Moyenne mobile Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Une moyenne mobile est utilisée pour lisser les irrégularités (pics et vallées) pour reconnaître facilement les tendances. 1. Tout d'abord, jetez un oeil à notre série chronologique. 2. Sous l'onglet Données, cliquez sur Analyse des données. Remarque: ne trouve pas le bouton Analyse des données Cliquez ici pour charger le complément Analysis ToolPak. 3. Sélectionnez Moyenne mobile et cliquez sur OK. 4. Cliquez dans la zone Plage d'entrée et sélectionnez la plage B2: M2. 5. Cliquez dans la zone Intervalle et tapez 6. 6. Cliquez dans la zone Plage de sortie et sélectionnez la cellule B3. 8. Tracez un graphique de ces valeurs. Explication: parce que nous définissons l'intervalle sur 6, la moyenne mobile est la moyenne des 5 points de données précédents et le point de données actuel. En conséquence, les crêtes et les vallées sont lissées. Le graphique montre une tendance à la hausse. Excel ne peut pas calculer la moyenne mobile pour les 5 premiers points de données car il n'y a pas assez de points de données antérieurs. 9. Répétez les étapes 2 à 8 pour l'intervalle 2 et l'intervalle 4. Conclusion: Plus l'intervalle est grand, plus les sommets et les vallées sont lissés. Plus l'intervalle est petit, plus les moyennes mobiles sont proches des points de données réels. Utilisez le ToolPak d'analyse pour effectuer une analyse de données complexe S'applique à: Excel 2016 Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Excel 2016 pour Mac En savoir plus. Moins Si vous avez besoin de développer des analyses statistiques ou d'ingénierie complexes, vous pouvez enregistrer les étapes et le temps en utilisant l'outil d'analyse. Vous fournissez les données et les paramètres de chaque analyse et l'outil utilise les fonctions de macro statistiques ou d'ingénierie appropriées pour calculer et afficher les résultats dans une table de sortie. Certains outils génèrent des tableaux en plus des tableaux de sortie. Les fonctions d'analyse des données ne peuvent être utilisées que sur une seule feuille à la fois. Lorsque vous effectuez l'analyse de données sur des feuilles de travail regroupées, les résultats apparaissent sur la première feuille de calcul et les tables vides formatées apparaîtront sur les feuilles restantes. Pour effectuer l'analyse des données sur le reste des feuilles de calcul, recalculer l'outil d'analyse pour chaque feuille de calcul. L'outil d'analyse inclut les outils décrits dans les sections suivantes. Pour accéder à ces outils, cliquez sur Analyse de données dans le groupe Analyse de l'onglet Données. Si la commande Analyse des données n'est pas disponible, vous devez charger le programme complémentaire Analysis ToolPak. Charger et activer l'outil d'analyse Cliquez sur l'onglet Fichier, puis sur Options. Puis cliquez sur la catégorie Add-ins. Si vous utilisez Excel 2007, cliquez sur le bouton Microsoft Office. Puis cliquez sur Options d'Excel Dans la zone Gérer, sélectionnez Compléments Excel, puis cliquez sur OK. Si vous utilisez Excel pour Mac, dans le menu Fichier, allez dans Outils gt Compléments Excel. Dans la zone Compléments, cochez la case à cocher Analyse ToolPak, puis cliquez sur OK. Si Analysis ToolPak n'est pas répertorié dans la zone Compléments disponibles, cliquez sur Parcourir pour le localiser. Si vous êtes invité à indiquer que Analysis ToolPak n'est pas installé sur votre ordinateur, cliquez sur Oui pour l'installer. Remarque: pour inclure des fonctions Visual Basic pour Application (VBA) pour le ToolPak d'analyse, vous pouvez charger le module complémentaire Analysis ToolPak-VBA de la même façon que vous chargez le ToolPak d'analyse. Dans la zone Add-ins available, activez la case à cocher Analysis ToolPak - VBA. Les outils d'analyse d'Anova fournissent différents types d'analyse de variance. L'outil que vous devez utiliser dépend du nombre de facteurs et du nombre d'échantillons que vous avez des populations que vous souhaitez tester. Anova: Facteur unique Cet outil effectue une analyse simple de la variance sur les données pour deux échantillons ou plus. L'analyse fournit un test de l'hypothèse que chaque échantillon est tiré de la même distribution de probabilité sous-jacente contre l'hypothèse alternative que les distributions de probabilité sous-jacentes ne sont pas les mêmes pour tous les