Liukuva Keskiarvo Esimerkki Ennustaminen

Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-sarjan aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksoja tasaamaan trendien tunnistamista helposti.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analysointi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analysointi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosat.3 Valitse Keskimääräinen siirto ja valitse OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-välilehteä ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutua ja valitse solu B3.8 Piirrä kaaviosta näistä arvoista. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja Nykyinen datapiste Tämän seurauksena huippuja ja laaksoja tasaantuu Kaavio näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 Ja aikaväli 4. Yhteenveto La rger - väli, sitä korkeammat piikit ja laaksot pienenevät. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. OR-Notes on sarja alustavia muistiinpanoja aiheista, jotka kuuluvat alan laajan otsikon alle tai ne ovat alun perin käyttäneet minulle esittelyssä TAI kurssi annan klo Imperial College ne ovat nyt käytettävissä kaikkien opiskelijoiden ja opettajien kiinnostunut OR tai seuraavia ehtoja. Täydellinen luettelo aiheista saatavilla OR - Huomautuksia löytyy täältä. Esimerkkejä lähetyksistä. Lähetysesimerkki 1996 UG-tentti. Tuotteen kysyntä jokaisessa viimeisen viiden kuukauden aikana on esitetty alla. Käytä kahden kuukauden liukuva keskiarvo kysynnän ennusteen luomiseksi kuussa 6. Apply eksponentiaalinen tasoitus Jonka tasoitusvakio on 0 9, jolloin saadaan ennuste kysynnän kysynnästä kuussa 6. Mitkä nämä kaksi ennustusta haluat ja miksi. Kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina 2-5 on annettu. kuudes on vain liukuva keskiarvo kuukautta edeltävälle kuukaudelle eli liikkuvan keskiarvon kuukaudessa 5 m 5 2350.Yleensä eksponentiaalinen tasaus tasoitusvakion 0 9 saamme. Kuten ennen ennuste kuudes kuukausi on vain keskiarvo kuukauden 5 M 5 2386.Jotta vertaillaan kahta ennustetta, lasketaan keskimääräinen neliöllinen poikkeama MSD. Jos teemme tämän, löydämme sen liikkuvan keskiarvon osalta. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. ja eksponentiaalisesti tasoitetulle keskiarvolle Tasoittava vakio 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Yleisesti näemme, että eksponentiaalinen tasoitus näyttää parhaan kuukauden ennusteita, koska sillä on alhaisempi MSD Mieluummin ennuste 2386, joka on tuotettu eksponentiaalinen tasoitus. Forecasting esimerkki 1994 UG tentti. Alla olevassa taulukossa on kysyntä uuden jälkiruoka myymälässä kunkin viimeisen 7 kuukauden. Laske kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausia kaksi seitsemän Mikä olisi ennustuksesi kysynnässä kahdeksannessa kuukaudessa? Eksponentiaalinen tasoittaminen tasoitustasolla 0 1 saadakseen ennuste kysynnästä kahdeksan kuukauden aikana. Minkä kahdesta ennusteesta kahdeksan kuukaudessa haluat ja miksi. Kauppiasperhe uskoo, että asiakkaat siirtyvät uudelle aftershave-tuotteelle muista tuotemerkeistä Keskustele Miten voit mallinnuttaa tämän kytkentäkäyttäytymisen ja ilmoittaa tiedot, joita tarvitsisit varmistamaan, onko tämä kytkentä tapahtumassa vai ei. Kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina kahdesta seitsemään on annettu. Ennuste kahdeksalle kuukaudelle on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena, eli 7 m 7: n liukuva keskiarvo 7 46. Pyrkimys tasoittamiseen 0 1 tasoitusvakion avulla saadaan. Ennen kuin kahdeksan kuukauden ennuste on vain kuukauden 7 M 7 31 11 31 keskiarvo, koska emme voi On murto-osaa. Vertaamme kahta ennustetta laskemme keskimääräisen neliöllisen poikkeaman MSD: n. Jos teemme tämän, havaitsemme, että liukuva keskiarvo. Ja eksponentiaalisesti tasoitetulle keskiarvolle tasoitusvakion ollessa 0. 1. Ove Rall sitten näemme, että kahden kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on alhaisempi MSD. Siksi mieluummin 46: n ennuste, joka on tuotettu kahden kuukauden liukuva keskiarvo. käytä Markovin prosessimallia, jossa on merkkituotteita ja tarvitsemme alustavat tilatiedot ja asiakkaiden vaihtamistodennäköisyydet kyselyistä. Meidän olisi käytettävä mallia historiallisissa tiedoissa, jotta näemme, onko meillä sovitettu mallin ja historiallisen käyttäytymisen välillä. Lähetysesimerkki 1992 UG Tentti. Alla olevassa taulukossa on esitetty tietyn brändin kysyntä myymälässä jokaisesta viimeisestä yhdeksästä kuukaudesta. Laske kolmen kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina kolmesta yhdeksään. Mikä olisi ennuste kysynnänne kymmeneen kuukauteen. Sovita eksponentiaalinen Tasoitetaan tasoitusvakion ollessa 0 3 saadaksesi ennuste kysynnästä kymmenen kuukauteen. Mikä kahdesta kuukausittaisesta ennusteesta mieluummin ja miksi. Kolmen kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina 3-9 on giv En. Kuukauden 10 ennuste on vain liukuva keskiarvo kuluvalle kuukaudelle, eli 9 m 9 20 33 liikkuvan keskiarvon. Näin ollen, kun ei voi olla osittaista kysyntää, 10 kuukauden ennuste on 20. Tasausvakio 0 3 saamme. Ennen kuin ennuste kuukauden 10 on vain keskimäärin kuukauden 9 M 9 18 57 19 koska meillä ei voi olla murto-kysyntä. Vertaamme kahta ennustetta lasketaan keskimääräinen neliöpoikkeama MSD Jos teemme tämän näemme, että liikkuvan keskiarvon ja eksponentiaalisesti tasoitetun keskiarvon tasoitusvakion ollessa 0 3. Kaiken kaikkiaan näemme, että kolmen kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on alhaisempi MSD. Ennuste 20: sta, joka on tuotettu kolmen kuukauden liukuva keskiarvo. Esimerkki esimerkki 1991 UG tentti. Alla olevassa taulukossa esitetään tietyn merkkisen faksin kysyntä tavaratalossa jokaisen viimeisen kahdentoista kuukauden aikana. Laske neljän kuukauden mov Keskimäärin kuukausina 4-12 Mitkä ovat ennusteesi kysynnänne kuukaudelle 13. Sovita eksponentiaalinen tasaus, jossa tasausvakio on 0 2 saadaksesi ennuste kysynnästä 13 kuukauden aikana. Kuinka kahta ennusteesta kuukauteen 13 Mieluummin ja miksi. Mitä muita tekijöitä, joita ei ole otettu huomioon edellä olevissa laskelmissa, voivat vaikuttaa faksilaitteen kysyntään kuukautena 13. Neljän kuukauden liukuva keskiarvo kuukausia 4-12 kohden on annettu. 