Prostota przewijania średnia prognoza przykład

OR-Notes to seria wstępnych notatek z tematów, które należą do szerokiego działu badań terenowych LUB LUB oryginalnie używanych mnie we wstępnym kursu OR daję w Imperial College Są teraz dostępne dla wszystkich studentów i nauczycieli zainteresowanych LUB z zastrzeżeniem następujących warunków. Pełny wykaz tematów dostępnych w OR-Notes można znaleźć tutaj. Przykłady dotyczące przykładów na żywo. Najbardziej przykładowy egzamin na UG w 1996 r. Zapotrzebowanie na produkt w każdym z pięciu miesięcy przedstawiono poniżej Użyj średniej ruchomej w ciągu dwóch miesięcy, aby wygenerować prognozę popytu w miesiącu 6.Przyprowadzić wyrównanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 9, aby wygenerować prognozę zapotrzebowania na popyt w miesiącu 6.Każdy z tych dwóch prognoz wolisz i dlaczego. Średnia miesięczna miesiąca wynosi od dwóch do pięciu. Prognoza na szóstym szóstym jest tylko średnią ruchoma miesiąca, tj. Średnią ruchoma w miesiącu 5 m 5 2350. Zastosowanie wygładzania wykładniczego z wygładzaniem stała z 0 9. dostajemy. Jak przed prognozą na miesiąc sześć jest średnią dla miesiąca 5 M 5 2386. Aby porównać te dwie prognozy obliczamy średnie kwadratowe odchylenie MSD Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchome. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. oraz średniej wykładniczej średniej ze stałą wygładzania wynoszącą 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Przeważnie wtedy widzimy, że wyrównywanie wykładnicze wydaje się dać najlepsze prognozy na 1 miesiąc, ponieważ ma niższą MSD. W związku z tym wolimy prognozę 2386, która została wyprodukowana przez wyrównywanie wykładnicze. Najbardziej przykładowy przykład egzaminu z 1994 roku na UG. Poniższa tabela przedstawia zapotrzebowanie na nową aftanię w sklepie dla każdego z ostatnich 7 miesięcy. Obliczenie średniej ruchomej dwóch miesięcy w miesiącach od dwóch do siedmiu. Jaka będzie Twoja prognoza dla popytu w miesiącu 8. Zastosuj wyrównanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 1 w celu uzyskania prognozy dla popyt w 8. miesiącu. Jakieś dwa prognozy na miesiąc ósmy? u wolę i dlaczego. Właściciel sklepu wierzy, że klienci przechodzą do tej nowej aferencji po dalszej ciąży z innych marek. Omówmy, jak można modelować to zachowanie przełączania i wskazać dane, których potrzebujesz, aby potwierdzić, czy to nastąpi, czy nie. Dwumiesięczny ruch średnia dla miesięcy od dwóch do siedmiu jest podana przez. Prognoza dla miesiąca ósemka jest tylko średnią ruchoma miesiąca, tj. średnia ruchoma miesiąca 7 m 7 46. W zależności od wyrównania wykładniczego ze stałą wygładzania równą 0 otrzymamy. przed prognozą dla miesiąca ósemka jest średnią dla miesiąca 7 M 7 31 11 31, ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania. Aby porównać te dwie prognozy obliczamy średnie kwadratowe odchylenie MSD Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej. and dla wykładniczo wyostrzonej średniej ze stałą wygładzania równą 0 1.Następnie widzimy, że średnia miesięczna ruchu wynosi dwa miesiące, dając najlepsze przewidywania jednomiesięczne, ponieważ ma niższą MSD. Dlatego wolimy prognozę o f 46, która została wyprodukowana przez średnią ruchomą w ciągu dwóch miesięcy. Aby przeanalizować przełączanie, musimy użyć modelu procesu Markowa, w którym marki państw i potrzebujemy informacji dotyczących stanu początkowego i prawdopodobieństwa przełączania klientów z badań Musimy uruchomić