4 Måneders Moving Average Prognose

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognoser. Innledning Som du kanskje antar, ser vi 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 vil vi fortsette ved å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Gjennomgående gjennomsnittlige prognoser Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av 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 ville du forutsier for din andre testscore. Hva tror du at læreren din ville forutse for neste testscore. Hva tror du dine venner kan pre dikt for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er de og din lærer veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i område av 85 du nettopp fikk. Vel, la oss nå anta at til tross for selvfremmende til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen og så får du en 73.Nå hva er 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, uansett 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 har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde regne med å skaffe deg en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og weren t wagging væsen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere kan du få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. Vi antar at alle disse menneskene bråker på ditt store sinn, har slags pissed deg av og du bestemmer deg for å gjøre vel på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte 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. Hva tror du er mest nøyaktige. Whistl e Mens vi jobber Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremstilt halv søster, kalt Whistle mens vi jobber. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en treårs glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til 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 legg 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 prediksjon gyldighet. Nå jeg vil 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 og med C11.Notice hvordan nå brukes bare de to siste stykkene av historiske data for hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er av viktig for å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, blir bare de nyeste dataverdiene brukt til å foreta prognosen. Det er ikke nødvendig med noe annet. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, merker du at den første prediksjonen foretar forutsetninger 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 Merk 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 FlyttingAktiv Historisk, AntallOfPerioder Som Synd gle Deklarer og initialiserer variabler Dim-element som variant dim-teller som integer dim akkumulering som enkelt dim historisk størrelse som helhet. 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. Utvikle en fire måneders glidende gjennomsnittlig prognose for Wallace Garden Supply og beregne MAD. Develop en fire måneders glidende gjennomsnittlig prognose for Wallace Garden Supply og beregne MAD. Item Description. INCLUDES EXCEL SPREADSHEET MED FORMULAS.5-13 Utvikle en fire måneders glidende gjennomsnittlig prognose for Wallace Garden Supply og beregne MAD En tre måneders glidende gjennomsnittlig prognose ble utviklet i avsnittet om bevegelige gjennomsnitt i Tabell 5 3.5-15 Data samlet på den årlige etterspørselen etter 50 lbs gresskasser med Wallace Garden Supply er vist i tabellen nedenfor. Utvikle et treårig glidende gjennomsnitt for å prognostisere salget. Vurder deretter etterspørselen igjen med et vektet glidende gjennomsnitt hvor salg i det siste året er gitt en vekt på 2 og salg i de andre 2 årene er hver gitt en vekt på 1 Hvilken metode tror du er best. YEAR DEMAND FOR FERTILIZER.5- 16 Utvikle en trendlinje for etterspørselen etter gjødsel i problem 5-15 ved hjelp av hvilken som helst dataprogramvare.5-19 Salg av Cool-Man klimaanlegg har vokst jevnt i løpet av de siste 5 årene. Salgschefen hadde spådd før virksomheten startet , at årets salg ville være 410 klimaanlegg Bruk eksponensiell utjevning med vekt 0 30, utvikle prognoser i år 2 til 6,5-25 Salg av industrielle støvsugere hos R Lowenthal Supply Co i løpet av de siste 13 månedene er som følger. SALER 1.000 MÅNED SALG 1.000 Måned.11 Januar 14 August.14 Februar 17 September.16 Mars 12 Oktober.10 14. april 15. november 16. mai 17. juni 11. januar. a Bruk et glidende gjennomsnitt med tre perioder, fastslå etterspørselen etter støvsugere for neste februar. b Bruk et vektet glidende gjennomsnitt med tre perioder, fastslå en etterspørsel etter støvsugere for februar. c Vurder nøyaktigheten av hver av disse metodene. d Hvilke andre faktorer kan R Lowenthal vurdere i prognoser salg. Kjøpt 14 ganger med en vurdering på 4 7 av 5 basert på 3 kundeanmeldelser.