Criando uma média móvel ponderada em 3 etapas Visão geral da média móvel A média móvel é uma técnica estatística utilizada para suavizar as flutuações de curto prazo em uma série de dados, a fim de reconhecer mais facilmente tendências ou ciclos de longo prazo. A média móvel é por vezes referida como uma média móvel ou uma média corrente. Uma média móvel é uma série de números, cada um dos quais representa a média de um intervalo de número especificado de períodos anteriores. Quanto maior o intervalo, mais suavização ocorre. Quanto menor o intervalo, mais a média móvel se assemelha à série de dados reais. As médias móveis executam as três funções a seguir: Suavização dos dados, o que significa melhorar o ajuste dos dados a uma linha. Reduzindo o efeito da variação temporária e do ruído aleatório. Destaque outliers acima ou abaixo da tendência. A média móvel é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas na indústria para identificar tendências de dados. Por exemplo, os gerentes de vendas geralmente visualizam médias móveis de três meses de dados de vendas. O artigo irá comparar uma média móvel de dois meses, três meses e seis meses simples dos mesmos dados de venda. A média móvel é usada com bastante frequência na análise técnica de dados financeiros, como retornos de ações e em economia, para localizar tendências em séries macroeconômicas como o emprego. Há uma série de variações da média móvel. Os mais comumente empregados são a média móvel simples, a média móvel ponderada ea média móvel exponencial. Executar cada uma dessas técnicas no Excel será abordado em detalhes em artigos separados neste blog. Aqui está uma breve visão geral de cada uma dessas três técnicas. Média Móvel Simples Cada ponto em uma média móvel simples é a média de um número especificado de períodos anteriores. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada da implementação desta técnica no Excel é a seguinte: Média Movimentada Ponderada Pontos na média móvel ponderada também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. A média móvel ponderada aplica uma ponderação diferente a certos períodos anteriores, muitas vezes os períodos mais recentes recebem maior peso. Este artigo de blog fornecerá uma explicação detalhada da implementação desta técnica no Excel. Média móvel exponencial Os pontos na média móvel exponencial também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. A suavização exponencial aplica fatores de ponderação a períodos anteriores que diminuem exponencialmente, nunca atingindo zero. Como resultado, a suavização exponencial leva em conta todos os períodos anteriores em vez de um número designado de períodos anteriores que a média móvel ponderada faz. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada da implementação dessa técnica no Excel é o seguinte: O seguinte descreve o processo de 3 etapas de criar uma média móvel ponderada de dados de séries temporais no Excel: Etapa 1 8211 Gráfico dos dados originais em um gráfico de séries temporais O gráfico de linhas é o gráfico de Excel mais utilizado para representar graficamente dados de séries temporais. Etapa 2 8211 Criar a média móvel ponderada com fórmulas no Excel O Excel não fornece a ferramenta Média móvel no menu Análise de dados para que as fórmulas devem ser Manualmente. Neste caso, uma média móvel ponderada de 2 intervalos é criada aplicando um peso de 2 ao período mais recente e um peso de 1 ao período anterior. A fórmula na célula E5 pode ser copiada para a célula E17. Etapa 3 8211 Adicionar a série de média móvel ponderada ao gráfico Esses dados devem agora ser adicionados ao gráfico que contém os dados originais da linha de tempo de vendas. Os dados serão simplesmente adicionados como mais uma série de dados no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu será exibido. