Set Up A Moving Average In Excel

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 es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratis? Comparte esta página en GoogleComo calcular los promedios móviles en Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2nd Edition El comando Data Analysis proporciona una herramienta para calcular promedios móviles y exponencialmente suavizados en Excel. Supongamos, por razones ilustrativas, que usted ha recopilado información diaria sobre la temperatura. Desea calcular el promedio móvil de tres días 8212 el promedio de los últimos tres días 8212 como parte de algún pronóstico meteorológico simple. Para calcular las medias móviles para este conjunto de datos, siga estos pasos. Para calcular una media móvil, primero haga clic en el botón de comando Data Analysis (Análisis de datos) tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Promedio móvil de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Promedio móvil. Identifique los datos que desea utilizar para calcular el promedio móvil. Haga clic en el cuadro de texto Intervalo de entrada del cuadro de diálogo Promedio móvil. A continuación, identifique el intervalo de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o utilizando el mouse para seleccionar el rango de hoja de cálculo. Su referencia de rango debe usar direcciones de celdas absolutas. Una dirección de celda absoluta precede la letra de la columna y el número de fila con signos, como en A1: A10. Si la primera celda de su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. En el cuadro de texto Intervalo, indique a Excel cuántos valores deben incluirse en el cálculo del promedio móvil. Puede calcular un promedio móvil usando cualquier número de valores. De forma predeterminada, Excel utiliza los tres valores más recientes para calcular el promedio móvil. Para especificar que se utilice otro número de valores para calcular el promedio móvil, ingrese ese valor en el cuadro de texto Intervalo. Dígale a Excel dónde colocar los datos del promedio móvil. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, los datos del promedio móvil se han colocado en el rango B2 de la hoja de cálculo: B10. (Opcional) Especifique si desea un gráfico. Si desea un gráfico que trace la información del promedio móvil, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indique si desea calcular la información de error estándar. Si desea calcular errores estándar para los datos, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel coloca valores de error estándar junto a los valores de media móvil. (La información de error estándar pasa a C2: C10.) Una vez que haya terminado de especificar qué información de promedio móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil. Nota: Si Excel doesn8217t tiene suficiente información para calcular un promedio móvil para un error estándar, coloca el mensaje de error en la celda. Puede ver varias celdas que muestran este mensaje de error como un valor. Promedios de movilización: cómo utilizarlos Algunas de las funciones principales de un promedio móvil son identificar tendencias y reversiones. Medir la fuerza de un impulso de los activos y determinar las áreas potenciales donde un activo encontrará apoyo o resistencia. En esta sección señalaremos cómo diferentes períodos de tiempo pueden controlar el momento y cómo los promedios móviles pueden ser beneficiosos al establecer paradas-pérdidas. Además, abordaremos algunas de las capacidades y limitaciones de los promedios móviles que uno debe considerar al usarlos como parte de una rutina comercial. Tendencia Identificar las tendencias es una de las funciones clave de los promedios móviles, que son utilizados por la mayoría de los comerciantes que buscan hacer la tendencia de su amigo. Los promedios móviles son indicadores rezagados. Lo que significa que no predicen las nuevas tendencias, sino que confirman las tendencias una vez que se han establecido. Como se puede ver en la Figura 1, se considera que una acción está en una tendencia alcista cuando el precio está por encima de una media móvil y la media está inclinada hacia arriba. Por el contrario, un comerciante utilizará un precio por debajo de una pendiente descendente promedio para confirmar una tendencia a la baja. Muchos comerciantes sólo considerará la celebración de una posición larga en un