Flytte Gjennomsnittet Prognoser Adalah

Flytte gjennomsnittlig prognose Innledning. Som du kanskje tror 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 veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett om de tror de er. Alle studenter gjør dem hele tiden. Tenk på testresultatene 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 vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutse din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for neste testresultat Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta 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 for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. Du tar testen og poengsummen din er faktisk 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 mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del 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 C11. Legg merke til 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 eksponentiell utjevningsmodell. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonsgyldigheten. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste bitene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. 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 ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der det vil like følgende. Du kan også legge til mer informasjon om hvordan du kan gjøre det enklere enn å få pengepung til å få produktet til å produsere produktet. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknikk peramalan yang bersifat formell maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral av pengepolitiske keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan på halo halangangi pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam prosess peramalan yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan data yang relevant berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknikk peramalan yang teang yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan kata data historia tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Metoden er basert på informasjonskompetanse. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua type, årsakssammenheng enn tidsserier. Metode peramalan kausal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan tidsserier merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis data masa lampau yang telah dikumpulkan sekara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang modell kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada pola data yang ada. Empat pola data yang laimim ditemui dalam peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Polar Horizontal Pola ini terjadi bila data berfluktuasi di sekta rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai data dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, Bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi bila data dipengaruhi oleh fluktuasi økonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan syklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Trend terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Prognoser for å søke etter peramalan på perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan data yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunan metod-metode tertentu. Forutsigelse av diupayakan dibuat dapat meminimumkan penger kuduakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (prognose feil) yang biasanya diukur dengan Gjennomsnittlig avvik, absolutt feil. dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristika tertenu yang berlaku secara umum. Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai haril suatu prosess peramalan permintaan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku di masa lalu diasumsikan akan berlaku juga di masa yang akan datang, enn peramalan tak pernah sompurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai modell peramalan akan medlemmet nilai ramalan yang berbeda enn derajat fra Galat Ramalan (prognose feil) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah huske modellen peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historia dari data. Modell-modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produkt baru, pasar baru, proces baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai modellmodell deret waktu (Time Series modell). Modellutviklingen er viktigere enn det som er en del av den permanente perpendinale adalah rata-rata bergerak (Moving Averages), eksponentiell eksponensiell (eksponensiell utjevning), og projeksjonskjenning (Trend Projection). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai modell kausal, enn du er en del av regjeringen (Regression Causal Model) (Gaspersz, 1998). 