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada preenchendo a caixa de diálogo Edit Series da seguinte maneira: O gráfico que contém a série de dados original ea média móvel ponderada de 2 intervalos de dados é mostrado da seguinte forma. Observe que a linha de média móvel é bastante mais suave e os desvios de dados brutos acima e abaixo da linha de tendência são muito mais aparentes. A tendência geral é agora muito mais aparente também. Uma média móvel de 3 intervalos pode ser criada e colocada no gráfico usando praticamente o mesmo procedimento a seguir. Observe que o período mais recente é atribuído o peso de 3, o período anterior ao que é atribuído e peso de 2 eo período anterior a isso é atribuído um peso de 1. Estes dados devem agora ser adicionados ao gráfico que contém o original Linha de dados de vendas junto com a série de 2 intervalos. Os dados serão simplesmente adicionados como mais uma série de dados no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu será exibido. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada preenchendo a caixa de diálogo Edit Series da seguinte forma: Como esperado um pouco mais suavização ocorre com a média móvel ponderada de 3 intervalos do que com a média móvel ponderada de 2 intervalos. Para comparação, uma média móvel ponderada de 6 intervalos será calculada e adicionada ao gráfico da mesma maneira como segue. Observe os pesos progressivamente decrescentes atribuídos à medida que os períodos se tornam mais distantes no passado. Esses dados devem agora ser adicionados ao gráfico contendo a linha de tempo original de dados de vendas juntamente com a série de 2 e 3 intervalos. Os dados serão simplesmente adicionados como mais uma série de dados no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu será exibido. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada preenchendo a caixa de diálogo Edit Series da seguinte forma: Como esperado, a média móvel ponderada de 6 intervalos é significativamente mais suave do que as médias móveis ponderadas de 2 ou 3 intervalos. Um gráfico mais suave se encaixa mais diretamente em uma linha reta. Analisando a precisão da previsão Os dois componentes da precisão da previsão são os seguintes: Tendência de previsão 8211 A tendência de uma previsão ser consistentemente maior ou menor que os valores reais de uma série temporal. O viés de previsão é a soma de todo o erro dividido pelo número de períodos como segue: Um viés positivo indica uma tendência para a subprevisão. Um viés negativo indica uma tendência para sobre-previsão. O viés não mede a precisão porque os erros positivos e negativos se cancelam mutuamente. Erro de Previsão 8211 A diferença entre os valores reais de uma série temporal e os valores previstos da previsão. As medidas mais comuns de erro de previsão são as seguintes: MAD 8211 Desvio absoluto médio MAD calcula o valor absoluto médio do erro e é calculado com a seguinte fórmula: A média dos valores absolutos dos erros elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos. Quanto menor for MAD, melhor será o modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE é uma medida popular de erro que elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos somando os quadrados do erro com a seguinte fórmula: Os termos de grande erro tendem a exagerar MSE porque os termos de erro são todos ao quadrado. RMSE (Root Mean Square) reduz esse problema, tomando a raiz quadrada de MSE. MAPE 8211 Percentagem absoluta média MAPE também elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos somando os valores absolutos dos termos de erro. O MAPE calcula a soma dos termos de erro percentual com a seguinte fórmula: Ao somar os termos de erro percentual, o MAPE pode ser usado para comparar modelos de previsão que usam diferentes escalas de medição. Calculando o Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE no Excel Para a ponderação da média móvel Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE serão calculados no Excel para avaliar o intervalo de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos de movimento ponderado Média obtida neste artigo e mostrada da seguinte forma: O primeiro passo é calcular E t. E t 2. E t, E t Y t-act. E então somar então como segue: O Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE pode ser calculado como segue: Os mesmos cálculos são executados agora para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel ponderada do intervalo-3. O Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel ponderada de 6 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE são resumidos para as médias móveis ponderadas com intervalo de 2, 3 e 6 intervalos, como se segue. A média móvel ponderada de 2 intervalos é o modelo que mais se ajusta aos dados reais, como seria de esperar. 