Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleMoving Gemiddeld vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. OR-notas of-Notes is 'n reeks van inleidende notas oor onderwerpe wat onder die breë opskrif van die veld van operasionele navorsing val (OR). Hulle is oorspronklik gebruik deur my op 'n inleidende of kursus gee Ek aan die Imperial College. Hulle is nou beskikbaar vir gebruik deur enige studente en onderwysers wat belangstel in of onderworpe aan die volgende voorwaardes. 'N Volledige lys van die beskikbare in OF-Notes onderwerpe kan hier gevind word. Vooruitskatting voorbeelde vooruitskatting byvoorbeeld 1996 UG eksamen Die vraag na 'n produk in elk van die afgelope vyf maande word hieronder getoon. Gebruik 'n twee maande bewegende gemiddelde om 'n voorspelling vir die vraag in maand 6. genereer Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 tot 'n voorspelling vir die vraag na die vraag in maand genereer 6. Watter van hierdie twee voorspellings doen jy verkies en whySolution Die twee maand bewegende gemiddelde vir maande 2-5 gegee word deur: die voorspelling vir maand ses is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 5 m 5 2350. die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 kry ons: As voordat die voorspelling vir maand ses is net die gemiddelde vir maand 5 M 5 2386 om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD (15-19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup2 / 3 16,67 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0,9 MSD (13-17 ) sup2 (16,60-19) sup2 (18,76-23) sup2 (22,58-24) sup2 / 4 10,44 Algehele dan sien ons dat eksponensiële gladstryking verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 2386 wat reeds vervaardig deur eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting byvoorbeeld 1994 UG eksamen Die onderstaande tabel toon die vraag na 'n nuwe aftershave in 'n winkel vir elk van die afgelope 7 maande. Bereken 'n twee maande bewegende gemiddelde vir maande 06:58. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand agt wees Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.1 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand agt lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand agt verkies jy en hoekom die winkel bewaarder van mening dat kliënte oor te skakel na die nuwe aftershave van ander handelsmerke. Bespreek hoe jy hierdie skakel gedrag kan en dui die data wat jy sal benodig om te bevestig of dit skakel nie plaasvind of. Oplossing Die twee maande bewegende gemiddelde vir maande 2-7 gegee word deur: Die voorspelling vir maand agt is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 7 m 7 46. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.1 kry ons: soos voorheen die voorspelling vir maand agt is net die gemiddelde vir maand 7 M 7 31.11 31 (soos ons fraksionele vraag nie kan hê). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.1 Algehele dan sien ons dat die twee maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 46 wat is opgestel deur die twee maande bewegende gemiddelde. Om te ondersoek skakel ons nodig sou wees om 'n Markov-proses model, waar beweer handelsmerke gebruik en ons sal begintoestand inligting en kliënte te skakel waarskynlikhede (van opnames) nodig. Ons sal moet die model op historiese data uit te voer om te sien of daar 'n passing tussen die model en historiese gedrag. Vooruitskatting byvoorbeeld 1992 UG eksamen Die onderstaande tabel toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van skeermes in 'n winkel vir elk van die afgelope nege maande. Bereken 'n drie maande bewegende gemiddelde vir maande 08:57. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand tien wees Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,3 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand tien lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand tien verkies jy en hoekom Oplossing Die drie maande bewegende gemiddelde vir maande 3-9 gegee word deur: Die voorspelling vir maand 10 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 9 m 9 20,33. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 10 is 20. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,3 ons: Soos voorheen die voorspelling vir maand 10 is net die gemiddelde vir maand 9 M 9 18,57 19 (soos ons kan nie fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0,3 Algehele dan sien ons dat die drie maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 20 wat is opgestel deur die drie maande bewegende gemiddelde. Vooruitskatting byvoorbeeld 1991 UG eksamen Die onderstaande tabel toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van faksmasjien in 'n winkel in elk van die afgelope twaalf maande. Bereken die vier maande bewegende gemiddelde vir maande 4 tot 12. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand 13 word Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.2 tot 'n voorspelling te lei vir die vraag in maand 13. Watter van die twee voorspellings vir maand 13 verkies jy en hoekom Wat ander faktore, nie in die bostaande berekeninge beskou, kan beïnvloed die vraag na die faksmasjien in maand 13 Oplossing die vier maande bewegende gemiddelde vir maande 4 tot 12 word gegee deur: 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 die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 12 m 12 46,25. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 13 is 46. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.2 kry ons: Soos voorheen die voorspelling vir maand 13 is net die gemiddelde vir maand 12 M 12 38,618 39 (soos ons kan nie fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.2 Algehele dan sien ons dat die vier maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 46 wat is opgestel deur die vier maande bewegende gemiddelde. seisoenale vraag advertensies prysveranderings, beide hierdie handelsmerk en ander handelsmerke algemene ekonomiese situasie nuwe tegnologie voorspelling byvoorbeeld 1989 UG eksamen Die tabel hieronder toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van mikrogolfoond in 'n winkel in elk van die afgelope twaalf maande. Bereken 'n ses maande bewegende gemiddelde vir elke maand. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand 13 word Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 tot 'n voorspelling te lei vir die vraag in maand 13. Watter van die twee voorspellings vir maand 13 verkies jy en hoekom Oplossing Nou kan ons bereken nie 'n ses maande bewegende gemiddelde totdat ons het ten minste 6 kommentaar - dit wil sê ons kan maar net so 'n gemiddelde van maand 6 af te bereken. Vandaar het ons: 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 Die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat di die bewegende gemiddelde vir maand 12 m 12 38,17. Vandaar (as ons nie kan hê fraksionele vraag) die voorspelling vir maand 13 is 38. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 wat ons kry: Kyk die stap-vir-stap oplossing vir: Eenvoudige Drie maande-gemiddelde maand verlede jaar Hierdie vraag is dag 05 Mei, 2011. Kyk die antwoord quotTires vir Youquot Gevallestudie Verwys na jou leeswerk vir hierdie eenheid in die Coyle teks vir hierdie opdrag. Lees die bande vir U, Inc. gevallestudie op p. 265. In 'n 12 bladsy papier (uitsluitend Titel en verwysingsbladsye), Beantwoord vrae 1, 2 amp 6 en heg jou Tires4U Case werkblad met 'n gedetailleerde berekeninge. Let daarop dat die tabelle