échantillons. S'il n'y a que deux échantillons, vous pouvez utiliser la fonction de feuille de calcul T. TEST. Avec plus de deux échantillons, il n'y a pas de généralisation pratique de T. TEST. Et le modèle Single Factor Anova peut être appelé à la place. Anova: deux facteurs avec réplication Cet outil d'analyse est utile lorsque les données peuvent être classées selon deux dimensions différentes. Par exemple, dans une expérience pour mesurer la hauteur des plantes, les plantes peuvent recevoir différentes marques d'engrais (par exemple A, B, C) et peuvent également être conservées à des températures différentes (par exemple, faible, élevée). Pour chacune des six paires possibles de, nous avons un nombre égal d'observations de la hauteur de la plante. En utilisant cet outil Anova, nous pouvons tester: Si les hauteurs des plantes pour les différentes marques d'engrais sont tirées de la même population sous-jacente. Les températures sont ignorées pour cette analyse. Si les hauteurs des plantes pour les différents niveaux de température sont tirées de la même population sous-jacente. Les marques d'engrais sont ignorées pour cette analyse. Qu'ils aient tenu compte des effets des différences entre les marques d'engrais trouvées dans le premier point à puce et des différences de température trouvées dans le deuxième point à puce, les six échantillons représentant toutes les paires de valeurs proviennent de la même population. L'hypothèse alternative est qu'il ya des effets dus à des couples spécifiques au-delà des différences qui sont basées sur l'engrais seul ou sur la température seule. Anova: deux facteurs sans réplication Cet outil d'analyse est utile lorsque les données sont classées sur deux dimensions différentes comme dans le cas à deux facteurs avec la réplication. Cependant, pour cet outil, on suppose qu'il n'y a qu'une seule observation pour chaque paire (par exemple, chaque paire dans l'exemple précédent). Les fonctions de la feuille de calcul CORREL et PEARSON calculent à la fois le coefficient de corrélation entre deux variables de mesure lorsque l'on observe des mesures sur chaque variable pour chacun des N sujets. (Toute observation manquante pour un sujet fait que ce sujet soit ignoré dans l'analyse.) L'outil d'analyse de corrélation est particulièrement utile lorsqu'il y a plus de deux variables de mesure pour chacun des N sujets. Il fournit une table de sortie, une matrice de corrélation, qui montre la valeur de CORREL (ou PEARSON) appliquée à chaque paire possible de variables de mesure. Le coefficient de corrélation, comme la covariance, est une mesure de la mesure dans laquelle deux variables de mesure varient ensemble. Contrairement à la covariance, le coefficient de corrélation est mis à l'échelle de sorte que sa valeur soit indépendante des unités dans lesquelles les deux variables de mesure sont exprimées. (Par exemple, si les deux variables de mesure sont le poids et la hauteur, la valeur du coefficient de corrélation est inchangée si le poids est converti de livres en kilogrammes.) La valeur de tout coefficient de corrélation doit être comprise entre -1 et 1 inclus. Vous pouvez utiliser l'outil d'analyse de corrélation pour examiner chaque paire de variables de mesure pour déterminer si les deux variables de mesure tendent à se déplacer ensemble, c'est-à-dire si les grandes valeurs d'une variable tendent à être associées à de grandes valeurs de l'autre (corrélation positive) Les petites valeurs d'une variable tendent à être associées à de grandes valeurs de l'autre (corrélation négative), ou si les valeurs des deux variables tendent à ne pas être liées (corrélation près de 0 (zéro)). Les outils de corrélation et de covariance peuvent tous deux être utilisés dans le même contexte, lorsque vous avez N variables de mesure différentes observées sur un ensemble d'individus. Les outils de corrélation et de covariance fournissent chacun une table de sortie, une matrice, qui montre le coefficient de corrélation ou la covariance, respectivement, entre chaque paire de variables de mesure. La différence est que les coefficients de corrélation sont mis à l'échelle pour se situer entre -1 et 1 inclus. Les covariances correspondantes ne sont pas mises à l'échelle. Tant le coefficient de corrélation que la covariance sont des mesures de la mesure dans laquelle deux variables varient