Moving Average Prognose Beispiel

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt 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 ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph 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 das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Je größer das Intervall ist, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. OR-Noten sind eine Reihe von einleitenden Notizen zu Themen, die unter fallen Die breite Überschrift des Bereichs der Operationsforschung ODER Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER-Kurs verwendet, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für den Einsatz von Studenten und Lehrern, die an ODER unter den folgenden Bedingungen interessiert sind, zur Verfügung Die Themen, die in OR-Notes verfügbar sind, finden Sie hier. Forecasting Beispiele. Forecasting Beispiel 1996 UG Prüfung. Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist unten gezeigt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage zu generieren Monat 6.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 9, um eine Prognose für Nachfrage nach Nachfrage im Monat zu generieren 6.Welche von diesen beiden Prognosen bevorzugen Sie und warum. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die 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.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9 wir bekommen. As vor der Prognose für 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 das für den gleitenden Durchschnitt. - 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.und für die exponentiell geglättete Durchschnittlich mit einer Glättungskonstante von 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Insgesamt sehen wir, dass die exponentielle Glättung den besten einen Monat voraus Prognosen zu geben scheint, da sie eine niedrigere hat MSD Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung produziert wurde. Forecasting Beispiel 1994 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Shop für jeden der letzten 7 Monate. Calculate ein zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Welche der beiden Prognosen für Monat acht bevorzugen Sie und warum . Der Ladenbesitzer glaubt, dass die Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken umsteigen Diskutieren Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und die Daten angeben, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung stattfindet oder nicht. Der zweimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate zwei Zu sieben ist gegeben durch. Die Prognose für Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 7 m 7 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat acht ist nur der Durchschnitt für Monat 7 M 7 31 11 31 wie wir nicht fraktionale 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 die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättung Konstante von 0 1.Overall dann sehen wir, dass die zwei Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die von den zwei Monaten bewegt wurde Durchschnitt. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, in dem die Ländermarken und die notwendigen Statusinformationen und Kundenumschaltwahrscheinlichkeiten aus Umfragen benötigt würden. Wir müssten das Modell auf historische Daten ausführen, um zu sehen, ob wir zwischen den Modell und historisches Verhalten. Forecasting Beispiel 1992 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Kalkulieren Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate drei bis neun Was wäre Ihre Prognose Für die Nachfrage in Monat zehn. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie und warum. Die drei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate 3 Zu 9 ist gegeben durch. Die Prognose für Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20 33.Hegen, da wir nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 10 ist 20.Applying exponentiell Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 3 Wir bekommen. As vor der Prognose für den Monat 10 ist nur der Durchschnitt für den Monat 9 M 9 18 57 19 wie wir keine fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD If Wir tun das finden wir für den gleitenden Durchschnitt. und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 3.Overall dann sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die von der dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Forecasting Beispiel 1991 UG Prüfung. Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Calculate Die vier Monate gleitenden Durchschnitt für Monate 4 bis 12 Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für Monat 13 Sie bevorzugen und warum. Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt werden, könnten die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch. 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 vor dem, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 46 25.Weiter als Wir können nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 13 ist 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 13 ist nur der Durchschnitt für Monat 12 M 12 38 618 39 wie wir können nicht fraktioniert Demand. To vergleichen die beiden Prognosen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt. und für die exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättung Konstante von 0 2.Overall dann sehen wir, dass die vier Monate gleitenden Durchschnitt Scheint, die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die von der vier Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Seasonale Nachfrage. Preis Änderungen, sowohl diese Marke und andere Marken. soßen wirtschaftlichen Situation. Neue Technologie. Forecasting 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. Kalkulieren Sie einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt für jeden Monat Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Nun können wir nicht berechnen, eine sechs Monate gleitenden Durchschnitt bis Wir haben mindestens 6 Beobachtungen - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt von Monat 6 an berechnen. Wir haben also 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 den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 38 17.Hence, da wir nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 13 ist 38.Applying Exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 7 Wir bekommen. Weighted Moving Average Prognose Methoden Pros und Cons. Hi, LOVE Ihre Post Wurde, ob Sie weiter ausarbeiten könnten Wir verwenden SAP In es gibt es eine Auswahl, die Sie wählen können, bevor Sie Ihre Prognose laufen Initialisierung Wenn Sie diese Option überprüfen, erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie im selben Zeitraum die Prognose ausführen und die Initialisierung nicht auf die Ergebnisänderungen überprüfen. Ich kann nicht herausfinden, was diese Initialisierung bedeutet. Mathmatisch welches Prognoseergebnis ist Am besten zu speichern und zu verwenden Zum Beispiel Die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Error, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen Nicht sicher, wenn Sie SAP. hi danke für die Erklärung so effecient seine zu gd danke wieder Jaspreet. Hinterlassen Sie eine Antwort Abbrechen reply. About Shmula. Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry und andere reduziert Kosten und verbessern die Kundenerfahrung Er tut dies durch eine systematische Methode zur Erkennung von Schmerzpunkten, die den Kunden und das Unternehmen beeinflussen, und ermutigt eine breite Beteiligung der Firmenpartner, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte. 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