begin op bl 237 (Hoofstuk 7) kom in baie handig in die voltooiing van die opdrag. Bande vir U, Inc. bande vir U, Inc. (TFY), gestig in 1987, is 'n motor herstel winkel wat spesialiseer in vervanging bande. Geleë in Altoona, Pennsylvania, het TFY suksesvol oor die afgelope paar jaar as gevolg van die toevoeging van 'n nuwe algemene bestuurder, Katie McMullen gegroei. Sedert band vervanging is 'n groot gedeelte van TFYs besigheid (dit verrig ook olie veranderinge, klein meganiese herstelwerk, ens), Katie was verbaas oor die gebrek aan voorspellings vir die band verbruik vir die maatskappy. Haar senior werktuigkundige, Skip Grenoble, het vir haar gesê dat hulle gewoonlik voorraad vir vanjaar wat hulle verlede jaar verkoop. Hy geredelik erken dat 'n paar keer gedurende die seisoen voorraad outs plaasgevind en kliënte het om elders te gaan vir bande. Hoewel baie plaasvervangers band was vir gebrekkige of vernietig bande, is die meeste bande geïnstalleer op motors waarvan die oorspronklike bande het uitgeput. Dikwels is vier bande geïnstalleer op dieselfde tyd. Katie is vasbeslote om 'n beter idee van hoeveel bande te hou in voorraad gedurende die verskeie maande van die jaar te kry. Hieronder volg 'n opsomming van die vorige jaar individuele verkope band Maand: Maand Bande Gebruik Januarie 510 Februarie 383 Maart 1403 April 1913 Mei 1148 Junie 893 Julie 829 Augustus 638 September 2168 Oktober 1530 November 701 Desember 636 Saak Vrae: Katie het jou gehuur om vas te stel die beste tegniek vir die voorspelling TFY vraag gebaseer op die gegewe data. 1. Bereken 'n voorspelling met behulp van 'n eenvoudige drie-maande bewegende gemiddelde. 2. Bereken 'n voorspelling met behulp van 'n drie-tydperk geweegde bewegende gemiddelde. Gebruik gewigte van 0.60, 0.25 en 0.15 vir die mees onlangse tydperk, die tweede mees onlangse tydperk, en die derde mees onlangse tydperk, onderskeidelik. 6. Op grond van die verskillende metodes wat gebruik word om 'n voorspelling vir TFY, watter metode die beste voorspelling geproduseer bereken Hoekom Hoe kan jy verbeter op hierdie voorspelling Aanhegselvoorskou Aflaai beslaglegging Eenvoudige Drie maande-gemiddelde maand verlede jaar Januarie Februarie Maart April Mei Junie Julie Augustus September Oktober November Desember totale vraag Gem vraag Gem Vooroordeel Abs Dev Mean Abs Dev 510 383 1403 1913 1148 893 829 638 2168 1530 701 636 12752 1062,67 3 tydperk bewegende gemiddelde 3 tydperk voorspel Fout 765,3 1233,0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 765 1233 0 0 0 0 0 0 0 1147,67 -85,00 893,00 829,00 638,00 2168,00 1530,00 701,00 636,00 Totaal Vooroordeel 8457,67 Vooroordeel x 939,74 1233,67 137,07 eenvoudige gemiddelde caluclation voorbeeld (5103831403) / 3 765,3 (Maart avg, April voorspelling) Geweegde drie maande Gemiddeld (0.6,0.25, 0,15) 0.6 Maand 0.25 0.15 Laaste Jaar 3 tydperk 3 tydperk bewegende gemiddelde voorspel 510 383 1403 1014,1 1913 1556,0 1014 1148 0,0 1556 893 0,0 0 829 0,0 0 638 0,0 0 2168 0,0 0 1530 0,0 0 701 0,0 0 636 0,0 0 12752 1062,67 Totaal Vooroordeel Vooroordeel x Januarie Februarie Maart April Mei Junie Julie Augustus September Oktober November Desember totale vraag Gem vraag Gem Vooroordeel Abs Dev Mean Abs Dev Geweegde Gemiddelde berekening voorbeeld (0,61403) (. 25383) (. 