model na dane historyczne, aby sprawdzić, czy mamy do czynienia z modelem i zachowaniem historycznym. Na przykład z przykładu 1992 UG. Poniższa tabela przedstawia zapotrzebowanie na konkretną markę maszynki do golenia w sklepie przez co najmniej dziewięć miesięcy. Średnia dla miesięcy od trzech do dziewięciu Jaka byłaby twoja prognoza dla popytu w miesiącu dziesięć. Wyrównanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynosi 0 3, aby prognozować popyt w miesiącu dziesięć. Jakieś dwa prognozy na dziesięć miesięcy wolisz i dlaczego. Średnia miesięczna średnia za miesiąc od 3 do 9. Prognoza na miesiąc 10 to średnia ruchoma miesiąca, tj. średnia ruchoma w miesiącu 9 m 9 20 33. Ponieważ nie możemy ułamkowe zapotrzebowanie na prognozę dla miesiąca 10 wynosi 20.Zastosowanie wyrównania wykładniczego ze stałą wygładzania równą 0-3 otrzymamy. Zanim prognoza dla miesiąca 10 jest średnią dla miesiąca 9 M 9 18 57 19, ponieważ nie możemy mieć ułamkowego popytu. porównaj dwie prognozy obliczamy średnie kwadratowe odchylenie MSD Jeśli to zrobimy, to dla średniej ruchomej i średniej wygładzonej wykładniczo ze stałą wygładzania równą 0 3. Ogólnie widzimy, że średnia trwa trzy miesiące wydaje się dawać najlepsze prognozy jednomiesięczne z uwagi na niższy poziom MSD W związku z tym wolimy prognozę 20, która została wyprodukowana przez średnią ruchomej w ciągu trzech miesięcy. Przykład na przykład z 1991 r. UG Poniższa tabela przedstawia zapotrzebowanie na określoną markę faksów w dom towarowy w każdym z ostatnich dwunastu miesięcy. Oblicz średnią ruchomej w ciągu miesiąca od 4 do 12 miesięcy. Jaka będzie Twoja prognoza dla popytu w miesiącu 13. Zastosuj wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania równą 0 do 2 Mam prognozę na zapotrzebowanie w miesiącu 13. Jakie są dwie prognozy dla miesiąca 13. Czy inne czynniki, nie uwzględnione w powyższych obliczeniach, mogą wpływać na zapotrzebowanie na faks w miesiącu 13. Cztery miesiące w ruchu średnia dla miesięcy od 4 do 12 wynosi: 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. Prognoza dla miesiąca 13 jest tylko średnią ruchoma dla miesiąc, tj. średnia ruchoma w miesiącu 12 m 12 46 25. Ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania, prognoza dla miesiąca 13 wynosi 46. Wydaje się, że wyrównanie wykładnicze z wygładzoną stałą równą 0 otrzymamy. Przed prognozą na miesiąc 13 jest średnią dla miesiąca 12 M 12 38 618 39, ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania. Aby porównać te dwie prognozy obliczamy średnie kwadratowe odchyłki MSD Jeśli to zrobimy, stwierdzimy, że dla średniej ruchomej oraz dla średniej wygładzonej wykładniczo ze stałą wygładzania równą 0 2. Następnie widzimy, że średnia ruchoma w ciągu czterech miesięcy wydaje się być najlepszym prognozami na 1 miesiąc, ponieważ ma niższą wartość MSD. Dlatego wolimy prognozę 46, która została produkowane przez cztery miesiące ruchome average. seasonalne popyt. przy zmiany, zarówno tej marki i innych brands. general sytuacji gospodarczej. new technology. Forecasting przykład 1989 UG egzamin. Start poniżej pokazuje zapotrzebowanie na konkretną markę kuchenki mikrofalowej w dziale przechowywać w każdym z ostatnich dwunastu miesięcy. Oblicz średnią ruchomą w ciągu sześciu miesięcy dla każdego miesiąca Jaka będzie twoja prognoza dla popytu w miesiącu 13. Zastosuj wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 7, aby prognozować popyt w miesiącu 13.Jednak z dwóch prognoz dla miesiąca 13 