Prakiraan of the above demand using a 3 dan 5 periode moving average

Dalam prakteknya rata-rata bergerak akan memberikan perkiraan yang baik dari rata-rata deret waktu jika mean konstan atau berubah secara perlahan. Dalam kasus mean konstan, nilai m terbesar akan memberikan perkiraan terbaik dari mean yang mendasarinya. Periode pengamatan yang lebih lama akan rata-rata menghasilkan efek variabilitas. Tujuan pemberian m yang lebih kecil adalah memungkinkan perkiraan tersebut merespons perubahan dalam proses yang mendasarinya. Sebagai ilustrasi, kami mengusulkan kumpulan data yang menggabungkan perubahan dalam mean deret deret waktu. Angka tersebut menunjukkan deret waktu yang digunakan untuk ilustrasi bersamaan dengan permintaan rata-rata dari mana seri tersebut dihasilkan. Mean dimulai sebagai konstanta pada 10. Dimulai pada waktu 21, meningkat satu unit pada setiap periode sampai mencapai nilai 20 pada waktu 30. Maka akan menjadi konstan lagi. Data disimulasikan dengan menambahkan mean, noise acak dari distribusi Normal dengan mean nol dan standar deviasi 3. Hasil simulasi dibulatkan ke bilangan bulat terdekat. Tabel menunjukkan simulasi pengamatan yang digunakan untuk contoh. Saat kita menggunakan tabel, kita harus ingat bahwa pada suatu waktu, hanya data terakhir yang diketahui. Estimasi parameter model,, untuk tiga nilai m yang berbeda ditunjukkan bersamaan dengan mean deret waktu pada gambar di bawah ini. Angka tersebut menunjukkan perkiraan rata-rata pergerakan rata-rata pada setiap waktu dan bukan perkiraan. Prakiraan akan menggeser kurva rata-rata bergerak ke kanan menurut periode. Satu kesimpulan segera terlihat dari gambar tersebut. Untuk ketiga perkiraan, rata-rata bergerak tertinggal dari tren linier, dengan lag meningkat dengan m. Keterlambatan adalah jarak antara model dan estimasi dalam dimensi waktu. Karena lag, rata-rata bergerak meremehkan pengamatan karena rata-rata meningkat. Bias estimator adalah perbedaan pada waktu tertentu dalam nilai rata-rata model dan nilai rata-rata yang diprediksi oleh moving average. Bias ketika mean meningkat adalah negatif. Untuk mean yang menurun, biasnya positif. Keterlambatan waktu dan bias yang diperkenalkan dalam estimasi adalah fungsi m. Semakin besar nilai m. Semakin besar besarnya lag dan bias. Untuk seri yang terus meningkat dengan tren a. Nilai lag dan bias estimator mean diberikan dalam persamaan di bawah ini. Kurva contoh tidak sesuai dengan persamaan ini karena contoh model tidak terus meningkat, melainkan dimulai sebagai perubahan konstan, berubah menjadi tren dan kemudian menjadi konstan lagi. Juga contoh kurva dipengaruhi oleh noise. Perkiraan rata-rata pergerakan periode ke masa depan ditunjukkan dengan menggeser kurva ke kanan. Kelemahan dan bias meningkat secara proporsional. Persamaan di bawah ini menunjukkan lag dan bias dari perkiraan periode ke masa depan bila dibandingkan dengan parameter model. Sekali lagi, formula ini untuk rangkaian waktu dengan tren linier konstan. Kita tidak perlu heran dengan hasil ini. Pengukur rata-rata bergerak didasarkan pada asumsi mean konstan, dan contohnya memiliki kecenderungan linier dalam mean selama sebagian periode penelitian. Karena deret real time jarang sekali menaati asumsi model apapun, kita harus siap untuk hasil seperti itu. Kita juga dapat menyimpulkan dari gambar bahwa variabilitas noise memiliki efek terbesar untuk m yang lebih kecil. Estimasi ini jauh lebih fluktuatif untuk rata-rata pergerakan 5 dari moving average 20. Kami memiliki keinginan yang saling bertentangan untuk meningkatkan m untuk mengurangi efek variabilitas akibat kebisingan, dan untuk menurunkan m untuk membuat perkiraan lebih responsif terhadap perubahan. Berarti. Kesalahan adalah perbedaan antara data aktual dan nilai perkiraan. Jika deret waktu benar-benar nilai konstan maka nilai kesalahan yang diharapkan adalah nol dan varians dari kesalahan tersebut terdiri dari sebuah istilah yang merupakan fungsi dari dan istilah kedua yaitu variansi dari noise,. Istilah pertama adalah varians dari mean yang diperkirakan dengan sampel pengamatan m, dengan mengasumsikan data berasal dari populasi dengan mean konstan. Istilah ini diminimalkan dengan membuat m seluas mungkin. Sebuah m besar membuat ramalan tidak responsif terhadap perubahan deret waktu yang mendasarinya. Untuk membuat perkiraan responsif terhadap perubahan, kami ingin m sekecil mungkin (1), namun