Metode peramalan rata rata bergerak

Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksikan oleh guru untuk mendapatkan skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa perkiraan teman Anda untuk memprediksi skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes berikutnya? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu dari area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapatkan nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang menghina pikiran besar ini membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu mendorong setiap orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda melakukannya pada tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain melalui C6 C6. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua buah data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang perlu diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictququot, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut. Rata-rata rata-rata data deret waktu (pengamatan sama spasi dalam waktu) dari beberapa periode berturut-turut. Disebut bergerak karena terus dihitung ulang saat data baru tersedia, ia berkembang dengan menjatuhkan nilai paling awal dan menambahkan nilai terbaru. Misalnya, rata-rata bergerak dari penjualan enam bulan dapat dihitung dengan mengambil rata-rata penjualan dari bulan Januari sampai Juni, lalu rata-rata penjualan dari bulan Februari sampai Juli, kemudian dari bulan Maret sampai Agustus, dan seterusnya. Moving averages (1) mengurangi efek variasi data sementara, (2) memperbaiki kecocokan data ke garis (proses yang disebut smoothing) untuk menunjukkan tren data dengan lebih jelas, dan (3) menyoroti nilai di atas atau di bawah kecenderungan. Jika Anda menghitung sesuatu dengan varians yang sangat tinggi, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengetahui rata-rata bergerak. Saya ingin tahu data rata-rata yang bergerak, jadi saya akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana keadaan kami. Ketika Anda mencoba untuk mencari tahu beberapa nomor yang sering berubah, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah menghitung rata-rata bergerak. Metode Moving Average Forecasting Moving Average: Pro dan Kontra Hai, LOVE Post Anda. Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih lanjut. Kami menggunakan SAP. Di dalamnya ada pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi. Jika Anda memeriksa opsi ini Anda mendapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi hasilnya berubah. Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi itu. Maksudku, mathmatically. Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak termasuk dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP. Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. Hai terimakasih telah menjelaskan dengan sangat efektifnya. Terima kasih lagi Jaspreet Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Tentang Shmula Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody. Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan. Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi titik-titik rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs ini adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda. Mulailah dengan download gratis