activo cuando el precio se está negociando por encima de un promedio móvil. Esta regla simple puede ayudar a asegurar que la tendencia funciona en favor de los comerciantes. Momento Muchos comerciantes principiantes preguntan cómo es posible medir el impulso y cómo los promedios móviles se pueden utilizar para hacer frente a tal hazaña. La respuesta simple es prestar mucha atención a los períodos de tiempo utilizados en la creación de la media, ya que cada período de tiempo puede proporcionar información valiosa en diferentes tipos de impulso. En general, el momentum a corto plazo puede medirse mirando los promedios móviles que se centran en períodos de tiempo de 20 días o menos. El considerar los promedios móviles que se crean con un período de 20 a 100 días se considera generalmente como una buena medida del momentum a medio plazo. Por último, cualquier media móvil que utilice 100 días o más en el cálculo se puede utilizar como una medida de impulso a largo plazo. El sentido común debe decirle que una media móvil de 15 días es una medida más apropiada de momentum a corto plazo que una media móvil de 200 días. Uno de los mejores métodos para determinar la fuerza y ​​la dirección de un momento de los activos es colocar tres promedios móviles en un gráfico y luego prestar mucha atención a cómo se acumulan en relación entre sí. Los tres promedios móviles que se utilizan generalmente tienen marcos de tiempo variables en un intento de representar movimientos de precios a corto, mediano y largo plazo. En la Figura 2, se observa un fuerte impulso ascendente cuando los promedios a corto plazo están situados por encima de los promedios a más largo plazo y los dos promedios son divergentes. Por el contrario, cuando los promedios a corto plazo están situados por debajo de las medias a más largo plazo, el impulso está en la dirección descendente. Apoyo Otro uso común de las medias móviles es determinar soportes de precios potenciales. No se necesita mucha experiencia en el manejo de los promedios móviles para notar que la caída del precio de un activo a menudo se detendrá e invertirá la dirección al mismo nivel que un promedio importante. Por ejemplo, en la Figura 3 se puede ver que el promedio móvil de 200 días fue capaz de apuntalar el precio de la acción después de que cayó de su alta cerca de 32. Muchos comerciantes anticiparán un rebote de los principales promedios móviles y utilizarán otros Indicadores técnicos como confirmación del movimiento esperado. Resistencia Una vez que el precio de un activo cae por debajo de un nivel influyente de apoyo, como la media móvil de 200 días, no es raro ver el promedio como una barrera fuerte que impide que los inversionistas empujen el precio por encima de ese promedio. Como se puede ver en el gráfico de abajo, esta resistencia es a menudo utilizado por los comerciantes como un signo para tomar ganancias o para cerrar las posiciones largas existentes. Muchos vendedores cortos también utilizarán estos promedios como puntos de entrada porque el precio a menudo rebota de la resistencia y continúa su movimiento más bajo. Si usted es un inversionista que tiene una posición larga en un activo que se negocia por debajo de los promedios móviles principales, puede ser en su mejor interés observar estos niveles de cerca porque pueden afectar en gran medida el valor de su inversión. Stop-Losses Las características de soporte y resistencia de las medias móviles las convierten en una gran herramienta para manejar el riesgo. La capacidad de las medias móviles para identificar lugares estratégicos para establecer órdenes stop-loss permite a los comerciantes cortar posiciones perdedoras antes de que puedan crecer más grandes. Como puede ver en la Figura 5, los comerciantes que tienen una posición larga en una acción y establecen sus órdenes de stop-loss por debajo de los promedios influyentes pueden ahorrarse mucho dinero. El uso de promedios móviles para establecer órdenes de stop-loss es clave para cualquier estrategia de negociación exitosa. Calcular el promedio móvil en Excel En este breve tutorial, aprenderá a calcular rápidamente un promedio móvil simple en Excel, qué funciones utilizar para obtener el promedio móvil 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 una media 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 el promedio. 