Flytte Gjennomsnittet Modell Prognose

Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanskje antar vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser, men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen fortsetter vi med begynner i begynnelsen og begynner å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testpoengene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at din lærer ville forutsi for din neste test score. Hva tror du vennene dine kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til din fr Jeg og foreldrene mine, de og din lærer, er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i det 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og finne ut at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si, vel, så langt du har fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre en mye mer å studere du kan få en høyere score. Både disse estimatene er faktiske Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar testen og poengsummen din er egentlig en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du pattern. Now, forhåpentligvis kan du se mønsteret som tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende seksjon fra et regneark Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til og med C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponensiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon igjen, jeg har med d de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene er brukt til å foreta prognosen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som går i gjennomsnitt, vil prognosen ved første forsinkelse oppstå i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. Klasse MovingAverageModel. En flytende gjennomsnittlig prognosemodell er basert på en kunstig konstruert tidsserie hvor verdien for en gitt tidsperiode er erstattet av gjennomsnittet av den verdien og verdiene for et antall tidligere og etterfølgende tidsperioder Som du kanskje har gjettet Fra beskrivelsen er denne modellen best egnet til tidsseriedata, det vil si data som endres over tid. For eksempel viser mange diagrammer av enkelte aksjer på aksjemarkedet 20, 50, 100 eller 200 dagers glidende gjennomsnitt som en måte å vise trender på. Siden prognosverdien for en gitt periode er et gjennomsnitt av de foregående periodene, vil prognosen alltid synes å ligge etter enten økninger eller reduksjoner i de observerte avhengige verdiene. For eksempel, hvis en dataserie har en merkbar oppadgående trend, så er et glidende gjennomsnitt prognose vil generelt gi et undervurdering av verdiene av den avhengige variabelen. Den glidende gjennomsnittlige metoden har en fordel i forhold til andre prognosemodeller ved at det glatter ut toppene og t rukker eller daler i et sett med observasjoner Det har imidlertid også flere ulemper. Spesielt gir denne modellen ikke en egentlig ligning. Derfor er det ikke alt som er nyttig som et middels langt prognoseverktøy. Det kan bare pålidelig brukes til å prognose en eller to perioder i fremtiden. Den bevegelige gjennomsnittsmodellen er et spesielt tilfelle av det mer generelle vektede glidende gjennomsnittet. I det enkle glidende gjennomsnittet er alle vekter like. Siden 0 3 Forfatter Steven R Gould. Fields arvet fra class. MovingAverageModel Konstruerer en ny flytte gjennomsnittlig prognose modell. MovingAverageModel int periode Konstruerer en ny flytende gjennomsnittlig prognosemodell, ved hjelp av den angitte perioden. getForecastType Returnerer et eller to ordnavn for denne typen prognose model. init DataSet dataSet Brukes til å initialisere den bevegelige gjennomsnittlige modellen. toString Dette skal overstyres for å gi en tekstlig beskrivelse av den nåværende prognosemodellen inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere som brukes. Metoder arvet fra class. Constructs en ny flytende gjennomsnittlig prognose modell For en gyldig modell som skal bygges, bør du ringe init og passere i et datasett som inneholder en serie datapunkter med tidsvariabelen initialisert for å identifisere den uavhengige variabelen. Konstruerer et nytt bevegelige gjennomsnittlig prognose modell, bruker det oppgitte navnet som den uavhengige variabelen. Parametre independentVariable - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen. Konstruerer en ny flytende gjennomsnittlig prognosemodell, med den angitte perioden. For en gyldig modell som skal bygges, bør du ringe init og passere i et datasett som inneholder en serie datapunkter med tidsvariabelen initialisert for å identifisere den uavhengige variabelen. Periodverdien brukes til å bestemme antall observasjoner som skal brukes til å beregne glidende gjennomsnitt For eksempel i en 50-dagers glidende gjennomsnitt der datapunktene er daglige observasjoner, bør perioden settes til 50. Perioden brukes også til å bestemme mengden av fremtidige perioder t hue kan effektivt prognostiseres Med et 50 dagers glidende gjennomsnitt, kan vi ikke med rimelighet - med noen grad av nøyaktighet - prognose mer enn 50 dager utover den siste perioden for hvilke data er tilgjengelige. Dette kan være mer gunstig enn en 10-dagers periode, hvor vi bare kunne forutsi rimelig 10 dager utover den siste perioden. Parameters periode - antall observasjoner som skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Konstruerer en ny flytende gjennomsnittlig prognosemodell, ved hjelp av det oppgitte navnet som den uavhengige variabelen og den angitte perioden. Parametre independentVariable - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellperioden - antall observasjoner som skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Brukes til å initialisere den bevegelige gjennomsnittsmodellen Denne metoden må kalles før noen annen metode i klassen Siden den Flytende gjennomsnittlig modell utleder ikke noen ligning for prognoser, denne metoden bruker inngangsdataet til å beregne prognoseværdier for alle gyldige verdier av uavhengig ti meg variable. Specified av init i grensesnitt ForecastingModel Overrides init i klassen AbstractTimeBasedModel Parameters dataSet - et datasett med observasjoner som kan brukes til å initialisere prognoseparametrene til prognosemodellen. Returnerer et eller to ordnavn for denne typen prognosemodell. Keep denne korte En lengre beskrivelse bør implementeres i toString-metoden. Dette bør overstyres for å gi en tekstbeskrivelse av den nåværende prognosemodellen inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere som brukes. Spesifisert av toString i grensesnitt ForecastingModel Overrides toString i klassen WeightedMovingAverageModel Returnerer en streng representasjon av dagens prognosemodell og dens parametere. Vektet Flytte Gjennomsnittlig Forecasting Metoder Fordeler og ulemper. Han, ELSKER innlegget. Lurer på om du kunne utdype videre. Vi bruker SAP I det er det et valg du kan velge før du kjører prognosen din. kalt initialisering Hvis du sjekker dette alternativet får du et prognoseresultat, hvis du kjører prognosen igjen i samme periode og ikke sjekker initialisering, endrer resultatet. Jeg kan ikke finne ut hva den initialiseringen gjør. Jeg mener matematisk. Hvilket prognoseresultat er best å lagre og bruke for eksempel. Endringene mellom de to er ikke i den forventede mengden, men i MAD og Error, sikkerhetslager og ROP-mengder. Ikke sikker på om du bruker SAP. hi takk for at du forklarer så effektivt at det også er bra, takk igjen Jaspreet. Gi et svar Avbryt svar. Om Shmula. Pete Abilla er grunnleggeren av Shmula og tegnet Kanban Cody Han har hjulpet selskaper som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry og andre, reduserer kostnader og forbedrer kundeopplevelsen. Han gjør dette gjennom en systematisk metode for å identifisere smertepunkter som påvirker kunden og virksomheten, og oppfordrer bred deltakelse fra selskapets medarbeidere til å forbedre sine egne prosesser Dette nettstedet er en samling av hans erfaringer han vil dele med deg Kom i gang med gratis nedlastinger.