Przenoszenie średniej prognozy Wprowadzenie. Jak można się spodziewać, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Ale miejmy nadzieję, że są to co najmniej warte wstępu do niektórych zagadnień związanych z komputerem związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym kontekście będziemy kontynuować od początku i rozpocząć pracę z prognozą Moving Average. Przenoszenie średnich prognoz. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci studiują je przez cały czas. Pomyśl o swoich testach w kursie, w którym podczas semestru będziesz miał cztery testy. Pozwala przyjąć, że masz 85 przy pierwszym testie. Jak oceniasz Twój drugi punkt testowy Co sądzisz, że Twój nauczyciel przewidziałby następny wynik testu Jak myślisz, że Twoi znajomi mogą przewidzieć następny wynik testu Jak myślisz, że twoi rodzice mogą przewidzieć następny wynik testu Niezależnie od tego, wszystkie blabbing, które możesz zrobić znajomym i rodzicom, to oni i nauczyciel bardzo oczekują, że dostaniesz coś w tej dziedzinie, którą właśnie dostałeś. No cóż, teraz pomyślmy, że pomimo twojej samoobrony do swoich znajomych, oszacujesz siebie i postanów, że możesz uczyć się mniej na drugim teście, a więc dostajesz 73. Teraz wszyscy zainteresowani i niezainteresowani idą przewiduj, że otrzymasz trzeci test Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do nich, aby opracować szacunkowe niezależnie od tego, czy będą dzielić się nim z Tobą. Mogą powiedzieć sobie, ten facet zawsze dmucha o jego inteligencję. On będzie dostać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieli: "WELL", jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś się dowiedzieć na temat (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i werent waha się weasel na całym miejscu i jeśli zacząłeś robić dużo więcej studiów, możesz uzyskać wyższy score. quot Obydwa te szacunki są w rzeczywistości przenoszą średnie prognozy. Pierwszy używa tylko swojego ostatniego wyniku, aby prognozować przyszłe wyniki. Nazywa się to ruchomą średnią prognozą przy użyciu jednego okresu danych. Druga to również średnia ruchoma, ale wykorzystująca dwa okresy danych. Pozwala przyjąć, że wszyscy ci ludzie popychają do twojego wielkiego umysłu, jakby się wkurzyli i postanowili dobrze wykonać trzeci test ze swoich własnych powodów i położyć większy wynik przed Twoimi notatkami. Robisz test, a Twój wynik jest w rzeczywistości 89 Wszyscy, łącznie z sobą, są pod wrażeniem. Więc teraz masz ostatni test semestru nadchodzącego i jak zwykle masz wrażenie, że musimy nakłonić wszystkich do stworzenia swoich prognoz dotyczących sposobu, w jaki wykonasz ostatni test. Mam nadzieję, że widzisz wzór. Teraz, miejmy nadzieję, widać wzór. Jaki jest Twój najlepszy gwizdek podczas pracy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy zajmującej się sprzątaniem, która rozpoczęła się od twojej ukochanej siostry o nazwie Gwizdek podczas pracy. Masz dane z przeszłych sprzedaży przedstawione w następnej części arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dotyczące trzech okresowych prognoz średniej ruchomej. Wpisem dla komórki C6 powinno być Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek C7 do C11. Zauważ, jak średnia przenosi się do ostatnich danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdego przewidywania. Warto też zauważyć, że nie musimy naprawdę przewidzieć z ostatnich okresów, aby rozwinąć nasze najnowsze prognozy. To zdecydowanie różni się od wyrafinowanego modelu wygładzania. Ive uwzględniła przewidywania kwotowania, ponieważ będziemy używać ich na następnej stronie internetowej w celu pomiaru ważności przewidywania. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwóch okresów ruchomych średniej prognozy. Wpisem dla komórki C5 powinno być Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek C6 do C11. Zauważmy, że teraz tylko dwie ostatnie dane historyczne są wykorzystywane do każdego przewidywania. Znowu uwzględniono prognozy kwotowania dla celów ilustracyjnych i późniejsze wykorzystanie w walidacji prognozy. Inne ważne rzeczy do zauważenia. W przypadku prognozy średniej ruchomej w skali m wykorzystuje się jedynie najmniejsze wartości danych, aby przewidzieć. Nic więcej nie jest konieczne. Jeśli chodzi o prognozę średniej ruchomej w okresie m, przy prognozowaniu kwotowania zauważ, że pierwsza predykcja występuje w okresie m 1. Zarówno te kwestie będą bardzo znaczące, gdy opracujemy nasz kod. Rozwój funkcji przeciętnej ruchomości. Teraz musimy opracować kod dla prognozy średniej ruchomej, którą można używać bardziej elastycznie. Kod jest następujący. Zauważ, że dane wejściowe są dla liczby okresów, których chcesz używać w prognozie i tablicach wartości historycznych. Można go przechowywać w dowolnej skoroszycie. Funkcja MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) jako pojedynczy Deklarowanie i inicjowanie zmiennych Dim Item as Variant Dim Counter jako Integer Dim Akumulacja jako pojedynczy Dim HistoricalSize jako Integer Inicjalizacja zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określenie rozmiaru historycznego HistoricalSize Historical. Count licznika 1 dla NumberOfPeriods Zbieranie odpowiedniej liczby ostatnich poprzednich wartości Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Akumulacja NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym tak, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien on być podobny. Przekazywanie średnich metod prognozowania: zalety i wady Hi, LOVE your Post. Zastanawiałeś się, czy można rozwinąć się dalej. Korzystamy z SAP. W nim jest wybór, który można wybrać przed uruchomieniem prognozy o nazwie inicjalizacji. Jeśli zaznaczysz tę opcję, otrzymasz prognozy, jeśli ponownie uruchomisz prognozę, w tym samym okresie i nie sprawdzisz inicjalizacji wyniku. Nie mogę zrozumieć, co to inicjuje. Mam na myśli, matematycznie. Który z prognoz wyników najlepiej zapisać i użyć na przykład. Zmiany między nimi nie są w przewidywanej ilości, ale w MAD i Błąd, zapasach bezpieczeństwa i wielkości ROP. Nie wiesz, czy używasz SAP. hi dzięki za wyjaśnienie tak skutecznie jego zbyt gd. dzięki jeszcze raz Jaspreet Zostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź O Shmula Pete Abilla jest założycielem Shmuli i postaci, Kanban Cody. Pomógł firmom takim jak Amazon, Zappos, eBay, Backcountry i inni, redukując koszty i poprawiając jakość obsługi klienta. Dokonuje tego poprzez systematyczną metodę identyfikacji punktów bólu, które mają wpływ na klienta i firmę oraz zachęca do szerokiego uczestnictwa firm stowarzyszonych w celu poprawy własnych procesów. Ta strona jest zbiorem jego doświadczeń, które chce z Tobą podzielić. Pierwsze kroki z bezpłatnymi pobieraniami W praktyce średnia ruchoma daje dobre oszacowanie średniej serii czasów, jeśli średnia jest stała lub powoli zmienia się. W przypadku średniej stałej największa wartość m daje najlepsze oszacowania średniej podstawowej. Dłuższy okres obserwacji będzie wynosił średnie efekty zmienności. Celem zapewnienia mniejszej m jest umożliwienie prognozowania reakcji na zmianę procesu leżącego u ich podstaw. W celu zilustrowania proponujemy zestaw danych zawierający zmiany w podstawowej średniej serii czasowej. Na rysunku przedstawiono serie czasów używane do ilustracji wraz ze średnim zapotrzebowaniem, z którego generowane były serie. Średnia rozpoczyna się jako stała wartość 10. Rozpoczynanie w czasie 21 wzrasta o jedną jednostkę w każdym okresie, aż osiągnie wartość 20 w czasie 30. Następnie staje się stała ponownie. Dane są symulowane przez dodanie do średniej, losowego szumu z rozkładu normalnego ze średnią zerową i odchyleniem standardowym 3. Wyniki symulacji są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. W tabeli przedstawiono symulowane obserwacje stosowane w przykładzie. Kiedy korzystamy z tabeli, musimy pamiętać, że w danym momencie znane są tylko poprzednie dane. Szacunki modelu parametru, dla trzech różnych wartości m są pokazane razem ze średnią