wolisz i dlaczego. Teraz nie możemy obliczyć średniej ruchomej w ciągu sześciu miesięcy do momentu, w którym mamy co najmniej 6 obserwacji - tzn. Możemy obliczyć taką średnią od miesiąca 6 w górę Henc e mamy 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. Prognoza miesiąca 13 jest tylko średnią ruchoma dla miesiąc, tj. średnia ruchoma w miesiącu 12 m 12 38 17. Ponieważ nie możemy mieć ułamkowego zapotrzebowania, prognoza dla miesiąca 13 wynosi 38. Wywołuje się wyrównywanie wykładnicze ze stałą wygładzania wynoszącą 0 7. Średnia ruchoma - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. Prosta średnia ruchoma jest dostosowywana do tego, że można ją obliczyć na inną liczbę okresów, po prostu przez dodanie ceny zamknięcia zabezpieczenia przez szereg okresów, a następnie dzieląc tę ​​sumę liczbą okresów, które dają średnią cenę zabezpieczenia w danym okresie Prosta średnia ruchoma łagodzi niestabilność i ułatwia wyświetlanie tendencji cenowych do zabezpieczenia Jeśli proste co oznacza, że ​​cena zabezpieczenia wzrasta Jeśli wskazuje to oznacza, że ​​cena zabezpieczenia się zmniejsza Im dłuższa jest rama czasowa dla średniej ruchomej, tym gładsza jest prosta średnia ruchoma Średnia krótkotrwała średnia ruchoma jest krótsza bardziej lżejsze, ale jego odczyt jest bliżej danych źródłowych. Znaczenie matematyczne. Małe średnie są ważnym narzędziem analitycznym służącym do identyfikacji bieżących trendów cenowych i możliwości zmiany ustalonej tendencji Najprostsza forma wykorzystania prostej średniej ruchomej w analizie wykorzystuje je do szybkiego stwierdzenia, czy bezpieczeństwo znajduje się w trendzie wzrostowym czy spadkowym Kolejnym popularnym, choć nieco bardziej złożonym narzędziem analitycznym, jest porównanie pary prostych średnic ruchowych, z których każda obejmuje różne ramy czasowe Jeśli krótkoterminowa prosta średnia ruchoma jest wyższa średnia długoterminowa, spodziewany jest trend wzrostowy Z drugiej strony średnia długoterminowa powyżej średniej krótkoterminowej wskazuje na tendencję spadkową w trendzie. Popularne T rastra Patterns. Two popularnych wzorców handlowych, które wykorzystują proste średnie ruchome obejmują krzyż śmierci i złoty krzyż Krzyż śmierci pojawia się, gdy 50-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej 200-dniowej średniej ruchomej Jest to sygnał nieprzyjemny, że dalsze straty są w sklepie Złoty Krzyż ma miejsce, gdy krótkoterminowa średnia ruchoma przewyższa długoterminową średnią ruchliwą Wzmocnione przez duże obroty handlowe, może to świadczyć o dalszych zyskach w magazynie. Mniej Średnia. W tym przykładzie uczymy się, jak obliczyć średnią ruchoma serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowości w celu łatwego rozpoznania tendencji.1 Najpierw przyjrzyjmy się serii naszych czasów.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Notnij można znaleźć przycisk analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia przemieszczeniową i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2.5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij na Wyjście Rang e pole i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykres tych wartości. Nadanie, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych W efekcie wygładzone są szczyty i doliny out Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie Im większy odstęp, tym więcej szczyty i doliny są wygładzone Im krótszy odstęp, tym dokładniejsze są średnie ruchome, do rzeczywistych punktów danych.