Moving Media Esempio Previsione

Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono agli attuali dati di points. OR-Notes sono una serie di note introduttive su argomenti che rientrano nella ampia intestazione del campo di operazioni di ricerca (OR). Essi sono stati inizialmente utilizzati da me in un introduttivo o corso do presso l'Imperial College. Essi sono ora disponibili per l'uso con qualsiasi studenti e docenti interessati o soggette alle seguenti condizioni. Un elenco completo degli argomenti disponibili in OR-Notes può essere trovato qui. Esempi Previsione Previsione esempio 1996 UG esame la domanda di un prodotto in ciascuno degli ultimi cinque mesi è mostrato sotto. Utilizzare una media mobile due mesi per generare una previsione per la domanda nel mese 6. Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,9 per generare una previsione per la domanda per la domanda nel mese 6. Quale di queste due previsioni si preferisce e whythe due mesi in movimento media per mesi 2-5 è dato da: le previsioni per il sesto mese è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per mese 5 m 5 2350. l'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,9 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese sei è solo la media per il mese 5 M 5 2386 per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16,67 e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,9 MSD (13-17) sup2 (16,60-19) sup2 (18,76-23) sup2 (22,58-24) sup24 10.44 Nel complesso, allora vediamo che livellamento esponenziale sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 2386 che è stato prodotto da livellamento esponenziale. Previsione esempio 1994 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di un nuovo dopobarba in un negozio per ciascuno degli ultimi 7 mesi. Calcolare una media mobile due mesi per mesi due a sette. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese di otto Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,1 per ricavare una previsione per la domanda nel mese di otto. Quale delle due previsioni per il mese di otto fanno preferisci e perché il negoziante ritiene che i clienti stanno passando a questo nuovo dopobarba da altre marche. Discutere di come si potrebbe modellare questo comportamento di commutazione e indicano i dati che si richiederebbe per confermare se questo passaggio sta avvenendo o meno. La media mobile a due mesi per mesi 2-7 è data da: Le previsioni per il mese di otto è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 7 m 7 46. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,1 noi ottenere: come prima le previsioni per il mese di otto è solo la media per il mese 7 M 7 31.11 31 (come non possiamo avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,1 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile due mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dalla media mobile a due mesi. Per esaminare il passaggio avremmo bisogno di utilizzare un modello di processo di Markov, dove afferma marche e avremmo bisogno di informazioni allo stato iniziale e il passaggio dei clienti probabilità (dalle indagini). Avremmo bisogno di eseguire il modello sui dati storici per vedere se abbiamo una misura tra il modello e il comportamento storico. Previsione esempio 1992 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di rasoio in un negozio per ognuno degli ultimi nove mesi. Calcolare una media mobile a tre mesi per mesi tre a nove. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese dieci Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,3 per ricavare una previsione per la domanda nel mese dieci. Quale delle due previsioni per il mese dieci preferisci e perché La media mobile a tre mesi per i mesi da 3 a 9 è data da: Le previsioni per il mese 10 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 9 m 9 20.33. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 10 è 20. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,3 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese 10 è solo la media per il mese 9 M 9 18.57 19 (come noi non può avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,3 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile tre mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 20 che è stato prodotto dalla media mobile di tre mesi. Previsione esempio 1991 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di fax in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici mesi. Calcolare la media mobile di quattro mesi per mesi 4 a 12. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13 Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,2 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13. Quale delle due previsioni per il mese 13 fanno preferisci e perché Quali altri fattori, non considerati nel calcolo di cui sopra, potrebbe influenzare la domanda per la macchina di fax nel mese 13 la media mobile a quattro mesi per i mesi da 4 a 12 è data da: 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 le previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 46.25. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 13 è 46. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,2 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese 13 è solo la media per il mese 12 M 12 38,618 39 (come noi non può avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,2 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile quattro mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dalla media mobile di quattro mesi. domanda di pubblicità variazioni stagionali dei prezzi, sia questa marca e altri marchi generale situazione economica nuova tecnologia Previsione esempio 1989 UG esame La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di forno a microonde in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici mesi. Calcolare una media mobile di sei mesi per ogni mese. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13 Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,7 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13. Quale delle due previsioni per il mese 13 preferisci e perché ora non possiamo calcolare un sei mese media mobile finché non avremo almeno 6 osservazioni - cioè possiamo calcolare solamente un tale media di mese 6 in poi. Quindi abbiamo: 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 le previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per la mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 38.17. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 13 è 38. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,7 otteniamo: mobile ponderata Metodi media di previsione: Pro e contro Hi, amate le vostre Post. Si chiedeva se si potesse elaborare 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 si seleziona inizializzazione il risultato cambia. Io non riesco a capire che cosa sta facendo l'inizializzazione. Voglio dire, mathmatically. Quale previsione risultato è migliore per salvare e utilizzare per esempio. I cambiamenti tra i due non sono nella quantità prevista, ma nel MAD e l'errore, le scorte di sicurezza e le quantità ROP. Non sono sicuro se si utilizza SAP. hi grazie per spiegare in modo effeciently suo troppo gd. grazie ancora Jaspreet Lascia un commento Cancella risposta Chi Shmula Pete abilla è il fondatore della Shmula e il carattere, Kanban Cody. Egli ha aiutato le aziende come Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, e altri ridurre i costi e migliorare l'esperienza del cliente. Lo fa attraverso un metodo sistematico per identificare punti di dolore che incidono sui clienti e il business, e incoraggia un'ampia partecipazione dei soci dell'azienda per migliorare i propri processi. Questo sito è una raccolta delle sue esperienze che vuole condividere con voi. Inizia con download gratuiti