Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas inteligências. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. quot Ambas as estimativas são, na verdade, média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, note que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de modo que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar do seguinte. Módulo 5 - Previsão - 5-15 Dados coletados no ano. 5-15 Os dados coletados sobre a demanda anual por sacos de 50 libras de fertilizante na Wallace Garden Supply são mostrados na tabela a seguir. Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever as vendas. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 2 e as vendas nos outros 2 anos são cada um dado um peso de 1. Qual método você acha que é melhor Ano ABS 1 4 2 6 3 4 4 5 4,666666667 6 0,3333333333 1 5 10 5,000000 6,6666666667 5 3.33 6 8 6,333333333 9,6666666667 1,6666666667 1,67 7 7 7,666666667 10,3333333333 0,6666666667 3,33 8 9 8,333333333 10,6666666667 0,6666666667 1,67 9 12 8,000000 11 4 1 10 14 9,333333333 13,3333333333 4,6666666667 0,67 11 15 11,66666667 16,3333333333 3,3333333333 1.33 Soma dos erros 20.3333333333 14 A média móvel com peso é melhor do que a média móvel de três anos Demanda de fertilizantes (1.000 sacas) Peso Média VENDAS PREVISÍVEIS VALOR ABSOLUTA DE ERROS (DESVIO). Esta pré-visualização apresenta secções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. Clique para editar os detalhes do documento Compartilhe este link com um amigo: Denuncie este documento Informe os documentos mais populares para o NEGÓCIO ECN 601 Módulo 8- Simulação Grand Canyon BUSINESS ECN 601 - Queda de 2017 Problema 14-19 Cada jogo de futebol em casa nos últimos oito anos no Eastern State Univ Módulo 8- Módulo de Simulação 6- Introdução à Otimização Modelagem Grand Canyon BUSINESS ECN 601 - Outono de 2017 7-14 A Electrocomp Corporation fabrica dois produtos elétricos: ar condicionado Módulo 6- Introdução à Otimização Modelação Módulo 2 - Antitruste e Mercado Problemas de falha Grand Canyon BUSINESS ECN 601 - Outono de 2017 6. As pessoas às vezes argumentam que as importações devem ser limitadas pela política governamental. Módulo 3 - Problemas de Anti-Confiança e Falha de Mercado Módulo 3- Problemas de Elasticidade e Utilidade Grand Canyon BUSINESS ECN 601 - Outono de 2017 EXERCÍCIOS Use o seguinte cronograma de demanda hipotético para que os filmes realizem exercícios 1 Módulo 3- Elasticidade e Problemas de Utilidade Módulo 7- Otimização Aplicações de Modelagem Grand Canyon BUSINESS ECN 601 - Queda de 2017 Problema 8-3 (Problema de programação de trabalho no restaurante). O famoso Y. S. Chang Restaurante i Módulo 7-Otimização Modelagem Aplicações Módulo 2-Decisão Análise Grand Canyon BUSINESS ECN 601 - Queda 2017 Problema 3-17 Kenneth Brown é o principal proprietário da Brown Oil, Inc. Depois de sair h Módulo 2-Decision AnalysisQuestion. 5-15) Dados coletados sobre a demanda anual de 50-p. 5-15) Os dados coletados sobre a demanda anual por sacos de 50 libras de fertilizante na Wallace Garden Supply são mostrados na tabela a seguir. Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever as vendas. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 2 e vendas nos outros 2 anos são cada um dado um peso de 1. Qual método você acha que é melhor 5-19 Vendas de Cool-Man condicionadores de ar têm crescido constantemente durante os últimos 5 anos: O gerente de vendas tinha previsto, antes do negócio começou, que as vendas do ano 1s seria 410 condicionadores de ar. Usando o alisamento exponencial com um peso de 0,30, desenvolva as previsões para os anos 2 a 6. 