चलती - औसत - चार्ट निर्माता

चार्ट्स नेत्रहीन जानकारी को संप्रेषित करने के लिए एक महान उपकरण हैं आप अपने खुद के चार्ट तैयार और साझा कर सकते हैं ऑनलाइन और मुफ्त में हम कई चार्ट प्रकारों का समर्थन करते हैं जैसे बार चार्ट पाई चार्ट लाइन चार्ट बबल चार्ट और रडार भूखंड। बार्क लाइन एरिया पाई XY रडार स्कैटर बबल ध्रुवीय बुलबुला मीटर बार रेखा पिरामिड। चार्ट उदाहरण। कार बिक्री 1 9 67-2007 एनएल। बेरोजगारी 2001-2007 एनएल. डच चुनाव 2006. डच चुनाव 2006 बनाम 2003. एपल्स एंड पेअर सेल 2007. सेल्स चार्ट अप्रैल। सलेर्ड्स डेटा मार्च। मूविंग औसत - एमए। 4. डाउन मूविंग एवरेज - एमए। एसएमए उदाहरण के अनुसार, 15 दिनों के बाद निम्न समापन कीमतों के साथ सुरक्षा पर विचार करें। सप्ताह में 1 5 दिन 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 दिन 26, 28, 26 , 29, 27.Week 3 5 दिनों 28, 30, 27, 29, 28. एक 10 दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों औसत होगा अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत छोड़ देंगे, 11 दिन की कीमत बढ़ाएं और औसतन ले लो, और जैसा कि नीचे दिखाया गया है। जैसा कि पहले बताया गया है, एमए के अंतराल की मौजूदा कीमत क्योंकि वे पिछली कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिन एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए कीमतें हैं एमए का उपयोग करने के लिए लम्बी व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करता है, अल्प अवधि के व्यापार और दीर्घकालिक एमए के लिए उपयोग किए जाने वाले छोटे एमए के साथ दीर्घकालिक निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा, इसके बाद के ब्रेक के साथ और इस चलती औसत से नीचे महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत माना जाता है। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों को भी प्रदान करते हैं, या जब बढ़ते एमए से दो औसत पार होते हैं, तो यह इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है, जबकि गिरावट आई एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनट्रेन्ड में है , एक तेजी से क्रॉसओवर के साथ ऊपरी गति की पुष्टि होती है, जो तब होती है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति से ऊपर की ओर बढ़ता है, एक मंदी की क्रॉसओवर के साथ पुष्टि होती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबी अवधि के एमए के नीचे पार करता है। एक प्रवृत्ति ओ एक चार्ट पर औसत रेखा बढ़ती जा रही है। एक्सेल 2016 वर्ड 2016 पावर प्वाइंट 2016 एक्सेल 2013 वर्ड 2013 आउटलुक 2013 पावर प्वाइंट 2013 अधिक कम। आपके द्वारा बनाई गई चार्ट में डेटा प्रवृत्तियों या मूविंग एवरेज दिखाने के लिए आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं आप एक ट्रेंडलाइन भी बढ़ा सकते हैं भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए आपके वास्तविक डेटा से परे, उदाहरण के लिए, निम्नलिखित रैखिक ट्रेंडलाइन दो तिमाहियों का पूर्वानुमान लगाते हैं और भविष्य में बिक्री के लिए आशाजनक दिखने वाली स्पष्ट रूप से एक ऊर्धगित प्रवृत्ति का पता चलता है। आप 2-डी चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं, जिसमें स्टैट नहीं है स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाई, सतह या डोनट चार्ट में कोई ट्रेंडलाइन नहीं जोड़ सकते हैं.एक ट्रेंडलाइन जोड़ें। अपने चार्ट पर, डेटा श्रृंखला पर क्लिक करें जिस पर आप एक ट्रेंडलाइन या मूविंग औसत जोड़ना चाहते हैं। ट्रेंडलाइन आपके द्वारा चुनी गई डेटा श्रृंखला के पहले डेटा बिंदु पर शुरू हो जाएगी। चार्ट के ऊपरी-दाएं कोने के बगल में चार्ट तत्व बटन पर क्लिक करें। ट्रेन्डलाइन बॉक्स की जांच करें। एक अलग प्रकार की ट्रेंडलाइन चुनें, वें पर क्लिक करें ट्रेंडलाइन के बगल में ई तीर और उसके बाद घातीय रेखीय 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 विकल्पों के अंतर्गत आप स्वरूप ट्रेंडलाइन फलक में इच्छित विकल्प पर क्लिक करें। अगर आप पॉलीमोनियल का चयन करते हैं तो सर्वोच्च ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र वेरिएबल के लिए शक्ति। यदि आप चुनते हैं तो मूविंग औसत अवधि अवधि में चलती औसत की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या दर्ज करें। टिप एक ट्रेंडलाइन सबसे सटीक है, जब उसका आर-स्क्ववर्ड मान 0 से 1 यह पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों को कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप है 1 या उसके करीब है 1 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 आर चार्ट बॉक्स स्वरूप ट्रेन्डलाइन फलक, ट्रेंडलाइन विकल्प। आप निम्न अनुभागों में सभी प्रवृत्ति लाइन विकल्पों के बारे में अधिक जान सकते हैं। लाइनर ट्रेंड रेखा.