W praktyce średnia ruchoma zapewni dobre oszacowanie średniej z szeregów czasowych, jeśli średnia jest stała lub powoli się zmienia. W przypadku stałej średniej, największa wartość m da najlepsze oszacowanie podstawowej średniej. Dłuższy okres obserwacji uśredni skutki zmienności. Celem zapewnienia mniejszego m jest umożliwienie prognozie reakcji na zmianę w leżącym u jej podstaw procesie. Aby to zilustrować, proponujemy zestaw danych, który uwzględnia zmiany w średniej bazowej szeregu czasowego. Na rysunku przedstawiono serie czasowe stosowane do ilustracji wraz ze średnim zapotrzebowaniem, z którego wygenerowano serię. Średnia rozpoczyna się jako stała przy 10. Zaczynając od czasu 21, zwiększa się o jedną jednostkę w każdym okresie, aż osiągnie wartość 20 w czasie 30. Następnie staje się stała ponownie. Dane są symulowane przez dodanie do średniej, losowego szumu z rozkładu normalnego ze średnią zerową i odchyleniem standardowym 3. Wyniki symulacji są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. Tabela pokazuje symulowane obserwacje stosowane dla przykładu. Kiedy używamy tabeli, musimy pamiętać, że w danym momencie znane są tylko przeszłe dane. Szacunki parametru modelu, dla trzech różnych wartości m są przedstawione razem ze średnią serii czasowych na poniższym rysunku. Rysunek pokazuje średnie ruchome oszacowanie średniej za każdym razem, a nie prognozę. Prognozy przesuwają krzywą średniej ruchomej w prawo o okresy. Jeden wniosek jest natychmiast widoczny na rysunku. We wszystkich trzech szacunkach średnia ruchoma pozostaje w tyle za trendem liniowym, przy czym opóźnienie wzrasta wraz z m. Opóźnienie jest odległością między modelem a oszacowaniem w wymiarze czasowym. Z powodu opóźnienia średnia ruchoma nie docenia obserwacji, gdy średnia rośnie. Przeciążeniem estymatora jest różnica w określonym czasie w wartości średniej modelu i średniej wartości przewidywanej przez średnią ruchomą. Przeciążenie, gdy średnia rośnie, jest ujemne. Dla zmniejszenia średniej odchylenie jest dodatnie. Opóźnienie w czasie i odchylenie wprowadzone w oszacowaniu są funkcjami m. Im większa wartość m. im większa jest wielkość opóźnienia i stronniczości. Dla ciągle rosnącej serii z trendem a. wartości opóźnień i stronniczości estymatora średniej podano w równaniach poniżej. Krzywe przykładowe nie pasują do tych równań, ponieważ przykładowy model nie zwiększa się w sposób ciągły, raczej zaczyna się jako stała, zmienia się w trend, a następnie staje się stały. Również krzywe przykładowe są zakłócane przez szum. Prognozę ruchomych średnich okresów w przyszłości reprezentuje przesuwanie krzywych w prawo. Opóźnienie i odchylenie zwiększają się proporcjonalnie. Poniższe równania wskazują opóźnienie i odchylenie okresów prognozy w przyszłości w porównaniu do parametrów modelu. Ponownie, formuły te są dla szeregu czasowego ze stałym trendem liniowym. Nie powinniśmy być zaskoczeni tym wynikiem. Estymator średniej ruchomej opiera się na założeniu stałej średniej, a przykład ma tendencję liniową w średniej podczas części okresu badania. Ponieważ serie czasu rzeczywistego rzadko będą dokładnie przestrzegać założeń dowolnego modelu, powinniśmy być przygotowani na takie wyniki. Z rysunku można również wyciągnąć wniosek, że zmienność hałasu ma największy wpływ na mniejsze m. Oszacowanie to jest dużo bardziej zmienne dla średniej kroczącej wynoszącej 5 niż średnia krocząca wynosząca 20. Mamy sprzeczne pragnienia zwiększenia m, aby zmniejszyć efekt zmienności z powodu hałasu, i zmniejszyć m, aby prognoza lepiej reagowała na zmiany w średniej. Błąd jest różnicą między rzeczywistymi danymi a prognozowaną wartością. Jeżeli szereg czasowy jest rzeczywiście stałą wartością, oczekiwana wartość błędu wynosi zero, a wariancja błędu składa się z terminu będącego funkcją drugiego i będącego wariancją szumu,. Pierwszy termin to wariancja średniej oszacowanej z próbką m obserwacji, przy założeniu, że dane pochodzą z populacji o stałej średniej. Termin ten jest minimalizowany przez uczynienie m tak dużym, jak to możliwe. Duży m sprawia, że prognoza nie reaguje na zmiany w podstawowych szeregach czasowych. Aby prognoza była responsywna dla zmian, chcemy m tak małe, jak to możliwe (1), ale to zwiększa wariancję błędu. Praktyczne prognozowanie wymaga wartości pośredniej. Prognozowanie za pomocą Excela Dodatek Forecasting implementuje średnie ruchome formuły. Poniższy