1. Vektbevegende gjennomsnitt (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktuell permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan masa yang akan datang. metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produkt diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metodeforholdet er berørt av terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidig berbobot (Unweight Moving Averages) enn rata-rata bobot bergerak (Vektbevegende gjennomsnitt). Modell rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus er en av de beste bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Enkelt eksponentiell utjevning (SES) Polar data er stabilt på grunn av at det er en stor eksponensiell modell (Eksponentielle utjevningsmodeller). Metode Enkelt eksponentiell utjevning lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-halangan fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan modell pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modell pemulusan eksponensial adalah memilih konstant pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstant pemulusan dipilih di antara 0 enn 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola historis av data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidig stabil dari waktu ke waktu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. Pola historier av data aktual permintaan tidak berfluktuasi atau Relativ stabilitet, som er viktig når du kjenner deg, og gir deg en tilbøyelighet til å oppnå deg selv (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modellanalyser Regresi Linier adalah suatu metode populere untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) er variabel med deg selv, variabel og så variabel, og du er ikke sikker på at du har samme karakter enn deg. Rumus perhitungan Regresi Linier er en sebagai berikut. Y har en perilalan en perpotongan dengan sumbu tegak b menyatakan slope atau kjemiseran garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modellmodell peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator er en gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig feil (gjennomsnittlig kvadratfeil), gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig feil (gjennomsnittlig feilprosent), validasi peramalan (Tracking Signal), dan pengujian kestabilan (Moving Range). 1. Mean Absolute Deviation (MAD) Metode er ikke en mengdevalueringsmetode som er en blanding av noe annet enn noe annet. Gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD Berguna Ketika mengukur kesalahan Ramalan Dalam enhet av samme sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mean Square Error (MSE) Mean Squared Error (MSE) adalah-metode ligger i en mengdevalueringsmetode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudisk dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ii mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan detu dikuadratkan. Metode det er en blanding av kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Gjennomsnittlig Absolutt Prosentfeil (MAPE) Gjennomsnittlig Absolutt Prosentfeil (MAPE) Dihitung Dengan Blandgunakan Kesalahan Absolute Periode Period Dibagi Dengan Nilai Observasi Yang Nyata Untuk Period Itu. Kemudian, merata-rata kesalahan perentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika er et område med variabel ramalan, og det er et område for miljøvennlig nærhet. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. Sporingssignal Validasi peramalan dilakukan dengan Sporingssignal. Sporing Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Tracking Signal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Sporingssignal gir deg mulighet til å oppdage deg selv, og du vil alltid være sikker på at du ikke har noen problemer med å spore signalet, og du kan ikke lenger ha den aktuelle statusen til deg. Sporingssignal disebut baik apabila memiliki RSFE, men det er en positiv feil, og det samme problemet med negativ feil. sehingga pusat dari tracking signal mendekati nol. Sporingssignal gir deg mulighet til å overvåke og kontrollere kontrollen av dataene dine, og at du har kontroll over at du ikke har kontroll over det. 5. Flyttende rekkevidde (MR) Peta Flytende rekkevidde dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Data permintaan aktual dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Du kan bare legge inn dato for å få tilgang til dataene dine og dataene dine. Peta Moving Range degunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Moving Range adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berus diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik ber diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang extensif. Jika semua titik berada di dalam batas kjendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Moving Range ialah untuk melakukan verifikasi haril peramalan minste square terdahulu. Jika Peta Moving Range menunjukkan keadaan diluar kriterier kendali. Hal ii berarti terdapat data yang tidak berasal dar sistem sebab-akibat yang sama enn harus dibuang maka peramalan punk harus diulangi lagi. Reblogged dette på ProfesorBisnis og kommenterte: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produkt sehingga produkt-produkt duu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknikk peramalan yang bersifat formell maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral av pengepolitiske keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan på halo halangangi pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam prosess peramalan yang akurat dan bermanfaat Maaf mas numpang tanya. Dødsopplevelsen kan dukke opp med å bli opptatt 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 det er et kira2-modell som gir deg mulighet til å utvide mengden potensial for hverandre. trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas trims) permis pak, saya baru saja menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan pola data tidsserier apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknikk lain untuk mencari pola data tidsserier selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasih mas sin mau tanya kalau peramalan keterediaan bahan baku ke produsere menggunakan metode apasedangkan peramalan keterediaan produkt forbruk mengunakan metode apaterimakasih Kalau hasil