Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir weiter vorbei Beginnend am Anfang und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen werden Haben vier Tests während des Semesters Lassen Sie Sie davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde können voraussagen Für deine nächste Testpartitur. Was denkst du, deine Eltern könnten für deinen nächsten Testbericht voraussagen. Unabhängig von all dem Blabbing, den du deinen Freunden und Eltern machen kannst, sind sie und dein Lehrer sehr wahrscheinlich, dass du etwas in der Gegend bekommst Von der 85 Sie gerade bekommen. Well, jetzt lassen Sie s davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73.Now was sind Alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer bläst Rauch Über seine smarts Er wird eine weitere 73 bekommen, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, so vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß es nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musstest und den Wiesel an der ganzen Stelle wedeln würdest und wenn du anfingst, viel mehr zu studieren, kannst du eine höhere Punktzahl bekommen. Von diesen Schätzungen werden tatsächlich durchschnittliche Prognosen getragen. Die erste ist nur Ihre jüngsten Score zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose aber mit zwei Perioden von data. Let s davon ausgehen, dass alle diese Menschen Zerschlagung Auf deinem großen Verstand hast du dich verärgert und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen. Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein Allein, auch dich selbst , Ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie Sie tun, auf den letzten Test Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Jetzt, hoffentlich Du siehst das Muster, das du glaubst, ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle angerufen wurde. Wir arbeiten, wir haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt dargestellt werden Kalkulationstabelle Wir stellen zunächst die Daten für eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel in die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Nichts, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt Verwendet genau die drei letzten Perioden, die für jede Vorhersage zur Verfügung stehen Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitende durchschnittliche Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf zu kopieren Die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke von historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden Wieder habe ich die Vergangenheit Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Bedeutung sind Hinweis: Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in der Periode M 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten und das Array von historischen Werten Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item Als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. Demand Forecasting Techniken Moving Average Wir haben über 79 College-Kurse, die Sie vorbereiten, um Kredit durch die Prüfung zu verdienen, die von über 2.000 Hochschulen und Universitäten akzeptiert wird Sie können aus den ersten zwei Jahren des College zu testen und sparen Tausende von Ihrem Grad jedermann Kann verdienen Kredit-by-Prüfung unabhängig von Alter oder Bildung Ebene. Übertragen Kredit an die Schule Ihrer Wahl. Nicht sicher, was College Sie wollen noch zu besuchen hat Tausende von Artikeln über jeden erdenklichen Grad, Bereich des Studiums und Karriere Weg, der helfen kann Finden Sie die Schule, die für Sie richtig ist. Forschungsschulen, Grad Karriere. Get die unvoreingenommene Info, die Sie brauchen, um die richtige Schule zu finden. Browse Artikel von Category. OR-Notes sind eine Reihe von einleitenden Notizen zu Themen, die unter die breite Überschrift fallen Des Feldes der Operationsforschung ODER Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER-Kurs verwendet, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für den Einsatz von Studenten und Lehrern, die an OR interessiert sind, unter den folgenden Bedingungen verfügbar. Eine vollständige Liste der verfügbaren Themen In OR-Notes finden Sie hier. Forecasting Beispiele. Forecasting Beispiel 1996 UG Prüfung. Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist unten gezeigt. Verwenden Sie einen zwei Monate gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Wenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 9 an, um eine Prognose für Nachfrage nach Nachfrage im Monat zu generieren 6.Welche von diesen beiden Prognosen bevorzugen Sie und warum. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis fünf ist gegeben durch die Prognose für Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 5 m 5 2350.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat sechs ist nur der Durchschnitt für Monat 5 M 5 2386.Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. Page 155 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit a Glättungskonstante von 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Insgesamt sehen wir dann, dass die exponentielle Glättung den besten einen Monat voraus prognostiziert, da es eine niedrigere MSD hat Bevorzugen die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung produziert wurde. Forecasting Beispiel 1994 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Geschäft für jeden der letzten 7 Monate. Calculate ein zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate zwei zu Sieben Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat acht ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat acht bevorzugen Sie und warum. Das Geschäft Keeper glaubt, dass Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln Diskutieren Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und geben Sie die Daten, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung auftritt oder nicht. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben ist Gegeben durch. Die Prognose für den Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 7 m 7 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat acht ist Nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31 11 31, da wir keine fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit a Glättung Konstante von 0 1.Overall dann sehen wir, dass die zwei Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD Daher haben wir die Prognose von 46, die von der zwei Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde Untersuchen die Umstellung, wir müssten ein Markov-Prozessmodell verwenden, wo Staatenmarken und wir benötigten Ausgangszustandsinformationen und Kundenumschaltwahrscheinlichkeiten aus Umfragen Wir müssten das Modell auf historische Daten ausführen, um zu sehen, ob wir zwischen dem Modell und dem historischen passen Verhalten. Forecasting Beispiel 1992 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Kalkulieren Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für Monate drei bis neun Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage Im Monat ten. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 3, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zehn abzuleiten. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie und warum. Die drei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist Gegeben durch. Die Prognose für Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20 33.Hence, da wir nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 10 ist 20.Applying exponentielle Glättung mit einem Glättung Konstante von 0 3 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 10 ist nur der Durchschnitt für den Monat 9 M 9 18 57 19 Wie können wir nicht fraktionale Nachfrage haben. Um die beiden Prognosen zu vergleichen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun Wir finden das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 3.Overall dann sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir Die Prognose von 20, die von der dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Forecasting Beispiel 1991 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Calculate die vier Monate Gleitender Durchschnitt für Monate 4 bis 12 Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 2, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zu ermitteln 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 tun Sie Bevorzugen und warum. Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt wurden, könnten die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch. 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 Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 46 25.Wie können wir nicht haben Fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 13 ist 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 13 ist nur der Durchschnitt für den Monat 12 M 12 38 618 39 wie wir können nicht fraktionale Nachfrage. To Vergleichen Sie die beiden Prognosen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 2.Overall dann sehen wir, dass der viermonatige gleitende Durchschnitt zu geben scheint Die besten einen Monat voraus Prognosen, wie es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die von der vier Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Seasonal Nachfrage. Preis Änderungen, sowohl diese Marke und andere Marken. Eine natürliche Situation. new Technologie. Prognose Beispiel 1989 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowelle in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Kalkulieren Sie einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt für jeden Monat Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zu ermitteln 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Nun können wir nicht berechnen, ein sechs Monate gleitenden Durchschnitt, bis wir an haben Mindestens 6 Beobachtungen - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab dem 6. Monat berechnen. Wir haben also 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 Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 38 17.Hens als wir können nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 13 ist 38.Applying exponentielle Glättung mit Eine Glättungskonstante von 0 7 erhalten wir.
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