Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il 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 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia 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 così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe 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 utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre 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 al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così 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 youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non 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. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la 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. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Weighted Moving 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 In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o lentamente cambiando. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante. Per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3. I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. La tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio. Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una conclusione è immediatamente evidente dalla figura. Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile. La polarizzazione quando aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, la polarizzazione è positivo. Il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m. Maggiore è il valore di m. maggiore è la grandezza di lag e polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m. La stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20. Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante. Per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo M più piccolo possibile (1), ma questo aumenta la varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) mostra una previsione per un periodo nel futuro. L'intervallo di previsione è in cella D3. Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in celle E6 e E7 respectively. Chapter 11 - La domanda amp Gestione Previsione 1. previsione perfetta è praticamente impossibile 2. Piuttosto che cercare per la previsione perfetta, è molto più importante stabilire la pratica di continua revisione delle previsioni e per imparare a vivere con imprecisa 3. prevedere quando la previsione, una buona strategia è quella di utilizzare 2 o 3 metodi e cercare un loro per la vista del senso comune. 2. Fonti di base della domanda 1. domanda a carico - la domanda di prodotti o servizi causati dalla domanda di altri prodotti o servizi. Non molto l'azienda può fare, deve essere soddisfatta. 2. Indipendente domanda - la domanda che non può essere direttamente derivata dalla domanda di altri prodotti. Impresa può: a) assumere un ruolo attivo per influenzare la domanda - applicare una pressione sulla vostra forza vendita b) Prendere un ruolo passivo per influenzare la domanda - se una società è in esecuzione su una piena capacità, potrebbe non voler fare nulla di richiesta. Altri motivi sono competitivi, legale, ambientale, etico e morale. Cercare di prevedere il futuro sulla base di un dato passato. 1. A breve termine - sotto i 3 mesi - le decisioni tattiche, come il rifornimento di inventario o di programmazione EEs nel breve termine 2. A medio termine - 3 M-2Y - catturare gli effetti stagionali, come i clienti risponde a un nuovo prodotto 3. A lungo termine - più di 2 anni. Per identificare i principali punti di svolta e individuare le tendenze generali. La regressione lineare è un tipo speciale di regressione dove i rapporti tra forme variabili una linea retta Y ABX. Y - variabile dipendente a - Y intercetta b - pendenza X - variabile indipendente 'utilizzato per la previsione a lungo termine dei principali avvenimenti e la pianificazione di aggregazione. E 'utilizzato per entrambi, la previsione di serie temporali e la previsione rapporto occasionale. È la tecnica di previsione più utilizzata. Gli eventi più recenti sono più indicativo del futuro (valore massimo prevedibile) rispetto a quelli del passato più lontano. Dovremmo dare più peso ai periodi di tempo di minerale recenti, quando la previsione. Ogni incremento in passato è diminuito di (1- alpha). Maggiore è l'alfa, più da vicino la previsione segue l'attuale. La maggior parte alpha ponderazione recente (1-alfa) na 0 Dati un periodo di tempo più anziani alfa (1-alfa) na 1 I dati di due periodo di tempo più anziani alfa (1-alfa) na 2 Quale dei seguenti metodi di previsione dipende molto dalla scelta del individui destra che judgmentally essere utilizzati per generare effettivamente Valore previsione deve essere compreso tra 0 e 1 1. 2 o più predeterminati valori di Alpha - a seconda del grado di errore, vengono utilizzati diversi valori di Alpha. Se l'errore è di grandi dimensioni, Alpha è 0,8, se l'errore è piccolo, Alpha è di 0,2 2. Valori calcolati di Alpha - in modo esponenziale lisciato errore effettivo diviso per l'errore assoluto in modo esponenziale soffocato. Tecniche qualitative nelle previsioni conoscenza di esperti e richiedono molto giudizio (di nuovi prodotti o regioni) 1. Ricerche di mercato - ricerca di un nuovi prodotti e idee, gusti sui prodotti esistenti. Principalmente INDAGINI amp INTERVISTE 2. Pannello di consenso - l'idea che 2 teste sono meglio di uno. Pannello di persone da una varietà di posizioni può sviluppare una previsione più affidabile di un gruppo ristretto. Il problema è che i livelli più bassi EE sono intimiditi da livelli più elevati di gestione. giudizio esecutivo è usato (più alto livello di gestione è coinvolto). 3. analogia storica - una ditta che produce già tostapane e vuole produrre caffettiere potrebbe utilizzare la storia tostapane come un modello di crescita probabile. 4. Metodo Delphi - molto dipende dalla selezione degli individui giusti che saranno judgmentally essere utilizzati per generare in realtà la previsione. Tutti hanno lo stesso peso (più giusto). Risultati soddisfacenti sono di solito raggiunti in 3 turni. OBIETTIVO - Collaborative Planning, Forecasting e Replenishment (CPFR) per lo scambio di informazioni interne selezionato su un server Web condiviso, al fine di fornire affidabili e futuri di vista a lungo termine della domanda nella catena di fornitura.
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