Moving Average Forecasting. Introduction Come si può intuire che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo da a partire dall'inizio e iniziare a lavorare con lo spostamento medio forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fare loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando a avere quattro prove durante il semestre Sia s supporre che hai un 85 sul tuo primo test. What vuoi prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il prossimo test score. What pensi che i tuoi amici possono prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 appena got. Well, ora diamo s supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now quali sono tutti gli interessati e indifferente che va ad anticipare si otterrà sul terzo test ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia il fumo sulle sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s lucky. Maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno feste e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile usando un periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s per scontato che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso , è impressed. So ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurate. Whistle mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima presentare i dati per un periodo di tre movimento di entrata media forecast. The per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove il media nel corso degli ultimi dati storici, ma usa esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notare che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso il previsioni passate perché noi li utilizzare nella pagina web successiva per misurare la previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula di cella fino a le altre cellule C6 C11.Notice come ora vengono utilizzati solo i due più recenti pezzi di dati storici per ogni previsione Ancora una volta mi hanno incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono importanti per notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single Dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come i metodi della serie following. Time serie Methods. Time sono tecniche statistiche che fanno uso di dati storici accumulati nel corso di un periodo di metodi di serie tempo momento presupporre che ciò che è avvenuto in passato continueranno a verificarsi in futuro, come suggerisce il nome serie storiche , questi metodi si riferiscono alla previsione di un solo fattore - volta essi comprendono la media mobile, livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare e sono tra i metodi più diffusi per la previsione a corto raggio tra le società di servizi e di produzione di questi metodi presuppongono che identificano storico schemi o tendenze per domanda nel tempo si ripeterà themselves. Moving Average. A previsione di serie temporali possono essere semplice come utilizzando domanda nel periodo in corso a prevedere la domanda nel prossimo periodo Questo è talvolta chiamato una previsione ingenui o intuitiva 4 per esempio, se la domanda è di 100 unità di questa settimana, le previsioni per la prossima settimana s richiesta è di 100 unità se la domanda risulta essere invece 90 unità, poi la settimana successiva s domanda è di 90 unità, e così via questo tipo di metodo di previsione non tiene conto comportamento storico domanda si basa solo su richiesta nel periodo corrente reagisce direttamente ai normali movimenti casuali in demand. The mobile semplice metodo della media utilizza diversi valori medi durante il recente passato per sviluppare una previsione Questo tende a smorzare, o appianare, gli aumenti casuali e diminuzioni di una previsione che utilizza un solo periodo La media mobile semplice è utile per la previsione della domanda che è stabile e non mostra alcun comportamento domanda pronunciato, come una tendenza o medie pattern. Moving stagionali sono calcolati per determinati periodi, come ad esempio tre mesi o cinque mesi, a seconda di quanto il previsore desideri per lisciare i dati relativi alla domanda più lungo è il periodo di media mobile, il più agevole sarà la formula per il calcolo della media mobile semplice isputing un mobile semplice Average. The graffetta istantanea ufficio supply Company vende e distribuisce forniture per ufficio per aziende, scuole e agenzie entro un raggio di 50 miglia del proprio magazzino l'azienda di forniture per ufficio è competitivo, e la capacità di consegnare gli ordini prontamente è un fattore di ottenere nuovi clienti e mantenere quelli vecchi Uffici in genere non ordinare quando corrono a corto di rifornimenti, ma quando sono completamente esauriti Come risultato, di cui hanno bisogno i loro ordini immediatamente il manager della società vuole essere determinati driver abbastanza e veicoli sono a disposizione per consegnare gli ordini