इस प्रकार की ट्रेंडलाइन को क्रेया का उपयोग करें सरल रैखिक डेटा सेट के लिए एक सबसे अच्छी तरह से सीधी रेखा सेट होती है यदि आपके डेटा अंक में पैटर्न एक पंक्ति की तरह दिखते हैं तो आपका डेटा रैखिक है एक रैखिक प्रवृत्ति आमतौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है। एक रेखीय ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग करता है कम से कम वर्गों को एक पंक्ति के लिए फिट की गणना करें। जहां मी ढलान है 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 यह पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों को कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप है 0 9 7 9 2, जो आंकड़ों की रेखा का एक अच्छा प्रतीक है। सबसे अच्छा फिट वक्र रेखा दिखाते हुए, यह प्रवृत्ति उपयोगी होती है, जब परिवर्तन की दर डेटा बढ़ता है या घटता है जल्दी और उसके बाद के स्तर एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन नकारात्मक और सकारात्मक मूल्यों का उपयोग कर सकता है.एक लॉगरिदमिक 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 एल एन वह प्राकृतिक लघुगणक समारोह। निम्नलिखित लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन में एक निश्चित स्थान क्षेत्र में पशुओं की जनसंख्या वृद्धि की भविष्यवाणी की जाती है, जहां जानवरों के लिए जगह के रूप में आबादी में कमी आ गई है, ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 9 9 33 है, जो अपेक्षाकृत अच्छा है आंकड़ों की रेखा। यह ट्रेंडलाइन उपयोगी होता है जब आपके 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 झुकता पहाड़ियों से निर्धारित किया जा सकता है 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 इसका उपयोग करता है कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए समीकरण अंकों के अनुसार फिट होते हैं। जहां ख और स्थैतिक होते हैं। निम्नलिखित 2 क्रम बहुपद ट्रेंडलाइन एक पहाड़ी ड्राइविंग गति और ईंधन की खपत के बीच के संबंध को दर्शाती है ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 1 9 7 9 है, जो 1 के करीब है, इसलिए डेटा के लिए एक अच्छी लाइन है। एक घुमावदार रेखा दिखाते हुए, इस ट्रेंडलाइन डेटा सेट के लिए उपयोगी होती है, जो विशिष्ट दर से बढ़ने वाले माप की तुलना करते हैं उदाहरण के लिए, एक 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-स्क्वेर्ड मान 0 9 86 है, जो डेटा के लिए लाइन का लगभग पूर्ण सही है। एक घुमावदार रेखा दिखाई दे रही है, 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 घातीय प्रवृत्ति को नहीं बना सकते हैं। एक घातीय प्रवृत्ति कम से कम वर्गों को अंकों के हिसाब से फिट करने के लिए इन समीकरण का उपयोग करता है। जहां सी और बी स्थिर होते हैं और ई प्राकृतिक लॉगरिदम का आधार है। निम्नलिखित घातीय प्रवृत्ति से पता चलता है कि किसी वस्तु में कार्बन 14 की मात्रा घटती है क्योंकि यह उम्र नोट करता है कि आर-स्क्वेर्ड वैल्यू 9 0 9 है, जिसका मतलब है कि रेखा लगभग पूरी तरह से डेटा को फिट करती है। औसत औसत प्रवृत्ति। इस प्रवृत्ति में 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 अवधि विकल्प, उनका औसत और लाइन में एक बिंदु के रूप में औसत मूल्य का 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 दूसरे और तीसरे डेटा पॉइंट को ट्रेंडलाइन में दूसरा बिंदु के रूप में प्रयोग किया जाता है, आदि। चलती औसत ट्रेंडलाइन 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 अवधि के लिए चुस्त। एक तितर बितर चार्ट में, ट्रेंडलाइन चार्ट में एक्स मानों के क्रम पर आधारित होती 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