कैसे- करता - एक्सेल - calculate चलती - औसत - ट्रेंडलाइन

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूँढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और श्रेणी B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोवें अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत होती है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में किसी चार्ट में एक प्रवृत्ति को कैसे जोड़ें। ठीक क्लिक करें डेटा श्रृंखला पर क्लिक करें, और उसके बाद ट्रेंडलाइन जोड़ें क्लिक करें। एक रुझान प्रतिगमन प्रकार चुनें Linear.3 पर क्लिक करें अग्रेषित बॉक्स में पूर्वानुमान प्रकार 3 में शामिल करने के लिए अवधि की संख्या निर्दिष्ट करें। चार्ट पर प्रदर्शन समीकरण और चार्ट पर प्रदर्शन आर-स्क्वायर मूल्य देखें। स्पष्टीकरण एक्सेल अंकों का सबसे अच्छा फिट करने वाली एक रेखा को खोजने के लिए कम से कम वर्गों की विधि का उपयोग करता है। आर-स्क्वेर्ड वैल्यू 0 9 2 9 5 के बराबर है, जो एक अच्छा फिट है करीब 1 के लिए, लाइन बेहतर है डेटा को ट्रिडलाइन आपको एक विचार देता है बिक्री की अवधि 13 की जा रही है, आप लगभग 120 की बिक्री प्राप्त कर सकते हैं आप समीकरण का उपयोग कर इसे सत्यापित कर सकते हैं y 7 7515 13 18 267 119 0365.11 18 पूर्ण चार्ट के बारे में और जानें अधिक जानें ट्रेंडलाइन आगे जाएं अध्याय Pivot Tables. एक प्रवृत्ति या मी जोड़ें एक चार्ट में ओविंग औसत रेखा। एक्सेल 2016 वर्ड 2016 पावर प्वाइंट 2016 एक्सेल 2013 वर्ड 2013 आउटलुक 2013 पावर पॉइंट 2013 अधिक कम। आप जिस चार्ट में बनाए गए डेटा प्रवृत्तियों या मूविंग एवरेज दिखाने के लिए एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं आप एक ट्रेंडलाइन का विस्तार भी कर सकते हैं भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए आपका वास्तविक डेटा उदाहरण के लिए, निम्न रैखिक ट्रेंडलाइन दो तिमाहियों का पूर्वानुमान लगाता है और भविष्य में बिक्री के लिए आशाजनक दिखने वाली स्पष्ट रूप से आगे की तरफ दिखाती है। आप एक 2-डी चार्ट के लिए एक प्रवृत्ति जोड़ सकते हैं जो उस क्षेत्र सहित स्टैक नहीं है , बार, कॉलम, रेखा, स्टॉक, स्कैटर, और बबल। आप स्टैक्डलाइन को स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाई, सतह या डोनट चार्ट में नहीं जोड़ सकते। एक ट्रेंडलाइन जोड़ें। अपने चार्ट पर, डेटा श्रृंखला को क्लिक करें जो आप एक ट्रेंडलाइन या चलती औसत जोड़ना चाहते हैं। यह ट्रेंडलाइन आपके द्वारा चुने गए डेटा श्रृंखला के पहले डेटा बिन्दु पर शुरू होगा। चार्ट के ऊपरी-दाएं कोने के बगल में चार्ट तत्व बटन पर क्लिक करें। Trendline बॉक्स को चेक करें। एक अलग प्रकार की ट्रेंडलाइन, ए क्लिक करें ट्रेण्डलाइन के बगल में स्थित राउनल और फिर एक्सपेंसिनल लीनियर पूर्वानुमान या दो अवधि मूविंग औसत पर क्लिक करें अतिरिक्त ट्रेंडलाइन के लिए, अधिक विकल्प पर क्लिक करें। यदि आप अधिक विकल्प चुनते हैं तो ट्रेंडलाइन विकल्प के अंतर्गत प्रारूप ट्रेंडलाइन फलक में इच्छित विकल्प पर क्लिक करें। यदि आप पॉलीमिकियल का चयन करते हैं तो सर्वोच्च शक्ति ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र