Moving Average Demand Prognose Technik

Gleitender Durchschnitt. Mean der Zeitreihen-Datenbeobachtungen gleichermaßen zeitlich beabstandet von mehreren aufeinanderfolgenden Perioden Angerufen, sich zu bewegen, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, wenn neue Daten verfügbar werden, geht es fort, indem sie den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Zum Beispiel der gleitende Durchschnitt von sechs - Monat Umsatz kann berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann der Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August, und so weiter Moving-Mittelwerte 1 reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in Daten, 2 verbessern Die Anpassung der Daten an eine Zeile ein Prozess namens Glättung, um die Daten s Trend klarer zu zeigen, und 3 markieren Sie jeden Wert über oder unter dem Trend. Wenn Sie berechnen etwas mit sehr hoher Varianz das Beste, was Sie tun können, ist Figur Aus dem gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt von den Daten war, also würde ich ein besseres Verständnis davon haben, wie wir es gemacht haben. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die sich ändern oft das Beste, was Sie tun können, ist zu berechnen Die gleitenden Durchschnitt. Moving durchschnittlichen Preis MAP. Demand Forecasting Techniken Moving Average Wir haben über 79 College-Kurse, die Sie vorbereiten, um Kredit durch Prüfung, die von über 2.000 Hochschulen und Universitäten akzeptiert wird, können Sie testen aus der ersten zwei Jahre College und sparen Tausende von Ihrem Grad Jeder kann Kredit-by-Prüfung unabhängig von Alter oder Bildung Ebene zu verdienen. Übertragen Kredit an die Schule Ihrer Wahl. Nicht sicher, was College Sie wollen noch besuchen Tausende von Artikeln über jeden erdenklichen Grad, Bereich der Studie und Karriere-Pfad, der Ihnen helfen kann, die Schule zu finden, die für Sie richtig ist. Forschungsschulen, Degrees Karriere. Get die unvoreingenommene Info, die Sie benötigen, um die richtige Schule zu finden. Browse Artikel Nach Kategorie. Forecasting von Smoothing Techniques. This Website ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung Andere Javascript in dieser Serie werden unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Sequenz von Beobachtungen, die in der Zeit geordnet sind Inhärent in der Sammlung der übermittelten Daten Zeit ist irgendeine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden zur Verringerung der Streichung der Wirkung durch zufällige Variation Weit verbreitete Techniken sind Glättung Diese Techniken, wenn richtig angewendet, zeigt deutlich deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in Folge, beginnend Von der linken oberen Ecke und dem Parameter s, dann klicken Sie auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Periode-voraus Prognose zu erhalten. Blank-Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Geben Sie Ihre Daten ein, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix verwenden Sie die Tab-Taste nicht Pfeil oder geben Sie Schlüssel. Features von Zeitreihen, die möglicherweise durch die Prüfung ihrer Grafik mit den prognostizierten Werten und das Residual-Verhalten, Bedingung Vorhersage Modellierung. Moving Averages Moving Mittelwerte gehören zu den beliebtesten Techniken Für die Vorverarbeitung von Zeitreihen Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentielle Glättung Dies ist ein sehr beliebtes Schema, um eine geglättete Zeit zu erzeugen Serie Während der Moving Averages werden die vergangenen Beobachtungen gleich gewichtet, Exponentielle Glättung weist exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die älteren Beobachtungen. Die doppelte exponentielle Glättung ist besser bei der Handhabung von Trends Triple Exponential Die Glättung ist bei der Handhabung von Parabeltrends besser. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante a entspricht etwa einem einfachen gleitenden Mittelwert der Länge, dh der Periode n, wobei a und n mit a bezeichnet sind. 2 n 1 OR n 2 - a a. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0 1 etwa einem 19-Tage-Gleitender Durchschnitt entsprechen. Ein 40-Tage-einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt entsprechen, wobei eine Glättungskonstante gleich ist 0 04878.Holt s Linear Exponential Glättung Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend anzeigen Holt s Methode schätzt sowohl die aktuelle Ebene und die aktuelle Trend. Notice, dass die einfache gleitende Durchschnitt ist Sonderfall der exponentiellen Glättung durch die Einstellung der Periode des gleitenden Durchschnittes zum ganzzahligen Teil von 2-Alpha Alpha. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0 40 oft wirksam. Jedoch kann man eine Gittersuche des Parameterraums mit 0 1 bis 0 9 durchführen Inkrementen von 0 1 Dann ist das beste Alpha der kleinste Mean Absolute Error MA Error. How, um mehrere Glättungsmethoden zu vergleichen Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, ist der am weitesten verbreitete Ansatz bei der Verwendung eines visuellen Vergleichs von mehreren Prognosen Beurteilen ihre Genauigkeit und wählen unter den verschiedenen Prognosemethoden In diesem Ansatz muss man mit zB Excel auf dem gleichen Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariable und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognosemethoden aufstellen, so dass ein visueller Vergleich erleichtert wird Kann die Verwendung der Vergangenheit Prognosen durch Glättung Techniken JavaScript, um die Vergangenheit Prognose Werte auf Glättung Techniken, die nur einzelne Parameter Holt verwenden und Winters Methoden verwenden zwei und drei Parameter, bzw. daher ist es nicht eine einfache Aufgabe, um die optimale, Oder sogar in der Nähe von optimalen Werten durch Versuche und Fehler für die Parameter. Die einzelne exponentielle Glättung unterstreicht die Kurzstreckenperspektive, die sie auf die letzte Beobachtung setzt, und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die zu einem passt Kleinste Quadrate zu den historischen Daten oder verwandelten historischen Daten, stellt die lange Reichweite dar, die auf dem Grundtakt basiert. Holt s lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den jüngsten Trend Die Parameter im Holt-Modell sind Ebenenparameter, die abgesenkt werden sollen Die Menge der Datenvariation ist groß, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngste Trendrichtung durch die kausalen Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose bietet - step-ahead-Prognose fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende von Ihnen Zeitreihen-Daten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für ein paar Mal wiederholen, um die benötigten Kurzzeitprognosen zu erhalten.