Glidande Medelvärde Model Prognos

Flyttande genomsnittlig prognostisering. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med Börja i början och börja arbeta med Moving Average Forecasts. Moving Average Prognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla studenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska Har fyra tester under terminen Låt oss anta att du fick 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för din nästa testpoäng. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blabbar kan du göra din fr Älskar och föräldrar, de och din lärare förväntar mycket sannolikt att du får något i det område du bara har fått. Väl, nu låt oss anta att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv Och figur du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att utveckla en uppskattning oavsett Om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, så Långt har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och inte vågade väsen överallt och om du började göra en mycket mer studerar du kan få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar är faktiska Långa rörliga genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en dataperiod. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta Att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Allting, inklusive dig själv, är imponerad. Så nu har du det sista provet på terminen som kommer upp och som vanligt känns det som om du behöver göra alla förutspåringar om hur du ska göra det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönster. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Hälsa medan vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster kallas Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata Representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Notera hur genomsnittet rör sig Över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte behöver verkligen göra förutsägelserna för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än Exponentiell utjämningsmodell I ve inkluderade tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse igen jag har med D de senaste förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att notera. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. . För en m-period glidande medelprognos när du gör tidigare förutsägelser märker du att den första förutsägelsen sker i period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla Koden för det glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och i rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Single Declaration och initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsaccumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande. Klass MovingAverageModel. En rörlig genomsnittlig prognosmodell baseras på en konstgjort konstruerad tidsserie där värdet för en given tidsperiod ersätts med medelvärdet av det värdet och värdena för ett antal före och efterföljande tidsperioder som du kanske har gissat Från beskrivningen är den här modellen bäst lämpad för tidsseriedata, dvs data som ändras över tiden. Exempelvis visar många kartor över enskilda aktier på aktiemarknaden 20, 50, 100 eller 200 dagars glidande medelvärden som ett sätt att visa trender. Eftersom prognosvärdet för en given period är ett medelvärde av de föregående perioderna, kommer prognosen alltid att verka bakom antingen ökningar eller minskningar i de observerade beroende värdena. Till exempel, om en dataserie har en noterbar uppåtgående trend då ett glidande medelvärde prognosen kommer generellt att ge en underskattning av värdena för den beroende variabeln. Den glidande genomsnittliga metoden har en fördel jämfört med andra prognosmodeller genom att det släpper ut toppar och t roughs eller dalar i en uppsättning observationer Men det har också flera nackdelar. I synnerhet producerar denna modell inte en verklig ekvation. Därför är det inte allt som är användbart som ett medium långt prognosverktyg. Det kan endast på ett tillförlitligt sätt användas för att förutse en eller två perioder i framtiden. Den rörliga genomsnittliga modellen är ett speciellt fall av det mer generella viktiga glidande medlet. I det enkla glidande medlet är alla vikter lika. Sedan 0 3 Författare Steven R Gould. Fields ärvt från class. MovingAverageModel Konstruerar en ny flytta genomsnittsprognosmodell. MovingAverageModel int period Konstruerar en ny glidande genomsnittsprognosmodell med den angivna perioden. getForecastType Returnerar ett eller två ordnamn för denna typ av prognosmodell. init DataSet dataSet Används för att initiera den glidande genomsnittsmodellen. toString Detta borde överskridas för att ge en textbeskrivning av den aktuella prognosmodellen inklusive, om möjligt, några härledda parametrar som används. Metoder som ärvavades från class. Constructs en ny rörlig genomsnittsprognosmodell För att en giltig modell ska konstrueras borde du ringa init och passera i en dataset som innehåller en serie datapunkter med tidsvariabeln initialiserad för att identifiera den oberoende varianten. Konstruerar ett nytt glidande medelprognos modell, med det angivna namnet som den oberoende variabeln. Parametrar independentVariable - namnet på den oberoende variabeln som ska användas i den här modellen. Konstruerar en ny rörlig genomsnittsprognosmodell med den angivna perioden För en giltig modell som ska konstrueras bör du ringa init Och passera i en dataset som innehåller en serie datapunkter med initierad tidsvariabel för att identifiera den oberoende variabeln. Periodvärdet används för att bestämma antalet observationer som ska användas för att beräkna det glidande genomsnittet Till exempel för en 50-dagars Glidande medelvärde där datapunkterna är dagliga observationer, då bör perioden ställas in till 50. Perioden används också för att bestämma mängden framtida perioder t hatt kan effektivt prognostiseras Med ett 50 dagars glidande medelvärde kan vi inte med rimlighet - med någon noggrannhet - prognostisera mer än 50 dagar bortom den senaste perioden för vilken data är tillgänglig. Det kan vara mer fördelaktigt än en 10-dagarsperiod, där vi bara kunde rimligen förutse 10 dagar bortom den senaste perioden. Parametrar period - antalet observationer som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet. Konstruerar en ny glidande genomsnittsprognosmodell med det angivna namnet som den oberoende variabeln och den angivna perioden. Parametrar independentVariable - namnet på den oberoende variabel som ska användas i denna modellperiod - antalet observationer som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet. Används för att initiera den glidande genomsnittsmodellen Denna metod måste kallas före någon annan metod i klassen Eftersom Rörlig genomsnittsmodell utleder inte någon ekvation för prognoser, använder denna metod ingångsdataet för att beräkna prognosvärden för alla giltiga värden för den oberoende ti Mig variabel. Specificeret av init i gränssnittet ForecastingModel Overrides init i klassen AbstractTimeBasedModel Parameters dataSet - en dataset av observationer som kan användas för att initiera prognosparametrarna för prognosmodellen. Återställer ett eller två ordnamn för denna typ av prognosmodell. Den här korta En längre beskrivning bör genomföras i toString-metoden. Detta bör överskridas för att ge en textbeskrivning av den aktuella prognosmodellen, inklusive eventuella härledda parametrar som används. Specificeret av toString i gränssnittet ForecastingModel Overrides toString i klassen WeightedMovingAverageModel Returnerar en Strängpresentation av den aktuella prognosmodellen och dess parametrar. Vågat Flyttande medelprognoser Metoder Fördelar och nackdelar. Han älskar din inlägg Undrar om du kan utveckla vidare. Vi använder SAP I det finns det ett urval som du kan välja innan du kör din prognos Kallad initialisering Om du markerar det här alternativet får du ett prognosresultat, om du kör prognos igen, under samma period och inte kontrollera initialisering ändras resultatet Jag kan inte bestämma vad den initialiseringen gör Jag menar matematiskt Vilket prognosresultat är bäst att spara och använda till exempel Ändringarna mellan de två är inte I den prognostiserade kvantiteten men i MAD och Error, säkerhetslager och ROP-kvantiteter. Är du osäker på om du använder SAP. hi tack för att du förklarar så effektivt att det är för gd tack igen Jaspreet. Lämna ett svar Avbryt svar. Om Shmula. Pete Abilla är grundaren Av Shmula och karaktären, Kanban Cody Han har hjälpt företag som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry och andra att minska kostnaderna och förbättra kundupplevelsen. Han gör det genom en systematisk metod för att identifiera smärtpunkter som påverkar kunden och verksamheten, och uppmuntrar ett brett deltagande från företagets medarbetare för att förbättra sina egna processer. Denna webbplats är en samling av sina erfarenheter som han vill dela med dig. Komma igång med gratis nedladdningar.