ini meningkatkan varians kesalahan. Peramalan praktis membutuhkan nilai antara. Peramalan dengan Excel Peramalan peramalan menerapkan rumus rata-rata bergerak. Contoh di bawah ini menunjukkan analisis yang diberikan oleh add-in untuk data sampel di kolom B. 10 pengamatan pertama diindeks -9 sampai 0. Dibandingkan dengan tabel di atas, indeks periode digeser oleh -10. Sepuluh observasi pertama memberikan nilai awal untuk estimasi dan digunakan untuk menghitung rata-rata pergerakan untuk periode 0. Kolom MA (10) (C) menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung. Parameter rata-rata bergerak m adalah di sel C3. Kolom Fore (1) (D) menunjukkan perkiraan untuk satu periode ke masa depan. Interval perkiraan ada di sel D3. Bila interval perkiraan diubah ke angka yang lebih besar, angka-angka di kolom Fore digeser ke bawah. Kolom Err (1) menunjukkan perbedaan antara pengamatan dan perkiraan. Misalnya, pengamatan pada waktu 1 adalah 6. Nilai perkiraan yang dibuat dari moving average pada waktu 0 adalah 11.1. Kesalahannya adalah -5.1. Standar deviasi dan Mean Average Deviation (MAD) dihitung dalam sel E6 dan E7 masing-masing. Metode Peramalan Rata-rata Bergerak Rata-Rata: Pro dan Kontra Hai, Cintai Pos Anda. Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih lanjut. Kami menggunakan SAP. Di dalamnya ada pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi. Jika Anda memeriksa opsi ini Anda mendapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi hasilnya berubah. Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi itu. Maksudku, mathmatically. Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak termasuk dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP. Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. Hai terimakasih telah menjelaskan dengan sangat efektifnya. Terima kasih lagi Jaspreet Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Tentang Shmula Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody. Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan. Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi titik-titik rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs ini adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda. Mulailah dengan unduhan gratis Hitung perkiraan permintaan di atas dengan menggunakan rata-rata pergerakan 3- dan 5 periode. Hitung perkiraan permintaan di atas dengan menggunakan rata-rata pergerakan 3- dan 5 periode. Permintaan Hari 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Kembangkan spreadsheet untuk menjawab pertanyaan berikut. 12 163 Hitung perkiraan permintaan di atas dengan menggunakan rata-rata pergerakan 3- dan 5 periode. 13 Grafik prakiraan ini dan data asli menggunakan Excel. Apa yang ditunjukkan grafik 14 169 Manakah dari perkiraan di atas yang terbaik Mengapa Menghitung perkiraan permintaan di atas menggunakan rata-rata pergerakan 3- dan 5 periode. Meminta pekerjaan baru di bawah ini Posting navigasi Tinggalkan Ulasan Klik di sini untuk membatalkan balasan. Aktif 1 minggu, 2 minggu yang lalu active 2 bulan, 2 minggu yang lalu active 2 bulan, 3 minggu yang lalu active 2 bulan, 3 minggu yang lalu active 2 bulan, 3 minggu yang lalu active 2 bulan, 3 minggu yang lalu Aktif 2 bulan, 3 minggu yang lalu aktif 2 bulan, 3 minggu yang lalu active 2 bulan, 3 minggu yang lalu active 2 bulan, 3 minggu yang lalu Recent Posts Testimonial Saya suka forum sosial ini dirancang untuk para penulis akademis, saya dapat berbagi dan bersosialisasi dengan rekan saya di Industri les, siswa juga mendekati saya untuk bantuan akademis, terima kasih banyak kepada penulis kimwood homeworkmarket Penafian socialfreelancer adalah situs sosial bagi para penulis akademis, peminjam, berbagi, dan memposting solusi akademis dan sumber belajar sangat terjamin. Kami juga menawarkan solusi pra-tertulis di eshop kami. Kami sangat menentang segala bentuk ketidakjujuran akademis. Inilah cara-cara yang seharusnya Anda gunakan untuk solusi yang diberikan 1. Sebagai referensi untuk pemahaman mendalam tentang subjek 2. Sebagai sumber pemikiran ide untuk penelitian Anda sendiri (jika penerima umpan balik sosial Testimonial yang benar direferensikan membantu saya bertemu dengan siswa yang telah menjadi klien setia , Saya meminta pekerjaan yang diposkan oleh klien disini. Saya juga berinteraksi dengan rekan-rekan saya untuk mengetahui apa yang terjadi seputar statistik prof writertutor