantalla Columna A tienen la siguiente fórmula: IF (A2gt0, B2-C2,). La fórmula se introdujo para ahorrarme el tiempo de tener que copiar y pegar la fórmula en cada día. Si no hay datos, la celda de la columna F mostrará un espacio en blanco 4. Me gustaría crear un promedio de 5 días para los datos de la columna F. Como ejemplo, habría una celda en Excel que calcula la media móvil número. Cada vez que se ingresa un nuevo punto de datos y la celda muestra un valor numérico, Excel tomará el promedio de las últimas 5 entradas y mostrará el promedio. La salida para el promedio móvil de 5 días podría estar en cualquier célula, digamos H2, como un ejemplo. Esta sería la única celda para mostrar el promedio móvil. 5. No he podido conseguir ninguna fórmula del promedio móvil para trabajar. Sospecho que la entrada que estoy usando, el para los datos en blanco, se puede utilizar en el cálculo de la fórmula Cualquier ayuda sería muy apreciada. 5 personas tuvieron esta pregunta Historial de Abuso Fórmula para los últimos 10 días será. Habe negrito / en cursiva los cambios Espero que esto ayude. 2 personas encontraron esta útil Historia del abuso Gracias por su fórmula y enfoque. La fórmula produce los mismos resultados. Qué variables en la fórmula cambiaría si quisiera tener un promedio de balance para los últimos X días. Por ejemplo, si quería ir desde el lsat 5 días a los últimos 10 días, qué variable (s) wouild cambio Para cambiar esa fórmula a los últimos 10 en lugar de 5 debe cambiar el 5 (en 2 lugares) a (10)) ISNUMBER (AF3: AF236), AF3: AF236) / 10 Si Ud. No está conectado a la red (AF3: AF236) Quiere que usted puede sostener el número de la fila en una célula y aquí Ive uased AJ1 SUMPRODUCT ((FILA (AF3: AF236) gt LARGE (SI (ISNUMBER (AF3: AF236), ROW (AF3: AF236) AF3: AF236), AF3: AF236) / AJ1 Ahora puede ARRAY introducir la fórmula y simplemente cambiar el número En AJ1 para el número de filas que desea. Si esta respuesta responde a su pregunta entonces marque como respuesta. 3 personas encontraron esta útil Gracias por el seguimiento. La fórmula funciona, como describió anteriormente. Sin embargo, para hacer la hoja de cálculo más parecida a la mía, tomé su fórmula IF (E65,3,) y copié y pegado en las células F10 a F28 y recibió el error DIV / 0. Tener la fórmula en todas las celdas donde se muestra cuando los datos aún no se ingresa es cómo se configura la hoja de cálculo. Aprecio cualquier información adicional que tenga. También, si hay un email o un sitio yo puede enviarle por correo electrónico la hoja de balance a, déjeme por favor saber y le enviaré el original. Sé la primera persona en marcar esto útil Historia del abuso Estoy buscando ayuda en una media móvil en Excel. Algunas especificaciones sobre mi configuración: 1. Los datos se introducen diariamente comparando el número real con el número de pronóstico. La diferencia se coloca a partir de la celda F2 2. Los datos más antiguos comienzan en la parte superior con los datos más recientes en la parte inferior de la fila. Por ejemplo, si el rango es F2: F1300, la celda F1300 tendría los datos más recientes 3. Todas las celdas de la pantalla Columna A tienen la siguiente fórmula: IF (A2gt0, B2-C2,). La fórmula se introdujo para ahorrarme el tiempo de tener que copiar y pegar la fórmula en cada día. Si no hay datos, la celda de la columna F mostrará un espacio en blanco 4. Me gustaría crear un promedio de 5 días para los datos de la columna F. Como ejemplo, habría una celda en Excel que calcula la media móvil número. Cada vez que se ingresa un nuevo punto de datos y la celda muestra un valor numérico, Excel tomará el promedio de las últimas 5 entradas y mostrará el promedio. La salida para el promedio móvil de 5 días podría estar en cualquier célula, digamos H2, como un ejemplo. Esta sería la única celda para mostrar el promedio móvil. 5. No he podido conseguir ninguna fórmula del promedio móvil para trabajar. Sospecho que la entrada que estoy usando, el para los datos en blanco, se puede utilizar en el cálculo de la fórmula Cualquier ayuda sería muy apreciada. Sí, obtendrá los errores de DIV a menos que tenga en cuenta las entradas. Además de su disposición de datos, suponga que tiene el número de días para el que desea que el promedio de balanceo (5 en su ejemplo) en H1. A continuación, utilice la fórmula AVERAGE (OFFSET (F2, COUNTA (F: F) - COUNTIF (F: F)) Si el anterior tiene un problema de rendimiento reemplazar las referencias a la totalidad F: F con su rango específico F2: F1300. Tushar Mehta 40MVP Excel41 Excel y PowerPoint tutoriales y complementos tushar-mehta 1 persona encontró este útil Gracias por la respuesta. He intentado la fórmula y no he sido capaz de conseguir que funcione. Dado el tiempo que han puesto en este Ashish, que es muy apreciado, pensé que puede ser más fácil tener el archivo real para revisar. El archivo es mediafire / 498ad158bmi8497 He eliminado algunas de las otras columnas que no pertenecen a la pregunta de media móvil (que también ha creado un error de referencia circular al abrir). Con esto en mente, una recapitulación rápida: 1. Las columnas A a F contienen los resultados reales 2. Las columnas G a N contienen nuestros pronósticos 3. Las columnas Q a X contienen la diferencia entre el pronóstico y el real Mirando la columna T, como ejemplo , Estoy tratando de tener una fórmula que proporcionaría una media móvil móvil de los últimos 5 días. Cada vez que se introducen nuevos datos o se saltan, se calculan los promedios de las últimas cinco entradas de datos para mostrar cuán precisos estamos en nuestro pronóstico. El promedio móvil se mostraría en una celda que cambiaría cada día. Como siempre, su ayuda es apreciada. Sea la primera persona en marcar esto
No comments:
Post a Comment