Keskimääräisen ennusteen siirto Johdanto. Kuten arvataankin, tarkastelemme joitain ennennäkemättömiä lähestymistapoja ennusteisiin. Mutta toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllinen esittely joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyvistä laskentakysymyksistä. Tällä tavoin jatkamme aloittamalla alusta ja aloittamalla Moving Average - ennusteiden kanssa. Liukuva keskiennuste. Jokainen tuntee liikkuvien keskimääräisten ennusteiden riippumatta siitä, ovatko he sitä mieltä. Kaikki opiskelijat tekevät niitä koko ajan. Ajattele testituloksia kurssilla, jossa sinulla on neljä testia lukukauden aikana. Oletetaan, että sinulla on 85 testissä. Mitä arvioisit toisen testipisteen suhteen Mitä luulet opettajasi ennustavan seuraavalle testipisteelle Mitä luulet ystäväsi saattavan ennustaa seuraavalle testipisteelle Mitä mieltä olet vanhempanne, jotka saattavat ennustaa seuraavan testipisteenne Riippumatta siitä, kaikki mitä voit tehdä ystävillesi ja vanhemmillesi, he ja opettajasi odottavat todennäköisesti, että saat jotain 85-luvun alueella. No, nyt oletamme, että huolimatta sinun itsesi edistämisestä ystävillesi, voit yliarvioida itseäsi ja katsoa, että voit opiskella vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt kaikki ovat huolestuneita ja huolimattomia menossa ennakoida, että saat kolmannen testin. Heille kaksi todennäköistä lähestymistapaa on kehittää arvio riippumatta siitä, jakavatko ne sinulle. He voivat sanoa itselleen, että tämä kaveri on aina puhaltaa savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa: "No niin, sinä olet saanut 85: n ja 73: n, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää (85 73) 2 79. En tiedä, ehkäpä jos teit vähemmän juhlimista ja werent wagging the weasel koko paikka ja jos olet alkanut tehdä paljon enemmän opiskelu voit saada korkeamman pistemäärän. Quot molemmat arviot ovat todellisuudessa liikkuvat keskimääräiset ennusteet. Ensimmäinen käyttää vain viimeisimpiä pisteitä ennustamaan tulevaa suorituskykyäsi. Tätä kutsutaan liikkuvaksi keskimääräiseksi ennusteeksi käyttäen yhtä tietovuotta. Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta kaksi tietojen jaksoa. Oletetaan, että kaikki nämä ihmiset, jotka menevät hyvään mieleesi, ovat sortuneet sinut irti ja päätät tehdä kolmannella testillä omia syitäsi ja laittaa korkeamman pistemäärän kvartetinne eteen. Teet testin ja pisteesi on oikeastaan 89 Jokainen, mukaanlukien itsesi, on vaikuttunut. Joten nyt olet lukukauden viimeinen testi tulossa ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustuksia siitä, miten voit tehdä viimeisen testin. No, toivottavasti näet kuvion. Nyt toivottavasti näet kuvion. Mikä luulet olevan tarkin Whistle While We Work? Nyt palaamme uuteen siivousyritykseen, jonka aloitti puolisosi puolisosi Whistle While We Work. Sinulla on joitain aiempia myyntitilastoja, joita edustaa seuraava osio laskentataulukosta. Esitämme tiedot ensimmäistä kertaa kolmen peräkkäisen liukuvan keskiarvon ennusteessa. Solun C6 merkinnän pitäisi olla Nyt voit kopioida tämän soluosan kahteen muuhun soluun C7-C11. Huomaa, kuinka keskiarvo liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen perusteella, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennusteelle. Sinun on myös huomattava, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aiempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisintä ennustetta. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin eksponentiaalinen tasoitusmalli. Olen sisällyttänyt quotpast ennusteita, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden kelpoisuus. Nyt haluan esitellä samankaltaiset tulokset kahteen jaksoon liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C5 merkinnän pitäisi olla Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C6-C11. Huomaa, miten kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt quotpast ennusteetquot havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennustevalidoinnissa. Joitakin muita asioita, jotka ovat tärkeitä huomaamaan. M-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käytetään ennusteiden tekemiseen vain viimeisimmillä m arvoilla. Mikään muu ei ole välttämätöntä. M-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta varten, kun annat quotpast ennusteita, huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksossa m. Molemmat näistä ongelmista ovat erittäin merkittäviä, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen. Nyt meidän on kehitettävä liikkuvaa keskimääräistä ennusteita, joita voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa. Huomaa, että panokset ovat niiden aikojen lukumäärää, jotka haluat käyttää ennusteessa ja historiallisten arvojen sarjassa. Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. Toiminto MovingAverage (Historiallinen, NumberOfPeriods) Yksittäisen ilmoituksen ja alustuksen muuttujat Dim elementti versioksi Dim Counter kuin kokonaisluku Dim kertyminen yksittäisenä hilaan HistoricalSize kuin kokonaisluku Muuttujien alustus Counter 1 kertyminen 0 Historiallisen taulukon koko määrittäminen HistoricalSize Historical. Count for Counter 1 to NumberOfPeriods Kertyminen sopivasta määrästä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja Kertymisen kertyminen Historiallinen (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) Siirtyminen keskimääräisen kertymän lukumääränperiaatteista Koodi selitetään luokassa. Haluat sijoittaa funktion laskentataulukkoon niin, että laskutoimituksen tulos näytetään missä se haluaisi seuraavalta. Lähetys suoramallien avulla Tämä sivusto on osa JavaScript-e-labs - opetuksen oppimisen kohteita. Muut tämän sarjan JavaScriptet luokitellaan eri sovellusalueiden kohdalla tämän sivun MENU-osassa. Aikasarja on sekvenssi havainnoista, jotka tilataan ajoissa. Aineiston keräämiseen liittyvä aineisto on osa satunnaisvaihtelua. On olemassa menetelmiä satunnaisvaihtelun vaikutuksen kumoamisen vähentämiseksi. Laajasti käytetyt tekniikat ovat tasoituksia. Nämä tekniikat, kun niitä käytetään asianmukaisesti, paljastavat selkeämmin taustalla olevat suuntaukset. Syötä aikasarja Row-viivalla peräkkäin alkaen vasemmasta yläkulmasta ja parametrit ja napsauta Laske - painiketta yhden jakson aikataulun ennustamiseksi. Tyhjät laatikot eivät sisälly laskelmiin, mutta nollat ovat. Kun syötät tietosi siirryttäessä solusta soluun tietomatriisissa, käytä Tab-näppäintä ei nuolta tai syötä avaimia. Aikasarjan ominaisuudet, joita saatetaan paljastaa tarkastelemalla sen kaaviota. ennustettujen arvojen ja jäännösmallin, ehdollisen ennustamisen mallintamisen kanssa. Liikkuvat keskiarvot: Keskiarvojen siirto on suosituimpia aikasarjojen esikäsittelymenetelmiä. Niitä käytetään satunnaisen valkoisen melun suodattamiseen datasta, aikasarjan tekemiseksi pehmeämmäksi tai jopa korostamiseksi tiettyihin aikasarjoihin sisältyviin informaatioosiin. Eksponentiaalinen tasoitus: Tämä on erittäin suosittu järjestelmä tasoitetun aikasarjan tuottamiseksi. Kun liikkuvissa keskiarvoissa aikaisemmat havainnot painotetaan yhtä suuresti, eksponentiaalinen tasoitus määrää eksponentiaalisesti laskevat painot, kun havainto vanhenee. Toisin sanoen viimeaikaisissa havainnoissa ennustetaan suhteellisen enemmän painoa kuin vanhemmat havainnot. Double Exponential Smoothing on paremmin trendejä. Triple Exponential Smoothing on parabola-suuntausten parempaa käsittelyä. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakiona a. vastaa kauemmin pituuden (eli ajanjakson) n yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, jossa a ja n liittyvät: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Siten esimerkiksi eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakion ollessa 0,1 vastaa vastaavan noin 19 vuorokauden liukuvaa keskiarvoa. Ja 40 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo vastaa suunnilleen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tasoitusvakion ollessa 0,04878. Holts Linear Exponential Smoothing: Oletetaan, että aikasarja ei ole kausiluonteista, mutta näyttää trendiltä. Holts-menetelmä arvioi sekä nykyisen että nykyisen kehityksen. Huomaa, että yksinkertainen liukuva keskiarvo on eksponentiaalisen tasauksen erityinen tapaus asettamalla liikkuvan keskiarvon aika (2-Alpha) alfa-kokonaislukuosaan. Useimmille yritystiedoille Alpha-parametri, joka on pienempi kuin 0,40, on usein tehokas. Kuitenkin, voidaan suorittaa ristikkohaku parametritilasta 0,1 - 0,9, lisäyksin 0,1. Sitten paras alpha on pienin keskimääräinen absoluuttinen virhe (MA virhe). Vertailemalla useita tasoitusmenetelmiä: Vaikka ennustustekniikan tarkkuuden arvioinnissa on numeerisia indikaattoreita, useimmiten lähestymistapa on useiden ennusteiden visuaalisen vertailun avulla niiden tarkkuuden arvioimiseksi ja eri ennustemenetelmien välillä. Tässä lähestymistavassa on piirrettävä samaan graafiin (käyttäen esim. Excelia) aikasarjamuuttujan alkuperäiset arvot ja ennustetut arvot useista eri ennusteista, mikä helpottaa visuaalista vertailua. Saatat haluta käyttää aiempia ennusteita Smoothing Techniques JavaScriptin avulla saadaksesi aikaisemmat ennustearvot, jotka perustuvat tasoitusmenetelmiin, jotka käyttävät vain yhtä parametria. Holt - ja Winters-menetelmät käyttävät vastaavasti kaksi ja kolme parametria, joten ei ole helppoa valita optimaalisia tai edes lähellä optimaalisia arvoja testeillä ja virheillä parametreille. Yksittäisen eksponenttien tasoittaminen korostaa lyhyen kantaman näkökulmaa, joka asettaa tasolle viimeisen havainnon, ja se perustuu siihen, ettei suuntausta ole. Lineaarinen regressio, joka sopii pienimmän neliösumman viivaan historiallisiin tietoihin (tai muunnettuihin historiatietoihin), edustaa pitkän kantaman, joka on riippuvainen peruskehityksestä. Holts lineaarinen eksponentti tasoitus kertoo tietoa viimeaikaisesta trendistä. Holts-mallin parametrit ovat taso-parametri, joka tulisi pienentää, kun datamuutoksen määrä on suuri ja trendit - parametria pitäisi nostaa, jos syy-olettamat tekijät tukevat viimeaikaista trendisuuntausta. Lyhyen aikavälin ennuste: Huomaa, että tämän sivun kaikki JavaScript-asetukset antavat yhden askeleen eteenpäinvedon. Saat kaksivaiheisen ennusteen. yksinkertaisesti lisää ennustettu arvo loppusummaan aikasarjatietoihin ja napsauta samaa Laske - painiketta. Voit toistaa tätä prosessia muutaman kerran saadaksesi tarvittavat lyhyen aikavälin ennusteet. Yksinkertaisin lähestymistapa olisi ottaa keskimäärin tammi-maaliskuu ja käyttää sitä arvioimaan huhtikuun 847 myynnin: (129 134 122) 3 128.333 Näin ollen, tammi-maaliskuun myynnin perusteella ennustat huhtikuun