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. Gracias por leer y esperamos verlos la próxima semana ARIMA Forecasting con Excel y R Hola Hoy os voy a guiar a través de una introducción al modelo ARIMA y sus componentes, así como un breve Explicación del método Box-Jenkins de cómo se especifican los modelos ARIMA. Por último, he creado una implementación de Excel con R, que Ill mostrar cómo configurar y utilizar. Modelos de media móvil automática (ARMA) El modelo de media móvil autoregresiva se utiliza para modelar y pronosticar procesos de series de tiempo estacionarios y estocásticos. Es la combinación de dos técnicas estadísticas previamente desarrolladas, el Autoregressive (AR) y el Moving Average (MA) y fue descrito originalmente por Peter Whittle en 1951. George E. P. Box y Gwilym Jenkins popularizaron el modelo en 1971 especificando pasos discretos para modelar la identificación, la estimación y la verificación. Este proceso se describirá más adelante como referencia. Comenzaremos por introducir el modelo ARMA por sus diversos componentes, los modelos AR y MA y luego presentaremos una popular generalización del modelo ARMA, ARIMA (Media Automática Movible Integrada Autoregrada) y los pasos de predicción y especificación del modelo. Por último, explicaré una implementación de Excel que creé y cómo usarla para hacer sus previsiones de series de tiempo. Modelos Autoregresivos El modelo Autoregresivo se utiliza para describir procesos aleatorios y procesos que varían en el tiempo y especifica que la variable de salida depende linealmente de sus valores anteriores. El modelo se describe como: Donde están los parámetros del modelo, C es constante, y es un término de ruido blanco. Esencialmente, lo que el modelo describe es para cualquier valor dado. Puede explicarse por funciones de su valor anterior. Para un modelo con un parámetro,. Se explica por su valor pasado y error aleatorio. Para un modelo con más de un parámetro, por ejemplo. es dado por . Y error aleatorio. Modelo de media móvil El modelo de media móvil (EM) se utiliza a menudo para modelar series temporales univariadas y se define como: es la media de la serie temporal. Son los parámetros del modelo. Son los términos de error de ruido blanco. Es el orden del modelo de media móvil. El modelo de media móvil es una regresión lineal del valor actual de la serie en comparación con los términos del período anterior,. . Por ejemplo, un modelo de MA de. Se explica por el error actual en el mismo período y el valor del error pasado,. Para un modelo de orden 2 (), se explica por los últimos dos valores de error, y. Los términos AR () y MA () se utilizan en el modelo ARMA, que ahora se introducirá. Modelo de media móvil autorregresiva Los modelos de media móvil autorregressiva utilizan dos polinomios, AR () y MA () y describen un proceso estocástico estacionario. Un proceso estacionario no cambia cuando se desplaza en tiempo o espacio, por lo tanto, un proceso estacionario tiene media constante y varianza. El modelo ARMA se refiere a menudo en términos de sus polinomios, ARMA (). La notación del modelo se escribe: La selección, estimación y verificación del modelo se describe por el proceso de Box-Jenkins. El método de Box-Jenkins para la identificación del modelo A continuación se muestra más un esquema del método Box-Jenkins, ya que el proceso real de encontrar estos valores puede ser bastante abrumador sin un paquete estadístico. La hoja de Excel incluida en esta página determina automáticamente el modelo que mejor se adapte. El primer paso del método Box-Jenkins es la identificación del modelo. La etapa incluye identificar la estacionalidad, diferenciar si es necesario y determinar el orden de y por trazar las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial. Después de identificar el modelo, el siguiente paso es estimar los parámetros. La estimación de parámetros utiliza paquetes estadísticos y algoritmos de cálculo para encontrar los mejores parámetros de ajuste. Una vez elegidos los parámetros, el último paso es comprobar el modelo. La comprobación del modelo se realiza comprobando si el modelo se ajusta a una serie cronológica univariada estacionaria. También se debe confirmar que los residuos son independientes entre sí y presentan una media y una varianza constante en el tiempo, lo que se puede hacer realizando una prueba de Ljung-Box o