वेरिएबल के लिए। यदि आप चुनते हैं तो मूविंग औसत अवधि अवधि में चलती औसत की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या दर्ज करें। टिप एक प्रवृत्ति सबसे अधिक सटीक होती है, जब उसका आर-स्क्ववर्ड मान 0 से 1 पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों के आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप कितनी बारीकी से संबंधित है या 1 के निकट है जब आप अपने डेटा पर एक ट्रेंडलाइन जोड़ते हैं, तो एक्सेल स्वचालित रूप से अपने आर-स्क्वेर्ड मान की गणना करता है आप यह मान अपने चार्ट पर प्रदर्शन R - चार्ट बॉक्स स्वरूप ट्रेन्डलाइन फलक, ट्रेंडलाइन विकल्प पर स्क्वेर्ड वैल्यू। आप निम्न अनुभागों में सभी प्रवृत्ति लाइन विकल्पों के बारे में अधिक जान सकते हैं। लाइटर प्रवृत्ति लाइन। इस प्रकार की प्रवृत्ति को बनाने के लिए उपयोग करें सरल रैखिक डेटा सेट के लिए एक सबसे अच्छी फिट सीधी रेखा यदि आपका डेटा अंक में पैटर्न एक पंक्ति की तरह दिखाई देता है तो आपका डेटा एक रैखिक है। एक रैखिक ट्रेंडलाइन आमतौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है। एक रैखिक ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग करने के लिए गणना करता है कम से कम वर्ग एक लाइन के लिए फिट होते हैं। जहां मी है ढलान और बी अवरोधन है। निम्नलिखित रेखीय प्रवृत्ति से पता चलता है कि रेफ्रिजरेटर की बिक्री लगातार 8 साल की अवधि में बढ़ी है, ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 से 1 पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों को कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप है, 0 9 7 9 2 है, जो आंकड़ों की रेखा का एक अच्छा फिट है। सबसे अच्छा फिट वक्र रेखा दिखाते हुए, इस ट्रेंडलाइन उपयोगी है जब डेटा में परिवर्तन की दर तेजी से और फिर स्तरों में वृद्धि या घट जाती है एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन नकारात्मक और सकारात्मक मूल्यों का उपयोग कर सकती है। एक लघुगणक ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग अंकों के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करता है। जहां सी और बी स्थिर हैं और एलएन प्राकृतिक लॉगरिथम समारोह। निम्नलिखित लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन में एक निश्चित स्थान क्षेत्र में पशुओं की आबादी में वृद्धि की भविष्यवाणी की गई है, जहां पशुओं के लिए जगह के रूप में आबादी की कमी आ गई है, यह ध्यान रखें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 9 33 है, जो कि अपेक्षाकृत अच्छा फिट है डेटा के लिए लाइन। यह ट्रेंडलाइन उपयोगी होता है जब आपका डेटा में उतार-चढ़ाव होता है उदाहरण के लिए, जब आप बड़े डेटा सेट पर लाभ और हानियों का विश्लेषण करते हैं बहुपद का क्रम डेटा में उतार-चढ़ाव की संख्या या कितने झुकाव वाले पहाड़ियों और घाटियां वक्र में दिखाई देती हैं आमतौर पर, एक ऑर्डर 2 बहुपदीय ट्रेंडलाइन में केवल एक पहाड़ी या घाटी होती है, एक ऑर्डर 3 में एक या दो पहाड़ियों या घाटियां होती हैं, और एक ऑर्डर 4 में तीन पहाड़ियों या घाटियां होती हैं। एक बहुपक्षीय या कड़ाही प्रवृत्ति इस समीकरण का उपयोग