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.Kaupungin ennuste on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena, eli 12 m 12 46 25 liukuva keskiarvo. Näin ollen emme voi olla jakauman kysyntä 13 kuukauden 13 ennuste on 46. Otetaan eksponentiaalinen tasaus, jonka tasoitusvakio on 0 2. Ennen 13 kuukauden ennuste on vain keskiarvo kuukaudelle 12 M 12 38 618 39 w Ei voi olla murto-osaa. Voit vertailla näitä kahta ennustetta laskemalla keskimääräisen neliöllisen poikkeaman MSD Jos me teemme tämän havaitsemme, että liikkuva keskiarvo. Ja eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo tasoitusvakion 0 2. Yleisesti sitten näemme, että Neljän kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on alhaisempi MSD. Siksi mieluummin ennuste on 46, joka on tuotettu neljän kuukauden liukuva keskiarvo. Seulomainen kysyntä. Hinnan muutokset sekä tämä brändi ja muut tuotemerkit. yleinen taloudellinen tilanne. new technology. Forecasting esimerkki 1989 UG tentti. Alla olevassa taulukossa esitetään kysyntä tietyn brändin mikroaaltouunin tavaratalon kullekin viimeisen kahdentoista kuukauden aikana. Laske kuuden kuukauden liukuva keskiarvo joka kuukausi Mitä olisi Ennusteesi 13. kuukauden kysynnästä. Sovita eksponentiaalinen tasoitus tasoitustasolla 0 7 saadaksesi ennuste kysynnästä kuukauteen 13. Mitkä kaksi ennustetta kuukaudelle 13 haluat ja miksi. Nyt Emme voi laskea kuuden kuukauden liukuva keskiarvo, kunnes meillä on vähintään 6 havaintoa - eli voimme laskea tällaisen keskiarvon vain kuudesta kuukaudesta eteenpäin. Näin ollen meillä on 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.Kaupungin 13 kuukauden ennuste on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena eli 12 m 12 m 12 38 17. Näin ollen ei voi olla murto-osaa Ennuste kuukaudelle 13 on 38. Käytämme eksponentiaalisen tasauksen tasoitusvakion 0 7 kanssa. Käytännössä liukuva keskiarvo antaa hyvän arvion aikasarjan keskiarvosta, jos keskiarvo on vakio tai hitaasti muuttuva. vakioarvo, m: n suurin arvo antaa parhaan estimaatin taustalla olevasta keskiarvosta Pitempi havaintojakso keskittää vaihtelun vaikutukset. Pienemmän m: n tarjoaminen on Jotta ennuste voitaisiin reagoida taustalla olevan prosessin muutokseen Havainnollistamiseksi ehdotamme tietojoukkoa, joka sisältää muutoksia aikasarjan taustalla olevaan keskiarvoon Kuvassa esitetään havainnollistamiseen käytetyt aikasarjat yhdessä keskimääräisen kysynnän kanssa, josta sarja Syntyy keskimäärin vakiona 10: ssa Lähtöhetkellä 21, se kasvaa yhdellä yksiköllä kussakin ajanjaksossa, kunnes se saavuttaa 20: n arvon 30 hetkellä. Sitten se muuttuu vakioiseksi. Dataa simuloi lisäämällä keskiarvo, satunnainen melu Normal-jakaumasta, jossa on nolla keskiarvo ja standardipoikkeama 3 Simulointitulokset pyöristetään lähimpään kokonaislukuun. Taulukko esittää esimerkille käytetyt simuloituja havaintoja. Kun käytämme taulukkoa, meidän on muistettava, että milloin vain, vain aikaisemmat tiedot ovat tunnettuja. Momparametrin arvioita kolmen eri m: n arvolle esitetään yhdessä aikasarjojen keskiarvon kanssa alla olevassa kuvassa. Kuvassa näkyy liukuva keskiarvo e Arvioida keskiarvoa joka kerta eikä ennustetta. Ennusteet siirtäisivät liukuvan keskiarvokäyrän oikealle kausille. Tulos ilmenee välittömästi luvusta. Kaikista kolmesta arvioista liukuva keskiarvo viivästyy lineaarisen kehityksen jälkeen, kun viive kasvaa M: n kanssa Viive on mallin ja aikamääritelmän välinen etäisyys Koska viiveen vuoksi liikkuva keskiarvo aliarvioi havainnot keskimääräisen kasvavan Estimaattorin bias on eroa tiettynä ajankohtana keskimääräisen arvon Malli