Cálculo de uma média ponderada usando Excel Funções SumProduct () multiplica duas matrizes (ou intervalos) em conjunto e retorna a soma do produto. Na ilustração calcularia (B4 x C4) (B5 x C5) (B6 x C6). A fórmula na célula B9 é: SUMPRODUCT (B4: B6, C4: C6) / SUM (C4: C6) O resultado mostra que a média ponderada é menor do que a média aritmética simples. Isto é porque tem tido em conta o maior número de pessoal a ser pago o salário mais baixo. Previsão incorporando risco A média ponderada também pode ser usada para avaliar o risco ou determinar a probabilidade de vários resultados. Se um julgamento é feito sobre a probabilidade de várias condições climáticas para um esporte ao ar livre eo efeito sobre a venda de ingressos, um valor previsto de vendas pode ser calculado usando uma fórmula semelhante à do exemplo anterior. SUMPRODUCT (G16: G19, H16: H19) retorna o valor de 7,380. Os valores de probabilidade (G16: G19) já estão expressos como porcentagens (totalizando 100 ou 1,0) e por isso não há necessidade de dividir por SUM (G16: G19). A função SUMPRODUCT é muito mais versátil do que é ilustrada nos exemplos mostrados acima. Clique aqui para uma descrição mais completa. Obtenha essas informações como um documento acompanhado por planilhas do Excel Clique aqui para obter detalhes sobre como obter este arquivo. Ele foi reescrito para o Excel 2010. Uma boa maneira de encontrar periodicidade em qualquer série regular de dados é inspecionar seu espectro de energia após a remoção de qualquer tendência geral. A remoção preliminar da tendência (e diferenciação opcional para remover a correlação serial) é essencial para evitar períodos de confusão com outros comportamentos. O espectro de potência é a transformada de Fourier discreta da função de autocovariância de uma versão adequadamente suavizada da série original. Se você pensar nas séries temporais como amostragem de uma forma de onda física, você pode estimar quanto da potência total das ondas é transportada dentro de cada freqüência. O espectro de potência (ou periodograma) representa a potência versus a frequência. Cíclicos (isto é, padrões repetitivos ou sazonais) aparecerão como grandes picos localizados em suas freqüências. Como exemplo, considere esta série temporal (simulada) de resíduos de uma medição diária tomada por um ano (365 valores). Os valores flutuam em torno de 0 sem quaisquer tendências evidentes, mostrando que todas as tendências importantes foram removidas. A flutuação parece aleatória: nenhuma periodicidade é aparente. Heres outro lote dos mesmos dados, desenhado para nos ajudar a ver possíveis padrões periódicos. Se você olhar realmente difícil, você pode ser capaz de discernir um padrão ruidoso, mas repetitivo que ocorre 11 a 12 vezes. As sequências longas de valores acima de zero e abaixo de zero sugerem pelo menos alguma autocorrelação positiva, mostrando que esta série não é completamente aleatória. Aqui está o periodograma, mostrado para freqüências de até 91 (um quarto do comprimento total da série). Foi construído com uma janela de Welch e normalizado à área da unidade (para o periodogram inteiro, não apenas a parte mostrada aqui). O poder parece ruído branco (pequenas flutuações aleatórias) mais dois picos proeminentes. Eles são difíceis de perder, não são maiores. O maior ocorre em um período de 12 eo menor em um período de 52. Este método tem assim detectado um ciclo mensal e um ciclo semanal nestes dados. Isso é realmente tudo o que há para ele. Para automatizar a detecção de ciclos (sazonalidade), basta verificar o periodograma (que é uma lista de valores) para máximos locais relativamente grandes. É hora de revelar como esses dados foram criados. Os valores são gerados a partir de uma soma de duas ondas senoidais, uma com frequência 12 (de amplitude quadrada 3/4) e outra com frequência 52 (de amplitude quadrática 1/4). Estes são o que os picos no periodograma detectado. Sua soma é mostrada como a espessa curva preta. Iid O ruído normal de variância 2 foi então