15510) 1014,1 (Maart avg, April voorspelling) 1014,05 Fout 899 -408 893 829 638 2168 1530 701 636 7885,95 876,22 -1752,05 -194,67 6. Watter metode vervaardig die beste voorspel die akkuraatheid kan jy vergelyk die ampquotMean Abolute Deviationampquot hoe kleiner die waarde, hoe meer akkuraat die voorspelling te evalueer. Op grond van die voorspellings, ons het: Eenvoudige bewegende gemiddelde MAD: 137,07 3-Maand Geweegde Moving Gemiddelde MAD: -194,67 Bear27 gepos word 'n vraag middot 4 Mei 2011 by 09:29 PMC bereken die gemiddelde absolute afwyking mal vir elke Hierdie voorskou vertoon bladsye 42ndash44 . Sluit aan by die volle inhoud te sien. c. Bereken die gemiddelde absolute afwyking (MAD) vir elke skatting. Wat is die beste 11. a. April-September 130, 150, 160, 170, 160, 150. b. April-September 136, 146, 150, 159, 153, 146. c. Eksponensiële gladstryking beter presteer. 12. MAD 58.3 TS - 6. Model gee 'n swak vooruitsig. 13. a. MAD 23.75. b. TS 7.16. c. Dop sein van 7.16 te groot model is swak. 14. a. Sien ISM. b. Sien ISM. c. Eenvoudige MAD 2.90 Met tendens MAD 0.86. Die tendens model is beter. Hierdie voorskou het doelbewus vaag afdelings. Sluit aan by die volledige weergawe te sien. D EMAND M nagement en F ORECASTING hoofstuk 15 509 15 In hierdie probleem, jy is om die geldigheid van jou voorspelling model te toets. Hier is die voorspellings vir 'n model wat jy gewees het met behulp van en die werklike eise wat plaasgevind het: W eek F ORECAST A CTUAL 1 800 900 2 850 1000 3 950 1050 4 950 900 5 1000 900 6 975 1100 Gebruik die metode wat in die teks te bereken die gekke en dop sein. Besluit dan of die voorspelling model wat jy het al met behulp gee redelike resultate. 16 Neem aan dat jou voorraad van goedere verkoop word gehandhaaf gebaseer op die vraag skatting. As die distributorrsquos verkoopspersoneel 'n beroep op die eerste dag van elke maand, bereken jou voorspelling verkope deur elk van die drie hier versoek metodes. A CTUAL Junie 140 Julie 180 Augustus 170 n. Met behulp van 'n eenvoudige drie-maande bewegende gemiddelde, wat is die voorspelling vir September b. Met behulp van 'n geweegde bewegende gemiddelde, wat is die vooruitskatting vir dié maand met gewigte van 0,20. 30, en 0,50 vir Junie, Julie en Augustus onderskeidelik c. Die gebruik van enkele eksponensiële gladstryking en die veronderstelling dat die voorspelling vir Junie was 130, voorspel verkope vir September met 'n glad konstante alfa van 0,30. 17 Historiese vraag na 'n produk is soos volg: D EMAND April 60 Mei 55 Junie 75 Julie 60 Augustus 80 September 75 a. Met behulp van 'n eenvoudige vier maande bewegende gemiddelde, bereken 'n vooruitskatting vir Oktober. b. Die gebruik van enkele eksponensiële gladstryking met 'n 0.2 en n September voorspel 65, bereken 'n vooruitskatting vir Oktober. c. Met behulp van eenvoudige lineêre regressie, bereken die tendens lyn vir die historiese data. Sê die X-as is April 1, 2 Mei, en so aan, terwyl die Y-as is die vraag. d. Bereken 'n voorspelling vir Oktober. 18 Verkope deur kwartaal verlede jaar en die eerste drie kwartale van vanjaar was soos volg: Q UARTER I II III IV Verlede jaar 23000 27000 18000 9000 Vanjaar 19000 24000 15000 Die gebruik van die fokus vooruitskatting prosedure in die teks beskryf, voorspel verwagte verkope vir die vierde kwartaal van vanjaar. 19 Die volgende tabel toon voorspel produk vraag met behulp van jou spesifieke voorspelling metode saam met die werklike vraag wat plaasgevind het: F ORECAST A CTUAL 1.500 1.550 1.400 1.500 1.700 1.600 1.750 1.650 1.800 1.700 a. Bereken die dop sein met behulp van die gemiddelde absolute afwyking en hardloop som van voorspelling foute. b. Bespreek of jou voorspelling metode gee goeie voorspellings. 15. MAD 104 T S 3.1. Die TS is 3.1 in week 6. Dit is 'n redelik hoë waarde, wat dui op die model is onaanvaarbaar. 16. a. F September 163,3. b. F September 167. c. F September 154. 17. a. F Oktober 72.5. b. 67. c. Y 54 3,86 x. d. F IV 7500: 81. 18. Gebruik strategie 5 tot 4de kwartaal voorspel. Dit is die einde van die voorskou. Sluit aan toegang tot die res van die dokument.
No comments:
Post a Comment