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O cálculo de uma média ponderada usando as Funções do Excel SumProduct () multiplica duas matrizes (ou intervalos) juntas 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 que a média aritmética simples. Isso porque levou em consideração o maior número de funcionários que recebiam 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 e o efeito na venda de ingressos, um valor previsto de vendas pode ser calculado usando uma fórmula semelhante ao exemplo anterior. SUMPRODUCT (G16: G19, H16: H19) retorna o valor de 7.380. Os valores de probabilidade (G16: G19) já são expressos como porcentagens (totalizando 100 ou 1.0) e, portanto, não há necessidade de dividir por SUM (G16: G19). A função SUMPRODUCT é muito mais versátil do que a ilustrada nos exemplos mostrados acima. Clique aqui para uma descrição mais completa. Obtenha estas informações como um documento acompanhado de planilhas do Excel Clique aqui para obter detalhes sobre como obter este arquivo. Ele foi reescrito para o Excel 2010. Uma maneira muito boa de encontrar periodicidade em qualquer série regular de dados é inspecionar seu espectro de energia depois de remover qualquer tendência geral. (Isso se presta bem ao rastreamento automatizado quando a energia total é normalizada para um valor padrão, como a unidade.) A remoção de tendência preliminar (e a 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 apropriadamente atenuada da série original. Se você pensar na série temporal como amostragem de uma forma de onda física, é possível estimar quanto da potência total das ondas é transportada dentro de cada frequência. O espectro de energia (ou periodograma) representa a potência versus frequência. Cíclico (isto é, padrões repetitivos ou sazonais) aparecerá como grandes picos localizados em suas freqüências. Como exemplo, considere esta série temporal (simulada) de resíduos de uma medição diária feita por um ano (365 valores). Os valores flutuam em torno de 0 sem nenhuma tendência evidente, mostrando que todas as tendências importantes foram removidas. A flutuação parece aleatória: nenhuma periodicidade é aparente. Heres outro enredo dos mesmos dados, desenhado para nos ajudar a ver possíveis padrões periódicos. Se você parecer muito difícil, poderá discernir um padrão ruidoso, mas repetitivo, que ocorre de 11 a 12 vezes. As sequências mais longas dos valores acima de zero e abaixo de zero, pelo menos, sugerem alguma autocorrelação positiva, mostrando que essa série não é completamente aleatória. Heres o periodograma, mostrado para frequências até 91 (um quarto do comprimento total da série). Foi construído com uma janela Welch e normalizado para a área da unidade (para todo o periodograma, não apenas a parte mostrada aqui). O poder parece com ruído branco (pequenas flutuações aleatórias) mais dois picos proeminentes. Eles são difíceis de perder, mas o maior ocorre em um período de 12 e o menor em um período de 52. Esse método detectou um ciclo mensal e um ciclo semanal nesses dados. Isso é realmente tudo que existe para isso. 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 quadrada 1/4). Estes são o que os picos no periodograma detectaram. Sua soma é mostrada como a curva preta grossa. O ruído normal de variação 2 foi então adicionado, como mostrado pelas barras cinza claro que se estendem da curva preta aos pontos vermelhos. Esse ruído introduziu as oscilações de baixo nível na parte inferior do periodograma, que de outra forma seria apenas um plano 0. Totalmente dois terços da variação total nos valores é não-periódico e aleatório, o que é muito barulhento: é por isso que É tão difícil distinguir a periodicidade apenas olhando para os pontos. No entanto (em parte porque existem muitos dados) encontrar as frequências com o periodograma é fácil e o resultado é claro. Instruções e bons conselhos para o cálculo de periodogramas aparecem no site Receitas Numéricas: procure a seção sobre estimativa de espectro de energia usando a FFT. R tem código para estimativa de periodograma. Essas ilustrações foram criadas no Mathematica 8 e o periodograma foi computado com a função de Fourier. O problema é que depois de eliminar qualquer tendência geral, o calcanhar de Aquiles pode ter muitas tendências temporais, muitas mudanças de nível, todas elas excluídas em seu exemplo. A idéia de que as séries de insumos são de natureza determinista voa na escala de Aquiles. face à possível presença da estrutura ARIMA sazonal e regular. Os valores únicos não-usuais não-distorcidos distorcerão qualquer esquema de identificação baseado em periodograma devido a um viés de baixa para as estimativas do periodograma, gerando