Flytte Gjennomsnittet Prognoser Teknikker Do The Following

Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanskje antar vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser, men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen fortsetter vi med begynner i begynnelsen og begynner å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testpoengene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at din lærer ville forutsi for din neste test score. Hva tror du vennene dine kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til din fr Jeg og foreldrene mine, de og din lærer, er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i det 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og finne ut at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si, vel, så langt du har fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre en mye mer å studere du kan få en høyere score. Både disse estimatene er faktiske Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar testen og poengsummen din er egentlig en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du pattern. Now, forhåpentligvis kan du se mønsteret som tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende seksjon fra et regneark Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til og med C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponensiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon igjen, jeg har med d de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene er brukt til å foreta prognosen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som går i gjennomsnitt, vil prognosen ved første forsinkelse oppstå i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. Tidsseriemetoder. Tidsseriemetoder er statistiske teknikker som benytter seg av historiske data akkumulert over en tidsperiode. Tidsserie-metoder antar at det som har skjedd tidligere, vil fortsette å skje i fremtiden. Som navnetidseriene antyder , disse metodene relaterer prognosen til bare en faktor - tid. De inkluderer glidende gjennomsnitt, eksponensiell utjevning og lineær trendlinje, og de er blant de mest populære metodene for kortvarig prognose blant service - og produksjonsbedrifter. Disse metodene forutsetter at identifiserbar historisk mønstre eller trender for etterspørsel over tid vil gjenta seg. Flytende gjennomsnitt. En prognose for tidsserier kan være så enkel som bruk av etterspørsel i den nåværende perioden for å forutsi etterspørsel i neste periode. Dette kalles noen ganger en naiv eller intuitiv prognose. 4 For eksempel, hvis etterspørselen er 100 enheter i uken, vil prognosen for neste Ukens etterspørsel er 100 enheter dersom etterspørselen viser seg å være 90 enheter i stedet, så er etterspørsels etterspørselen 90 enheter og så videre. Denne typen prognosemetode tar ikke hensyn til historisk etterspørselsadferd det baserer seg bare på etterspørsel i dagens periode Det reagerer direkte på de normale, tilfeldige bevegelsene i etterspørselen. Den enkle glidende gjennomsnittsmetoden bruker flere etterspørselsverdier i løpet av de siste tider for å utvikle en prognose. Dette har en tendens til å dempe eller utjevne de tilfeldige økninger og reduksjoner av en prognose som bare bruker en periode Det enkle glidende gjennomsnittet er nyttig for å forutse etterspørselen som er stabil og viser ikke noen uttalt etterspørselsadferd, for eksempel en trend eller sesongmessig mønster. Gjennomsnittet beregnes for spesifikk perioder, for eksempel tre måneder eller fem måneder, avhengig av hvor mye forecasteren ønsker å glatte etterspørseldataene. Jo lengre glidende gjennomsnittsperiode, jo mer glatt blir det. Formelen for beregning av det enkle glidende gjennomsnittet taler et enkelt, flytende gjennomsnitt. Paper Clip Office Supply Company selger og leverer kontorrekvisita til bedrifter, skoler og byråer innen en radius på 50 kilometer fra lageret. Kontorforsyningsvirksomheten er konkurransedyktig, og evnen til å levere bestillinger raskt er en faktor for å få nye kunder og holde gamle De kontorene ordner seg vanligvis ikke når de går lite på forsyninger, men når de går helt tom. Som et resultat trenger de umiddelbart sine bestillinger. Sjefen for selskapet ønsker å være sikre nok kjører og kjøretøyer er tilgjengelige for å levere bestillinger omgående og de har tilstrekkelig lager på lager Derfor vil lederen kunne regne ut antall ordrer som vil skje i løpet av neste måned, dvs. å forutsi etterspørselen for leveranser. Fra poster over leveringsordrer har ledelsen akkumulert følgende data de siste 10 månedene, hvorfra den vil beregne 3- og 