Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Integrointi Kuten ehkä arvailme, tarkastelemme joitakin alkeellisimpia ennusteiden lähestymistapoja. Toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllistä tutustua joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentaan liittyviin kysymyksiin. aloittaen alusta ja aloittaa työskentelyn keskimääräisten ennusteiden kanssa. Keskimääräisten ennusteiden siirtäminen Jokainen tuntee liukuvat keskimääräiset ennusteet riippumatta siitä, uskovatko he ovat. Kaikki opiskelijat tekevät niitä koko ajan Ajattele testituloksia kurssissa, josta aiot sinulla on neljä testia lukukauden aikana Oletetaan, että sinulla on 85 testissä ensimmäisellä testillä. Mitä arvioisit toisen testipisteen suhteen? Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne arvioimisesta? Mitä mieltä olet ystäväsi ennustavan seuraavalle testipistemäärällemme. Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavan testipistemääränne suhteen. Riippumatta kaikista blabbereista, joita voit tehdä he ja sinun opettajasi odottavat todennäköisesti, että sait jotain 85: n juuri saamaasi alaan. Vaikka, nyt oletetaan, että huolimatta omasta mainoksestasi ystävillesi, olet yliarvioinut itsesi ja luku voi opiskella vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt, mitä kaikki ovat huolissaan ja huolimattomia menossa ennakoimaan saat kolmannella testillä on kaksi erittäin todennäköistä lähestymistapaa heille kehittää arvio riippumatta ovatko he jakaneet sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen: Tämä kaveri puhaltaa aina savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa: No, niin että sinulla on 85 ja 73, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teet vähemmän juhlimista ja ettet vaivannut pikkulintua koko paikan päällä ja jos aloitit tekemään paljon enemmän opiskelu voit saada korkeampi score. Both näistä arvioista ovat todellisia Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttää kahta ajanjaksoa. Lien oletetaan että kaikki nämä ihmiset, jotka menettivät teidän suurta mieltänne, ovat jonkinlaisen kuohuttaneet sinut ja päättävät tehdä hyvin kolmannella testillä omasta syystä ja antaa korkeamman pistemäärän liittolaistensa edessä. Otat testin ja pisteet ovat oikeasti 89 Jokainen, mukaanlukien itsesi, on vaikuttunut. Nyt sinulla on lopullinen puolivälin testi, ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustusta siitä, miten teet viimeisen testin aikana. Toivottavasti näet kuvio. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mitkä ovat mielestänne tarkimmat. Whistle Vaikka toimimme Nyt palataan uusi puhdistusyhtiö aloitti teidän estranged puolison sisar nimeltä Whistle Vaikka työskentelemme Sinulla on joitakin aiempia myynti tietoja edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmelle ajanjaksolle liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C6 merkinnän tulisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C7-C11. Huomaa, kuinka keskimääräinen liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen mukaan, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennustukselle. Huomaa myös, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aiempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisimmän ennustamme. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin eksponentiaalinen tasoitusmalli Olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden pätevyys. Nyt haluan esittää samanlaiset tulokset kahden ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta varten. C5-solun merkinnän pitäisi olla. voi kopioida tämän solukehyksen alas muille soluille C6-C11. Huomatkaa, kuinka kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt d aiempia ennusteita havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennusteiden validoinnissa. Jotkin muut asiat, jotka ovat tärkeitä huomaamaan. Mm-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käytetään vain m viimeisimpien tietojen arvojen avulla tehdä ennuste Mitään muuta ei ole tarpeen . M-aikavälin liukuva keskimääräinen ennuste, kun tehdään aikaisempia ennusteita, huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1. Näistä asioista suuri merkitys on, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt meidän on kehitettävä liikkuvaa keskimääräistä ennusteita, joita voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että syötteet ovat ennusteiden ja historiallisten arvojen joukossa käytettävien aikajaksojen lukumäärää. Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods kuin yksittäinen Ilmoittaa ja alustaa muuttujat Dim Item kuin Variant Dim Counter kuin kokonaisluku Dim Kerääntyminen kuin yksi Dim HistoricalSize kuin kokonaisluku. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. ofin määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Keräämällä sopiva määrä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kerääntymisen kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingMaksujen keskimääräinen kertymänumero. Peruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa toiminnon laskentataulukkoon niin, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi kuten seuraava. Lähestymistavan ennustamismenetelmät Keskimääräinen liikkuvuus Meillä on yli 79 korkeakoulututkintoa, jotka valmistautuvat ansaitsemaan luottoa tentillä, joka hyväksytään yli 2 000 korkeakoululla ja yliopistolla. Voit testata kahden ensimmäisen vuoden opiskelua ja säästää tuhansia tutkintoasi. Jokainen voi ansaita luotto-tenttiä iästä tai koulutustasosta riippumatta. Siirrä luottoa valitsemallesi koululle. Etkö ole varma, mitä yliopistoa haluat osallistua, on tuhansia artikkeleita jokaisesta kuviteltavasta tutkinnoista, opintoalasta ja urapolusta, joka voi auttaa Löydät koulun, joka sopii sinulle parhaiten. Koulututkinnot, tutkinnoista. löytää oikean koulun. Etsi artikkeleita luokkaan. OR-Notes on sarja alustavia muistiinpanoja aiheista, jotka kuuluvat laajan otsikon toiminta-alan tutkimusta TAI He olivat alun perin käyttäneet minulle johdanto OR kurssi annan Imperial College Ne ovat nyt käytettävissä kaikille opiskelijoille ja opettajille, jotka ovat kiinnostuneita OR: stä, seuraavien edellytysten täyttyessä. Täydellinen luettelo OR-Notesin aiheista löytyy täältä. Esimerkkejä lähetyksistä. Esimerkki lähetyksestä 1996 UG-tentti. Tuotteen kysyntä jokaisesta viimeisestä viidestä kuukaudesta on esitetty alla. Käytä kahden kuukauden liukuva keskiarvo kysynnän ennusteen luomiseksi kuussa 6. Sovita eksponentiaalinen tasoitus tasausvakion ollessa 0 9, jolloin saadaan ennuste kysynnän kysynnästä kuussa 6. Missä määrin näistä kahdesta ennusteesta mieluummin ja miksi. Kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina kaksi-viisi on annettu. Kuukauden kuuden kuukauden ennuste on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena, eli kuukausittainen liukuva keskiarvo 5 23 50. Käytä eksponentiaalisen tasoituksen kanssa tasoitusvakion 0 9 saamme. Ennen kuin ennuste kuukauden kuusi on vain keskimäärin kuukauden 5 M 5 2386.Voit vertailla kahta ennustetta lasketaan keskimääräinen neliöiden poikkeama MSD Jos teemme tämän me todetaan, että liukuva keskiarvo. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. ja eksponentiaalisesti tasoitetulle keskiarvolle tasoitusvakion ollessa 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Kaiken kaikkiaan näemme, että eksponenttien tasoittaminen näyttäisi antavan parhaan kuukauden kuluttua ennusteista, koska sillä on pienempi MSD. Siksi mieluummin ennustetaan 2386, joka on tuotettu eksponentiaalisella tasoituksella. Lähetysesimerkki 1994 UG tentti. Taulukko Seuraavassa kerrotaan uuden jälkiruokaverin kysyntä myymälässä jokaisesta viimeksi kuluneesta 7 kuukaudesta. Laske kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausien kahdeksasta seitsemään Mikä olisi ennustuksesi kysynnästä kahdeksassa kuussa? Sovita eksponentiaalinen tasoitus tasausvakion avulla 0 1 saadakseen kyselyn ennusteen kuukauden eig ht. Yksi kahdesta kahdesta kuukausi - ennusteesta mieluummin ja miksi. Kaupan pitäjä uskoo, että asiakkaat siirtyvät uudelle jälkiruoka-aineelle muista tuotemerkeistä. Keskustele, miten voit mallintaa tämän kytkentäkäyttäytymisen ja ilmoittaa tiedot, joita tarvitset vahvistaaksesi, tämä vaihtaminen tapahtuu tai ei. Kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausia kahdesta seitsemään on annettu. Ennuste kahdeksalle kuukaudelle on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena eli liikkuvan keskiarvon kuukaudessa 7 m 7 46. Liiallinen eksponentiaalinen tasoitus jonka tasoitusvakio on 0 1. Ennen kuin kahdeksan kuukauden ennuste on vain keskiarvo kuukaudelle 7 M 7 31 11 31 koska meillä ei voi olla murto-osaa. Vertaamme kahta ennustetta laskemme keskimääräisen neliöjakauman MSD: n Jos me tee tämä havaitsemme, että liikkuva keskiarvo ja eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo tasaus vakio on 0 1. Yleensä sitten