5-27 Chamadas de emergência para Winter Park, sistema Floridas 911, nas últimas 24 semanas são as seguintes: SEMANA CHAMADA SEMANA CHAMADA SEMANA CHAMADA 1 50 9 35 17 55 2 35 10 20 18 40 3 25 11 15 19 35 4 40 12 40 20 60 5 45 13 55 21 75 6 35 14 35 22 50 7 20 15 25 23 40 8 30 16 55 24 65 (a) Calcular exponencialmente Suavizada das chamadas para cada semana. Assumir uma previsão inicial de 50 chamadas na primeira semana e usar um 0.1. Qual é a previsão para a 25 ª semana (b) Reforecast cada período usando um 0.6. (C) As chamadas reais durante a 25ª semana foram 85. Qual constante de suavização fornece uma previsão superior 5-36) No passado, a concessionária de pneus Judy Holmess vendeu uma média de 1.000 radiais por ano. Nos últimos dois anos, 200 e 250, respectivamente, foram vendidos no outono, 350 e 300 no inverno, 150 e 165 na primavera, e 300 e 285 no verão. Com uma grande expansão planejada, Judy projeta vendas no próximo ano para aumentar para 1.200 radiais. Qual será a demanda a cada temporada NB: PODERIA MOSTRAR COMO VOCÊ CHEGOU NAS RESPOSTAS PASSO A PASSO EU PRECISO ISSO Perito RespostaTemanda média de três anos Os dados coletados no registro anual de um seminário no GIPS são mostrados na tabela a seguir: Ano 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Inscrições (000) 4 6 4 5 10 8 7 9 12 14 15 a) Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever o registo do ano 4 para o ano 12. b) Estime novamente as exigências Para os anos 4 a 12 com uma média móvel ponderada em que o registo no ano mais recente é dado um peso de 2 eo registo nos outros 2 anos é dado um peso de 1. c) Gráfico os dados originais e as duas previsões. Qual dos dois métodos de previsão parece ser melhor? Solução Preview (a) Basicamente, você calcula a média móvel de 3 anos, adicionando ano 1, 2 e 3 registros e dividindo por 3 e, em seguida, insira isso como o ano 4 previsão (4,67) . Para a previsão do ano 5 (5.00) você deixa o primeiro ano e adiciona nos últimos anos registros reais, anos 2, 3 e 4 e divide novamente por 3, e assim por diante ano após ano. Ano de Inscrição 3-anos MA 3-ano ponderado. Solução Resumo Esta solução mostra como calcular uma média móvel de 3 anos e uma média móvel ponderada de 3 anos. Em seguida, as duas previsões são comparadas e a mais adequada é escolhida por meio de MAD (desvio médio médio). Adicionar solução ao carrinho Remover do CartForecasting Complete o seguinte estudo de caso e problemas e envie os resultados em um documento do Microsoft Word ou em uma planilha do Microsoft Excel. Se você optar por usar uma planilha do Excel, coloque cada problema em uma folha separada e rotule a guia com o número do problema. Guarde o documento com um nome de ficheiro descritivo, incluindo a atribuição eo seu nome. Capítulo 4: Estudo de Caso da Linha Aérea Norte-Sul: Em janeiro de 2008, a Northern Airlines se fundiu com a Southeast Airlines. 3-1 Os dados coletados sobre a demanda anual por sacos de 50 libras de fertilizante na Wallace Garden Supply são mostrados na tabela a seguir. Ano Demanda de fertilizantes (1.000 sacas) 1 4 2 6 3 4 4 5 5 10 6 9 7 10 8 11 9 15 10 16 11 18 a. Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever as vendas. B. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 3 e um peso de 2 para o segundo ano passado e as vendas nos outros 2 anos são cada um dado um peso de 1. c. Qual método você acha que é melhor Neste caso, a média móvel de 3 anos é o melhor método, já que o Desvio Absoluto Médio (MAD) é apenas 3.042 em comparação com 3.347 para o método da média móvel ponderada. O que significa realmente é que cada previsão faltou o valor real por 3.042 unidades em vez de 3.347 unidades. D. Desenvolver uma linha de tendência para a demanda por fertilizantes usando qualquer software de computador. E. Agora você desenvolveu três previsões diferentes. Estas são uma média móvel de 3 anos, uma média móvel ponderada e uma linha de tendência. Qual deles você usaria Explique sua resposta. Observando o MAD na parte (d), pode-se observar que o valor é o menor entre os 3 métodos, daí eu vou escolher a linha de tendência como a previsão prevista é mais precisa. Além disso, a demanda para o futuro também pode ser.
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