5-måneders glidende gjennomsnitt. La oss anta at det er slutten av oktober. Prognosen som kommer fra enten 3- eller 5-måneders glidende gjennomsnitt er vanligvis for neste måned i sekvensen, som i dette tilfellet er november. Det glidende gjennomsnittet beregnes fra etterspørselen etter ordre for de foregående 3 måneder i sekvensen i henhold til følgende formel. Den 5 måneders glidende gjennomsnittet beregnes fra de foregående 5 månedene av etterspørseldata som følger. De 3- og 5-måneders glidende gjennomsnittlige prognosene for alle månedene av etterspørseldata er vist i følgende tabell Faktisk er kun prognosen for november basert på den siste månedlige etterspørselen vil bli brukt av lederen. Men de tidligere prognosene for tidligere måneder gir oss mulighet til å sammenligne prognosen med den faktiske etterspørselen for å se hvor nøyaktig prognosemetoden er - det vil si hvor bra det gjør. Tre - en nd fem-måneders gjennomsnitt. Utrykkende gjennomsnittlige prognoser i tabellen ovenfor har en tendens til å utjevne variabiliteten som oppstår i de faktiske dataene. Denne utjevningseffekten kan observeres i følgende figur hvor 3-måneders og 5-måneders gjennomsnitt er lagt på en graf av de opprinnelige dataene. Det 5 måneders glidende gjennomsnittet i forrige figur utjevner svingninger i større grad enn 3-måneders glidende gjennomsnitt. Det 3-måneders gjennomsnittet reflekterer nærmere de nyeste dataene som er tilgjengelige for kontorforsyningen daglig leder Generelt er prognosene som bruker lengre periode glidende gjennomsnitt, langsommere å reagere på de siste endringene i etterspørselen enn de som ble gjort ved bruk av kortere periode glidende gjennomsnitt. De ekstra dataperiodene demper hastigheten som prognosen responderer. Etablering av passende antall perioder å bruke i en bevegelig gjennomsnittlig prognose krever ofte litt prøve-og-feil-eksperimentering. Ulempen med den bevegelige gjennomsnittlige metoden er at den ikke reagerer på var iasjoner som forekommer av en grunn, for eksempel sykluser og sesongmessige effekter. Faktorer som forårsaker endringer, blir generelt ignorert. Det er i utgangspunktet en mekanisk metode som gjenspeiler historiske data på en konsekvent måte. Den glidende gjennomsnittlige metoden har imidlertid fordelen av å være enkel å bruke , rask og relativt rimelig Generelt kan denne metoden gi en god prognose for kortere tid, men den bør ikke presses for langt inn i fremtiden. Veidende flytende gjennomsnitt. Den bevegelige gjennomsnittlige metoden kan justeres for å bedre reflektere svingninger i dataene I den vektede glidende gjennomsnittlige metoden blir vektene tilordnet de nyeste dataene i henhold til følgende formel. Etterspørseldataene for PM Computer Services vist i tabellen for eksempel 10 3 ser ut til å følge en økende lineær trend Selskapet vil beregne en lineær trendlinje for å se om den er mer nøyaktig enn eksponensiell utjevning og justerte eksponensielle utjevningsprognoser utviklet i eksempler 10 3 og 10 4. Verdien s kreves for de minste kvadrater beregningene er som følger. Ved bruk av disse verdiene beregnes parametrene for den lineære trendlinjen som følger. Derfor er den lineære trendlinjekvasjonen. For å beregne en prognose for periode 13, la x 13 i den lineære trendlinje. Følgende diagram viser den lineære trendlinjen sammenlignet med de faktiske dataene. Treningslinjen ser ut til å reflektere nøye de faktiske dataene - det vil si å være en god form - og ville dermed være en god prognosemodell for dette problemet. , er en ulempe med den lineære trendlinjen at den ikke vil tilpasse seg en endring i trenden, da de eksponensielle utjevningsprognosene vil det vil si at det antas at alle fremtidige prognoser vil følge en rett linje. Dette begrenser bruken av denne metoden til en kortere tidsramme hvor du kan være relativt sikker på at trenden ikke vil endres. Sesongjusteringer. Et sesongmessig mønster er en repetitiv økning og nedgang i etterspørselen. Mange etterspørselsprodukter viser sesongmessig oppførsel. Klærsalg følger en årlige sesongmønster, med etterspørsel etter varme klær øker om høsten og vinteren og fallende på vår og sommer etter hvert som etterspørselen etter kjøligere klær øker. Etterspørsel etter mange varevarer, inkludert leker, sportsutstyr, klær, elektroniske apparater, skinke, kalkuner, vin og frukt, øke i løpet av ferien. Hilsenskortets etterspørsel øker i forbindelse med spesielle dager som Valentinsdag og morsdag. Sesongmønstre kan også forekomme hver måned, ukentlig eller til og med daglig. Noen restauranter har økt etterspørsel i kveld enn på lunsj