Flytte Gjennomsnittet Demand Prognoser

Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanskje antar vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser, men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen fortsetter vi med begynner i begynnelsen og begynner å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testpoengene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at din lærer ville forutsi for din neste test score. Hva tror du vennene dine kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til din fr Jeg og foreldrene mine, de og din lærer, er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i det 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og finne ut at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si, vel, så langt du har fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre en mye mer å studere du kan få en høyere score. Både disse estimatene er faktiske Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar testen og poengsummen din er egentlig en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du pattern. Now, forhåpentligvis kan du se mønsteret som tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende seksjon fra et regneark Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til og med C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponensiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon igjen, jeg har med d de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene er brukt til å foreta prognosen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som går i gjennomsnitt, vil prognosen ved første forsinkelse oppstå i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. Demand Forecasting Techniques Moving Gjennomsnitt Vi har over 79 college kurs som forbereder deg til å tjene kreditt ved eksamen som er akseptert av over 2000 høgskoler og universiteter Du kan teste ut av de to første årene av college og lagre tusenvis av graden noen kan tjene kreditt-for-eksamen uavhengig av alder eller utdanningsnivå. Overføring av kreditt til skolen av ditt valg. Ikke sikker på hvilket høyskole du ønsker å delta ennå, har tusenvis av artikler om hver tenkelig grad, studieområde og karrierevei som kan hjelpe Du finner skolen som passer for deg. Søk etter Skoler, Degrees Karrierer. Få den objektive informasjonen du trenger finn riktig skole. Se artikler etter kategori. OR-notater er en serie innledende notater om emner som faller under den brede overskriften i operasjonsforskningsområdet ELLER De ble opprinnelig brukt av meg i et innledende eller kurs jeg gir på Imperial College De er nå tilgjengelige for bruk av studenter og lærere som er interessert i ELLER underlagt følgende betingelser. En fullstendig liste over emnene som er tilgjengelige i OR-Notes, finner du her. Forespørsel eksempler. Forespørsel eksempel 1996 UG eksamen. Etterspørselen etter et produkt i hver av de siste fem månedene er vist nedenfor. Bruk et to måneders glidende gjennomsnitt for å generere en prognose for etterspørsel i måned 6.Apply eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 for å generere en prognose for etterspørsel etter etterspørsel i måned 6.Which av disse to prognosene foretrekker du og hvorfor. To måneders glidende gjennomsnitt for måneder to til fem er gitt av. Forventet for måned seks er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 5 m 5 23 50. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 får vi. Som før prognosen for måned seks er bare gjennomsnittet for måned 5 M 5 2386. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finn det for det bevegelige gjennomsnittet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.og for det eksponensielt glattede gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. I det hele tatt ser vi at eksponensiell utjevning ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser, da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen for 2386 som er produsert av eksponensiell utjevning. Forekomsteksempel 1994 UG-eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter en ny ettershave i en butikk for hver av de siste 7 månedene. Beregn et to måneders glidende gjennomsnitt i måneder to til syv. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned åtte. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant av 0 1 for å få en prognose for etterspørselen i måneden ht. Hvem av de to prognosene for 8. måned foretrekker du og hvorfor. Butikkmannen mener at kundene bytter til denne nye etterbehandlingen fra andre merker. Diskuter hvordan du kan modellere dette bytteforholdet og angi hvilke data du vil trenge for å bekrefte om denne omstillingen forekommer eller ikke. Det to måneders glidende gjennomsnittet for måneder to til syv er gitt av. Forventningen for måned åtte er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 7 m 7 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 får vi. Som før prognosen for måned 8 er bare gjennomsnittet for måned 7 M 7 31 11 31 da vi ikke kan ha fraksjonal etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponensielt glattede gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 1. I det hele tatt ser vi at det to måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi den beste en måned fremoverprognoser a s det har en lavere MSD Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som er produsert av de to måneders glidende gjennomsnittet. For å undersøke bytte ville vi måtte bruke en Markov prosessmodell, hvor stater merker og vi ville trenge opprinnelig statsinformasjon og kundebytte sannsynligheter fra undersøkelser Vi må kjøre modellen på historiske data for å se om vi har en passform mellom modellen og historisk atferd. Forekasting eksempel 1992 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av barberhøvel i en butikk for hver av de siste ni månedene. Beregn et tre måneders glidende gjennomsnitt i måneder tre til ni. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned ti. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned ti. Hvilke av de to prognosene for tiende måned foretrekker du og hvorfor. Tre måneders glidende gjennomsnitt for måneder 3 til 9 er gitt av. Prognosen for måned 10 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si den bevegelige ave raseri for måned 9 m 9 20 33. Derfor, da vi ikke kan ha brøkdelskrav, er prognosen for måned 10 20. Ved å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 får vi. Som før prognosen for måned 10 er bare gjennomsnittet for måneden 9 M 9 18 57 19 som vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 3 . I det hele tatt ser vi at tre måneders glidende gjennomsnitt ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser, da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 20 som har blitt produsert av tre måneders glidende gjennomsnitt. Forekomsteksempel 1991 UG-eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt faksmaskinmerke i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregne fire måneders glidende gjennomsnitt for måneder 4 til 12. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Tidligere eksponentiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13. Hvilken av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Hvilke andre faktorer som ikke vurderes i de ovennevnte beregningene, kan påvirke etterspørselen etter faksen maskin i måned 13. Det fire måneders glidende gjennomsnittet for måneder 4 til 12 er gitt by. 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.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måneden 12 m 12 46 25.Hvorfor vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel, er prognosen for måned 13 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 vi get. As før prognosen for måned 13 er bare gjennomsnittet for måned 12 M 12 38 618 39 som vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MS D Hvis vi gjør dette, finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponensielt glattede gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 2. I det hele tatt ser vi at det fire måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser som det har en lavere MSD Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som har blitt produsert av de fire måneders glidende gjennomsnittet. Forsinket prisendring, både dette merkevaren og andre merker. Generell økonomisk situasjon. Ny teknologi. Forekasting eksempel 1989 UG-eksamen. Tabellen under viser etterspørselen etter et bestemt merke av mikrobølgeovn i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn et seks måneders glidende gjennomsnitt for hver måned. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13.Apply eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant av 0 7 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13. Hvilken av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Nå kan vi ikke beregne et seks måneders glidende gjennomsnitt før vi har minst 6 observasjoner - det kan vi bare beregne et slikt gjennomsnitt fra måned 6 fremover Derfor har vi. 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.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måneden 12 m 12 38 17.Hva vi ikke kan ha fraksjonær etterspørsel, er prognosen for måned 13 38. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 får vi .