serii czasowej na poniższym rysunku. Na rysunku przedstawiono ruchomą średnią szacunkową wartość średnią za każdym razem, a nie prognozę. Prognozy zmieniłyby średnie ruchome krzywe w prawo w okresach. Jeden z wniosków jest natychmiast widoczny na rysunku. We wszystkich trzech szacunkach średnia ruchoma pozostaje w tyle za tendencją liniową, przy czym opóźnienie wzrasta o m. Opóźnienie to odległość pomiędzy modelem a szacunkiem w wymiarze czasu. Ze względu na opóźnienie, średnia ruchoma nie docenia uwag, gdy średnia rośnie. Oszacowanie estymatora jest różnicą w określonym czasie w średniej wartości modelu i średniej wartości przewidywanej przez średnią ruchoma. Oszacowanie, gdy średnia rośnie, jest negatywne. Dla malejącej średniej, nastawienie jest dodatnie. Opóźnienie w czasie i nastawienie wprowadzone w oszacowaniu to funkcje m. Im większa wartość m. im większa jest wielkość opóźnienia i stronniczości. Dla ciągle rosnącej serii z tendencją a. wartości opóźnień i stronniczości estymatora średniej podano w poniższych równaniach. Przykładowe krzywe nie pasują do tych równań, ponieważ przykładowy model nie wzrasta w sposób ciągły, raczej rozpoczyna się jako stała, zmienia tendencję, a następnie staje się stały ponownie. Również przykładowe krzywe mają wpływ na hałas. Ruchome przeciętne prognozy okresów w przyszłość są przedstawione przez przesunięcie krzywych w prawo. Opóźnienie i nastawienie wzrastają proporcjonalnie. Poniższe równania wskazują na opóźnienie i nastawienie prognozowanych okresów w przyszłość w porównaniu do parametrów modelu. Ponownie, te wzory są dla serii czasowych o stałym liniowym trendzie. Nie powinniśmy być zaskoczeni tym rezultatem. Ruchome średnie estymator opiera się na założeniu stałej średniej, a przykład ma tendencję liniową w średniej w części okresu badania. Ponieważ serie czasu rzeczywistego rzadko będą zgodne z założeniami dowolnego modelu, powinniśmy być przygotowani na takie rezultaty. Z rysunku wynika, że zmienność hałasu ma największy wpływ na mniejsze m. Oszacowanie jest dużo bardziej niestabilne dla średniej ruchomej 5 niż średnia ruchoma równa 20. Mamy sprzeczne pragnienia, aby zwiększyć m, aby zmniejszyć wpływ zmienności spowodowany hałasem i zmniejszyć m, aby przewidzieć większą reakcję na zmiany w średniej. Błąd jest różnicą między rzeczywistymi danymi a przewidywaną wartością. Jeśli seria czasów jest rzeczywiście stałą wartością, oczekiwana wartość błędu wynosi zero, a wariancja błędu składa się z terminu, który jest funkcją, a drugi - to wariacja szumu,. Pierwsza z nich to wariancja średniej oszacowanej próbką m obserwacji, zakładając, że dane pochodzą z populacji o stałej średniej. Ten termin jest zminimalizowany przez uczynienie m jak największym. Duża m powoduje, że prognoza nie reaguje na zmianę podstawowej serii czasowej. Aby prognoza odpowiadała na zmiany, chcemy m tak małą (1), ale zwiększa to wariancję błędu. Praktyczne prognozy wymagają wartości pośredniej. Prognozowanie w programie Excel Dodatek Prognozowania implementuje średnie ruchome wzory. Poniższy przykład przedstawia analizę dostarczoną przez dodatek dla danych przykładowych w kolumnie B. Pierwsze 10 obserwacji indeksuje się od -9 do 0. W porównaniu z powyższą tabelą, indeksy okresu są przesuwane o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości początkowe dla oszacowania i służy do obliczania średniej ruchomej dla okresu 0. Kolumna MA (10) (C) pokazuje obliczone średnie ruchome. Parametr średniej ruchomej m znajduje się w komórce C3. Kolumna Fore (1) (D) pokazuje prognozę dla jednego okresu w przyszłości. Interwał prognozy znajduje się w komórce D3. Gdy przedział prognozy zostanie zmieniony na większą liczbę, liczby w kolumnie Fore zostaną przesunięte w dół. Err (1) (E) pokazuje różnicę między obserwacją a prognozą. Na przykład obserwacja w czasie 1 wynosi 6. Prognozowana wartość wykonana z średniej ruchomej w czasie 0 wynosi 11.1. Błąd to -5.1. Odchylenie standardowe i średnie odchylenie średnie (MAD) są obliczane odpowiednio w komórkach E6 i E7. Rozdział 11 - Prognozowanie prognozy dla zarządzania popytem 1. Idealna prognoza jest praktycznie niemożliwa. 