não-significância. Se os efeitos semanais e / ou mensais mudaram em algum momento no passado, o procedimento baseado em periodograma falharia ndash IrishStat Sep 29 11 at 0:06 Irish Eu acho que seu comentário pode exagerar um pouco. É mais elementar procurar e tratar "Unusual One-Time Valuesquot" (ou seja, outliers), portanto, é importante mencionar que alguns estimadores de séries temporais podem ser sensíveis a outliers. "Natureza determinista na natureza" representa erroneamente as idéias básicas: ninguém supõe que haja 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 e a sazonalidade. (Continua.) Ndash whuber 9830 Set 29 11 at 16:41 Sim, mudanças na sazonalidade podem obscurecer o periodograma (e o acf, etc.), especialmente mudanças na frequência (improvável) ou fase (possível). As referências no meu post dão uma solução para lidar com isso: elas recomendam o uso de uma janela móvel para estimativa do periodograma. Há uma arte para isso, e claramente há armadilhas, de modo que muitas análises de séries temporais serão beneficiadas por um 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 prontamente interpretável. ndash whuber 9830 Sep 29 11 at 16:46 No meu mundo usando senos / cossenos são efeitos "determinísticos" muito parecidos com os indicadores do mês do ano. A montagem de qualquer modelo pré-especificado restringe os valores ajustados a um padrão especificado pelo usuário, muitas vezes abaixo do padrão. Os dados devem ser "listados" para ajudar o analista / software de computador avançado a discernir efetivamente entre entradas fixas e estocásticas n. b. Refiro-me às estruturas de defasagem ARIMA como distribuidores estocásticos ou adaptativos, já que os valores ajustados se ajustam / se adaptam às mudanças no histórico da série. Na minha opinião, a utilização do periodograma é uma simples modelagem estatística, que pode não ser útil. Repetir a mesma coisa pode não ser útil. No entanto, pode ser bom também fixar o parágrafo abaixo do periodograma para dizer que os picos estão localizados em uma frequência de 12 e 52 vezes por ano, e não de um período de tempo. Consertar o enredo também para dizer "frequência" em vez de "período" pode ser bom também, se você acha que não é muito chato. ndash Celelibi Oct 11 em 15:29 A sazonalidade pode e muda frequentemente ao longo do tempo, portanto, as medidas sumárias podem ser bastante inadequadas para detectar a estrutura. É preciso testar a transitoriedade nos coeficientes ARIMA e, com frequência, alterar os manequins sazonais. Por exemplo, em um horizonte de 10 anos pode ter havido efeito de junho para os primeiros k anos, mas os últimos 10-k anos há evidências de um efeito de junho. Um efeito composto simples de junho pode não ser significativo, uma vez que o efeito não foi constante ao longo do tempo. De maneira semelhante, um componente ARIMA sazonal também pode ter mudado. Deve-se tomar cuidado para incluir mudanças no nível local e / ou tendências do tempo local, garantindo que a variação dos erros permaneça constante ao longo do tempo. Não se deve avaliar transformações como GLS / weighted least Squares ou transformações de poder como logs / raízes quadradas, etc. nos dados originais, mas nos erros de um modelo tentativa. As suposições gaussianas não têm nada a ver com os dados observados, mas sim com os erros do modelo. Isto é devido aos fundamentos dos testes estatísticos que usam a razão de uma variável não central do qui-quadrado para uma variável central do qui-quadrado. Se você quisesse publicar uma série de exemplos do seu mundo, eu ficaria feliz em fornecer a você e à lista uma análise completa, levando à detecção da estrutura sazonal. respondido 27 set 11 at 18:36 Charlies responder é bom, e é onde eu começo. Se você não quiser usar gráficos ACF, você pode criar variáveis ​​dummy k-1 para os períodos de tempo k 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 forem trimestrais: dummy Q2 é 1 se este for o segundo trimestre, mais 0 dummy Q3 é 1 se este for o terceiro trimestre, mais 0 dummy Q4 é 1 se for o quarto trimestre, senão 0 Note que trimestre 1 é o Caso base (todos os 3 dummies zero) Você pode querer também verificar a decomposição de séries temporais no Minitab - muitas vezes chamada 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, mas o meu entendimento da função ACF é que, se a linha vertical vai acima da linha tracejada superior ou abaixo da linha tracejada inferior, há alguma auto-regressão (incluindo a sazonalidade) . Tente criar um vetor de seno respondido setembro 27 11 at 15:47 Encaixe sines / cosines etc pode ser útil para alguma série temporal física / elétrica, mas você deve estar ciente de