ja keskimääräinen arvo, jonka liikevoima ennustaa Siirtymän keskiarvon nousu on negatiivinen Vähemmän keskiarvona bias on positiivinen Viivästyminen ajassa ja estimaattiin syötetty bias ovat m: n funktiot Mitä suurempi m Sitä suurempi on viivästymisen ja biasin suuruus. Jatkuvasti kasvava sarja trendillä a keskiarvon estimaattorin viive ja bias on annettu alla olevissa yhtälöissä. Esimerkki ves ei vastaa näitä yhtälöitä, koska esimerkkimalli ei ole jatkuvasti kasvamassa, vaan se alkaa vakiona, muuttuu trendiksi ja muuttuu taas jatkuvasti. Myös kohinaa koskevat esimerkkikäyrät. Kausien liukuva keskimääräinen ennuste tulevaisuuteen On esitetty siirtäen käyrät oikealle. Viivästyminen ja esijännitys lisääntyvät suhteellisesti Alla olevat yhtälöt osoittavat ennustejaksojen myöhästymisen ja ennaltaehkäisyn tulevaisuuteen verrattuna malliparametreihin. Nämä kaavat taas ovat aikasarjoja, joilla on jatkuva lineaarinen kehitys. Nä ei pidä yllättyä tässä tuloksessa Liikkuvan keskiarvon estimaattori perustuu oletusarvoiseen vakioarvoon ja esimerkissä on lineaarinen kehitys keskimäärin osan tutkimusjakson aikana Koska reaaliaikasarjat noudattavat harvoin tarkasti niitä oletuksia mistä tahansa mallista, meidän pitäisi olla valmis tällaisiin tuloksiin. Voimme myös päätellä, että melun vaihtelulla on suurin vaikutus pienempiin m On huomattavasti haihtumaton liikkuvaan keskiarvoon 5 verrattuna 20: n liukuvaan keskiarvoon. Meillä on ristiriitaiset toiveet kasvattaa m: n vähentää melun aiheuttaman vaihtelun vaikutusta ja vähentää m: ta, jotta ennuste vastaisi paremmin keskimääräisten muutosten . Virhe on todellisen datan ja ennustetun arvon välinen ero. Jos aikasarja on todella vakioarvo, virheen odotettu arvo on nolla ja virheen varianssi muodostuu termistä, joka on funktio ja toinen joka on melun varianssi. Ensimmäinen termi on keskiarvon varianssi, joka on arvioitu näytteellä m havaintoja, olettaen, että tiedot tulevat väestöstä, jolla on vakio keskiarvo. Tämä termi minimoidaan tekemällä m mahdollisimman suuresta. Suuri M tekee ennustetta vastaamatta muutokseen perustana olevista aikasarjoista Jotta ennuste olisi reagoiva muutoksiin, haluamme m mahdollisimman pieneksi 1, mutta tämä lisää virheen vaihtelua Käytännön ennuste edellyttää välivaiheen E value. Forecasting Excelin kanssa. Ennusteiden lisäosa toteuttaa liikkuvien keskimääräisten kaavojen. Alla oleva esimerkki näyttää analyysin, jonka lisäys on tuottanut sarakkeen B esimerkkitiedoissa. Ensimmäiset 10 havaintoa indeksoidaan -9 - 0 Verrattuna taulukkoon Edellä esitetyistä kausittaisista indekseistä siirretään -10. Ensimmäiset kymmenen havaintoa antavat arvioinnin käynnistysarvot ja käytetään laskettaessa liukuvaa keskiarvoa ajanjaksolle. MA 10-sarakkeessa C esitetään lasketut liukuva keskiarvot. Liikkuva keskiarvo m on solu C3 Etusivun 1 sarake D näyttää ennustuksen yhdeksi jaksoksi tulevaisuuteen Ennustevälit ovat solussa D3 Kun ennustevälit muuttuvat suuremmiksi, Fore-sarakkeessa olevat numerot siirretään alaspäin. Err 1-sarakkeessa E näkyy Havainnon ja ennusteen välinen ero Esimerkiksi havainto hetkellä 1 on 6 Oletusarvo liikkuvasta keskiarvosta ajalla 0 on 11 1 Virhe on -5 1 Keskimääräinen poikkeama ja keskiarvon keskihajonta ion-MAD lasketaan vastaavasti soluissa E6 ja E7.