ensemble. L'outil Covariance calcule la valeur de COVARIANCE. P de la feuille de calcul pour chaque paire de variables de mesure. (L'utilisation directe de COVARIANCE. P plutôt que l'outil de covariance est une alternative raisonnable lorsqu'il n'y a que deux variables de mesure, c'est-à-dire N2.) L'entrée sur la diagonale du tableau de sortie des outils de covariance dans la rangée i, colonne i est la covariance De la i-ième variable de mesure avec elle-même. Il s'agit simplement de la variance de population pour cette variable, calculée par la fonction de feuille de calcul VAR. P. Vous pouvez utiliser l'outil Covariance pour examiner chaque paire de variables de mesure pour déterminer si les deux variables de mesure tendent à se déplacer ensemble, c'est-à-dire si les grandes valeurs d'une variable tendent à être associées à de grandes valeurs de l'autre (covariance positive) Les valeurs d'une variable tendent à être associées à de grandes valeurs de l'autre (covariance négative), ou si les valeurs des deux variables tendent à être indépendantes (covariance près de 0 (zéro)). , 2nd Edition La commande Data Analysis fournit un outil pour calculer des moyennes mobiles et exponentiellement lissées dans Excel. Supposons, à titre d'illustration, que vous ayez recueilli des informations quotidiennes sur la température. Vous voulez calculer la moyenne mobile de trois jours 8212 la moyenne des trois derniers jours 8212 dans le cadre d'une prévision météorologique simple. Pour calculer les moyennes mobiles de cet ensemble de données, procédez comme suit. Pour calculer une moyenne mobile, cliquez d'abord sur le bouton de commande Data Analysis de l'onglet Données. Lorsque Excel affiche la boîte de dialogue Analyse des données, sélectionnez l'élément Moyenne mobile dans la liste, puis cliquez sur OK. Excel affiche la boîte de dialogue Moyenne mobile. Identifiez les données que vous souhaitez utiliser pour calculer la moyenne mobile. Cliquez dans la zone de texte Plage d'entrée de la boîte de dialogue Moyenne mobile. Identifiez ensuite la plage d'entrée, en tapant une adresse de plage de feuille de calcul ou en utilisant la souris pour sélectionner la plage de la feuille de calcul. Votre référence de plage doit utiliser des adresses de cellules absolues. Une adresse de cellule absolue précède la lettre de colonne et le numéro de ligne avec des signes, comme dans A1: A10. Si la première cellule de votre plage d'entrée contient une étiquette de texte pour identifier ou décrire vos données, cochez la case Etiquettes en première ligne. Dans la zone de texte Intervalle, dites à Excel le nombre de valeurs à inclure dans le calcul de la moyenne mobile. Vous pouvez calculer une moyenne mobile en utilisant un nombre quelconque de valeurs. Par défaut, Excel utilise les trois valeurs les plus récentes pour calculer la moyenne mobile. Pour spécifier qu'un autre nombre de valeurs doit être utilisé pour calculer la moyenne mobile, entrez cette valeur dans la zone de texte Intervalle. Dites à Excel où placer les données de la moyenne mobile. Utilisez la zone de texte Plage de sortie pour identifier la plage de feuilles de calcul dans laquelle vous souhaitez placer les données de la moyenne mobile. Dans l'exemple de la feuille de calcul, les données de la moyenne mobile ont été placées dans la plage de feuilles de calcul B2: B10. (Facultatif) Spécifiez si vous voulez un graphique. Si vous voulez un graphique qui trace les informations relatives à la moyenne mobile, cochez la case Sortie du graphique. (Facultatif) Indiquez si vous souhaitez calculer les informations d'erreur standard. Si vous souhaitez calculer des erreurs standard pour les données, cochez la case Standard Errors. Excel place les valeurs d'erreur standard à côté des valeurs de la moyenne mobile. (L'information d'erreur standard entre dans C2: C10.) Une fois que vous avez terminé de spécifier les informations sur la moyenne mobile que vous souhaitez calculer et où vous voulez placer, cliquez sur OK. Excel calcule l'information sur la moyenne mobile. Remarque: Si Excel doesn8217t dispose d'informations suffisantes pour calculer une moyenne mobile pour une erreur standard, il place le message d'erreur dans la cellule. Vous pouvez afficher plusieurs cellules qui montrent ce message d'erreur comme une valeur.
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