näemme, että kahden kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan paras yhden kuukauden ennusteiden sillä se on pienempi MSD. Siksi mieluummin 46: n ennuste on kahden kuukauden liukuva keskiarvo. Vaihdon tarkastelemiseksi meidän olisi käytettävä Markovin prosessimallia, jossa valtiot merkit ja tarvitsemme alustavat tilatiedot ja asiakkaiden vaihto todennäköisyydet tutkimuksilta Meidän olisi suoritettava mallia historiallisissa tiedoissa, jotta näemme, onko meille sopiva malli mallin ja historiallisen käyttäytymisen välillä. Esimerkki esimerkistä 1992 UG-tentti. Alla olevassa taulukossa esitetään tietyn brändin kysyntä myymälässä jokaiselle viimeisen yhdeksän kuukauden aikana. Laske kolmen kuukauden liukuva keskiarvo kuukausien kolmesta yhdeksään. Mikä olisi ennuste kysynnänne kymmeneen kuukauteen. Sovita eksponentiaalinen tasoitus tasausvakion ollessa 0 3 saadaksesi ennuste kysynnästä kymmenen kymmeneen. Kumpi kahdesta kuukausi kymmenestä ennustuksesta mieluummin ja miksi. Kolmen kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina 3-9 on annettu. Kuukauden 10 ennuste on vain kyseisen kuukauden edeltävä liikkuva keskiarvo eli liikkuva ave raivoa kuukausi 9 m 9 20 33. Näin ollen, koska emme voi olla murto-odotus ennuste 10 kuukauden 20.Yleensä eksponentti tasaus tasoitus vakio 0 3 saamme. Kuten ennen ennuste kuukauden 10 on vain kuukausittain keskimäärin 9 M 9 18 57 19 koska meillä ei voi olla murto-osaa. Vertaamme kahta ennustetta laskemalla keskimääräinen neliöllinen poikkeama MSD. Jos teemme tämän, havaitsemme sen liikkuvan keskiarvon ja eksponentiaalisesti tasoitetun keskiarvon kanssa tasoitusvakion ollessa 0 3 . Yleisesti näemme, että kolmen kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on alhaisempi MSD. Siksi mieluummin 20 kuukauden ennuste, joka on tuotettu kolmen kuukauden liukuva keskiarvo. Alla olevassa taulukossa esitetään tietyn tavaramerkin faksien kysyntä tavaratalossa jokaisen viimeisen kahdentoista kuukauden aikana. Laske neljän kuukauden liukuva keskiarvo kuukausien 4-12 kohdalla. Mikä olisi ennuste kysynnänne kuukaudelle 13. Sovellettava eksponentiaalinen tasoitetaan tasausvakion ollessa 0 2 saadaksesi kuukausittaisen kysynnän ennusteen 13. Kuinka kauan kummassakin 13 kuukauden ennustuksessa haluat ja miksi. Mitä muita tekijöitä, joita ei ole huomioitu edellä mainituissa laskelmissa, saattavat vaikuttaa faksin kysyntään koneen kuukausikuukausina. Neljän kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina 4 - 12 annetaan 4: stä. 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. Kuukausi 13 on vain liukuva keskiarvo kuukautta edeltävälle kuukaudelle eli 12 m 12 46 25: n liukuva keskiarvo. Siten kun ei voi olla murto-osaa, 13 kuukauden ennuste on 46. Kun eksponentiaalinen tasaus tasoitusvakion ollessa 0 2, get. As ennen ennuste kuukauden 13 on vain keskiarvo kuukauden 12 M 12 38 618 39 koska meillä ei voi olla murto-odotus. Voit vertailla kahta ennustetta lasketaan keskimääräinen neliöpoikkeama MS D Jos löydämme tämän, havaitsemme, että liikkuva keskiarvo ja eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo tasausvakion ollessa 0 2. Yleensä näemme, että neljän kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteiden, koska sillä on alempi MSD Siksi mieluummin ennuste on 46, joka on tuotettu neljän kuukauden liukuva keskiarvo. seasonal demand. price muutoksia, sekä tämän merkin ja muiden merkkien yleinen taloudellinen tilanne. new teknologia. Forecasting esimerkki 1989 UG tentti. Alla oleva taulukko osoittaa kysyntä tietyn merkkisen mikroaaltouunin tavaratalon kullekin viimeisen kahdentoista kuukauden aikana. Laske kuukausittainen kuuden kuukauden liukuva keskiarvo Mikä olisi ennuste kysynnänne kuukaudelle 13. Sovita eksponentiaalinen tasoitus tasoitustason kanssa 0 7 saadaksesi kuukausittaisen kysynnän ennusteen 13. Kuinka kahta ennusteita kuudes kuukausi haluat ja miksi. Nyt emme voi laskea kuuden kuukauden liukuva keskiarvo, ennen kuin meillä on vähintään 6 havaintoa eli me voimme vain laskea tällainen keskiarvo kuudesta kuukaudesta eteenpäin. Siksi meillä on 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. kuukausittainen ennuste 13 on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena eli 12 m keskiarvon liikkuvan keskiarvon keskiarvo 12 38 17. Näin ollen ei voi olla osittaista kysyntää 13 kuukauden 13 ennustetta. 38. Eksponentiaalisen tasauksen tasaus tasolle 0 7 saadaan .
No comments:
Post a Comment