prontamente e hanno adeguato inventario in magazzino Pertanto, il manager vuole essere in grado di prevedere il numero di ordini che si verificheranno nel corso del prossimo mese, cioè di prevedere la domanda per i record deliveries. From di ordini di consegna, gestione ha accumulato i seguenti dati per gli ultimi 10 mesi, da cui vuole calcolare 3 e 5 mesi variabile averages. Let supponga che è la fine di ottobre la previsione derivante sia dal 3- o la media mobile di 5 mesi è tipicamente per il mese successivo nella sequenza, che in questo caso è novembre la media mobile è calcolata dalla domanda di ordini per i precedenti 3 mesi nella sequenza in base alla seguente formula. The 5 mesi media mobile viene calcolato dai precedenti 5 mesi di dati richiesta come follows. The 3- e 5 mesi in movimento previsioni medi per tutti i mesi di dati di domanda sono riportati nella seguente tabella in realtà, solo le previsioni per novembre in base alla più recente domanda mensile sarebbe stato utilizzato dal gestore Tuttavia, le previsioni precedenti per mesi precedenti ci permettono per confrontare le previsioni con la domanda effettiva per vedere come precisa il metodo di previsione è - che è, come ben si does. Three - e cinque mesi Averages. Both movimento previsioni medie nella tabella precedente tendono ad appianare la variabilità che si verificano nel dati effettivi Questo effetto levigante si può osservare nella figura seguente in cui le medie di 3 mesi e 5 mesi sono state sovrapposte su un grafico del data. The 5 mesi media originale muovendo nella figura precedente leviga le fluttuazioni ad una maggiore misura rispetto alla media mobile a 3 mesi, tuttavia, la media a 3 mesi riflette più da vicino i dati più recenti disponibili al gestore di forniture per ufficio in generale, le previsioni utilizzando il più lungo periodo di media mobile sono più lenti a reagire ai recenti cambiamenti della domanda di quanto sarebbe quelli realizzati utilizzando più breve-periodo medie mobili I periodi aggiuntivi di dati smorzare la velocità con cui le previsioni risponde Stabilire il numero appropriato di periodi da utilizzare in una previsione media mobile richiede spesso una certa quantità di tentativi ed errori experimentation. The svantaggio del in movimento metodo della media è che non reagisce alle variazioni che si verificano per un motivo, come i cicli e fattori di effetti stagionali che causano i cambiamenti sono generalmente ignorati si tratta essenzialmente di un metodo meccanico, che riflette i dati storici in modo coerente Tuttavia, la media mobile metodo ha il vantaggio di essere facile da usare, veloce e relativamente economico In generale, questo metodo può fornire un buon meteo per il breve periodo, ma non dovrebbe essere spinto troppo in future. Weighted Moving Average. The media mobile metodo può essere regolato per di più riflettere attentamente fluttuazioni dei dati in ponderata metodo della media mobile, i pesi sono assegnati ai dati più recenti in base ai seguenti formula. The dati relativi alla domanda per PM Computer Services indicati nella tabella per esempio 10 3 sembra seguire un trend lineare crescente la società vuole calcolare una linea di tendenza lineare per vedere se è più preciso del livellamento esponenziale e modificare le previsioni di livellamento esponenziale sviluppati negli esempi 10 3 e 10 4. valori necessari per i meno calcoli quadrati sono i seguenti. using questi valori, i parametri per la linea di tendenza lineare sono calcolati come follows. Therefore, l'equazione linea di tendenza lineare is. To calcolare una previsione per il periodo 13, siano x 13 nel line. The trend lineare grafico seguente mostra l'andamento lineare linea rispetto ai dati effettivi la linea di tendenza sembra riflettere molto attentamente i dati effettivi - cioè, di essere una buona misura --e sarebbe quindi un buon modello di previsione per questo problema, tuttavia, uno svantaggio della linea di tendenza lineare è che esso non adattarsi ad un cambiamento di tendenza, come i metodi di lisciatura previsione esponenziali sarà cioè, si presume che tutte le previsioni future seguiranno una linea retta questo limita l'uso di questo metodo per un breve lasso di tempo in cui si può essere relativamente certo che la tendenza non sarà change. Seasonal Adjustments. A andamento stagionale è un aumento ripetitivo e diminuzione della domanda Molte poste a vista mostrano vendite abbigliamento comportamento stagionale seguono modelli annuali di stagione, con la domanda di vestiti caldi in aumento in autunno e in inverno e in declino in la primavera e l'estate come la domanda per l'abbigliamento più fresco aumenta la domanda per molti articoli al dettaglio, compresi i giocattoli, attrezzature sportive, abbigliamento, apparecchi elettronici, prosciutti, tacchini, vino e frutta, aumento durante le domanda