160 Excel Master Series Diretório de Blogs Tópicos estatísticos e artigos em cada tópico Como calcular médias móveis ponderadas em Excel usando suavização exponencial Análise de dados do Excel para Dummies, 2ª edição A ferramenta Suavização exponencial no Excel calcula a média móvel. No entanto, a suavização exponencial pondera os valores incluídos nos cálculos da média móvel de modo que os valores mais recentes tenham um maior efeito sobre o cálculo médio e os valores antigos tenham um efeito menor. Esta ponderação é realizada através de uma constante de alisamento. Para ilustrar como a ferramenta Exponential Smoothing funciona, suponha que você volte a olhar para a informação diária média de temperatura. Para calcular médias móveis ponderadas usando suavização exponencial, execute as seguintes etapas: Para calcular uma média móvel exponencialmente suavizada, clique primeiro no botão de comando Dados da análise de dados tab8217s. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item suavização exponencial da lista e, em seguida, clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Suavização exponencial. Identificar os dados. Para identificar os dados para os quais você deseja calcular uma média móvel exponencialmente suavizada, clique na caixa de texto Input Range. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de intervalo de planilha ou selecionando o intervalo de planilha. Se o intervalo de entrada incluir uma etiqueta de texto para identificar ou descrever os dados, marque a caixa de seleção Etiquetas. Fornecer a constante de alisamento. Insira o valor da constante de suavização na caixa de texto Fator de amortecimento. O arquivo de Ajuda do Excel sugere que você use uma constante de suavização de entre 0,2 e 0,3. Presumivelmente, no entanto, se você estiver usando esta ferramenta, você tem suas próprias idéias sobre o que é a constante de suavização correta. (Se você não tem idéia sobre a constante de suavização, talvez você não deveria usar essa ferramenta.) Diga ao Excel onde colocar os dados de média móvel suavemente exponencial. Use a caixa de texto Range de saída para identificar o intervalo de planilha no qual você deseja colocar os dados de média móvel. No exemplo da folha de cálculo, por exemplo, coloque os dados da média móvel no intervalo de folhas de cálculo B2: B10. (Opcional) Diagrama os dados exponencialmente suavizados. Para traçar os dados exponencialmente suavizados, marque a caixa de seleção Saída do gráfico. (Opcional) Indica que você deseja que as informações de erro padrão sejam calculadas. Para calcular erros padrão, marque a caixa de seleção Erros Padrão. O Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores de média móvel exponencialmente suavizados. Depois de concluir especificando quais informações de média móvel você deseja calcular e onde deseja colocá-las, clique em OK. Excel calcula a média móvel. Calculando a média móvel no Excel Neste pequeno tutorial, você aprenderá a calcular rapidamente uma média móvel simples no Excel, quais funções usar para obter a média móvel para os últimos dias, semanas, meses ou anos, E como adicionar uma linha de tendência de média móvel para um gráfico do Excel. Em alguns artigos recentes, nós demos uma olhada no cálculo da média no Excel. Se você está seguindo nosso blog, você já sabe como calcular uma média normal e quais funções usar para encontrar a média ponderada. No tutorial de hoje, vamos discutir duas técnicas básicas para calcular a média móvel no Excel. O que é a média móvel De um modo geral, a média móvel (também referida como média móvel, média móvel ou média móvel) pode ser definida como uma série de médias para diferentes subconjuntos do mesmo conjunto de dados. É freqüentemente usado em estatísticas, previsões econômicas e meteorológicas ajustadas sazonalmente para entender as tendências subjacentes. Na negociação de ações, média móvel é um indicador que mostra