Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Integrointi Kuten arvelette, tarkastelemme joitain alkeellisimpia lähestymistapoja ennusteeseen. Toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllistä tutustua joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentaan liittyviin kysymyksiin. Alkavat alusta alkaen ja aloittavat työskentelyn Moving Average forecasts. Moving keskimääräiset ennusteet Jokainen on perehtynyt liikkuvien keskimääräisten ennusteiden riippumatta he uskovat he ovat Kaikki opiskelijat opiskelevat niitä koko ajan Ajattele testituloksia kurssi, jossa aiot Sinulla on neljä testiä lukukauden aikana Oletetaan, että sinulla on 85 testissä ensimmäisellä testillä. Mitä arvioisit toisen testipistemäärän suhteen. Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne arvioimisesta? Mitä mieltä olet ystäväsi ennustavan seuraavalle testipistemäärällemme. Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavan testipistemääränne suhteen. Riippumatta kaikista blabbereista, joita voit tehdä he ja sinun opettajasi odottavat todennäköisesti, että sait jotain 85: n juuri saamaasi alaan. Vaikka, nyt oletetaan, että huolimatta omasta mainoksestasi ystävillesi, olet yliarvioinut itsesi Ja luku voi opiskella vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt, mitä kaikki ovat huolissaan ja huolimattomia menossa ennakoimaan saat kolmannen testin On kaksi todennäköistä lähestymistapaa heille kehittää arvio riippumatta Ovatko he jakaneet sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen: Tämä kaveri puhaltaa aina savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa: No, niin Pitkälle olet saanut 85: n ja 73: n, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teet vähemmän juhlimista ja ettet vaivaa nälässä koko paikka ja jos aloitit tekemään paljon enemmän opiskelu voit saada korkeampi score. Both näistä arvioista ovat todellisia Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttää kahta ajanjaksoa. Lien oletetaan että kaikki nämä ihmiset, jotka menettivät teidän suurta mieltänne, ovat jonkinlaisen kuohuttaneet sinut ja päättävät tehdä hyvin kolmannella testillä omasta syystä ja antaa korkeamman pistemäärän liittolaistensa edessä. Otat testin ja pisteet ovat oikeasti 89 Jokainen, mukaanlukien itsesi, on vaikuttunut. Nyt sinulla on viimeisen puolen lukukauden mittainen kokeilu, ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustuksen siitä, miten teet viimeisen testin aikana. Toivottavasti näet Kuvio. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mikä on mielestänne tarkin. Whistle kun työskentelemme Nyt palataan uusi puhdistusyhtiö aloitti teidän estranged puolisko sisar nimeltä Whistle Vaikka työskentelemme Sinulla on joitakin menneisyystietoja Jota edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmelle ajanjaksolle liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C6 merkinnän pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C7-C11. Huomaa, kuinka keskimääräinen liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen mukaan, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennustukselle. Huomaa myös, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aiempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisimmän ennustamme. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin Eksponentiaalinen tasoitusmalli Olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden validiteetti. Nyt haluan esittää samankaltaiset tulokset kahden ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta varten. Solun C5 merkinnän pitäisi olla. voi kopioida tämän solukehyksen alas muille soluille C6-C11. Huomatkaa, kuinka kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt D aiempia ennusteita havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennusteiden validoinnissa. Jotkin muut asiat, jotka ovat tärkeitä huomaamaan. Mm-ajan liikkuva keskiarvo ennustaa vain m viimeisimmät data-arvot käytetään tekemään ennuste Mitään muuta ei ole tarpeen . M-aikavälin liukuva keskimääräinen ennuste, kun tehdään aikaisempia ennusteita, huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1. Näistä asioista suuri merkitys on, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt meidän on kehitettävä Koodin liikkuvaa keskimääräistä ennustetta, jota voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että panokset ovat ennusteiden ja historiallisten arvojen joukossa käytettävien aikojen määrää varten. Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods kuin yksittäinen Ilmoittaa ja alustaa muuttujat Dim Item kuin Variant Dim Counter kuin kokonaisluku Dim Kerääntyminen kuin yksi Dim HistoricalSize kuin kokonaisluku. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. for: n määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Keräämällä sopiva määrä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kerääntymisen kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingMaksujen keskimääräinen kertymänumero. Peruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa funktion laskentataulukkoon siten, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi kuten seuraavanlainen keskimääräinen keskiarvo. Mittaus aikasarjan datan havainnoista, jotka ovat yhtä kauas ajankohtana useista peräkkäisistä jaksoista Soitettu liikkuva, koska se jatkuu uudelleen, kun uusi tieto tulee saataville, se etenee pudottamalla aikaisinta arvoa ja lisäämällä viimeisin arvo Esimerkiksi Kuuden kuukauden liikevaihdon keskiarvo voidaan laskea ottamalla keskimääräinen myynti tammi-kesäkuussa, sitten myynnin keskimäärin helmikuusta heinäkuuhun, maaliskuusta elokuun loppuun ja niin edelleen. Keskimäärän 1 siirtäminen vähentää väliaikaisten vaihteluiden vaikutusta Data, 2 parantavat datan sovittamista linjaan prosessia, jota kutsutaan tasoittamiseksi, jotta datan trendi näytetään enemmän c Leanly ja 3 korosta arvoa trendin ylä - tai alapuolella. Jos lasket jotain erittäin suurella varianssilla paras voit ehkä tehdä on selvittää liikkuvan keskiarvon. Olen halunnut tietää, mitä liikkuva keskiarvo oli tietoja, Niin voisin paremmin ymmärtää, miten me teimme. Kun yrität selvittää joitakin numeroita, jotka muuttuvat usein parhaiten voit tehdä on laskea liukuva keskiarvo. Lineaarisesti painotettu liukuva keskiarvo. Yksinkertaisin lähestymistapa olisi ottaa keskimääräinen tammi-maaliskuussa ja käytä sitä arvioimaan huhtikuun myyntiä. 129 134 122 3 128 333.On siis tammi-maaliskuun myynnin perusteella ennustat, että myynti huhtikuussa on 128 333 Kun huhtikuun todellinen myynti tulee, laski ennuste toukokuulle, tällä kertaa helmikuusta huhtikuuhun Sinun on oltava yhdenmukainen keskimääräisen ennusteen siirtämiseen käytettyjen kausien lukumäärän kanssa. Liikkuvan keskimääräisen ennusteen käyttämäsi ajanjaksojen 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 kuukausien myynti voi olla tulevana kuukausien myynnin voimakkaampana vaikuttajana, joten haluat antaa lähimmäisille kuukausia enemmän painoa ennustemallillasi Tämä on painotettu liukuva keskiarvo Ja aivan kuten numero määrätyt painot ovat puhtaasti mielivaltaisia. Sano, että halusit antaa maaliskuun myyntiä 50 painoa, helmikuun 30 paino ja tammikuun 20. Tämän jälkeen huhtikuun ennusteesi on 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L keskimääräisten siirtojen jäljittelyt Keskimääräisten muuttujien katsotaan olevan tasoitusennusteen tekniikka Koska olet keskimäärin keskimäärin ajan mittaan pehmentää tai tasoittaa epäsäännöllisten tapahtumien vaikutuksia tietoihin Seurauksena kausivaihteluiden, liiketoiminnan syklien ja muiden Satunnaiset tapahtumat voivat kasvattaa dramaattisesti virheen ennusteen Tutustu koko vuoden mittaisiin tietoihin ja verrata 3-portaista liikkuvaa keskiarvoa ja 5-portaista liikkuvaa keskiarvoa. Huomaa, että tässä tapauksessa en ole luonut ennusteita vaan keskittynyt Liukuvat keskiarvot Ensimmäinen kolmen kuukauden liukuva keskiarvo on helmikuussa ja se on keskimäärin tammikuun, helmikuun ja maaliskuun aikana myös samanlainen 5 kuukauden keskiarvoon. Katso nyt seuraava kaavio. Mitä näet on Ei kolmen kuukauden liukuvan keskiarvon sarjan paljon sileämpi kuin todellinen myynti-sarja Ja miten viiden kuukauden liukuva keskiarvo Se on vielä tasalaisempaa Siksi, mitä enemmän ajanjaksoja käytät liikkuva keskiarvo, sitä sileämpää aikaa Näin ollen ennusteiden mukaan yksinkertainen liukuva keskiarvo ei välttämättä ole tarkin menetelmä Keskimääräisten menetelmien siirtäminen osoittautuu varsin arvokkaaksi, kun yrität purkaa aikasarjojen kausiluonteiset, epäsäännölliset ja sykliset komponentit kehittyneempiä ennusteita, kuten regressiota Ja ARIMA sekä liikkuvien keskiarvojen käyttäminen aikasarjan hajotessa käsitellään myöhemmin sarjassa. Määritetään siirrettävän keskimääräisen mallin tarkkuus. Yleensä haluat ennustamismenetelmää, jolla on pienin virhe todellisten ja ennustettujen tulosten välillä. Yleisimmät ennakoidun tarkkuuden toimenpiteet ovat keskimääräinen absoluuttinen poikkeama MAD Tässä lähestymistavassa jokaisen ajanjakson