vacanza stagione di auguri aumenta in concomitanza con particolare giorni, come San Valentino s e la madre s Day modelli stagionali possono verificarsi anche su base mensile, settimanale o addirittura giornaliera Alcuni ristoranti hanno una maggiore domanda di sera che a pranzo o durante il fine settimana in contrasto con i giorni feriali del traffico - da qui sales-- a centri commerciali raccoglie il Venerdì e Saturday. There sono diversi metodi per riflettere i modelli stagionali in una previsione di serie temporali Noi descriviamo uno dei metodi più semplici che utilizzano un fattore stagionale un fattore stagionale è un valore numerico che viene moltiplicato per il tempo normale ottenere un metodo forecast. One destagionalizzato per lo sviluppo di una domanda di fattori stagionali è quello di dividere la domanda per ogni periodo stagionale dalla domanda complessiva annua, secondo il seguente formula. The risultante fattori stagionali tra 0 e 1 0 sono, in effetti, la parte della domanda annuale totale assegnato ad ogni stagione Questi fattori stagionali vengono moltiplicati per la domanda annua prevista per produrre previsioni modulato a seconda seasonputing una previsione stagionale Adjustments. Wishbone Farms cresce tacchini di vendere ad una società di lavorazione della carne durante tutto l'anno, tuttavia, la sua alta stagione è, ovviamente, nel corso del quarto trimestre dell'anno, da ottobre a dicembre Wishbone Farms ha sperimentato la domanda per i tacchini per gli ultimi tre anni mostrato nella seguente table. Because abbiamo tre anni di dati relativi alla domanda, siamo in grado di calcolare i fattori stagionali dividendo trimestrale domanda totale per i tre anni di domanda totale in tutti e tre years. Next, vogliamo moltiplicare la domanda prevista per il prossimo anno, 2000, da ciascuno dei fattori stagionali per ottenere la domanda prevista per ogni trimestre per ottenere questo risultato , abbiamo bisogno di una previsione della domanda per il 2000 in questo caso, dal momento che i dati relativi alla domanda della tabella sembrano mostrare una tendenza generalmente in aumento, si calcola una linea di tendenza lineare per i tre anni di dati nella tabella per ottenere un estimate. Thus previsione di massima , la previsione per il 2000 è di 58 17, o 58.170 turkeys. Using questa previsione annuale della domanda, le previsioni destagionalizzati, SF io, per il 2000 areparing queste previsioni trimestrali con i valori medi attuali nella tabella, che sembrerebbe essere relativamente buona stime previsionali, che riflettono sia le variazioni stagionali dei dati e la trend.10-12 verso l'alto generale Come è il metodo della media mobile esponenziale simile a smoothing.10-13 Che effetto sul modello di livellamento esponenziale saranno aumentando la lisciatura have.10- costante 14 Come funziona regolato livellamento esponenziale differiscono da smoothing.10-15 esponenziale Che cosa determina la scelta della lisciatura costante tendenza in un rettificato model.10-16 livellamento esponenziale Negli esempi capitolo per i metodi delle serie temporali, la previsione di partenza è sempre assunto essere la stessa domanda effettiva nel primo periodo di suggerire altri modi che la previsione di partenza potrebbe essere dedotte use.10-17 reale come funziona il modello di previsione linea di tendenza lineare variano da un modello di regressione lineare per forecasting.10-18 del tempo modelli della serie presentate in questo capitolo, tra la media ponderata media mobile e mobile, livellamento esponenziale e regolato livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare, che si fa a prendere in considerazione il miglior Why.10-19 quali sono i vantaggi regolata livellamento esponenziale hanno più di un lineare linea di tendenza per la domanda previsto che esibisce una trend.4 KB Kahn e JT Mentzer, Previsione di consumo e industriale, The Journal of business Forecasting 14, n ° 2 Estate 1995 21-28.Weighted Moving Average Previsione Metodi Pro e Cons. Hi, Ama il tuo messaggio chiedevo se è possibile approfondire futher usiamo SAP in esso vi è una selezione è possibile scegliere prima di eseguire la vostra previsione chiamata inizializzazione Se si seleziona questa opzione si ottiene un risultato del tempo, se si esegue prevedere i di nuovo, nello stesso periodo , e non controllano inizializzazione il risultato cambia io non riesco a capire cosa che l'inizializzazione sta facendo Voglio dire, mathmatically quale risultato del tempo è meglio salvare e utilizzare per esempio le modifiche tra i due non sono nella quantità prevista, ma nel MAD e Errore, scorte di sicurezza e le quantità POR Non sono sicuro se si utilizza SAP. hi grazie per spiegare in modo effeciently suoi troppo gd grazie ancora Jaspreet. Leave un Commento Annulla reply. About Shmula. 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