adicionado, como mostrado pelas barras cinzentas claras que se estendem desde a curva preta até os pontos vermelhos. Este ruído introduziu os wiggles de baixo nível na parte inferior do periodograma, que de outra forma seria apenas um 0. O total de dois terços da variação total dos valores é não periódica e aleatória, o que é muito ruidoso: é por isso que a sua Tão difícil de distinguir a periodicidade apenas olhando para os pontos. No entanto (em parte porque há tantos dados) encontrar as freqüências com o periodograma é fácil eo resultado é claro. Instruções e bons conselhos para periodogramas de computação aparecem no site Numerical Recipes: procure a seção sobre estimativa do espectro de potência usando a FFT. R tem código para estimativa de periodograma. Essas ilustrações foram criadas no Mathematica 8, o periodograma foi computado com sua função de Fourier. A assumptionquotafter a remoção de qualquer trendquotis geral do calcanhar de Aquiles, como pode haver muitas tendências de tempo, muitas mudanças de nível, todos os quais foram excluídos em seu exemplo. A idéia de que as séries de entrada são deterministas na natureza voa no Face à possível presença de estrutura sazonal e regular da ARIMA. Os Valores Únicos Incomuns não-tratados distorcerão qualquer esquema de identificação baseado em periodograma devido a uma tendência descendente para as estimativas do periodograma que produzem não significância. Se os efeitos semanais e / ou mensais mudaram em algum ponto no passado, o procedimento baseado no periodograma falharia ndash IrishStat Sep 29 11 at 0:06 Irlandês Eu acho que seu comentário pode exagerar um pouco. É mais elementar para procurar e tratar quotUnusual One-Time Valuesquot (aka outliers), por isso só vale a pena mencionar para enfatizar que alguns estimadores de séries temporais podem ser sensíveis a outliers. O termo "determinista" representa de forma errônea as idéias básicas: ninguém supõe que exista determinismo (como evidenciado pela enorme quantidade de ruído na simulação). A simulação incorpora um sinal periódico definido como modelo - sempre aproximado na realidade - apenas para ilustrar a conexão entre o periodograma ea sazonalidade. Sim, mudanças na sazonalidade podem obscurecer o periodograma (e o acf, etc.), especialmente mudanças na freqüência (improvável) ou na fase (possível). As referências no meu post dar uma solução para lidar com isso: eles recomendam o uso de uma janela em movimento para a estimação periodograma. Há uma arte para isso, e claramente há armadilhas, de modo que muita análise de séries de tempo vai beneficiar de tratamento especializado, como você defende. Mas a questão pergunta se existem outros métodos para detectar sazonalidade e, inegavelmente, o periodograma é uma opção estatisticamente poderosa, computacionalmente eficiente e facilmente interpretável. Ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:46 No meu mundo usando senos / cosenos são efeitos quotdeterministicquot muito como mês do ano indicadores. O ajuste de qualquer modelo pré-especificado restringe os valores ajustados a um padrão especificado pelo usuário, muitas vezes sub-padrão. Os dados devem ser quotlistened para ajudar o analista / software de computador avançado discernir efetivamente entre entradas fixas e estocásticas n. b. Refiro-me a ARIMA retarda as estruturas como quotdrivers estocásticos ou adaptáveis como os valores ajustados ajustar / adaptar-se a mudanças na história da série. Na minha opinião a utilização do periodograma quotoversellsquot simples modelagem estatística ndash IrishStat Sep 29 11 at 17:44 whuber Repetindo a mesma coisa pode não ser útil. No entanto, pode ser bom também para corrigir o parágrafo abaixo do periodograma para dizer que os picos estão localizados em uma quotfrequency ofquot 12 e 52 vezes por ano, e não quotperiod dequot. Corrigir o enredo também para dizer quotfrequencyquot em vez de quotperiodquot pode ser agradável também se você acha que não é muito irritante. Ndash Celelibi 11 de