eller i helgene, i motsetning til hverdager Trafikk - derav salg - i kjøpesentre plukker opp fredag ​​og lørdag. Det finnes flere metoder for å reflektere sesongmessige mønstre i en tidsrekkefølge. Vi vil beskrive en av de enklere metodene ved å bruke en sesongfaktor En sesongfaktor er en numerisk verdi som multipliseres med den normale prognosen for å få en sesongjustert prognose. En metode for å utvikle en etterspørsel etter sesongmessige faktorer er å dele etterspørselen etter hver sesongperiode etter total årlig etterspørsel i henhold til følgende formel. De resulterende sesongfaktorene mellom 0 og 1 0 er faktisk den delen av den totale årlige etterspørselen som er tildelt hver sesong. Disse sesongmessige faktorene er multiplisert med den årlige forventede etterspørselen om å gi justerte prognoser for hver sesongprosess en prognose med sesongjusteringer. Wishbone Farms vokser kalkuner til å selge til et kjøttproduserende selskap gjennom hele året. Men høysesongen er åpenbart i fjerde kvartal av året, fra Oktober til desember Wishbone Farms har opplevd etterspørselen etter kalkuner de siste tre årene vist i følgende tabell. Fordi vi har tre års etterspørseldata, kan vi beregne sesongfaktorene ved å dele totalt kvartalsbehov for de tre årene etter total etterspørsel over alle tre årene. Neste, vi ønsker å formere den forventede etterspørselen etter neste år, 2000, ved hver sesongfaktor for å få forecas ted etterspørsel etter hvert kvartal For å oppnå dette, trenger vi en etterspørselsprognose for 2000 I dette tilfellet beregner etterspørseldataene i tabellen en generelt økende trend, beregner vi en lineær trendlinje for de tre årene med data i tabellen for å få et grovt prognostiserbart estimat. Derfor er prognosen for 2000 58 17, eller 58 170 kalkuner. Ved å bruke denne årlige prognosen for etterspørsel setter de sesongjusterte prognosene, SF i, for 2000 ut disse kvartalsprognosene med de faktiske etterspørselsverdiene i tabellen , synes de å være relativt gode prognosestimater som reflekterer både sesongvariasjoner i dataene og den generelle oppadgående trenden.10-12 Hvordan er den bevegelige gjennomsnittlige metoden lik eksponensiell utjevning.10-13 Hvilken effekt på eksponensiell utjevningsmodell vil økning av utjevningskonstanten har.10-14 Hvordan er justert eksponensiell utjevning forskjellig fra eksponensiell utjevning.10-15 Hva bestemmer valget av utjevningskonstanten for trend i en justert eksponensiell smoothin g modell.10-16 I kapitteleksemplene for tidsseriemetoder ble startprognosen alltid antatt å være den samme som den faktiske etterspørselen i den første perioden. Foreslå andre måter at startprognosen kan avledes ved faktisk bruk.10-17 Hvordan varierer lineær prognosemodellmodell fra en lineær regresjonsmodell for prognoser.10-18 Av tidsseriemodellene som presenteres i dette kapittelet, inkludert det bevegelige gjennomsnittlige og vektede glidende gjennomsnittet, eksponensiell utjevning og justert eksponensiell utjevning og lineær trendlinje, hvilken anser du best Hvorfor.10-19 Hvilke fordeler har justert eksponensiell utjevning over en lineær trendlinje for forventet etterspørsel som viser en trend.4 KB Kahn og JT Mentzer, prognoser i forbruker - og industrimarkeder, Journal of Business Forecasting 14, no 2 Summer 1995 21-28.Veighted Moving Gjennomsnittlig Forecasting Metoder Fordeler og ulemper. Hi, ELSKER ditt innlegg Lurte på om du kunne utdype videre. Vi bruker SAP I det er det som valg du kan velge før du kjører din prognose som kalles initialisering Hvis du sjekker dette alternativet får du et prospektresultat, hvis du kjører prognosen igjen i samme periode og ikke kontrollerer initialisering, endres resultatet. Jeg kan ikke finne ut hva den initialiseringen er jeg mener matematisk Hvilket prognoseresultat er best å lagre og bruke for eksempel Endringene mellom de to er ikke i prognosen, men i MAD og Error, sikkerhetslager og ROP-mengder. Ikke sikker på om du bruker SAP. hi takk for å forklare så effektivt, det er også gd takk igjen Jaspreet. Leave a Reply Avbryt reply. About Shmula. Pete Abilla er grunnleggeren av Shmula og tegnet Kanban Cody Han har hjulpet selskaper som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry og andre redusere kostnader og forbedre Kundeopplevelsen Han gjør dette gjennom en systematisk metode for å identifisere smertepunkter som påvirker kunden og virksomheten, og oppfordrer bred deltakelse fra selskapets medarbeidere til å forbedre den r egne prosesser Dette nettstedet er en samling av hans erfaringer han vil dele med deg Kom i gang med gratis nedlastinger.