Moving average control chart excel

Adicione uma linha de tendência ou média móvel a um gráfico Aplica-se a: Excel 2017 Word 2017 PowerPoint 2017 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode ampliar uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever os valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para futuras vendas. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3-D, radar, torta, superfície ou filhós. Adicione uma linha de tendência No seu gráfico, clique na série de dados para a qual deseja adicionar uma linha de tendência ou média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Verifique a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E depois clique em Exponencial. Previsão linear. Ou a média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se você escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Format Trendline em Trendline Options. Se você selecionar Polinômio. Insira a maior potência para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Moeda em Movimento. Insira o número de períodos a serem usados ​​para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão íntimo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é em ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o valor R-squared. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, verificando o valor Exibir R-quadrado na caixa de gráfico (Formato do painel Trendline, Opções da Tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linha de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados parecer uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa essa equação para calcular os mínimos quadrados adequados para uma linha: onde m é a inclinação e b é a intercepção. A linha de tendência linear a seguir mostra que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor do R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela o quão próximo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é 0.9792, o que é um bom ajuste da linha para os dados. Mostrando uma linha curvada de melhor ajuste, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e depois desacelera. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população se estabilizou à medida que o espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Esta linha de tendência é útil quando seus dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Normalmente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde b e são constantes. A linha de tendência polinomial da ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre velocidade de condução e consumo de combustível. Observe que o valor R-squared é 0.979, que é próximo de 1, de modo que as linhas são adequadas aos dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou nulos. O gráfico de medidas de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas cada vez maiores. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A seguinte linha de tendência exponencial mostra a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 0.990, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente nos dados. Tendência média média Esta linha de tendência eleva as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se o Período for definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, etc. Uma linha de tendência média móvel usa essa equação: O número de pontos em uma linha de tendência média móvel é igual ao número total de pontos da série, menos a Número que você especificou para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores de x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. O gráfico de alcance de média de mudanças (MAMR) é usado quando você tem apenas um ponto de dados ao mesmo tempo para descrever uma situação (por exemplo, dados infreqüentes) E os dados normalmente não são distribuídos. O gráfico MAMR é muito semelhante ao gráfico Xbar-R. A única grande diferença é como os subgrupos são formados e os testes fora de controle que se aplicam. Os passos na construção do gráfico de alcance de geração de energia móvel são os mesmos que os gráficos de controle Xbar-R (clique aqui). O gráfico MAMR reutiliza dados. Por exemplo, os dados abaixo mostram as contas a receber por cada semana. Os dados podem ser reagrupados em tamanhos de subgrupo de três e analisados ​​usando um gráfico MAMR. O primeiro subgrupo para o gráfico MAMR é formado usando os três primeiros resultados (nas semanas de 25, 212 e 219). O segundo subgrupo para o gráfico MAMR usa as semanas de 212 e 219 e depois adiciona na semana de 226. Os dados das semanas 212 e 219 são reutilizados no próximo subgrupo. Isso continua para cada uma das amostras restantes. Essa abordagem permite traçar um ponto com cada novo ponto de dados em vez de aguardar três pontos de dados para formar um subgrupo. Os padrões cíclicos são típicos do gráfico MAMR. Testes fora de controle Uma vez que os dados são reutilizados, o único teste fora de controle que se aplica ao gráfico MAMR é pontos além dos limites de controle. Limites de Controle para o Gráfico de Intervalo de Mover Mínimo de Movimento As equações de limite de controle para o gráfico de Intervalo de Mudança de Mínimo são idênticas ao gráfico de Xbar-R (clique aqui para os cálculos do gráfico de Xbar-R) Os gráficos de MAMR podem ser atualizados quando novos dados são adicionados selecionando o Atualize o ícone do gráfico no menu SPC. Você também pode alterar as opções atuais no gráfico selecionando o ícone Opções no menu SPC. Você também pode dividir os limites de controle, iniciar o gráfico em um novo ponto e adicionar comentários (consulte a seção Ações do único ponto nos arquivos de ajuda), bem como remover todos os pontos de controle fora ou definir o intervalo para basear os limites de controle ( Veja a seção All Points Action nos arquivos de ajuda). Informações sobre contato Site Search Knowledge Center Gráficos de alcance médio em movimento Gráficos de alcance médio em movimento são um conjunto de gráficos de controle para dados de variáveis ​​(dados quantitativos e contínuos em medição, como medidas medidas Dimensão ou tempo). O gráfico de Média em Movimento monitora a localização do processo ao longo do tempo, com base na média do subgrupo atual e em um ou mais subgrupos anteriores. O gráfico do intervalo de mudança monitora a variação entre os subgrupos ao longo do tempo. Os pontos plotados para um gráfico de intervalo médio móvel, chamado de célula, incluem o subgrupo atual e um ou mais subgrupos anteriores. Cada subgrupo dentro de uma célula pode conter uma ou mais observações, mas todas devem ter o mesmo tamanho. 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, Quality Management 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.