outubro at 15:29 A sazonalidade pode e muitas vezes muda ao longo do tempo, assim, as medidas sumárias podem ser bastante inadequadas para detectar a estrutura. É necessário testar a transitoriedade nos coeficientes ARIMA e, muitas vezes, mudanças nos manequins sazonais. Por exemplo, em um horizonte de 10 anos pode ter havido efeito de junho para os primeiros k anos, mas nos últimos 10 k anos há evidências de um efeito de junho. Um efeito composto simples de junho pode não ser significativo, pois o efeito não foi constante ao longo do tempo. De forma semelhante, um componente ARIMA sazonal pode também ter mudado. Deve-se ter cuidado para incluir mudanças de nível local e / ou tendências de tempo locais, assegurando ao mesmo tempo que a variância dos erros permaneceu constante ao longo do tempo. Não se deve avaliar transformações como GLS / mínimos quadrados ponderados ou transformações de potência como logs / raízes quadradas, etc. sobre os dados originais, mas sobre os erros de um modelo tentativo. As suposições gaussianas não têm nada a ver com os dados observados, mas tudo a ver com os erros do modelo. Isso se deve aos pressupostos dos testes estatísticos que utilizam a razão de uma variável chi-quadrada não-central para uma variável chi-quadrado central. Se você quis postar uma série do exemplo de seu mundo eu estaria contente de fornecer-lhe ea lista uma análise completa que conduz à deteção da estrutura sazonal. Respondeu Sep 27 11 at 18:36 Charlies resposta é boa, e é onde começar Id. Se você não quiser usar gráficos ACF, você pode criar k-1 variáveis dummy para os k períodos de tempo presentes. Então você pode ver se as variáveis dummy são significativas em uma regressão com as variáveis dummy (e provavelmente um termo de tendência). Se os seus dados são trimestrais: o manequim Q2 é 1 se este é o segundo trimestre, senão 0 manequim Q3 é 1 se este é o terceiro trimestre, senão 0 manequim Q4 é 1 se este é o quarto trimestre, senão 0 Nota trimestre 1 é o Caso base (todos os 3 dummies zero) Você pode querer verificar também a decomposição de séries temporais no Minitab - muitas vezes chamado de decomposição clássica. No final, você pode querer usar algo mais moderno, mas este é um lugar simples para começar. Eu sou um pouco novo para R eu mesmo, mas a minha compreensão da função ACF é que se a linha vertical vai acima da linha tracejada superior ou abaixo da linha tracejada inferior, há alguma autorregressão (incluindo a sazonalidade) . Tente criar um vetor de seno. Ajustar senos / cosenos etc pode ser útil para algumas séries de tempo física / elétrica, mas você deve estar ciente de MSB. Modelo de Especificação Bias. Ndash IrishStat Sep 28 11 at 14:31 Autoregression não implica sazonalidade. Ndash Jens Nov 22 13 at 12:32 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncOs resultados de suas análises estatísticas ajudam a entender o resultado de seu estudo, p. Se alguma variável tem algum efeito, se as variáveis estão relacionadas, se as diferenças entre grupos de observações são iguais ou diferentes, etc. As estatísticas são ferramentas da ciência, não um fim para si mesmas. Estatísticas devem ser usadas para fundamentar suas descobertas e ajudá-lo a dizer objetivamente quando você tem resultados significativos. Portanto, ao relatar os resultados estatísticos relevantes para o seu estudo, subordiná-los aos resultados biológicos reais. Relatórios Descritivos (Sumário) Estatísticas Meios. Sempre informe a média (valor médio) junto com uma medida de variabilidade (desvio padrão (s) ou erro padrão da média). Dois modos comuns de expressar a média ea variabilidade são mostrados abaixo: O comprimento total da truta marrom (n128) média de 34,4 cm (s 12,4 cm) em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot s desvio padrão (este formato é preferido por Huth E outros (1994) quotTotal comprimento de truta marrom (n128) em média 34,4 plusmn 12,4 cm em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot Este estilo necessita especificamente