2. Zamiast szukać doskonałej prognozy, znacznie ważniejsze jest ustalenie praktyka ciągłego przeglądu prognozy i nauczenia się żyć niedokładną prognozą. 3. Prognozując, dobrą strategią jest użycie 2 lub 3 metod i ich spojrzenie na wspólny pogląd. 2. podstawowe źródła popytu 1. Zależny popyt - zapotrzebowanie na produkty lub usługi spowodowane popytem na inne produkty lub usługi. Niewiele firm może to zrobić, musi być spełnione. 2. Niezależny popyt - popyt, którego nie można bezpośrednio wywodzić z zapotrzebowania na inne produkty. Firma może: a) aktywnie wpływać na popyt - wywierać nacisk na siłę sprzedaży b) biernie wpłynąć na popyt - jeśli firma działa w pełnym zakresie, może nie chcieć nic na żądanie. Inne powody są konkurencyjne, prawne, środowiskowe, etyczne i moralne. Spróbuj przewidzieć przyszłość na podstawie danych z przeszłości. 1. Krótkoterminowe - poniżej 3 miesięcy - decyzje taktyczne, takie jak uzupełnianie zapasów lub harmonogramowanie EE w niedalekiej przyszłości 2. Średni okres - 3 M-2Y - odbieranie efektów sezonowych, takich jak klienci reagują na nowy produkt 3. Długoterminowy - więcej niż 2 lata. Aby zidentyfikować główne punkty zwrotne i wykryć ogólne trendy. Regresja liniowa jest specjalnym rodzajem regresji, w której relacje między zmiennymi tworzą prostą linię Y abX. Y zależna od zmiennej a - Y przecięcie b - stok X - niezależna zmienna Jest stosowana do długoterminowego prognozowania dużych zdarzeń i zagregowanego planowania. Jest on wykorzystywany zarówno do prognozowania szeregów czasowych, jak i prognozowania przypadkowego związku. Jest to najczęściej używana technika prognozowania. Ostatnie zdarzenia są bardziej wskazujące na przyszłość (najwyższa przewidywalna wartość) niż w odległszej przeszłości. Powinniśmy dać większą wagę do rudy ostatnich okresów czasu podczas prognozowania. Każdy przyrost w przeszłości jest zmniejszony o (1- alfa). Im wyższa alfa, tym bardziej zbliża się prognoza. Najnowsze algorytmy ważenia alfa (1-alfa) na 0 Dane o przedziale czasowym starszym alfa (1-alfa) na 1 Dane z dwóch okresów starszych alfa (1-alfa) na 2 Która z następujących metod prognozowania jest bardzo zależna od wyboru odpowiednie osoby, które będą wykorzystane do generowania prognozy Wartość musi wynosić od 0 do 1 1. 2 lub więcej z góry ustalonych wartości Alpha - w zależności od stopnia błędu stosuje się różne wartości Alpha. Jeśli błąd jest duży, Alpha wynosi 0,8, jeśli błąd jest mały, wartość Alpha wynosi 0,2. 2. Obliczone wartości algorytmów wyrównanych algorytmem algorytmem rzeczywistym podzielonych przez wykładniczy błąd absolutny. Techniki jakościowe w prognozowaniu wiedzy ekspertów i wymagają dużej oceny (nowe produkty lub regiony) 1. Badania rynku - szukanie nowych produktów i pomysłów, upodobań i niechęci do istniejących produktów. Przede wszystkim ankiety SURVEYS INTERVIEWS 2. Panel Consensus - idea, że 2 głowy są lepsze niż jeden. Panel ludzi z różnych stanowisk może rozwinąć bardziej wiarygodną prognozę niż węższą grupę. Problem polega na tym, że niższe poziomy EE są zastraszane wyższym poziomem zarządzania. Stosowany jest wyrok wykonawczy (dotyczy to większego szczebla zarządzania). 3. Historyczna analogia - firma, która już produkuje tostery i chce produkować dzbanki do kawy, mogłaby wykorzystać historię tostów jako prawdopodobny model wzrostu. 4. Metoda Delphi - bardzo zależna od wyboru odpowiednich osób, które będą wykorzystywane w celu rzeczywistego wygenerowania prognozy. Każdy ma ten sam ciężar (bardziej uczciwy). Zadowalające wyniki osiąga się zazwyczaj w 3 rundach. CEL - planowanie współpracy, prognozowanie i uzupełnianie (CPFR) Wymiana wybranych informacji wewnętrznych na wspólnym serwerze internetowym w celu zapewnienia wiarygodnych i długoterminowych perspektyw popytu w łańcuchu dostaw.
No comments:
Post a Comment