Moving average forecasting methoden definition




Moving average forecasting methoden definitionGleitender Durchschnitt Mittelwert der Zeitreihendaten (Beobachtungen gleich zeitlich beabstandet) aus mehreren aufeinanderfolgenden Zeitabschnitten. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfugbar sind, schreitet es fort, indem es den fruhesten Wert fallt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkaufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkaufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkaufe von Februar bis Juli, dann von Marz bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporaren Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glattung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert uber oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie moglicherweise tun konnen, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hatte ich ein besseres Verstandnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun konnen, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu andern. Trend-ExtrapolationWeight Moving Average Modell Definition In dem gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell (Prognosestrategie 14) wird jeder historische Wert mit einem Faktor der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet. Formel fur den gewichteten gleitenden Durchschnitt Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell ermoglicht es Ihnen, aktuelle historische Daten starker als altere Daten zu gewichten, wenn Sie den Durchschnitt bestimmen. Sie tun dies, wenn die neueren Daten reprasentativer sind, was zukunftige Nachfrage als altere Daten sein wird. Daher kann das System schneller auf eine Niveauanderung reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hangt weitgehend von der Wahl der Gewichtungsfaktoren ab. Wenn sich das Zeitreihenmuster andert, mussen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Beim Anlegen einer Gewichtungsgruppe tragen Sie die Gewichtungsfaktoren in Prozent ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Es wird keine Ex-post-Prognose mit dieser Prognosestrategie berechnet. Die Verzogerungsdaten entfernen die Zufallsvariation und zeigen die Trends und zyklischen Komponenten Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufalliger Variation. Eine haufig verwendete Technik in der Industrie ist Glattung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glattungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glattungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glatten Wir werden zunachst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers mochte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten zufallig an und erhalt die folgenden Ergebnisse: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schatzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schatzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschatzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schatzung 10 Die Frage stellt sich: Konnen wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle fruheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller fruheren Beobachtungen ist nur eine nutzliche Schatzung fur die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schatzungen, die den Trend berucksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle fruheren Beobachtungen gleicherma?en. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen naturlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, da? jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird das Gewicht genannt. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich naturlich auf 1.