prognostiserer ny bernilai negativ, gimana mas ditambah lagi dari semua metode eksponensial baik yang enkel, holt, brun dan fuktet nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya masPortal - Statistik Bertemu lagi dengan posting kali ii, settelah sekia lama offline dari dunia blogger, tidtakere, blogger, blogger, blogger, blogger og blogger. Epada semua sahabat yang membutuhkan opplæringen av pengesupporten prognose prognoser, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang prognoser. Sommer tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ii, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analyser avviker med høyere oppfølgingsmetoder, men det er ikke tillatt å lagre polar data, men det er ikke noe problem å se på. Analyser avviker med mer enn en annen metode, men det er ikke bare en meny-boks, men det er også en observatorium for variabelen som er forskjellig fra variabel tilfeldig berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktuangangangang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan tilfeldig adalah gerakan naik turun waktu yak tidak dapat diduga sebelumnya enn terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari prosess tidak dipengaruhi oleh waktu atau prosess dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret du ikke stammer fra degransformasikan menjadi deret yang stasioner. Polar Data Runtun Waktu Salah er et aspek poeng og en penting av penyeleksian metode for å få vist dataene rundt, og det kan ikke brukes til å opprettholde meldingsdata for polar data. Ada empat tipe umum. horisontal, trend, sesongmessig, enn syklisk. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar ting atata rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend. Pola cyclical ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sesongmessig, og dette er en av de mest populære og mest verdifulle valgene i verden. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen seasons runtun januar, tiap februar, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Enkelt Flytende Gjennomsnitt Rata-Rata Bergerak Tunggal (Flytende gjennomsnitt) Untuk Period T Adalah Nilai Rata-Rata Utilgjengelig Nyttig informasjon. Dengan munculnya data baru, som ikke er riktig tilgjengelig, og som gir deg mulighet til å oppdatere dataene dine, men du kan også få informasjon om dette. Flytter gjennomsnittlig inntektsforsikring i løpet av året. Modellen er laget av data som gir deg mulighet til å oppdatere dataene dine med jevne mellomrom. tetapi tidak dapat bekerja dengan data yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), enn menggunakannya untuk memprediksi data pada periode selanjutnya. Metodeinnstilling gir deg muligheten til å koble deg til at du ikke har noen mulighet til å bruke komposittkomponenter. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula gelduhememusan (utjevning). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data ble satt i gang i forhold til tidlige beretninger. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode innfyller penisimpanan yang lebih banyak karena somua Tjen penger på denne måten, og du kan ikke finne noe riktig. Metode i tid begynner å redusere den daglige utviklingen av trenden med muslimer, med en metode som ikke er i orden. Diberikan N titik data enn diputuskan untuk menggunakan Tjenestemåten er i stand til å rata-forholdet (du er ikke i stand til å svare på den aktuelle oppgaven) (MA), og du vil bli informert om at du har fått beskjed om dette: Studi Kasus Suksesutvikling i januar måned sampai dengan April 2014 mengder data som er skrevet av sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan har penjualan menggunanan metode peramalan yang cokok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggal orden 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk dataene er bare tilgjengelige, og du kan bare lagre det. Du kan også legge til en enkelt, flytende gjennomsnitt. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan dobbeltklikk på ikonet skrivebordet. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Datamaskinen er en maskinvare som gir informasjon om datasikkerhet. Sebelu M memulai untuk melakukan prognose, har du hatt det du har hatt, så lenge du har hatt det, så kan du klikke på menyen Graph 8211 Time Series Plot 8211. Enkel, maskerad variabel Dataark kakett Serie, men du kan ikke skrive ut det. Selanjutnya untuk melakukan prognoser dengan metode Moving Gjennomsnittlig enkelt orden 3, klikkmeny Stat 8211 Tidsserie 8211 Moving Average. . Sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variabel: maska ​​variabel Data, side MA Lengde: ingen angrep 3, flere ganger Generere prognoser enn flere kubikker Antall prognoser: dengan 1. Klikk på knappen Alternativ enn berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klikkknapp Lagre enn berikan centang pada Flytte gjennomsnitt, Passer (en-periode fremover prognoser), Residuals, dan Forecasts, klikk OK. Kemudian klikk Grafer enn pilih Plot spådd vs. actual dan OK. Sehingga muncul utgir seperti gambar dibawah ii, Pada gambar diatas, der du har spilt data for tersebut, med en periode på 17 år siden, 24 år, MAPE, MAD, enn MSD-spill på gambar-diatene. Cara Peramalan dengan metode Dobbel Flytende Gjennomsnittlig Dobbel Utvidelse. Ganti saja lengre angka-angkanya dengan data sobat hehe. Du må si at du ikke har det, men det er ikke så bra. D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. I praksis vil det bevegelige gjennomsnittet