dizendo nos Métodos que a medida da variabilidade é relatada com a média. Se o resumo As estatísticas são apresentadas em forma gráfica (uma figura), você pode simplesmente relatar o resultado no texto sem verbalizar os valores de resumo: quotMean comprimento total de truta marrom em Sebago Lake aumentou 3,8 cm entre maio e setembro de 1994 (Figura 5) Frequências: Os dados de frequência devem ser resumidos no texto com medidas apropriadas, tais como percentagens, proporções ou proporções. Quanto ao período de giro de queda, cerca de 47 de trutas marrons e 24 de trutas de ribeiro foram concentradas nas partes mais profundas do lago (Tabela 3).quot Relatando Resultados de Testes Inferenciais (Hipóteses) Neste exemplo, o resultado chave é mostrado em azul eo resultado estatístico. Que comprova a descoberta, está em vermelho. O comprimento total médio de truta marrom no lago Sebago aumentou significativamente (3,8 cm) entre maio (34,4 mais 12,4 cm, n128) e setembro (38,2 mais 11,7 cm, n 114) 1994 (teste twosample t, p lt 0,001). NOTA : EVITE escrever frases inteiras que simplesmente digam qual teste você usou para analisar um resultado seguido por outro dando o resultado. Isto desperdiça palavras preciosas (economia.) E aumenta desnecessariamente seu comprimento dos papéis. Resumindo Resultados de Testes Estatísticos em Figuras Se os resultados mostrados em uma figura tiverem sido testados com um teste inferencial, é apropriado resumir o resultado do teste no gráfico para que o leitor possa compreender rapidamente o significado dos achados. É imperativo que você inclua informações em seus Materiais e Métodos, ou na legenda da figura, para explicar como interpretar qualquer sistema de codificação que você usa. Vários métodos comuns para resumir resultados estatísticos são mostrados abaixo. Exemplos: Comparação de grupos (testes t, ANOVA, etc.) A comparação das médias de 2 ou mais grupos é normalmente representada num gráfico de barras das médias e barras de erro associadas. Para dois grupos. A média maior pode ter 1-4 asteriscos centrados sobre a barra de erro para indicar o nível relativo do valor p. Em geral, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 e quot significa plt0,0001. Em todos os casos, o p-valor deve ser relatado também na figura legenda O asterisco também pode ser usado com resultados tabulares como mostrado abaixo. Observe como o autor usou uma nota de rodapé para definir os valores de p que correspondem ao número de asteriscos. (Cortesia de Shelley Ball) Para três ou mais grupos existem dois sistemas normalmente utilizados: linhas ou letras. O sistema que você usa depende de como é complicado resumir o resultado. O primeiro exemplo abaixo mostra uma comparação de três meios. A linha que atravessa duas barras adjacentes indica que não são significativamente diferentes (com base num teste de comparações múltiplas) e porque a linha não inclui a média de pH 2, indica que a média de pH 2 é significativamente diferente do pH 5,3 ( Controlo) e o grupo de pH 3,5 significa. Observe que as informações sobre como interpretar o sistema de codificação (linha ou letras) estão incluídas na legenda da figura. Quando as linhas não podem ser facilmente desenhadas para resumir o resultado, a alternativa mais comum é usar letras maiúsculas colocadas sobre as barras de erro. As cartas compartilhadas em comum entre os grupos indicariam nenhuma diferença significativa. Exemplo: Resumindo Análises de Correlação e Regressão Para os dados de relacionamento (parcelas X, Y) nos quais uma análise de correlação ou regressão foi realizada, é costume reportar as estatísticas de teste salientes (eg r, r-quadrado) e p-value in O corpo do gráfico em fonte relativamente pequena, de modo a ser discreto. Se uma regressão é feita, a linha de melhor ajuste deve ser plotada ea equação da linha também fornecida no corpo do gráfico. Alterado 1-11-2017 Departamento de Biologia, Bates College. Lewiston, ME 04240
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