สอง จุด เฉลี่ยเคลื่อนที่ excel

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ระยะห่างที่สั้นลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลจริงมากขึ้นการคาดการณ์การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของปีก่อน ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและคุณจะได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่ใส่ใจก็คือ คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นการศึกษามากขึ้นคุณจะได้รับคะแนนที่สูงขึ้นทั้งสองค่าประมาณนี้เป็นค่าเฉลี่ยการคาดการณ์โดยเฉลี่ย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของ Historical array HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel การวิเคราะห์ข้อมูล Excel สำหรับ Dummies รุ่นที่ 2 คำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูลมีเครื่องมือสำหรับคำนวณการเคลื่อนย้ายและ ค่าเฉลี่ยที่เรียบขึ้นใน Excel สมมติว่าเพื่อให้เห็นภาพประกอบคุณได้รวบรวมข้อมูลอุณหภูมิประจำวันแล้ว คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามวัน 8212 โดยเฉลี่ยในสามวันที่ผ่านมา 8212 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการพยากรณ์อากาศที่เรียบง่าย หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับชุดข้อมูลนี้ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนคลิกปุ่มคำสั่ง Data Analysis ข้อมูล tab8217s เมื่อ Excel แสดงไดอะล็อกบ็อกซ์การวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการย้ายค่าเฉลี่ยจากรายการแล้วคลิกตกลง Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบ Moving Average ระบุข้อมูลที่คุณต้องการใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คลิกในกล่องข้อความ Input Range ของกล่องโต้ตอบ Moving Average จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยพิมพ์ที่อยู่ช่วงเวิร์กชีทหรือใช้เมาส์เพื่อเลือกช่วงของแผ่นงาน การอ้างอิงช่วงของคุณควรใช้ที่อยู่ของเซลล์สัมบูรณ์ แอดเดรสเซลล์ที่แน่นอนนำหน้าด้วยตัวอักษรคอลัมน์และหมายเลขแถวที่มีเครื่องหมายเช่นใน A1: A10 ถ้าเซลล์แรกในช่วงอินพุทของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมายในช่องแรก ในกล่องข้อความช่วงบอก Excel จำนวนค่าที่จะรวมไว้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้จำนวนค่าใด ๆ โดยค่าเริ่มต้น Excel จะใช้ค่าล่าสุดสามค่าในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในการระบุว่าจะใช้ค่าอื่น ๆ เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ป้อนค่านั้นลงในช่องข้อความช่วงเวลา บอก Excel ให้ใส่ข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้กรอบข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงเวิร์กชีตที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในตัวอย่างเวิร์กชีทข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใส่ลงในช่วงเวิร์กชีท B2: B10 (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการใช้แผนภูมิหรือไม่ ถ้าคุณต้องการแผนภูมิที่แปลงข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิเอาท์พุท (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานหรือไม่ ถ้าคุณต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับข้อมูลให้เลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel วางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ (ข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานจะปรากฏเป็น C2: C10) หลังจากที่คุณระบุข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการคำนวณและตำแหน่งที่คุณต้องการแล้วคลิกตกลง Excel คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายเหตุ: หาก Excel doesn8217t มีข้อมูลเพียงพอที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อผิดพลาดมาตรฐานระบบจะวางข้อความแสดงข้อผิดพลาดลงในเซลล์ คุณสามารถดูหลายเซลล์ที่แสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาดนี้เป็นค่าเพิ่มเปลี่ยนแปลงหรือลบเส้นแนวโน้มในแผนภูมิเรียนรู้เกี่ยวกับการคาดการณ์และแสดงแนวโน้มในแผนภูมิ Trendlines ใช้เพื่อแสดงแนวโน้มของข้อมูลในแบบกราฟิกและช่วยวิเคราะห์ปัญหาในการคาดคะเน การวิเคราะห์ดังกล่าวเรียกว่าการวิเคราะห์การถดถอย เมื่อใช้การวิเคราะห์การถดถอยคุณสามารถขยายเส้นแนวโน้มในแผนภูมิเกินกว่าข้อมูลจริงเพื่อคาดการณ์ค่าในอนาคต ตัวอย่างเช่นแผนภูมิต่อไปนี้ใช้เส้นคาดการณ์เชิงเส้นอย่างง่ายซึ่งคาดการณ์ล่วงหน้า 2 ไตรมาสเพื่อแสดงแนวโน้มการเพิ่มรายได้อย่างชัดเจน นอกจากนี้คุณยังสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งช่วยลดความผันผวนของข้อมูลและแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มได้ชัดเจนยิ่งขึ้น หากคุณเปลี่ยนแผนภูมิหรือชุดข้อมูลเพื่อไม่ให้สนับสนุนเส้นแนวโน้มที่เกี่ยวข้องเช่นการเปลี่ยนประเภทแผนภูมิเป็นแผนภูมิ 3 มิติหรือเปลี่ยนมุมมองรายงาน PivotChart หรือรายงาน PivotTable ที่เกี่ยวข้องแนวโน้มจะไม่ปรากฏอีกต่อไป ในแผนภูมิ สำหรับข้อมูลบรรทัดโดยไม่มีแผนภูมิคุณสามารถใช้การป้อนอัตโนมัติหรือฟังก์ชันทางสถิติอย่างใดอย่างหนึ่งเช่นการเติบโต () หรือ TREND () เพื่อสร้างข้อมูลสำหรับเส้นเชิงเส้นหรือบรรทัดเลขยกกำลังที่ดีที่สุด การเลือกชนิดเส้นแนวโน้มที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลของคุณเมื่อคุณต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิใน Microsoft Office Excel คุณสามารถเลือกเส้นแนวโน้มหรือการถดถอยที่มีอยู่หกรูปแบบดังต่อไปนี้เส้นแนวโน้มเชิงเส้นเส้นลอการิทึมเส้นแนวโน้มพหุนามเส้นแนวโน้มกำลังการชี้แจง เส้นแนวโน้มหรือเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ชนิดของข้อมูลที่คุณกำหนดประเภทของเส้นบอกแนวที่คุณควรใช้ เส้นแนวโน้มมีความถูกต้องที่สุดเมื่อค่า R-squared อยู่ที่หรือใกล้เคียง 1. เมื่อคุณพอดีเส้นแนวโน้มกับข้อมูลของคุณ Excel จะคำนวณค่า R-squared โดยอัตโนมัติ หากต้องการคุณสามารถแสดงค่านี้ในแผนภูมิของคุณได้ Linear trendlines เส้นตรงเป็นเส้นตรงที่ดีที่สุดที่ใช้กับชุดข้อมูลเชิงเส้นอย่างง่าย ข้อมูลของคุณเป็นเส้นตรงถ้ารูปแบบในจุดข้อมูลมีลักษณะคล้ายกับเส้น เส้นแนวโน้มจะแสดงให้เห็นว่ามีบางอย่างที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่คงที่ ในตัวอย่างต่อไปนี้เส้นตรงแสดงให้เห็นว่ายอดขายตู้เย็นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในช่วง 13 ปี สังเกตว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.979 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นลอการิทึมเส้นลอการิทึมเป็นเส้นโค้งที่ดีที่สุดที่ใช้เมื่ออัตราการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็วและลดระดับลง เส้นรอบวงลอการิทึมสามารถใช้ทั้งค่าลบและค่าบวก ตัวอย่างต่อไปนี้ใช้เส้นรอบวงลอการิทึมเพื่อแสดงถึงการเติบโตของประชากรที่คาดการณ์ไว้ของสัตว์ในพื้นที่ที่มีเนื้อที่คงที่โดยที่ประชากรลดระดับลงเป็นพื้นที่สำหรับสัตว์ลดลง โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.933 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นโครงแบบหลายรูปแบบเส้นโค้งพหุนามเป็นเส้นโค้งที่ใช้เมื่อข้อมูลมีความผันผวน ตัวอย่างเช่นสำหรับการวิเคราะห์ผลกำไรและขาดทุนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลำดับของพหุนามสามารถกำหนดได้จากจำนวนความผันผวนของข้อมูลหรือจำนวนโค้ง (เนินเขาและหุบเขา) ปรากฏในเส้นโค้ง