ajanjaksolle, jolle olet luonut ennuste, otat kyseisen ajanjakson erotuksen absoluuttisen arvon todellisilla ja ennustetuilla arvoilla. olet keskimäärin absoluuttiset poikkeamat ja saat mitta MAD MAD voi olla hyödyllistä päättää keskimääräisten jaksoiden määrästä tai paino, jonka teet jokaiselle ajanjaksolle Yleensä valitset matalimman MAD: n. Tässä on esimerkki siitä, kuinka MAD lasketaan. MAD on yksinkertaisesti keskimäärin 8, 1 ja 3.Moving averages Recap Kun käytät liikkuvia keskiarvoja ennustamaan , Muista. Keskimääräisten keskiarvojen siirtäminen voi olla yksinkertaista tai painotettua. Keskimäärin käyttämiesi jaksoiden määrä ja kullekin painotut painot ovat ehdottomasti mielivaltaisia. Siirtyminen keskiarvoista epäsäännöllisten kuvioiden skaalaamiseksi aikasarjatiedoissa on sitä suurempi, jokainen datapiste, sitä suurempi tasoitusvaikutus. Koska tasaus, ennustaminen ensi kuun s myynti perustuu viimeisen muutaman kuukauden s myynti voi johtaa suuria poikkeamia johtuen kausiluonteisuus, suhdanne ja epäsäännöllinen kuvioita ja. Tasoitus ominaisuuksia Liikkuvan keskiarvomenetelmän käyttö voi olla hyödyllistä aikasarjojen hajottamisessa edistyneemmille ennustejärjes - telmille. Seuraavan viikon eksponenttien tasoittaminen ensi viikolla s Ennuste perjantaina keskustelemme eksponentiaalisista tasoitusmenetelmistä , ja näet, että ne voivat olla paljon parempi kuin liukuvat keskimääräiset ennustemenetelmät. Still don t tietävät, miksi ennusteemme perjantaina näkyvät torstaina Find out at. Post navigation. Leave a Reply Cancel reply. I oli 2 kysymystä.1 Voitko käytä keskitettyä MA-lähestymistapaa ennusteeseen tai vain kausivaihtelun poistamiseen.2 Kun käytät yksinkertaista t t-1 t-2 tk k MA: ta ennustamaan yhtä kauteen, on mahdollista ennustaa yli 1 jakso eteenpäin Oletan sitten ennustuksesi Olisi yksi niistä pisteistä, jotka syöttävät seuraavaan. Kiitos Rakkaus infoista ja selityksistä. Olen iloinen, että pidät blogista. Olen varma, että useat analyytikot ovat käyttäneet keskitettyä MA-lähestymistapaa ennakointiin, mutta henkilökohtaisesti en, koska tämä lähestymistapa havaintojen menettämisessä molemmissa päissä Tämä todellakin sidotaan sitten toiseen kysymykseesi Yleensä yksinkertaista MA: tä käytetään ennakoimaan vain yhtä ajanjaksoa, mutta monet analyytikot ja minä myös joskus käyttävät yhden aikajaksonni ennustetta yhtenä panoksena Toinen kausi eteenpäin It s tärkeää muistaa, että entistä tulevaisuuteen yrität ennakoida, sitä suurempi riski ennustevirheen vuoksi Siksi en suosittele keskitettyä MA: ta havaintojen menetyksen ennustamiseen lopussa tarkoittaa, että on luotava ennusteita kadonneista havainnoista, sekä aika eteenpäin, joten on todennäköisempää ennakoida virheitä. Kirjoittajat, joita olet kutsuttu punnitsemaan tähän. Onko sinulla mitään ajatuksia tai ehdotuksia tästä. Brian, kiitos kommenttisi ja kohteliaisuuttasi blogissa. Aloite ja kiva selitys Se on todella hyödyllistä. Olen ennustettu mukautettuja piirilevyjä asiakkaalle, joka ei anna mitään ennusteita, joita olen käyttänyt liukuvaa keskiarvoa, mutta se ei ole kovin tarkka, koska teollisuus voi mennä ylös ja alas Me näemme keskelle kesällä vuoden loppuun mennessä, että merenkulun pcb s on ylöspäin Nähdään vuoden alussa hidastuu alas Miten voin olla tarkempi minun data. Katrina, mitä kerroit, se näyttää piirilevy myynti on kausivaihteluinen osa, jota käsitän kausivaihtelulla joissakin muissa ennusteperinteen perjantaina Toinen lähestymistapa, jota voit käyttää, mikä on melko helppoa, on Holt-Winters-algoritmi, jossa otetaan huomioon kausiluonteisuus. Onko kausittaiset kuviot kertolasit tai lisäaineet, koska algoritmi on hieman erilainen kutakin Jos havainnollista kuukausittaisia tietoja muutamasta vuodesta ja näet, että kausivaihtelut samojen vuosien aikana näyttävät jatkuvan vuoden aikana, niin Kausivaihtelu on additiivinen, jos kausivaihtelut näyttävät kasvavan ajan myötä, kausivaihtelu on kerrottu. Useimmat kausittaiset aikasarjat ovat kertolasit. Jos epäilet, oletetaan kertolasku. Onnea. Näiden menetelmien välillä. Pituus k Joko painotettu liikkuva Keskimäärin pituus k OR Eksponentti tasoittaminen Mikä näistä päivitysmalleista suosittelette minua käyttämällä ennustamaan Tiedot ovat mielestäni ajamassa keskimääräistä liikettä, mutta en tiedä, miten se olisi selkeä ja jäsennelty. Se riippuu todellisuudessa siitä, kuinka paljon tietoja ja laatua olet ja ennusteesi horisontti pitkällä, keskipitkällä aikavälillä , tai lyhyen aikavälin.
No comments:
Post a Comment