MSB. Tendência de Especificação de Modelo. ndash IrishStat Sep 28 11 at 14:31 Autoregression não implica sazonalidade. ndash Jens Nov 22 13 at 12:32 Sua resposta 2016 Stack Exchange, IncOs resultados de suas análises estatísticas ajudam você a entender o resultado do seu estudo, por exemplo, se alguma variável tem ou não um efeito, se as variáveis ​​estão relacionadas, se as diferenças entre os grupos de observações são iguais ou diferentes, etc. As estatísticas são ferramentas da ciência, não um fim em si mesmas. As estatísticas devem ser usadas para substanciar suas descobertas e ajudar você a dizer objetivamente quando tiver resultados significativos. Portanto, ao relatar os resultados estatísticos relevantes para o seu estudo, subordine-os aos resultados biológicos reais. Relatório Descritivo (Resumo) Estatística Significa. Sempre relate a média (valor médio) junto com uma medida de variabilidade (desvio padrão (ões) ou erro padrão da média). Duas formas comuns de expressar a média e variabilidade são mostradas abaixo: “Comprimento total de truta marrom (n128) em média 34,4 cm (s 12,4 cm) em maio de 1994, amostras do desvio padrão de Sebago Lake (este formato é preferido por Huth e outros (1994) "O comprimento total de truta marrom (n128) em média 34,4 mais 12,4 cm em maio de 1994, amostras de Sebago Lake." Esse estilo exige dizer especificamente nos Métodos qual medida de variabilidade é relatada com a média. as estatísticas são apresentadas em forma gráfica (uma figura), você pode simplesmente relatar o resultado no texto sem verbalizar os valores resumidos: Comprimento total médio da truta marrom em Sebago Lake aumentou 3,8 cm entre maio e setembro de 1994 (Fig. 5) Freqüências: Os dados de freqüência devem ser resumidos no texto com medidas apropriadas, tais como porcentagens, proporções ou proporções. Durante o período de giro de outono, estima-se que 47 de truta marrom e 24 de truta de partes mais profundas do lago (Tabela 3). Resultados do Relatório de Testes Inferenciais (Hipóteses) Neste exemplo, o resultado da chave é mostrado em azul e o resultado estatístico. que substancia o achado, está em vermelho. O comprimento total médio da truta marrom em Sebago Lake aumentou significativamente (3,8 cm) entre maio (34,4 maism 12,4 cm, n128) e setembro (38,2 mais 11,7 cm, n 114) 1994 (teste t de duas amostras, p <0,001). : EVITE escrever frases inteiras que simplesmente digam qual teste você usou para analisar um resultado seguido por outro dando o resultado. Isso desperdiça palavras preciosas (economia) e aumenta desnecessariamente a duração de seus trabalhos. Resumindo os resultados do teste estatístico 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 resultados. É imperativo que você inclua informações em seus Materiais e Métodos, ou na legenda da figura, para explicar como interpretar qualquer sistema de codificação usado. Vários métodos comuns para resumir os resultados estatísticos são mostrados abaixo. Exemplos: Comparando grupos (testes-t, ANOVA, etc.) A comparação das médias de dois ou mais grupos é geralmente representada em um gráfico de barras das médias e das barras de erro associadas. Para dois grupos. a média maior pode ter 1-4 asteriscos centralizados sobre a barra de erro para indicar o nível relativo do valor p. Em geral, o termo significa plt 0,05, significa plt 0,01, significa pl 0,001, e significa plt0,0001. Em todos os casos, o valor p deve ser informado também na legenda da figura. 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 p que correspondem ao número de asteriscos. (Cortesia de Shelley Ball) Para três ou mais grupos, há dois sistemas normalmente usados: linhas ou letras. O sistema que você usa depende de quão complicado é resumir o resultado. O primeiro exemplo abaixo mostra uma comparação de três médias. A linha que abrange duas barras adjacentes indica que elas não são significativamente diferentes (com base em um teste de comparações múltiplas) e, como a linha não inclui a média do pH 2, indica que a média do pH 2 é significativamente diferente do pH 5,3 controlo) e o grupo do 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. Cartas compartilhadas em comum entre os grupos não indicariam diferença significativa. Exemplo: Resumindo análises de correlação e regressão Para dados de relacionamento (gráficos X, Y) nos quais uma análise de correlação ou regressão foi executada, é costume relatar as estatísticas de teste salientes (por exemplo, r, r-quadrado) e um valor p em 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 e a equação da linha também fornecida no corpo do gráfico. Modificado em 1-11-2012 Departamento de Biologia, Bates College. Lewiston, ME 04240