Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksikan oleh guru untuk mendapatkan skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa perkiraan teman Anda untuk memprediksi skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes berikutnya? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu dari area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapatkan nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang menghina pikiran besar ini membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu mendorong setiap orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda melakukannya pada tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain melalui C6 C6. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua buah data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang perlu diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictququot, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut. sourceforge. openforecast. models Class MovingAverageModel Model perkiraan rata-rata bergerak didasarkan pada rangkaian waktu buatan yang dibuat secara artifisial dimana nilai untuk sebuah Periode waktu yang diberikan digantikan oleh rata-rata nilai tersebut dan nilai untuk beberapa periode sebelumnya dan periode waktu berikutnya. Seperti yang telah Anda duga dari deskripsi, model ini paling sesuai untuk data deret waktu yaitu data yang berubah dari waktu ke waktu. Misalnya, banyak bagan saham individual di pasar saham menunjukkan rata-rata pergerakan 20, 50, 100, atau 200 hari sebagai cara untuk menunjukkan tren. Karena nilai perkiraan untuk periode tertentu adalah rata-rata periode sebelumnya, maka perkiraan akan selalu nampak tertinggal dibandingkan kenaikan atau penurunan nilai (dependen) yang teramati. Misalnya, jika rangkaian data memiliki tren kenaikan yang terlihat maka perkiraan rata-rata bergerak umumnya akan memberikan nilai yang rendah dari variabel dependen. Metode rata-rata bergerak memiliki keuntungan dibandingkan model peramalan lainnya karena ia melakukan kelancaran keluar puncak dan palung (atau lembah) dalam serangkaian pengamatan. Namun, hal itu juga memiliki beberapa kelemahan. Secara khusus model ini tidak menghasilkan persamaan yang sebenarnya. Oleh karena itu, tidak semua itu berguna sebagai alat peramalan jarak menengah. Ini hanya dapat dipercaya digunakan untuk meramalkan satu atau dua periode ke masa depan. Model rata-rata bergerak adalah kasus khusus dari rata-rata pergerakan tertimbang yang lebih umum. Dalam rata-rata bergerak sederhana, semua bobotnya sama. Sejak: 0,3 Penulis: Steven R. Gould Fields yang diwarisi dari kelas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru. MovingAverageModel (int period) Buat model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan periode yang ditentukan. GetForecastType () Mengembalikan nama kata satu atau dua jenis model peramalan ini. Init (DataSet dataSet) Digunakan untuk menginisialisasi model moving average. ToString () Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Metode yang diwarisi dari kelas net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru. Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan nama yang diberikan sebagai variabel independen. Parameter: independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan periode yang ditentukan. Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. Nilai periode digunakan untuk menentukan jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung moving average. Misalnya, untuk rata-rata pergerakan 50 hari di mana titik data adalah pengamatan harian, maka periode harus ditetapkan menjadi 50. Periode juga digunakan untuk menentukan jumlah periode mendatang yang dapat diperkirakan secara efektif. Dengan rata-rata pergerakan 50 hari, maka kita tidak dapat melakukannya - dengan tingkat akurasi - perkiraan lebih dari 50 hari di luar periode terakhir dimana data tersedia. Ini mungkin lebih bermanfaat daripada, katakanlah periode 10 hari, di mana kita hanya bisa memperkirakan 10 hari di luar periode terakhir. Parameter: periode - jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung moving average. MovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan nama yang diberikan sebagai variabel independen dan periode yang ditentukan. Parameter: independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. Periode - jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung moving average. Digunakan untuk menginisialisasi model moving average. Metode ini harus dipanggil sebelum metode lain di kelas. Karena model rata-rata bergerak tidak menghasilkan persamaan untuk peramalan, metode ini menggunakan input DataSet untuk menghitung nilai perkiraan untuk semua nilai valid dari variabel waktu independen. Ditentukan oleh: init in interface ForecastingModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parameter: dataSet - kumpulan data pengamatan yang dapat digunakan untuk menginisialisasi parameter peramalan model peramalan. GetForecastType Mengembalikan satu atau dua kata nama model peramalan jenis ini. Jaga ini singkat. Uraian yang lebih panjang harus diimplementasikan dalam metode toString. Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Ditentukan oleh: toString in interface ForecastingModel Overrides: toString in class WeightedMovingAverageModel Returns: representasi string dari model perkiraan saat ini, dan parameternya. Metode Peramalan Average Moving Average: Pro dan Kontra Hi, LOVE Post Anda. Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih lanjut. Kami menggunakan SAP. Di dalamnya ada pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi. Jika Anda memeriksa opsi ini Anda mendapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi hasilnya berubah. Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi itu. Maksudku, mathmatically. Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak termasuk dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP. Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. Hai terimakasih telah menjelaskan dengan sangat efektifnya. Terima kasih lagi Jaspreet Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Tentang Shmula Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody. Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan. Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi titik-titik rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs ini adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda. Mulailah dengan download gratis
No comments:
Post a Comment