Moving Average Prognose Probleme

EINFACHER BEWEGLICHER DURCHSCHNITT Probleme bei der Verwendung des einfachen gleitenden Durchschnitts als Prognosewerkzeug: Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es bleibt immer dahinter. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die die Daten verkleinern. Er sagt dir nicht viel über die Zukunft. Aber das macht nicht den gleitenden Durchschnitt useless151Sie müssen nur auf seine Probleme aufmerksam sein. SLIDE BESCHREIBUNG AUDIO TRANSCRIPTION Um so zusammenzufassen, für einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen einzigen gleitenden Durchschnitt haben wir einige Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool gesehen. Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es liegt immer hinter ihm zurück. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der eigentlichen Daten erreichen, die die Daten glätten, und es erzählt dir nicht wirklich viel über die Zukunft, denn es ist einfach eine Prognose für eine Zeit im Voraus, und diese Prognose wird vorausgesetzt, dass sie das Beste darstellt Wert für die zukünftige Periode, eine Periode im Voraus, aber es erzählt Ihnen nicht viel darüber hinaus. Das macht nicht die einfache gleitenden Durchschnitt useless151in Tatsache, dass Sie sehen, einfache UmzugsdurchschnitteMoving Average Forecasting Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sich ansieht. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen einer periodischen Zufallsvariablen. Beispiele sind die monatliche Nachfrage nach einem Produkt, die jährliche Neuling Einschreibung in einer Abteilung der Universität und die täglichen Flüsse in einem Fluss. Zeitreihen sind wichtig für Operations Research, weil sie oft die Treiber von Entscheidungsmodellen sind. Ein Inventarmodell erfordert Schätzungen zukünftiger Anforderungen, ein Kursterminierungs - und Personalmodell für eine Hochschulabteilung erfordert Schätzungen des zukünftigen Studentenzuflusses und ein Modell für die Bereitstellung von Warnungen an die Bevölkerung in einem Flusseinzugsgebiet erfordert Schätzungen der Flussströme für die unmittelbare Zukunft. Zeitreihenanalyse bietet Werkzeuge zur Auswahl eines Modells, das die Zeitreihen beschreibt und das Modell zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet. Die Modellierung der Zeitreihe ist ein statistisches Problem, da beobachtete Daten in Berechnungsverfahren verwendet werden, um die Koeffizienten eines vermeintlichen Modells abzuschätzen. Modelle gehen davon aus, dass Beobachtungen zufällig über einen zugrundeliegenden Mittelwert variieren, der eine Funktion der Zeit ist. Auf diesen Seiten beschränken wir die Aufmerksamkeit auf die Verwendung historischer Zeitreihendaten, um ein zeitabhängiges Modell zu schätzen. Die Methoden eignen sich für die automatische, kurzfristige Prognose von häufig verwendeten Informationen, bei denen sich die zugrunde liegenden Ursachen der Zeitvariation nicht zeitlich deutlich ändern. In der Praxis werden die von diesen Methoden abgeleiteten Prognosen anschließend von menschlichen Analytikern modifiziert, die Informationen aus den historischen Daten nicht enthalten. Unser Hauptzweck in diesem Abschnitt ist es, die Gleichungen für die vier Prognosemethoden, die im Prognose-Add-In verwendet werden, darzustellen: gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, Regression und doppelte exponentielle Glättung. Diese heißen Glättungsmethoden. Methoden, die nicht berücksichtigt werden, umfassen qualitative Prognose, multiple Regression und autoregressive Methoden (ARIMA). Diejenigen, die sich für eine umfassendere Berichterstattung interessieren, sollten die Prognoseprinzipien besuchen oder eine der zahlreichen hervorragenden Bücher zum Thema lesen. Wir haben das Buch Prognose verwendet. Von Makridakis, Wheelwright und McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Um die Excel-Beispiele-Arbeitsmappe zu verwenden, muss das Forecasting-Add-In installiert sein. Wählen Sie den Befehl Relink, um die Links zum Add-In zu erstellen. Diese Seite beschreibt die Modelle für die einfache Prognose und die Notation für die Analyse verwendet. Diese einfachste Prognosemethode ist die gleitende Durchschnittsprognose. Die Methode schätzt einfach die letzten m Beobachtungen ein. Es ist nützlich für Zeitreihen mit einem sich langsam ändernden Mittelwert. Diese Methode betrachtet die ganze Vergangenheit in ihrer Prognose, aber wiegt die jüngsten Erfahrungen stärker als weniger neu. Die Berechnungen sind einfach, weil nur die Schätzung der vorherigen Periode und die aktuellen Daten die neue Schätzung bestimmen. Die Methode ist nützlich für Zeitreihen mit einem sich langsam ändernden Mittelwert. Die gleitende Durchschnittsmethode reagiert nicht gut auf eine Zeitreihe, die mit der Zeit zunimmt oder abnimmt. Hier haben wir einen linearen Trendbegriff im Modell. Die Regressionsmethode nähert sich dem Modell durch den Aufbau einer linearen Gleichung, die die kleinsten Quadrate für die letzten m Beobachtungen passt.