Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleWeighted bewegende gemiddelde vooruitskatting metodes: Voor-en nadele Kommentaar Hi, julle moet jul Post. Het gewonder of jy kan uitbrei verdere. Ons gebruik SAP. Daarin is daar 'n keuse wat jy kan kies voordat jy jou voorspelling genoem inisialisering hardloop. As jy hierdie opsie merk kry jy 'n voorspelling gevolg, as jy weer uit te voer voorspel, in dieselfde tydperk, en nie kyk inisialisering die gevolg veranderinge. Ek kan nie uitvind wat dit inisialisering doen. Ek bedoel, mathmatically. Watter voorspelling gevolg is die beste om te red en te gebruik byvoorbeeld. Die veranderinge tussen die twee is nie in die geskatte hoeveelheid maar in die MAD and error, veiligheid voorraad en ROP hoeveelhede. Nie seker of jy SAP gebruik. hi dankie vir die verduideliking so efficient dit te GD. Dankie weer Jaspreet Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Gewildste poste oor Pete Abilla Pete Abilla is die stigter van Shmula. Hy help maatskappye soos Amazon, Zappos, eBay, binneland, en ander koste te verminder en die verbetering van die kliënt ervaar. Hy doen dit deur middel van 'n sistematiese metode vir die identifisering van pyn punte wat 'n impak die kliënt en die besigheid en moedig breë deelname van die maatskappy geassosieerdes hul eie prosesse te verbeter. TagsFORECASTING Seisoene faktor - die persentasie van gemiddelde kwartaallikse vraag wat in elke kwartaal. Jaarlikse Voorspelling vir jaar 4 sal na verwagting 400 eenhede wees. Gemiddeld voorspelling per kwartaal is 400/4 100 eenhede. Kwartaallikse voorspelling avg. voorspel seisoenale faktor. Oorsaaklike PROGNOSES METODES oorsaaklike voorspelling metodes is gebaseer op 'n bekende of vermeende verhouding tussen die faktor word voorspel en ander eksterne of interne faktore 1. regressie: wiskundige vergelyking betrekking het 'n afhanklike veranderlike op een of meer onafhanklike veranderlikes wat vermoedelik die afhanklike veranderlike beïnvloed 2. ekonometriese modelle: stelsel van interafhanklike regressievergelykings dat sommige sektor van ekonomiese aktiwiteit 3. input-output modelle beskryf: beskryf die vloei van die een sektor van die ekonomie na 'n ander, en so voorspel die vereiste om uitsette te produseer in 'n ander sektor 4 insette. simulasiemodellering METING vOORSPELLING fOUTE Daar is twee aspekte van vooruitskatting foute bekommerd oor te wees - Vooroordeel en akkuraatheid Bias - 'n voorspelling is bevooroordeeld as dit meer in een rigting errs as in die ander - die metode is geneig om onder-voorspellings of oor-voorspellings. Akkuraatheid - Voorspelling akkuraatheid verwys na die afstand van die voorspellings van werklike vraag ignoreer die rigting van daardie fout. Voorbeeld: Vir ses periodes voorspellings en werklike vraag is nagespoor Die volgende tabel gee die werklike vraag D t en vraagvoorspelling F t vir ses periodes: kumulatiewe bedrag voorspelling foute (CFE) -20 gemiddelde absolute afwyking (MAD) 170/6 28,33 gemiddelde kwadraat fout (MSE) 5150/6 858,33 standaardafwyking van voorspelling foute 5150/6 29,30 beteken absolute persent fout (Mape) 83,4 / 6 13.9 Watter inligting het elke gee voorspelling het 'n neiging om oor-skatting vraag gemiddelde fout per voorspelling was 28,33 eenhede , of 13,9 werklike monsters vraag verspreiding van voorspelling foute het standaardafwyking van 29,3 eenhede. Kriteria vir die kies 'n PROGNOSES METODE Doelwitte: 1. Maksimeer Akkuraatheid en 2. Verminder Vooroordeel Potensiële Reëls vir die kies van 'n tydreeks vooruitskatting metode. Kies die metode wat die kleinste vooroordeel gee, soos gemeet deur kumulatiewe voorspelling fout (CFE) of gee die kleinste gemiddelde absolute afwyking (MAD) of gee die kleinste dop sein of ondersteun besture oortuigings oor die onderliggende patroon van die vraag of die ander. Dit blyk duidelik dat 'n mate van beide die akkuraatheid en vooroordeel saam gebruik moet word. Hoe Wat van die aantal periodes te bemonster as die vraag is inherent stabiel, lae waardes van en en hoër waardes van N is voorgestel as die vraag is inherent onstabiel, hoë waardes van en en laer waardes van N is voorgestel FOKUS PROGNOSES quotfocus forecastingquot verwys na 'n benadering tot vooruitskatting dat voorspellings ontwikkel deur verskeie tegnieke, tel dan die voorspelling wat deur die quotbestquot van hierdie tegnieke, waar quotbestquot word bepaal deur 'n mate van voorspelling fout. FOKUS voorspelling: voorbeeld vir die eerste ses maande van die jaar, die vraag na 'n kleinhandel item is 15, 14, 15, 17, 19, en 18 eenhede. 