o valor médio de um título ao longo de um determinado período de tempo. Nos negócios, é uma prática comum para calcular uma média móvel de vendas para os últimos 3 meses para determinar a tendência recente. Por exemplo, a média móvel das temperaturas de três meses pode ser calculada tomando a média das temperaturas de janeiro a março, depois a média das temperaturas de fevereiro a abril, depois de março a maio, e assim por diante. Existem diferentes tipos de média móvel, como simples (também conhecido como aritmética), exponencial, variável, triangular e ponderada. Neste tutorial, estaremos analisando a média móvel mais comumente utilizada. Calculando a média móvel simples no Excel No geral, existem duas maneiras de obter uma média móvel simples no Excel - usando fórmulas e opções de linha de tendência. Os exemplos seguintes demonstram ambas as técnicas. Exemplo 1. Calcular a média móvel durante um determinado período de tempo Uma média móvel simples pode ser calculada em nenhum momento com a função MÉDIA. Suponha que você tenha uma lista de temperaturas médias mensais na coluna B e queira encontrar uma média móvel de 3 meses (como mostrado na imagem acima). Escreva uma fórmula média usual para os primeiros 3 valores e introduza-a na linha correspondente ao 3º valor da parte superior (célula C4 neste exemplo) e, em seguida, copie a fórmula para outras células na coluna: Coluna com uma referência absoluta (como B2) se você desejar, mas não se esqueça de usar referências de linha relativas (sem o sinal) para que a fórmula ajusta corretamente para outras células. Lembrando que uma média é calculada adicionando valores e dividindo a soma pelo número de valores a serem calculados, você pode verificar o resultado usando a fórmula SUM: Exemplo 2. Obter média móvel para os últimos N dias semanas meses anos Em uma coluna supondo que você tenha uma lista de dados, por exemplo Venda ou cotações de ações, e você quer saber a média dos últimos 3 meses em qualquer ponto do tempo. Para isso, você precisa de uma fórmula que recalcule a média assim que você digitar um valor para o próximo mês. Qual função do Excel é capaz de fazer isso O bom AVERAGE antigo em combinação com OFFSET e COUNT. MÉDIA (OFFSET (primeira célula, COUNT (intervalo inteiro) - N, 0, N, 1)) Onde N é o número dos últimos dias semanas meses anos para incluir na média. Não sei como usar essa fórmula de média móvel em planilhas do Excel O exemplo a seguir tornará as coisas mais claras. Supondo que os valores para a média estão na coluna B começando na linha 2, a fórmula seria a seguinte: E agora, vamos tentar entender o que esta fórmula de média móvel Excel está realmente fazendo. A COUNT função COUNT (B2: B100) conta quantos valores já estão inseridos na coluna B. Começamos a contar em B2 porque a linha 1 é o cabeçalho da coluna. A função OFFSET leva a célula B2 (o 1º argumento) como ponto de partida e desloca a contagem (o valor retornado pela função COUNT) movendo 3 linhas para cima (-3 no 2º argumento). Como resultado, ele retorna a soma dos valores em um intervalo composto por 3 linhas (3 no 4 º argumento) e 1 coluna (1 no último argumento), que é o mais tardar 3 meses que queremos. Finalmente, a soma retornada é passada para a função MÉDIA para calcular a média móvel. Gorjeta. Se você estiver trabalhando com planilhas continuamente atualizáveis onde novas linhas provavelmente serão adicionadas no futuro, forneça um número suficiente de linhas para a função COUNT para acomodar novas entradas possíveis. Não é um problema se você incluir mais linhas do que realmente necessário contanto que você tenha a primeira célula direita, a função COUNT descartará todas as linhas vazias de qualquer maneira. Como você provavelmente notou, a tabela neste exemplo contém dados para apenas 12 meses, e ainda o intervalo B2: B100 é fornecido para COUNT, apenas para estar no lado de salvar :) Exemplo 3. Obter média móvel para os últimos valores de N em Uma linha Se você deseja calcular uma média móvel para os últimos N dias, meses, anos, etc. na mesma linha, você pode ajustar a fórmula Offset desta maneira: Supondo que B2 é o primeiro número na linha e você quer Para incluir os