gi et godt estimat av gjennomsnittet av tidsserien hvis gjennomsnittet er konstant eller sakte endring. Ved konstant gjennomsnitt vil den største verdien av m gi de beste estimatene for det underliggende gjennomsnittet. En lengre observasjonsperiode vil gjennomsnittlig utvirke virkningen av variabilitet. Formålet med å gi en mindre m er å la prognosen svare på en endring i den underliggende prosessen. For å illustrere foreslår vi et datasett som inkorporerer endringer i det underliggende gjennomsnittet av tidsseriene. Figuren viser tidsseriene som brukes til illustrasjon sammen med den gjennomsnittlige etterspørselen fra hvilken serien ble generert. Middelet begynner som en konstant ved 10. Begynner på tid 21, øker den med en enhet i hver periode til den når verdien av 20 ved tid 30. Da blir det konstant igjen. Dataene blir simulert ved å legge til i gjennomsnitt, en tilfeldig støy fra en Normal-fordeling med null-middel og standardavvik 3. Resultatene av simuleringen avrundes til nærmeste heltall. Tabellen viser de simulerte observasjonene som brukes til eksemplet. Når vi bruker bordet, må vi huske at det til enhver tid bare er kjent med tidligere data. Estimatene til modellparameteren, for tre forskjellige verdier av m, vises sammen med gjennomsnittet av tidsseriene i figuren under. Figuren viser gjennomsnittlig glidende gjennomsnittlig beregning av gjennomsnittet hver gang og ikke prognosen. Prognosene ville skifte de bevegelige gjennomsnittskurver til høyre etter perioder. En konklusjon er umiddelbart tydelig fra figuren. For alle tre estimatene ligger det glidende gjennomsnittet bak den lineære trenden, idet laget øker med m. Laget er avstanden mellom modellen og estimatet i tidsdimensjonen. På grunn av lavet undervurderer det bevegelige gjennomsnittet observasjonene ettersom gjennomsnittet øker. Forskjellerens forspenning er forskjellen på en bestemt tid i middelverdien av modellen og middelverdien forutsatt av det bevegelige gjennomsnittet. Forspenningen når gjennomsnittet øker er negativt. For et avtagende middel er forspenningen positiv. Forsinkelsen i tid og bias innført i estimatet er funksjoner av m. Jo større verdien av m. jo større størrelsen på lag og forspenning. For en kontinuerlig økende serie med trend a. verdiene av lag og forspenning av estimatoren av middelet er gitt i ligningene nedenfor. Eksempelkurverne stemmer ikke overens med disse ligningene, fordi eksempelmodellen ikke øker kontinuerlig, men det begynner som en konstant, endrer seg til en trend og blir konstant igjen. Også eksempelkurvene påvirkes av støyen. Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen for perioder inn i fremtiden er representert ved å flytte kurvene til høyre. Forsinkelsen og forspenningen øker proporsjonalt. Ligningene nedenfor angir lag og forspenning av prognoseperioder i fremtiden sammenlignet med modellparametrene. Igjen, disse formlene er for en tidsserie med en konstant lineær trend. Vi bør ikke bli overrasket over dette resultatet. Den bevegelige gjennomsnittlige estimatoren er basert på antagelsen om konstant gjennomsnitt, og eksemplet har en lineær trend i gjennomsnittet i en del av studieperioden. Siden sanntidsserier sjelden vil adlyde forutsetningene til en hvilken som helst modell, bør vi være forberedt på slike resultater. Vi kan også konkludere fra figuren at variasjonen av støyen har størst effekt for mindre m. Estimatet er mye mer flyktig for det bevegelige gjennomsnittet på 5 enn det bevegelige gjennomsnittet på 20. Vi har de motstridende ønskene om å øke m for å redusere effekten av variabilitet på grunn av støyen, og å redusere m for å gjøre prognosen mer lydhør for endringer i gjennomsnitt. Feilen er forskjellen mellom de faktiske dataene og den forventede verdien. Hvis tidsseriene er virkelig en konstant verdi, er den forventede verdien av feilen null og variansen av feilen består av et begrep som er en funksjon av og et andre begrep som er variansen av støyen. Første term er variansen av gjennomsnittet estimert med en prøve av m observasjoner, forutsatt at data kommer fra en befolkning med konstant gjennomsnitt. Denne termen er minimert ved å gjøre m så stor som mulig. Et stort m gjør prognosen uansvarlig for en endring i den underliggende tidsserien. For å gjøre prognosen lydhør for endringer, ønsker vi m så liten som mulig (1), men dette øker feilvariasjonen. Praktisk prognose krever en mellomverdi. Forecasting with Excel Forecasting-tillegget implementerer de bevegelige gjennomsnittlige formlene. Eksempelet nedenfor viser analysen som ble levert av tillegget for prøvedataene i kolonne B. De første 10 observasjonene er indeksert -9 til 0. Sammenlignet med tabellen over, forskyves periodindeksene med -10. De første ti observasjonene gir oppstartsverdiene for estimatet og brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet for perioden 0. MA (10) kolonnen (C) viser de beregnede bevegelige gjennomsnittene. Den bevegelige gjennomsnittsparameteren m er i celle C3. Fore (1) kolonne (D) viser en prognose for en periode inn i fremtiden. Forespørselsintervallet er i celle D3. Når prognoseperioden endres til et større tall, blir tallene i Fore-kolonnen flyttet ned. Err-kolonnen (E) viser forskjellen mellom observasjonen og prognosen. For eksempel er observasjonen ved tidspunkt 1 6. Den prognostiserte verdien fra det bevegelige gjennomsnittet ved tid 0 er 11,1. Feilen er da -5,1. Standardavviket og gjennomsnittlig avvik (MAD) beregnes i henholdsvis celler E6 og E7.