करती है कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए अंक के माध्यम से फिट बैठते हैं। जहां ख और स्थैतिक होते हैं। निम्नलिखित क्रम 2 बहुपद ट्रेंडलाइन एक पहाड़ी ड्राइविंग गति और ईंधन की खपत के बीच के रिश्ते को दर्शाता है ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड वीए ल्यू 1 9 7 9 है, जो 1 के करीब है, इसलिए डेटा के लिए एक अच्छी लाइन है। एक घुमावदार रेखा दिखाते समय, इस ट्रेंडलाइन डेटा सेट के लिए उपयोगी होती है, जो विशिष्ट दर से बढ़ने वाले माप की तुलना करते हैं उदाहरण के लिए, रेस कार का त्वरण 1-सेकंड अंतराल पर यदि आप अपने डेटा में शून्य या नकारात्मक मानों को पावर ट्रेंडलाइन नहीं बना सकते हैं। एक पावर ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग अंकों के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करता है। जहां सी और बी स्थिर हैं.नाम यह विकल्प तब उपलब्ध नहीं है जब आपका डेटा में नकारात्मक या शून्य मूल्य शामिल हैं। निम्न दूरी माप चार्ट में सेकंड के द्वारा दूरी में दूरी दर्शाती है विद्युत प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से बढ़ती त्वरण को दर्शाती है ध्यान दें कि आर-स्क्ववर्ड मान 0 9 86 है, जो डेटा के लिए लाइन का लगभग पूर्ण सही है। एक घुमावदार रेखा दिखाते हुए, यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है जब डेटा मूल्य लगातार बढ़ती दरों में बढ़ो या गिरता है यदि आप अपने डेटा में शून्य या नकारात्मक मूल्यों को जोड़ते हैं तो आप एक घातीय प्रवृत्ति नहीं बना सकते हैं। एक घातीय प्रवृत्ति कम से कम वर्गों के अंकों के हिसाब से गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है। जहां सी और बी स्थिर होते हैं और ई प्राकृतिक लॉगरिदम का आधार है। निम्न घातीय प्रवृत्ति का पता चलता है कि एक वस्तु में कार्बन 14 की मात्रा कम हो रही है क्योंकि यह उम्र नोट है कि आर - सैक्वार्ड वैल्यू 9 0 9 है, जिसका मतलब है कि रेखा लगभग पूरी तरह से डेटा को फिट करती है। औसत औसत प्रवृत्ति। इस प्रवृत्ति से डेटा में उतार-चढ़ाव को भी स्पष्ट रूप से दिखाया जाता है ताकि एक पैटर्न या प्रवृत्ति को और अधिक स्पष्ट रूप से दिखाया जा सके एक चलती औसत एक निश्चित संख्या के डेटा बिंदु का उपयोग करता है विकल्प, उनका औसत, और औसत मूल्य को लाइन में एक बिंदु के रूप में उपयोग करता है उदाहरण के लिए, यदि अवधि 2 पर सेट है, तो पहले दो डेटा बिंदुओं का औसत चलती औसत प्रवृत्ति के पहले बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है दूसरा औसत और तीसरे डेटा पॉइंट को ट्रेंडलाइन में दूसरा बिंदु के रूप में प्रयोग किया जाता है, आदि। चलती औसत प्रवृत्ति इस समीकरण का उपयोग करती है। चलती औसत प्रवृत्ति में अंक की संख्या, श्रृंखला में कुल अंकों की संख्या के बराबर होती है, शून्य से आपके नंबर की संख्या अवधि के लिए ify। एक तितर बितर चार्ट में, ट्रेंडलाइन चार्ट में एक्स मानों के क्रम पर आधारित है बेहतर परिणाम के लिए, चलती औसत जोड़ने से पहले एक्स मानों को सॉर्ट करें। निम्नलिखित चलती हुई औसत प्रवृत्ति में एक पैटर्न दिखाई देता है 26 सप्ताह की अवधि के दौरान बेचे गए घरों की संख्या