Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. 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. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) als einzelne Deklarations - und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 bis NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf dem Arbeitsblatt platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung dort erscheint, wo es wie folgt aussehen sollte. Operationen Strategie Hausaufgabenhilfe 1. (TCO 5) Was ist die Prognose für Mai, basierend auf einem gewichteten gleitenden Durchschnitt auf die angewendet (TCO 5) Wie sieht die Prognose für Mai aus, basierend auf einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der auf die folgenden Daten der Vergangenheit angewandt wird und die Gewichte verwendet wird? 4, 3, 2 (größte Gewicht ist für die neuesten Daten) 2. November (TCO 5) Jim039s Abteilung in einem lokalen Kaufhaus verfolgt den Verkauf eines Produkts in den letzten zehn Wochen exponentielle Glättung mit einem Alpha von 0,4 (Punkte: 6) 152.000 155.000 157.000 305.000 3. (TCO 5) Mit einem Drei-Jahres-gleitenden Durchschnitt prognostizieren die Menge für das Jahr 10. Jahr 99 (Punkte: 7) Jahr 10 122.87 Jahr 10 99.98 Jahr 10 110.67 Jahr 10 115.87bsop206 Woche 2 Quiz - 1. Frage. Studentische Antwort: (TCO 5). 1. Frage. (TCO 5) Wie sieht die Prognose für Mai aus, basierend auf einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der auf die folgenden Daten der Vergangenheit angewendet wird und die Gewichte 4, 3 und 2 verwenden (das größte Gewicht ist für die jüngsten Daten) Nov. Dec. Jan. Lehrer Erklärung: WMA (4 x 41) (3 x 47) (2 x 42) 9 164 141 849 3899 43,22 (Siehe Beispiel 4-2 Ampere Beispiel Kapitel 4, Seiten 137-139) Erhaltene Punkte: 3 von 3 Bemerkungen: Frage 2. Frage. (TCO 5) Die Jims-Abteilung eines lokalen Kaufhauses verfolgt den Vertrieb eines Produkts in den letzten 10 Wochen mit einer exponentiellen Glättung mit einem Alpha von 0,3. Im Januar prognostiziert er 150.000 Umsatz und erzielte 155.000 Umsatz. Mit diesem gleichen Prognosemodell, schätzen Jimrsquos Februar Umsatz. Studentische Antwort: 152.000 155.000 151.500 105.000 Lehrer Erklärung: EM 150.000 0.3 (155.000 150.000) 150.000 0.3 (5.000) 150.000 (1500) 151.500 (siehe Beispiel 4-3 amp Beispiel, Kapitel 4, Seiten 137-139) Erhaltene Punkte: 3 Von 3 Kommentare: Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. Frage 3. Frage. (TCO 5) Unter Berücksichtigung eines Jahresdurchschnitts von 3 Jahren prognostizieren Sie den Betrag für das Jahr 10. Jahresbedarf 1 74 2 90 3 59 4 91 5 140 6 98 7 120 8 123 9 99 Studentische Antwort: Jahr 10 122.87 Jahr 10 99.98 Jahr 10 110.67 Jahr 10 114 Instructor Erläuterung: MA (120 123 99) 3 114 (siehe Beispiel 4-1 amp Beispiel, Kapitel 4, Seiten 137-139) Punkte erhalten: 3 von 3 Kommentare: Frage 4. Frage. (TCO 7) Welche der folgenden Maßnahmen hilft Operationsmanagern, sich auf die trivialen wenigen und die kritischen zu konzentrieren Student Answer: Wertanalyse Value engineering Finanzanalyse Produkt-für-Wert-Analyse Keine der oben genannten Instruktoren Erläuterung: Kapitel 5, Seite 156 Punkte: 3 von 3 Kommentare: Frage 5. Frage. (TCO 7) Welche der folgenden Momente der Wahrheit veranschaulicht die Erwartungen der Kunden? Schülerreaktion: Ihr Berater hat Sie warten lassen, obwohl Sie einen Termin hatten. Sie mussten einmal zu besuchen Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments.
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