myynnin olevan 128 333 kappaletta. Kun huhtikuun 8217 todellinen myynti tulee, voit laskea ennuste toukokuulle, tällä kertaa helmikuusta huhtikuuhun. Sinun on oltava yhdenmukainen keskimääräisen ennustamisen liikkumiseen käytettyjen kausien määrän kanssa. Liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käyttävien kausien määrä on mielivaltainen, joten voit käyttää vain kahta jaksoa tai viisi tai kuusi jaksoa, mitä haluat tuottaa ennusteesi. Yllä oleva lähestymistapa on yksinkertainen liukuva keskiarvo. Joskus viime kuukausina8217 myynti voi olla voimakkaampia tulevana kuukausina8217: n myynnissä, joten haluat antaa lähimmille kuukausille enemmän painoa arvioidussa mallissasi. Tämä on painotettu liukuva keskiarvo. Ja samoin kuin ajanjaksojen määrä, määrätyt painot ovat puhtaasti mielivaltaisia. Let8217s sanovat, että halusit antaa maaliskuussa myynti 50 paino, helmikuu8217s 30 paino ja tammikuu 8217s 20. Sitten ennuste huhtikuussa on 127000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Keskimääräisten siirrettävien menetelmien rajoitukset Keskimääräisten muuttujien katsotaan olevan 8220smoothing8221-ennustetekniikkaa. Koska olet keskimäärin ajan mittaan, pehmentää (tai tasoittaa) epäsäännöllisten tapahtumien vaikutuksia tietoihin. Tämän seurauksena kausivaihteluiden, liiketoimintajaksojen ja muiden satunnaisten tapahtumien vaikutukset voivat merkittävästi lisätä ennakoivaa virheta. Tutustu koko vuoden 8217 datan arvoihin ja vertaile 3-portaista liikkuvaa keskiarvoa ja 5-vuotista liikkuvaa keskimäärää: Huomaa, että tässä tapauksessa en ole esittänyt ennusteita vaan keskittynyt liukuvat keskiarvot. Ensimmäinen kolmen kuukauden liukuva keskiarvo on helmikuussa ja se on tammikuun, helmikuun ja maaliskuun keskiarvo. Tein samanlaisen myös 5 kuukauden keskiarvona. Katsokaa nyt seuraavaa kaavaa: Mitä näet Ei ole kolmen kuukauden liukuva keskiarvo sarja paljon sileämpi kuin todellinen myynti-sarja Ja miten viiden kuukauden liukuva keskiarvo It8217s vielä tasaisempi. Niinpä sitä, kuinka kauemmin käytät liikkuvaa keskimäärääsi, sitä sujuvammat aikasarjat. Näin ollen ennusteiden mukaan yksinkertainen liukuva keskiarvo ei ehkä ole tarkin menetelmä. Keskimääräisten menetelmien siirtyminen osoittautuu varsin arvokkaaksi, kun aikasarjojen kausiluonteisia, epäsäännöllisiä ja syklisiä komponentteja yritetään purkaa edistyksellisimpiä ennusteita, kuten regressiota ja ARIMAa varten, ja liikkuvien keskiarvojen käyttäminen aikasarjojen hajotessa käsitellään myöhemmin sarjassa. Siirrettävän keskimääräisen mallin tarkkuuden määrittäminen Yleensä haluat ennustamismenetelmän, jolla on pienin virhe todellisten ja ennustettujen tulosten välillä. Yksi yleisimmistä arvioitu tarkkuus on keskimääräinen absoluuttinen poikkeama (MAD). Tässä lähestymistavassa kunkin aikajakson jaksolle, jolle olet luonut ennuste, otat absoluuttisen arvon kyseisen ajanjakson8217 todellisten ja ennustettujen arvojen välillä (poikkeama). Sitten keskität nämä absoluuttiset poikkeamat ja saat MAD: n mittauksen. MAD voi olla hyödyllistä päättää keskimääräisten jaksoiden lukumäärän tai painojesi määrästä jokaisella jaksolla. Yleensä valitset sen, joka johtaa matalin MAD-arvoon. Here8217s on esimerkki siitä, kuinka MAD lasketaan: MAD on yksinkertaisesti keskimäärin 8, 1 ja 3. Liikkuvat keskiarvot: Recap Kun käytät ennusteiden liukuvia keskiarvoja, muista: Keskimääräisten siirtojen voi olla yksinkertainen tai painotettu. keskiarvo ja kullekin painot, jotka olet määrittänyt kumpaankin, ovat ehdottomasti