Prognose Ved Hjelp Moving Average Eksemplet

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. OR-Notes er en serie innledende notater om emner som faller under den brede overskriften på feltet av operasjonsforskning ELLER De ble opprinnelig brukt av meg i et innledende eller kurs jeg gir på Imperial College. De er nå tilgjengelig for bruk av studenter og lærere som er interessert i ELLER underlagt følgende betingelser. En fullstendig liste over emnene som er tilgjengelige i OR - Notater kan bli funnet her. Forekasting eksempler. Forespørsel eksempel 1996 UG eksamen. Etterspørselen etter et produkt i hver av de siste fem månedene er vist nedenfor. Bruk et to måneders glidende gjennomsnitt for å generere en prognose for etterspørsel i måned 6. Enkel eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 for å generere en prognose for etterspørsel etter etterspørsel i måned 6. Hvilken av disse to prognosene foretrekker du og hvorfor. To måneders glidende gjennomsnitt for måneder to til fem er gitt av. Forventningen for m onth seks er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 5 m 5 2350.Jeg bruker eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 vi får. Som før prognosen for måned seks er bare gjennomsnittet for måned 5 M 5 2386. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette, finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.og for det eksponensielt glatte gjennomsnittet med en utjevning konstant på 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. I det hele tatt ser vi at eksponensiell utjevning ser ut til å gi de beste månedene forutgående prognoser da det har en lavere MSD dermed foretrekker prognosen for 2386 som har blitt produsert ved eksponensiell utjevning. Forekasting eksempel 1994 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter en ny ettershave i en butikk for hver av de siste 7 månedene. Beregn et to måneders glidende gjennomsnitt for måneder to til syv Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned åtte eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned åtte. Hvem av de to prognosene for måned åtte foretrekker og hvorfor. Butikkmannen mener at kunder skifter til denne nye aftershave fra andre merker Diskuter hvordan du kan modellere denne bytteadferd og indikere dataene du vil trenge for å bekrefte om denne bytte forekommer eller ikke. Det to måneders glidende gjennomsnittet for måneder to til syv er gitt av. Forventningen for måned åtte er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 7 m 7 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 får vi. Som før prognosen for måned 8 er bare gjennomsnittet for måned 7 M 7 31 11 31 som vi ikke kan har fraksjonal etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD. Hvis vi gjør dette, finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 1.Ove rall så ser vi at to måneders glidende gjennomsnitt ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som har blitt produsert av to måneders glidende gjennomsnitt. For å undersøke bytte ville vi måtte bruk en Markov prosessmodell hvor stater merker og vi vil trenge innledende statlig informasjon og kundeendring sannsynligheter fra undersøkelser. Vi må kjøre modellen på historiske data for å se om vi har en passform mellom modellen og historisk oppførsel. Forekasting eksempel 1992 UG eksamen. Tabellen under viser etterspørselen etter et bestemt merke barberhøvler i en butikk for hver av de siste ni månedene. Beregn et tre måneders glidende gjennomsnitt i måneder tre til ni. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måneden ti. Bruk eksponentiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned ti. Hvem av de to prognosene for ti måneder foretrekker du og hvorfor. Tre måneders glidende gjennomsnitt for måneder 3 til 9 er giv en av. Forventningen for måned 10 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 9 m 9 20 33. Derfor, da vi ikke kan ha brøkdelskrav, er prognosen for måned 10 20. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevning konstant av 0 3 vi får. Som før prognosen for måned 10 er bare gjennomsnittet for måned 9 M 9 18 57 19 som vi ikke kan ha fraksjonelle krav. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette vi finner det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 3. I det hele tatt ser vi at det tre måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser, da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 20 som er produsert av tre måneders glidende gjennomsnitt. Forekomsteksempel 1991 UG-eksamen. Tabellen under viser etterspørselen etter et bestemt faksmaskinmerke i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn de fire månedene mov ing gjennomsnitt for måneder 4 til 12 Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13. Hvilken av de to prognosene for måned 13 gjør du foretrekker og hvorfor. Hvilke andre faktorer som ikke vurderes i de ovennevnte beregningene, kan påvirke etterspørselen etter faksmaskinen i måned 13. Det fire måneders glidende gjennomsnittet for måneder 4 til 12 er gitt by. 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.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måneden 12 m 12 46 25.Hvorfor vi ikke kan ha brøkdel etterspørsel prognosen for måned 13 er 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 får vi. Som før prognosen for måned 13 er bare gjennomsnittet for måneden 12 M 12 38 618 39 som w e kan ikke ha fraksjonskrav. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD. Hvis vi gjør dette, finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 2. I det hele tatt ser vi at fire måneders glidende gjennomsnitt ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser, da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som er produsert av fire måneders glidende gjennomsnitt. generell økonomisk situasjon. ny teknologi. Forekasting eksempel 1989 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av mikrobølgeovn i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn et seks måneders glidende gjennomsnitt for hver måned. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13. Hvilken av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Nå Vi kan ikke beregne et seks måneders glidende gjennomsnitt før vi har minst 6 observasjoner - det vil si at vi kun kan beregne et slikt gjennomsnitt fra måned 6 fremover. Derfor har vi. 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.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måneden 12 m 12 38 17.Hvordan vi ikke kan ha fraksjonær etterspørsel prognosen for måned 13 er 38. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 får vi. Veidende Flytte gjennomsnittlige prognosemetoder Fordeler og ulemper. Han, ELSKER innlegget. Lurer på om du kunne utdype videre. Vi bruker SAP I det er det en valg du kan velge før du kjører din prognose som kalles initialisering Hvis du sjekker dette alternativet får du et prognose resultat, hvis du kjører prognosen igjen, i samme periode, og ikke sjekk initialisat ione Resultatendringene jeg kan ikke finne ut hva den initialiseringen gjør, mener jeg, 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 at det også er gd takk igjen Jaspreet. Le et svar 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 kostnadene 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 sine egne prosesser. Denne nettsiden er en samling av hans erfaringer han vil dele med deg Kom i gang med gratis nedlastinger.