'N handelaar gebruik 'n fokus voorspelling stelsel wat gebaseer is op twee vooruitskattingstegnieke: 'n twee-tydperk bewegende gemiddelde, en 'n tendens aangepas eksponensiële gladstryking model met 0.1 en 0.1. Met die eksponensiële model, die voorspelling vir Januarie was 15 en die tendens gemiddelde aan die einde van Desember was 1. Die handelaar gebruik die gemiddelde absolute afwyking (MAD) vir die laaste drie maande as die maatstaf vir die kies van watter model sal gebruik word om te voorspel vir die volgende maand. a. Wat sal die voorspelling vir Julie en watter model sal gebruik word b. Wil jy antwoord op 'n deel. anders wees as die vraag na Mei het 14 in plaas van 19ABC Floral Oplossing is - afwaarts. Watter van die bogenoemde. bullCalculate 'n voorspelling van die bogenoemde vraag met behulp van 'n 3 en 5-tydperk bewegende gemiddelde. Dag Die vraag 3-tydperk mov. Gem 5-tydperk mov. Gem. 1 200 2 134 3 157 4 165 163,67 5 177 152,00 6 125 166,33 166,60 7 146 155,67 151,60 8 150 149,33 154,00 9 182 140,33 152,60 10 197 159,33 156,00 11 136 176,33 160,00 12 163 171,67 162,20 13 157 165,33 165,60 14 169 152,00 167,00 15 163,00 164,40 bullGraph hierdie voorspellings en die oorspronklike data met behulp van Excel. Wat beteken die grafiek toon grafiek toon dat die vraag was minder as 3 tydperk asook 5 tydperk bewegende gemiddelde. Nou eis het pas oorgesteek 3 tydperk en 5 tydperk bewegende gemiddelde en die vraag is in uptrend. Maar langer tydperk bewegende gemiddelde (5- tydperk MA) is bo 'n korter tydperk bewegende gemiddelde (3- tydperk MA). So, 'n lang termyn tendens is Dit is die einde van die voorskou. Sluit aan toegang tot die res van die dokument. Ongeformatteerde teks voorskou: afwaarts. Watter van die bogenoemde voorspellings is die beste Hoekom Om die langtermyn tendens te identifiseer, langtermyn bewegende gemiddelde is verkies en om die korter termyn tendens, korttermyn MA verkies identifiseer. Hier, 5-tydperk MA voorspelling is beter want dit gee meer duidelike prentjie van die tendens. 2 4 6 8 10 12 14 16 0,00 50,00 100,00 150,00 200,00 250,00 Die vraag na Geranium vraag 3-tydperk mov. Gem 5-tydperk mov. Gem. Dag Vraag en voorspellings. View Full Document Klik om die dokument detailsOR-Notes verander of-Notes is 'n reeks van inleidende notas oor onderwerpe wat onder die breë opskrif van die veld van operasionele navorsing (OR) val. Hulle is oorspronklik gebruik deur my op 'n inleidende of kursus gee Ek aan die Imperial College. Hulle is nou beskikbaar vir gebruik deur enige studente en onderwysers wat belangstel in of onderworpe aan die volgende voorwaardes. 'N Volledige lys van die beskikbare in OF-Notes onderwerpe kan hier gevind word. Vooruitskatting voorbeelde vooruitskatting byvoorbeeld 1996 UG eksamen Die vraag na 'n produk in elk van die afgelope vyf maande word hieronder getoon. Gebruik 'n twee maande bewegende gemiddelde om 'n voorspelling vir die vraag in maand 6. genereer Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 tot 'n voorspelling vir die vraag na die vraag in maand genereer 6. Watter van hierdie twee voorspellings doen jy verkies en whySolution Die twee maand bewegende gemiddelde vir maande 2-5 gegee word deur: die voorspelling vir maand ses is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 5 m 5 2350. die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 kry ons: As voordat die voorspelling vir maand ses is net die gemiddelde vir maand 5 M 5 2386 om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD (15-19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup2 / 3 16,67 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0,9 MSD (13-17 ) sup2 (16,60-19) sup2 (18,76-23) sup2 (22,58-24) sup2 / 4 10,44 Algehele dan sien ons dat eksponensiële gladstryking verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 2386 wat reeds vervaardig deur eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting byvoorbeeld 1994 UG eksamen Die onderstaande tabel toon die vraag na 'n nuwe aftershave in 'n winkel vir elk van die afgelope 7 maande. Bereken 'n twee maande bewegende gemiddelde vir maande 06:58. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand agt wees Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.1 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand agt lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand agt verkies jy en hoekom die winkel bewaarder van mening dat kliënte oor te skakel na die nuwe aftershave van ander handelsmerke. Bespreek hoe jy hierdie skakel gedrag kan en dui die data wat jy sal benodig om te bevestig of dit skakel nie plaasvind of. Oplossing Die twee maande bewegende gemiddelde vir maande 2-7 gegee word deur: Die voorspelling vir maand agt is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 7 m 7 46. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.1 kry ons: soos voorheen die voorspelling vir maand agt is net die gemiddelde vir maand 7 M 7 31.11 31 (soos ons fraksionele vraag nie kan hê). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.1 Algehele dan sien ons dat die twee maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 46 wat is opgestel deur die twee maande bewegende gemiddelde. Om te ondersoek skakel ons nodig sou wees om 'n Markov-proses model, waar beweer handelsmerke gebruik en ons sal begintoestand inligting en kliënte te skakel waarskynlikhede (van opnames) nodig. Ons sal moet die model op historiese data uit te voer om te sien of daar 'n passing tussen die model en historiese gedrag. Vooruitskatting byvoorbeeld 1992 UG eksamen Die onderstaande tabel toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van skeermes in 'n winkel vir elk van die afgelope nege maande. Bereken 'n drie maande bewegende gemiddelde vir maande 08:57. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand tien wees Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,3 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand tien lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand tien verkies jy en hoekom Oplossing Die drie maande bewegende gemiddelde vir maande 3-9 gegee word deur: Die voorspelling vir maand 10 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 9 m 9 20,33. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 10 is 20. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,3 ons: Soos voorheen die voorspelling vir maand 10 is net die gemiddelde vir maand 9 M 9 18,57 19 (soos ons kan nie fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0,3 Algehele dan sien ons dat die drie maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 20 wat is opgestel deur die drie maande bewegende gemiddelde. Vooruitskatting byvoorbeeld 1991 UG eksamen Die onderstaande tabel toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van faksmasjien in 'n winkel in elk van die afgelope twaalf maande. Bereken die vier maande bewegende gemiddelde vir maande 4 tot 12. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand 13 word Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.2 tot 'n voorspelling te lei vir die vraag in maand 13. Watter van die twee voorspellings vir maand 13 verkies jy en hoekom Wat ander faktore, nie in die bostaande berekeninge beskou, kan beïnvloed die vraag na die faksmasjien in maand 13 Oplossing die vier maande bewegende gemiddelde vir maande 4 tot 12 word gegee deur: m 4 (23 19 15 12) / 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) / 4 21 m 6 (30 27 23 19) / 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) / 4 28 m 8 (33 32 30 27) / 4 30.5 m 9 ( 37 33 32 30) / 4 33 m 10 (41 37 33 32) / 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) / 4 40 m 12 (58 49 41 37) / 4 46,25 die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 12 m 12 46,25. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 13 is 46. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.2 kry ons: Soos voorheen die voorspelling vir maand 13 is net die gemiddelde vir maand 12 M 12 38,618 39 (soos ons kan nie fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.2 Algehele dan sien ons dat die vier maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 46 wat is opgestel deur die vier maande bewegende gemiddelde. seisoenale vraag advertensies prysveranderings, beide hierdie handelsmerk en ander handelsmerke algemene ekonomiese situasie nuwe tegnologie voorspelling byvoorbeeld 1989 UG eksamen Die tabel hieronder toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van mikrogolfoond in 'n winkel in elk van die afgelope twaalf maande. Bereken 'n ses maande bewegende gemiddelde vir elke maand. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand 13 word Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 tot 'n voorspelling te lei vir die vraag in maand 13. Watter van die twee voorspellings vir maand 13 verkies jy en hoekom Oplossing Nou kan ons bereken nie 'n ses maande bewegende gemiddelde totdat ons het ten minste 6 kommentaar - dit wil sê ons kan maar net so 'n gemiddelde van maand 6 af te bereken. Vandaar het ons: m 6 (34 32 30 29 31 27) / 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) / 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) / 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) / 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) / 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) / 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) / 6 38,17 Die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 12 m 12 38,17. Vandaar (as ons nie kan hê fraksionele vraag) die voorspelling vir maand 13 is 38. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 kry ons:
No comments:
Post a Comment