mielivaltaisia. Siirtyvät keskiarvot tasaavat epäsäännöllisiä kuvioita aikasarjatiedoissa. Mitä suurempi on kunkin datapisteen ajanjakso, sitä suurempi tasoitusvaikutus. Tasoituksen vuoksi ennustetaan ensi kuussa8217: n myynti viimeksi viime kuukausina8217: n myynti voi aiheuttaa suuria poikkeamia tietojen kausivaihteluista, suhdanteista ja epäsäännöllisistä kuvioista ja liukuvan keskiarvomenetelmän tasoituskyky voi olla hyödyllinen aikasarjojen hajoamisessa kehittyneemmille ennustejaksomalleille. Seuraava viikko: eksponentiaalinen tasoittaminen ensi viikolla8217s ennuste perjantaina. keskustelemme eksponenttien tasoittamismenetelmistä, ja näet, että ne voivat olla paljon parempi kuin liukuvat keskimääräiset ennustusmenetelmät. Vieläkään Don8217t tiedä miksi ennusteemme perjantai-ilmoitukset näkyvät torstaina Tunnisteet: tinyurl26cm6ma Tykkää: Post navigation Jätä vastaus Peruuta vastaus Minulla oli 2 kysymystä: 1) Voitteko käyttää keskitettyä MA lähestymistapaa ennustaa tai vain kausiluonteisuuden poistamiseksi 2) Kun käytät yksinkertaista t (t-1t-2t-k) k MA: ta ennakoimaan yhtä jaksoa, onko mahdollista ennustaa yli 1 jakso eteenpäin Oletan, että ennusteesi olisi yksi pisteistä syötettäessä seuraavaan. Kiitos. Rakasta infoa ja selityksiäsi I8217m iloinen, että pidät blogista I8217m varma, että useat analyytikot ovat käyttäneet keskitettyä MA-lähestymistapaa ennakointiin, mutta henkilökohtaisesti en, koska tämä lähestymistapa johtaa havaintojen menetykseen molemmissa päissä. Tämä todellakin sitoo sitten toiseen kysymykseesi. Yleensä yksinkertaista MA: ta käytetään ennakoimaan vain yhtä ajanjaksoa, mutta monet analyytikot 8211 ja minä myös joskus 8211 käyttävät yhtäjaksoista ennustettani yhdeksi tulevasta jaksosta. It8217s on tärkeää muistaa, että entistä tulevaisuuteen yrität ennakoida, sitä suurempi riski ennustevirheestä. Tästä syystä en suosittele keskitettyä MA: ta ennustamiselle 8211 havaintojen menetyksen lopussa tarkoittaa, että täytyy luottaa ennusteisiin kadonneista havainnoista sekä aika-ajoista, joten on todennäköisempää ennustevirhe. Lukijat: sinua pyydetään punnitsemaan tätä. Onko sinulla ajatuksia tai ehdotuksia tästä Brianista, kiitos kommenteista ja onnittelumme blogista Nice-aloitteesta ja hienosta selityksestä. It8217 on todella hyödyllinen. Ennakoiduille asiakkaille, jotka eivät anna ennusteita, suunnitellaan painettuja piirilevyjä. Olen käyttänyt liikkuvaa keskiarvoa, mutta se ei ole kovin tarkka, sillä teollisuus voi nousta ylös ja alas. Me näemme keskellä kesää vuoden loppuun, että lähetys pcb8217s on ylös. Sitten näemme alkuvuodesta hidastuvan. Kuinka voin tarkentaa tietoni Katrina, siitä, mitä kerroit minulle, näyttää siltä, että piirilevysi myynti on kausittainen. Käsittelen kausivaihtelua joissakin muissa ennusteperunaehdokkaissa. Toinen lähestymistapa, jota voit käyttää, on melko helppoa, on Holt-Winters-algoritmi, jossa otetaan huomioon kausiluonteisuus. Löydät sen hyvän selityksen täältä. Muista selvittää, ovatko kausikuvasi kertolasku vai lisäaine, koska algoritmi on hieman erilainen kustakin. Jos piirustat kuukausittaiset tiedot muutamasta vuodesta ja huomaat, että vuodenaikojen kausivaihtelut näyttävät jatkuvan vuosittain jatkuvasti, kausivaihtelu on lisäarvoa, jos kausivaihtelut näyttävät lisääntyvän ajan myötä, kausivaihtelu on kerrannaisvaikutuksia. Useimmat kausittaiset aikasarjat ovat moninkertaisia. Jos olet epävarma, oletetaan lisääntyvän. Onnea Hi there, Näiden menetelmien välillä:. Nave Forecasting. Päivitetään keskiarvo. Keskimääräinen