trazando nuevamente la autocorrelación y la autocorrelación parcial de los residuos. Observe que el primer paso consiste en verificar la estacionalidad. Si los datos con los que está trabajando contienen tendencias estacionales, usted diferencia para hacer los datos estacionarios. Este paso de diferenciación generaliza el modelo ARMA en un modelo ARIMA, o Media Movible Integrada Autoregresiva, donde Integrado corresponde al paso de diferenciación. Modelos de media móvil movible autoregresivos El modelo ARIMA tiene tres parámetros,. Con el fin de definir el modelo ARMA para incluir el término de diferenciación, comenzamos por reordenar el modelo ARMA estándar para separar y de la suma. ¿Dónde está el operador de retraso y. . Son parámetros de autorregresión y de media móvil, y los términos de error, respectivamente. Hacemos ahora la suposición de primer polinomio de la función, tiene una raíz unitaria de multiplicidad. Podemos entonces reescribirlo a lo siguiente: El modelo ARIMA expresa la factorización polinómica con y nos da: Por último, generalizamos el modelo añadiendo un término de deriva, que define el modelo ARIMA como ARIMA () con deriva. Con el modelo ahora definido, podemos ver el modelo ARIMA como dos partes separadas, una no estacionaria y la otra de sentido amplio estacionaria (la distribución de probabilidad conjunta no cambia cuando se desplaza en el tiempo o el espacio). El modelo no estacionario: El modelo estacionario de sentido amplio: ahora se pueden hacer pronósticos sobre el uso de un método de pronóstico autorregresivo generalizado. Ahora que hemos hablado de los modelos ARMA y ARIMA, ahora nos referimos a cómo podemos usarlos en aplicaciones prácticas para proporcionar previsiones. Ive construido una implementación con Excel utilizando R para hacer ARIMA pronósticos, así como una opción para ejecutar Monte Carlo simulación en el modelo para determinar la probabilidad de los pronósticos. Implementación de Excel y cómo usar Antes de usar la hoja, debe descargar R y RExcel desde el sitio web de Statconn. Si ya tienes instalado R, solo puedes descargar RExcel. Si no tienes R instalado, puedes descargar RAndFriends que contiene la última versión de R y RExcel. Tenga en cuenta, RExcel sólo funciona en 32 bits Excel para su licencia no comercial. Si tiene instalado 64 bits de Excel, tendrá que obtener una licencia comercial de Statconn. Se recomienda descargar RAndFriends ya que facilita la instalación más rápida y sencilla sin embargo, si ya tiene R y desea instalarla manualmente, siga estos pasos. Instalación manual de RExcel Para instalar RExcel y los otros paquetes para que R funcione en Excel, primero abra R como administrador haciendo clic con el botón derecho en el archivo. exe. En la consola R, instale RExcel escribiendo las siguientes instrucciones: Los comandos anteriores instalarán RExcel en su máquina. El siguiente paso es instalar rcom, que es otro paquete de Statconn para el paquete RExcel. Para instalar esto, escriba los siguientes comandos, que también instalarán automáticamente rscproxy a partir de la versión R 2.8.0. Con estos paquetes instalados, puede pasar a configurar la conexión entre R y Excel. Aunque no es necesario para la instalación, un paquete práctico para descargar es Rcmdr, desarrollado por John Fox. Rcmdr crea R menús que pueden convertirse en menús en Excel. Esta característica viene por defecto con la instalación de RAndFriends y hace que varios comandos R estén disponibles en Excel. Escriba los siguientes comandos en R para instalar Rcmdr. Podemos crear el enlace a R y Excel. Nota en las versiones recientes de RExcel esta conexión se realiza con un simple clic doble del archivo. bat proporcionado. ActivateRExcel2010, por lo que sólo debe seguir estos pasos si ha instalado manualmente R y RExcel o si por alguna razón la conexión no se hace durante La instalación de RAndFriends. Crear la conexión entre R y Excel Abra un libro nuevo en Excel y navegue hasta la pantalla de opciones. Haga clic en Opciones y, a continuación, en Complementos. Debería ver una lista de todos los complementos activos e inactivos que tiene actualmente. Haga clic en el botón Ir en la parte inferior. En el cuadro de diálogo Complementos, verá todas las referencias de complemento que ha realizado. Haga clic en Examinar. Vaya a la carpeta RExcel, normalmente ubicada en