Glidande Medelvärde Demand Prognoser Teknik

moving average. Mean av tidsserie data observationer lika fördelade i tid från flera på varandra följande perioder kallas rörelse eftersom det kontinuerligt recomputed som nya data blir tillgängliga, det fortskrider genom att släppa det tidigaste värdet och lägga till det senaste värdet till exempel glidande medelvärdet av sex Månadsförsäljningen kan beräknas genom att genomsnittet av försäljningen går från januari till juni, då genomsnittet av försäljningen från februari till juli, mars till augusti, etc. Moving averages 1 minskar effekten av temporära datavariationer, 2 förbättrar Passformen av data till en linje en process som kallas utjämning för att tydligt visa datas trends och 3 markera något värde över eller under trenden. Om du beräknar något med mycket hög varians är det bästa du kanske kan göra att figurera ut det rörliga genomsnittet. Jag ville veta vad det rörliga genomsnittet var för data, så jag skulle få en bättre förståelse för hur vi gjorde. När du försöker lista ut några nummer som ofta ändras St du kan göra är att beräkna det rörliga average. moving genomsnittspriset MAP. Demand Prognostekniker Flytta Genomsnitt Vi har över 79 högskolekurser som förbereder dig att tjäna krediter genom examen som godkänns av över 2.000 högskolor och universitet Du kan testa den första Två års högskola och spara tusentals av din examen Vem som helst kan tjäna kredit-för-examen oberoende av ålder eller utbildningsnivå. Överföring av kredit till skolan efter eget val. Inte säker på vilket college du vill delta i än har tusentals artiklar om alla tänkbara Grad, studieområde och karriärväg som kan hjälpa dig att hitta den skola som är rätt för dig. Research Skolor, Degrees Careers. Get den objektiva informationen du behöver för att hitta rätt school. Browse Articles By Category. Forecasting genom utjämningstekniker. Denna Webbplatsen är en del av JavaScript E-Labs-lärobjekten för beslutsfattande. Andra JavaScript i denna serie kategoriseras under olika tillämpningsområden i MENU-sektionen på denna sida. En tid ser Ies är en följd av observationer som beställs i tid. Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. Breda använda tekniker utjämnar dessa tekniker när de tillämpas korrekt , Visar tydligare de underliggande trenderna. Skriv tidsserien Row-wise i följd, från det övre vänstra hörnet och parametern s, och klicka sedan på Calculate-knappen för att få fram en prognos för en period framåt. I beräkningarna men nollor. När du matar in data för att flytta från cell till cell i datmatrisen, använd Tab-tangenten inte pilen eller mata in nycklar. Funktioner för tidsserier, som kan avslöjas genom att granska dess graf med de prognostiserade värdena, Och residualbeteendet, förutsäga prognosmodellering. Möjliga medelvärden Flytta medelvärden rankas bland de mest populära teknikerna för förbehandling av tidsserier. De används för att filtrera slumpmässigt vitt nej ise från data, för att göra tidsserierna mjukare eller till och med att betona vissa informationskomponenter i tidsserierna. Exponentialutjämning Detta är ett mycket populärt schema för att producera en jämn tidsserie. I rörliga medelvärden viktas tidigare observationer exponential Utjämning tilldelar exponentialt minskande vikter som observationen blir äldre Med andra ord ger de senaste observationerna relativt större vikt vid prognoser än de äldre observationerna. Dubbel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av trender. Triple Exponential Utjämning är bättre vid hantering av paraboltrender. Ett exponentiellt vägt glidmedel Med en utjämningskonstant motsvarar en ungefär ett enkelt glidande medelvärde, dvs period n, där a och n är relaterade av. a 2 n 1 OR n 2 - a a. Till exempel ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämning Konstant lika med 0 1 motsvarar ungefär ett 19 dagars glidande medelvärde och ett 40-dagars enkelt glidande medelvärde skulle motsvara ungefär ett exponentiellt vägat glidande medelvärde med en utjämningskonstant som motsvarar 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing Anta att tidsserierna är säsongsbetonade, men visar trend Holt s-metoden uppskattar både nuvarande nivå och nuvarande trend. Notice att det enkla glidande medlet är ett speciellt fall av exponentiell utjämning genom att ställa in perioden för glidande medelvärde till heltaldelen av 2-Alpha Alpha. For de flesta företagsdata är en Alpha-parameter som är mindre än 0 40 ofta effektiv. Men det kan vara en rutnetsökning av parameterutrymmet med 0 1 till 0 9 med steg om 0 1 Då har den bästa alfas det minsta genomsnittliga absoluta felet MA Error. How att jämföra flera utjämningsmetoder Även om det finns numeriska indikatorer för att bedöma prognosens noggrannhet Teknik är det mest använda sättet att använda visuell jämförelse av flera prognoser för att bedöma deras noggrannhet och välja bland de olika prognosmetoderna. Ch, man måste plotta med, till exempel Excel på samma graf, de ursprungliga värdena för en tidsserievariabel och de förutspådda värdena från flera olika prognosmetoder, vilket underlättar en visuell jämförelse. Du kan gilla att använda Past Forecasts med utjämningstekniker JavaScript för att erhålla De tidigare prognosvärdena baserade på utjämningstekniker som använder endast enparametrar Holt och Winters metoder använder respektive två respektive tre parametrar. Därför är det inte en lätt uppgift att välja optimala eller till och med nära optimala värden genom försök och fel för Parametrar. Den enda exponentiella utjämningen betonar det korta perspektivet som ställer nivån till den sista observationen och baseras på villkoret att det inte finns någon trend. Den linjära regressionen, som passar en minsta kvadrera linje till den historiska data eller transformerade historiska data, Representerar det långa intervallet, vilket är konditionerat för den grundläggande trenden Holt s linjär exponentiell utjämning fångar information om den senaste trenden Parametern ers i Holt s-modellen är nivåparametrar som bör minskas när datamängden är stor och trenderparametern bör ökas om den senaste trendriktningen stöds av de orsaksspecifika faktorerna. Kortfristig prognos Observera att varje JavaScript På denna sida finns en prognos för en steg framåt För att få en tvåstegs-prognos lägger du bara till det prognostiserade värdet till slutet av din tidsseriedata och klickar sedan på samma beräkna-knapp. Du kan upprepa denna process några gånger För att få de nödvändiga kortsiktiga prognoserna.