คำสั่ง Order 2 polynomial trendline โดยทั่วไปมีเพียงเนินเขาหรือหุบเขาเท่านั้น คำสั่งที่ 3 โดยทั่วไปมีภูเขาหรือหุบเขาหนึ่งหรือสองแห่ง ลำดับที่ 4 โดยทั่วไปมีเนินเขาหรือหุบเขาถึงสามตัว ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงเส้นโครงแบบพหุนาม Order 2 (เนินเขาหนึ่ง) เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วในการขับขี่และการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิง สังเกตว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.979 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นกำลังไฟฟ้าเส้นกำลังคือเส้นโค้งที่ใช้กับชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบการวัดที่เพิ่มขึ้นในอัตราเฉพาะเช่นการเร่งความเร็วของรถแข่งในช่วงเวลา 1 วินาที คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มกำลังได้ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ ในตัวอย่างต่อไปนี้ข้อมูลการเร่งความเร็วจะแสดงโดยการพล็อตระยะทางเป็นเมตรเป็นวินาที เส้นแรงที่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.986 ซึ่งเป็นเส้นที่สมบูรณ์แบบเกือบทั้งหมดของข้อมูล เสวนาชี้แจงเส้นโครงร่างเป็นเส้นโค้งที่ใช้เมื่อค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ คุณไม่สามารถสร้างเส้นแสดงแนวโน้มเป็นตัวเลขได้หากข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ ในตัวอย่างต่อไปนี้ใช้เส้นสายชี้แจงเพื่อแสดงปริมาณคาร์บอน 14 ที่ลดลงในวัตถุเมื่ออายุมากขึ้น โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.990 ซึ่งหมายความว่าเส้นตรงกับข้อมูลเกือบสมบูรณ์ เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยขจัดความผันผวนของข้อมูลเพื่อแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนจุดข้อมูลที่ระบุ (กำหนดโดยตัวเลือก Period) โดยให้ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยและใช้ค่าเฉลี่ยเป็นจุดในบรรทัด ตัวอย่างเช่นถ้ากำหนดระยะเวลาเป็น 2 ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลสองจุดแรกจะใช้เป็นจุดแรกในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่สองและสามใช้เป็นจุดที่สองในเส้นรอบวงเป็นต้นในตัวอย่างต่อไปนี้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงรูปแบบของจำนวนบ้านที่ขายในช่วง 26 สัปดาห์ เพิ่มเส้นแนวโน้มหากต้องการเพิ่มเส้นแสดงเส้นแนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือคลิกที่เส้นค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ไม่ได้เรียง 2 มิติแถบพื้นที่คอลัมน์เส้นสต็อก xy (กระจาย) หรือแผนภูมิฟองอากาศหรือทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ เพื่อเลือกชุดข้อมูลจากรายการองค์ประกอบแผนภูมิ: คลิกที่ใดก็ได้ในแผนภูมิ ซึ่งจะแสดงเครื่องมือแผนภูมิ เพิ่มการออกแบบ เค้าโครง และแท็บรูปแบบ ในแท็บรูปแบบในกลุ่มการเลือกปัจจุบันให้คลิกลูกศรถัดจากช่ององค์ประกอบแผนภูมิแล้วคลิกองค์ประกอบแผนภูมิที่คุณต้องการ หมายเหตุ: หากคุณเลือกแผนภูมิที่มีชุดข้อมูลมากกว่าหนึ่งชุดโดยไม่เลือกชุดข้อมูล Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบเพิ่มบรรทัดเหตุการณ์ ในรายการกล่องคลิกชุดข้อมูลที่คุณต้องแล้วคลิกตกลง ในแท็บเค้าโครงในกลุ่มการวิเคราะห์คลิกเส้นเวลา เลือกทำอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้: คลิกตัวเลือกเส้นบอกแนวที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่คุณต้องการใช้ หมายเหตุ: ใช้เส้นแนวโน้มโดยไม่ทำให้คุณสามารถเลือกตัวเลือกที่ต้องการได้ คลิก More Trendline Options และจากนั้นในประเภทตัวเลือก Trendline ภายใต้ประเภท TrendRegression คลิกประเภทของเส้นบอกแนวที่คุณต้องการใช้