Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Escala de amostragem utilizada para derivar limites superiores e inferiores. Gráficos de controle para medições individuais, p. Ex. O tamanho da amostra 1, use o intervalo de movimento de duas observações sucessivas para medir a variabilidade do processo. O intervalo móvel é definido como MRi xi - x. Qual é o valor absoluto da primeira diferença (por exemplo, a diferença entre dois pontos de dados consecutivos) dos dados. Analogamente ao gráfico de controle Shewhart, pode-se traçar tanto os dados (que são os indivíduos) quanto o alcance móvel. Limites de controle de indivíduos para uma observação Para o quadro de controle para medições individuais, as linhas traçadas são: começar a barra UCL barra 3frac mbox barra LCL - 3frac. Fim onde (bar) é a média de todos os indivíduos e (overline) é a média de todas as escalas móveis de duas observações. Tenha em mente que uma ou ambas as médias podem ser substituídas por um padrão ou alvo, se disponível. (Nota: 1.128 é o valor de (d2) para (n 2). Exemplo de intervalo de movimento O exemplo a seguir ilustra o gráfico de controle para observações individuais. Um novo processo foi estudado para monitorar a taxa de fluxo. Os primeiros 10 lotes resultaram em contato Cálculos do gráfico do intervalo de movimentos do Centro de Informações do site O intervalo de movimentos entre subgrupos sucessivos em um gráfico Individual-X (ou seja, a diferença entre a observação atual e a observação imediatamente anterior). Onde m é o número total de subgrupos incluídos na análise e MRj É o intervalo de deslocamento no subgrupo j. Nota: Quando os limites de controle para o gráfico Individual-X são definidos como valores fixos (como, quando dados históricos são usados para definir limites de controle), o intervalo médio de movimentos (MR-bar) deve estar de volta Calculado a partir desses limites de controle pré-definidos. Isso garante que os limites de controle no gráfico do intervalo de movimento estão na mesma sensibilidade que os do gráfico Individual-X. Neste caso: onde d 2 é baseado em n2 . UCL. LCL (Limite de Controle Superior e Inferior) onde MR-bar é a média do valor do intervalo movido plotado s, sigma-x é o sigma do processo. E d 3 é igual a 0,853. Notas: Alguns autores preferem escrever isso como: Desde 1982: A ciência da arte para melhorar sua linha de fundo, a Quality America oferece software de Controle Estatístico de Processos, bem como materiais de treinamento para Lean Six Sigma, Gerenciamento de Qualidade e SPC. Adotamos uma abordagem orientada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente formas de oferecer aos nossos clientes as melhores e mais acessíveis soluções. Líderes em seu campo, a Quality America forneceu software e treinamento de produtos e serviços a dezenas de milhares de empresas em mais de 25 países. Copyright copy 2017 Quality America Inc.
Análise da Estratégia de Cobertura Ótima para o potencial de reduzir os custos de cobertura O Modelo de Estratégia de Cobertura Ótima é uma ferramenta simples, que calcula automaticamente a porcentagem ideal de exposição ao hedge e as economias econômicas líquidas resultantes. O modelo utiliza um fator de aversão ao risco para determinar a porcentagem de exposição a não hedge, potencialmente economizando consideráveis custos de hedge. A aversão ao risco Sigma representa o nível de risco que a empresa está disposta a realizar, o que se traduz na máxima probabilidade admissível de a entidade não conseguir cumprir as obrigações financeiras em 10 anos. A maior proporção de lucros expostos aos ganhos totais com menor diversificação interna representa um maior potencial de hedge de ganho. Quanto mais volátil for o preço de risco de cobertura, mais hedge é útil. Em contraste, com ganhos mais voláteis que não podem ser cobertos, a cobertura é menos útil à medida que mais volatilidade de lucr...
Comments
Post a Comment