últimos 3 números na média, a fórmula tem a seguinte forma: Criando um gráfico de média móvel do Excel Se você já criou um gráfico para seus dados, adicionar uma linha de tendência de média móvel para esse gráfico é uma questão de segundos. Para isso, vamos usar o recurso Excel Trendline e seguir as etapas detalhadas abaixo. Para este exemplo, criei um gráfico de colunas em 2D (grupo Inserir guia gt Gráficos) para nossos dados de vendas: E agora, queremos visualizar a média móvel por 3 meses. No Excel 2010 e no Excel 2007, vá para Layout gt Trendline gt Mais Opções da Trendline. Gorjeta. Se você não precisa especificar os detalhes, como o intervalo de média móvel ou os nomes, você pode clicar em Design gt Adicionar elemento gráfico gt Trendline gt Média móvel para o resultado imediato. O painel Format Trendline será aberto no lado direito da planilha no Excel 2013 e a caixa de diálogo correspondente aparecerá no Excel 2010 e 2007. Para refinar o bate-papo, você pode alternar para a linha Fill amp ou os efeitos na guia O painel Format Trendline e jogar com diferentes opções, como tipo de linha, cor, largura, etc. Para análise de dados poderosa, você pode querer adicionar algumas linhas de tendência de média móvel com intervalos de tempo diferentes para ver como a tendência evolui. A seguinte imagem mostra as linhas de tendência de média móvel de 2 meses (verde) e 3 meses (tijolo vermelho): Bem, isso é tudo sobre como calcular a média móvel no Excel. A planilha de exemplo com fórmulas de média móvel e linha de tendência está disponível para download - planilha de Moving Average. Obrigado pela leitura e espero vê-lo na próxima semana O seu exemplo 3 acima (obter média móvel para os últimos valores de N em uma linha) funcionou perfeitamente para mim se a linha inteira contiver números. Estou fazendo isso para a minha liga de golfe onde usamos uma média de 4 semanas de rolamento. Às vezes os golfistas estão ausentes assim que em vez de uma contagem, eu pndo o ABS (texto) na pilha. Eu ainda quero que a fórmula procure as últimas 4 pontuações e não conte o ABS no numerador ou no denominador. Como faço para modificar a fórmula para fazer isso Sim, eu notei se as células estavam vazias os cálculos estavam incorretos. Na minha situação eu estou rastreando mais de 52 semanas. Mesmo se as últimas 52 semanas continham dados, o cálculo estava incorreto se qualquer célula antes das 52 semanas estivesse em branco. Estou tentando criar uma fórmula para obter a média móvel para 3 período, apreciar se você pode ajudar pls. Data Produto Preço 1012016 A 1,00 1012016 B 5,00 1012016 C 10,00 1022016 A 1,50 1022016 B 6,00 1022016 C 11,00 1032016 A 2,00 1032016 B 15,00 1032016 C 20,00 1042016 A 4,00 1042016 B 20,00 1042016 C 40,00 1052016 A 0,50 1052016 B 3,00 1052016 C 5,00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 Oi, Estou impressionado com o vasto conhecimento ea instrução concisa e eficaz que você fornece. Eu também tenho uma consulta que eu espero que você pode emprestar seu talento com uma solução também. Eu tenho uma coluna A de 50 (semanalmente) intervalo datas. Eu tenho uma coluna B ao lado dele com a média de produção planejada por semana para completar alvo de 700 widgets (70050). Na próxima coluna eu soma meus incrementos semanais até a data (100 por exemplo) e recalculo a minha porcentagem restante de previsão por semanas restantes (ex 700-10030). Gostaria de repetir semanalmente um gráfico começando com a semana atual (não o início da data do eixo x do gráfico), com o valor somado (100) para que meu ponto de partida seja a semana atual mais o restante avgweek (20) e Terminar o gráfico linear no final da semana 30 e ponto y de 700. As variáveis de identificação da data da célula correta na coluna A e terminando na meta 700 com uma atualização automática a partir de data de hoje, está me confundindo. Por favor, ajude com a fórmula correta para calcular a soma das horas inseridas em um período de movimento de 7 dias. Você pode ajudar por favor com uma fórmula (eu tenho tentado lógica IF com hoje e apenas não resolvê-lo. Por exemplo. Eu preciso saber o quanto as horas extras são trabalhadas por um indivíduo ao longo de