Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Durchschnitte auf die tatsächlichen Datenpunkte. OR-Notizen sind eine Reihe von einleitenden Notizen zu Themen, die unter die breite Überschrift des Bereichs Operations Research (OR) fallen. Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER Kurs benutzt, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für alle Schüler und Lehrer, die an ODER unter den folgenden Bedingungen interessiert sind, zur Verfügung. Eine vollständige Liste der in OR-Notes verfügbaren Themen finden Sie hier. Prognosebeispiele Prognosebeispiel 1996 UG-Prüfung Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist nachfolgend dargestellt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Wenden Sie eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,9 an, um eine Prognose für die Nachfrage nach Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Welche dieser beiden Prognosen bevorzugen Sie und warumDie zweimonatigen Umzugsweisen Durchschnitt für Monate zwei bis fünf ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 5 m 5 2350. Anwenden exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,9 erhalten wir: Wie zuvor Die Prognose für den Monat sechs ist nur der Durchschnitt für den Monat 5 M 5 2386 Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir für den gleitenden Mittelwert MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,9 MSD (13 - 17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) sup24 10.44 Insgesamt sehen wir dann, dass die exponentielle Glättung den besten einen Monat voraus prognostiziert, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung erzeugt wurde. Prognosebeispiel 1994 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Shop für jeden der letzten 7 Monate. Berechnen Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat acht Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,1, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat acht ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat acht bevorzugen Sie und warum der Ladenbesitzer glaubt, dass die Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln. Besprechen Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und die Daten angeben, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung erfolgt oder nicht. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh die gleitenden Durchschnitt für Monat 7 m 7 46. Anwendung exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,1 wir Erhalten: Wie schon vor der Prognose für den Monat acht ist nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31,11 31 (da wir keine gebrochene Nachfrage haben können). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,1 Insgesamt sehen wir dann, dass der zweimonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus prognostiziert, da er eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch den zweimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, in dem die Ländermarken und die notwendigen Statusinformationen und Kundenwechselwahrscheinlichkeiten (aus Umfragen) benötigt werden. Wir müssten das Modell auf historische Daten ausführen, um zu sehen, ob wir zwischen dem Modell und dem historischen Verhalten passen. Prognosebeispiel 1992 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Berechnen Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für Monate drei bis neun. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat zehn Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat zehn bevorzugen Sie und warum Der dreimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20.33. Daher ist die Prognose für den Monat 10. 20. Die Anwendung einer exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,3 ergibt sich: Wie vorher ist die Prognose für den Monat 10 nur der Durchschnitt für den Monat 9 M 9 18,57 19 (wie wir Kann keine gebrochene Nachfrage haben). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,3 Insgesamt sehen wir dann, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus prognostiziert, da er eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die durch den dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Vorhersage Beispiel 1991 UG Prüfung Die folgende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Berechnen Sie den viermonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate 4 bis 12. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13 Bewerben Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13 abzuleiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 Bevorzugen Sie und warum Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt wurden, könnten die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch: m 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 Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt Für Monat 12 m 12 46,25. Daher ist die Prognose für den Monat 13 46. Die Anwendung einer exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2 erhalten wir: Wie vorher ist die Prognose für den Monat 13 nur der Durchschnitt für den Monat 12 M 12 38,618 39 (wie wir Kann keine gebrochene Nachfrage haben). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,2 Insgesamt sehen wir dann, dass der viermonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus prognostiziert, da er eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch den viermonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Saisonale Nachfrage Werbung Preisänderungen, sowohl diese Marke und andere Marken allgemeine wirtschaftliche Situation neue Technologie Vorhersage Beispiel 1989 UG Prüfung Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Berechnen Sie einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt für jeden Monat. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 13 Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13. Eine der beiden Prognosen für Monat 13 bevorzugen Sie und warum Jetzt können wir nicht berechnen, eine sechs Monat gleitenden Durchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab dem 6. Monat berechnen. Wir haben also: m 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 Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für die Monat vor dem dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 38,17. Daher ist die Prognose für den Monat 13 38. Die Anwendung einer exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,7 ergibt sich: Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende Durchschnittsprognose für Wallace Garden Supply und berechnen Sie den MAD Develop einen viermonatigen gleitenden Durchschnitt Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen die MAD Item Beschreibung INKLUSIVE EXCEL SPREADSHEET MIT FORMEL 5-13: Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen die MAD. Eine dreimonatige gleitende Durchschnittsprognose wurde im Abschnitt über bewegte Durchschnitte in Tabelle 5.3 5-15 entwickelt: Daten, die auf der jährlichen Nachfrage für 50 Pfund Beutel von Dünger bei Wallace Garden Supply gesammelt wurden, sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Entwickeln Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt, um den Umsatz zu prognostizieren. Dann schätzen Sie die Nachfrage erneut mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, in dem der Umsatz im letzten Jahr ein Gewicht von 2 gegeben wird und der Umsatz in den anderen 2 Jahren jeweils ein Gewicht von 1 gegeben wird. Welche Methode ist Ihrer Meinung nach am besten JAHRES ANGEBOT FÜR DÜNGEMITTEL 5 -16: Entwickeln Sie eine Trendlinie für die Nachfrage nach Dünger in Problem 5-15, mit jeder Computer-Software. 5-19: Verkäufe von Cool-Man-Klimaanlagen sind in den vergangenen 5 Jahren stetig gewachsen. Der Vertriebsleiter hatte vorhergesagt, bevor das Geschäft begann, in diesem Jahr 1 Umsatz wäre 410 Klimaanlagen. Mit exponentieller Glättung mit einem Gewicht. 0.30, entwickeln Prognosen für die Jahre 2 bis 6. 5-25: Der Verkauf von industriellen Staubsaugern bei R. Lowenthal Supply Co. in den letzten 13 Monaten sind wie folgt: SALES (1.000) MONTH SALES (1.000) MONAT 11. Januar 14 August 14 17. Februar 16. September, 16. März, 12. Oktober, 10. April, 14. November, 15. Mai, 16. Dezember, 17. Juni, 11. Januar (a) Mit einem gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden bestimmen Sie die Nachfrage nach Staubsaugern für den nächsten Februar. (B) Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden, bestimmen die Nachfrage nach Staubsaugern für Februar. (C) Bewertung der Genauigkeit der einzelnen Methoden. (D) Welche anderen Faktoren könnte R. Lowenthal bei der Prognose des Umsatzes betragen 14-mal mit einem Rating von 4,7 von 5 basierend auf 3 Kundenrezensionen.
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