przykład pokazuje analizę dostarczoną przez dodatek dla przykładowych danych w kolumnie B. Pierwsze 10 obserwacji jest indeksowanych od -9 do 0. W porównaniu do powyższej tabeli, indeksy okresu są przesuwane o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości początkowe dla oszacowania i są używane do obliczenia średniej ruchomej dla okresu 0. Kolumna MA (10) (C) pokazuje obliczone średnie ruchome. Parametr m średniej ruchomej znajduje się w komórce C3. Kolumna Fore (1) (D) pokazuje prognozę na jeden okres w przyszłości. Interwał prognozy znajduje się w komórce D3. Gdy przedział prognozy zostanie zmieniony na większą liczbę, liczby w kolumnie "Fore" zostaną przesunięte w dół. Kolumna Err (1) (E) pokazuje różnicę między obserwacją a prognozą. Na przykład obserwacja w czasie 1 to 6. Prognozowana wartość wykonana z średniej ruchomej w czasie 0 wynosi 11,1. Błąd wynosi więc -5.1. Odchylenie standardowe i średnie odchylenie średnie (MAD) są obliczane odpowiednio w komórkach E6 i E7. Wysokie średnie ruchome metody prognozowania: plusy i minusy Cześć, Uwielbiam swój post. Zastanawiałeś się, czy mógłbyś opracować dalej. Używamy SAP. W nim jest wybór, który możesz wybrać przed uruchomieniem prognozy zwanej inicjalizacją. Jeśli zaznaczysz tę opcję, otrzymasz wynik prognozy, jeśli ponownie uruchomisz prognozę w tym samym okresie i nie sprawdzisz inicjalizacji zmian wyników. Nie mogę zrozumieć, co robi inicjalizacja. Mam na myśli, matematycznie. Który wynik prognozy najlepiej zapisać i użyć na przykład. Zmiany między tymi dwoma nie są w prognozowanej ilości, ale w MAD i Error, zapas bezpieczeństwa i ilości RPO. Nie jestem pewien, czy korzystasz z SAP. Cześć, dziękuję, że tak skutecznie wyjaśniłeś jego zbyt gd. dzięki znowu Jaspreet Dodaj komentarz Anuluj pisanie Informacje o Shmula Pete Abilla jest założycielką Shmula i postaci, Kanban Cody. Pomagał takim firmom jak Amazon, Zappos, eBay, Backcountry i innym obniżyć koszty i poprawić jakość obsługi klienta. Robi to poprzez systematyczną metodę identyfikacji punktów bólu, które mają wpływ na klienta i firmę, i zachęca do szerokiego uczestnictwa ze strony współpracowników firmy w celu poprawy własnych procesów. Ta strona internetowa to zbiór jego doświadczeń, którymi chce się z tobą podzielić. Rozpocznij od darmowych pobrań Oblicz prognozę powyższego popytu za pomocą średniej ruchomej z 3 i 5 okresów. Oblicz prognozę powyższego popytu za pomocą 3- i 5-okresowej średniej kroczącej. Żądanie dnia 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Opracuj arkusz kalkulacyjny, aby odpowiedzieć na następujące pytania. 12 163 Oblicz prognozę powyższego popytu za pomocą 3- i 5-okresowej średniej kroczącej. 13 157 Wykreśl te prognozy i oryginalne dane za pomocą Excela. Co pokazuje wykres 14 169 Która z powyższych prognoz jest najlepsza Dlaczego Oblicz prognozę powyższego popytu za pomocą 3- i 5-okresowej średniej kroczącej. zażądaj nowej pracy poniżej Nawigacja pocztowa Pozostaw recenzję Kliknij tutaj, aby anulować odpowiadanie. aktywny 1 tydzień, 2 dni temu aktywny 1 miesiąc temu aktywny 2 miesiące temu aktywny 2 miesiące, 1 tydzień temu aktywny 2 miesiące, 2 tygodnie temu aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu Aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu aktywny 2 miesiące, 3 tygodnie temu Najnowsze posty Testimonial Uwielbiam to forum społecznościowe przeznaczone dla pisarzy akademickich, mogę dzielić się i towarzysko z moim kolegą w w tutoringu, studenci również zwracają się do mnie z prośbą o pomoc naukową, dzięki temu wiele osób pisarz homeworkmarket Disclaimer socialfreelancer to serwis społecznościowy dla pisarzy akademickich, rekrutujących, udostępniających i publikujących rozwiązania akademickie i zasoby naukowe są bardzo gwarantowane. Oferujemy również gotowe rozwiązania w naszym sklepie. Jesteśmy zdecydowanie przeciwko wszelkim formom nieuczciwości akademickiej. Oto sposoby, w jakie powinieneś korzystać z dostarczonych rozwiązań 1. Jako wzmianka o dogłębnym zrozumieniu podmiotu 2. Jako źródło pomysłów do własnych badań (jeśli właściwie się do nich odwołuje Rekomendowani towarzyscy freelancerzy pomogli mi spotkać studentów, którzy byli wiernymi klientami , proszę o pracę opublikowaną przez klientów tutaj. i również wchodzić w interakcje z moimi kolegami, aby wiedzieć, co dzieje się wokół statystyk prof wrtertertutor
No comments:
Post a Comment