um período contínuo de 7 dias calculado desde o início do ano até o final do ano. A quantidade total de horas trabalhadas deve atualizar para os 7 dias de rolamento como eu entro as horas extras em em uma base diária Obrigado Existe uma maneira de obter uma soma de um número para os últimos 6 meses Eu quero ser capaz de calcular o Soma nos últimos 6 meses todos os dias. Tão mal precisa para atualizar todos os dias. Eu tenho uma folha de Excel com colunas de todos os dias para o último ano e acabará por adicionar mais a cada ano. Qualquer ajuda seria muito apreciada como eu estou stumped Olá, eu tenho uma necessidade semelhante. Preciso criar um relatório que mostre novas visitas de clientes, visitas de clientes totais e outros dados. Todos esses campos são atualizados diariamente em uma planilha, eu preciso puxar os dados para os 3 meses anteriores, divididos por mês, 3 semanas por semanas e últimos 60 dias. Existe um VLOOKUP, ou fórmula, ou algo que eu poderia fazer que vai ligar para a folha sendo atualizada diariamente que também permitirá que o meu relatório para atualizar dailyWeighted média móvel no exemplo 1 da previsão de média móvel simples. Os pesos dados aos três valores anteriores eram todos iguais. Consideremos agora o caso em que esses pesos podem ser diferentes. Esse tipo de previsão é chamado de média móvel ponderada. Aqui nós atribuímos m pesos w 1. , W m. Onde w 1. W m 1, e definir os valores previstos como se segue Exemplo 1. Refazer o Exemplo 1 da Previsão da Média Móvel Simples, onde assumimos que observações mais recentes são ponderadas mais do que observações mais antigas, usando os pesos w 1 .6, w 2 .3 e w 3 .1 (como mostrado na faixa G4: G6 da Figura 1 ). Figura 1 Médias Móveis Ponderadas As fórmulas na Figura 1 são as mesmas da Figura 1 da Previsão Média Móvel Simples. Excepto para os valores de y previstos na coluna C. Por exemplo, A fórmula na célula C7 é agora SUMPRODUCT (B4: B6, G4: G6). A previsão para o próximo valor na série de tempo é agora 81.3 (célula C19), usando a fórmula SUMPRODUCT (B16: B18, G4: G6). Ferramenta de Análise de Dados de Estatísticas Reais. O Excel não fornece uma ferramenta ponderada de análise de dados de médias móveis. Em vez disso, você pode usar a ferramenta de análise de dados Realverages Weighted Moving Averages. Para usar esta ferramenta para o exemplo 1, pressione Ctr-m. Escolha a opção Time Series no menu principal e, em seguida, a opção Basic forecasting methods na caixa de diálogo que aparece. Preencha a caixa de diálogo que aparece como mostrado na Figura 5 da previsão média móvel simples. Mas desta vez escolha a opção Média Móvel Ponderada e preencha a escala de pesos com G4: G6 (observe que nenhum cabeçalho de coluna está incluído para o intervalo de pesos). Nenhum dos valores de parâmetro são usados (essencialmente de Lags será o número de linhas na faixa de pesos e de Estações e de Previsões será padrão para 1). A saída será parecida com a saída na Figura 2 da previsão de média móvel simples. Exceto que os pesos serão usados no cálculo dos valores de previsão. Exemplo 2. Use o Solver para calcular os pesos que produzem o menor erro quadrático médio MSE. Usando as fórmulas na Figura 1, selecione Data gt AnalysisSolver e preencha a caixa de diálogo como mostrado na Figura 2. Figura 2 Caixa de diálogo Solver Observe que precisamos restringir a soma dos pesos a ser 1, o que fazemos clicando no botão Adicionar botão. Isso abre a caixa de diálogo Adicionar restrição, que preenchemos conforme mostrado na Figura 3 e clique no botão OK. Figura 3 Caixa de diálogo Adicionar restrição Clique em seguida no botão Resolver (na Figura 2), que modifica os dados na Figura 1, como mostrado na Figura 4. Figura 4 Otimização do Solver Como pode ser visto na Figura 4, o Solver altera os pesos para 0 223757 e .776243, a fim de minimizar o valor de MSE. Como pode ver, o valor minimizado de 184.688 (célula E21 da Figura 4) é pelo menos menor do que o valor MSE de 191.366 na célula E21 da Figura 2). Para bloquear esses pesos, você precisa clicar no botão OK da caixa de diálogo Resultados do Solver mostrada na Figura 4.
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