C: Program FilesRExcelxls o algo similar. Busque el complemento RExcel. xla y haga clic en él. El siguiente paso es crear una referencia para que macros utilizando R funcione correctamente. En su documento de Excel, introduzca Alt F11. Esto abrirá Excels VBA editor. Vaya a Tools - gt References y encuentre la referencia RExcel, RExcelVBAlib. RExcel ahora debe estar listo para usar Usando la Hoja de Excel Ahora que R y RExcel están configurados correctamente, es hora de hacer alguna previsión Abra la hoja de pronóstico y haga clic en Cargar Servidor. Esto es para iniciar el servidor RCom y también cargar las funciones necesarias para hacer la previsión. Se abrirá un cuadro de diálogo. Seleccione el archivo itall. R incluido con la hoja. Este archivo contiene las funciones que utiliza la herramienta de pronóstico. La mayoría de las funciones contenidas fueron desarrolladas por el profesor Stoffer en la Universidad de Pittsburgh. Extienden las capacidades de R y nos dan algunos gráficos útiles de diagnóstico junto con nuestra producción de pronóstico. También existe una función para determinar automáticamente los mejores parámetros de ajuste del modelo ARIMA. Después de cargar el servidor, ingrese sus datos en la columna Datos. Seleccione el rango de los datos, haga clic con el botón derecho y seleccione Rango de nombres. Asigne un nombre al rango como Datos. A continuación, establezca la frecuencia de sus datos en la celda C6. Frecuencia se refiere a los períodos de tiempo de sus datos. Si es semanal, la frecuencia sería 7. Mensual sería 12, mientras que trimestral sería 4, y así sucesivamente. Ingrese los períodos de anticipación para pronosticar. Tenga en cuenta que los modelos ARIMA se vuelven bastante imprecisos después de varias predicciones de frecuencia sucesivas. Una buena regla de oro es no exceder 30 pasos como cualquier cosa pasado que podría ser bastante poco fiable. Esto también depende del tamaño de su conjunto de datos. Si tiene datos limitados disponibles, se recomienda elegir un número de pasos más pequeños. Después de ingresar sus datos, nombrarlos y establecer la frecuencia deseada y los pasos a seguir para pronosticar, haga clic en Ejecutar. Puede tardar un tiempo en procesar el pronóstico. Una vez completado, obtendrá los valores previstos en el número especificado, el error estándar de los resultados y dos gráficos. La izquierda es los valores previstos con los datos, mientras que la derecha contiene diagnósticos prácticos con residuos estandarizados, la autocorrelación de los residuos, un gráfico gg de los residuos y un gráfico estadístico de Ljung-Box para determinar si el modelo está bien ajustado. No voy a entrar en demasiados detalles sobre cómo buscar un modelo bien equipado, pero en el gráfico de ACF usted no quiere cualquiera (o mucho) de los picos de lag cruce sobre la línea azul punteada. En la gráfica gg, cuanto más círculos pasan por la línea, más normalizado y mejor ajustado está el modelo. Para conjuntos de datos más grandes esto podría cruzar muchos círculos. Por último, la prueba de Ljung-Box es un artículo en sí mismo, sin embargo, cuanto más círculos están por encima de la línea azul punteada, mejor es el modelo. Si el resultado del diagnóstico no se ve bien, puede intentar agregar más datos o comenzar en un punto diferente más cercano al rango que desea pronosticar. Puede borrar fácilmente los resultados generados haciendo clic en los botones Borrar valores pronosticados. Y thats it Actualmente, la columna de la fecha no hace nada más que para su referencia, pero no es necesario para la herramienta. Si encuentro tiempo, volveré y añadiré que para que el gráfico mostrado muestre la hora correcta. También puede recibir un error al ejecutar el pronóstico. Esto se debe generalmente a la función que encuentra los mejores parámetros es incapaz de determinar el orden adecuado. Puede seguir los pasos anteriores para tratar de organizar mejor sus datos para que la función funcione. Espero que consigas uso de la herramienta Me ha ahorrado mucho tiempo en el trabajo, como ahora todo lo que tengo que hacer es introducir los datos, cargar el servidor y ejecutarlo. También espero que esto le muestra cómo R impresionante puede ser, especialmente cuando se utiliza con un front-end como Excel. Código, hoja de cálculo de Excel y archivo. bas también están en GitHub aquí.