pituus k. Joko painotettu keskimääräinen pituus keskimäärin k TAI Eksponentti-tasoitus Mikä näistä päivitysmalleista suosittelette minua ennustamaan tietoja Mielestäni ajattelen Moving Averagea. Mutta en osaa tehdä selkeää ja jäsenneltyä. Se riippuu todellisuudessa olevan tiedon määrästä ja laadusta sekä ennustejohtavuudestasi (pitkän aikavälin, keskipitkän tai lyhyen aikavälin). Aikasarja on havaintojen sarja säännöllisestä satunnaismuuttujasta. Esimerkkejä ovat tuotteen kuukausittainen kysyntä, vuotuinen fuksiyhdistys yliopiston yksikössä ja päivittäiset virrat jokiin. Aikasarjat ovat tärkeitä operaatiotutkimukselle, koska ne ovat usein päätösmalleja. Varastomalli vaatii arvioita tulevista vaatimuksista, kurssin aikataulutus ja henkilöstömalli yliopistolle vaatii arvioita tulevasta opiskelijavirtauksesta ja malli, jolla varoituksia vesistöalueiden väestölle annetaan, vaatii arvioita jokivirroista lähitulevaisuudessa. Aikasarjan analyysi tarjoaa työkaluja mallin valitsemiseen, joka kuvaa aikasarjaa ja mallin käyttöä tulevaisuuden tapahtumien ennakoimiseksi. Aikasarjojen mallinnus on tilastollinen ongelma, koska havainnoidut tiedot käytetään laskennallisissa menetelmissä oletetun mallin kertoimien arvioimiseksi. Mallit olettavat, että havainnot vaihtelevat satunnaisesti taustalla olevan keskiarvon, joka on ajan funktiona. Näillä sivuilla kiinnitämme huomiota historiallisten aikasarjatietojen käyttämiseen ajasta riippuvan mallin arvioimiseksi. Menetelmät soveltuvat usein käytettyjen tietojen automaattiseen, lyhytaikaiseen ennusteeseen, jos aikamuutoksen taustalla olevat syyt eivät muutu merkittävästi ajoissa. Käytännössä näiden menetelmien avulla saatuja ennusteita muokkaavat myöhemmin ihmisen analyytikot, jotka sisältävät tietoja, joita ei ole saatavilla historiallisista tiedoista. Tässä osiossa on esitellä yhtälöt ennusteiden lisäosassa käytetyille neljästä ennustemenetelmästä: liikkuva keskiarvo, eksponentiaalinen tasoitus, regressio ja kaksinkertainen eksponenttitasoitus. Näitä kutsutaan tasoitusmenetelmiksi. Menetelmiä, joita ei ole otettu huomioon, ovat laadulliset ennusteet, useat regressiot ja autoregressiiviset menetelmät (ARIMA). Ne, jotka ovat kiinnostuneita kattavammasta kattavuudesta, pitäisi vierailla ennakointiperiaatteilla tai lukea yksi aiheesta olevista erinomaisista kirjoista. Käytimme kirjan ennustusta. Tekijä Makridakis, Wheelwright ja McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Excel-esimerkkien työkirjan käyttämiseen on asennettava ennakointi-apuohjelma. Valitse Relink-komento, jotta voit luoda linkit lisäosaan. Tässä sivulla kuvataan yksinkertaisiin ennusteisiin käytetyt mallit ja analyysissä käytettävä merkintä. Tämä yksinkertaisin ennuste on liukuva keskimääräinen ennuste. Menetelmä on yksinkertaisesti viimeisten m havaintojen keskiarvo. Se on hyödyllinen aikasarjoissa, joiden hitaasti muuttuvat keskiarvot. Tämä menetelmä ottaa huomioon ennusteen koko menneisyyden, mutta punnitsee viimeaikaista kokemusta voimakkaammin kuin viime aikoina. Laskelmat ovat yksinkertaisia, koska vain edellisen jakson ja nykyisten tietojen arvio määrittävät uuden arvion. Menetelmä on hyödyllinen aikasarjoille, joilla on hitaasti muuttuva keskiarvo. Liikkuvaa keskimääräistä menetelmää ei reagoida hyvin aikasarjaan, joka kasvaa tai laskee ajan myötä. Tähän sisältyy mallin lineaarinen suuntaus. Regressiomenetelmä lähestyy mallia rakentamalla lineaarinen yhtälö, joka antaa pienimmät neliöt sopiviksi viimeisiin m-havaintoihin.
No comments:
Post a Comment