Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Mögen Sie diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleMoving Durchschnittliche Prognose Einführung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine über (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf dem Arbeitsblatt platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung wie folgt erscheint: OR-Anmerkungen sind eine Reihe von einleitenden Bemerkungen zu Themen, die unter die breite Überschrift des Forschungsfeldes fallen (ODER). Sie wurden ursprünglich von mir in einer einleitenden ODER-Kurs Ich gebe am Imperial College verwendet. Sie stehen nun für alle Studenten und Lehrer zur Verfügung, die an den folgenden Bedingungen interessiert sind. Eine vollständige Liste der Themen in OR-Notes finden Sie hier. Prognosebeispiel Prognosebeispiel 1996 UG-Prüfung Die Nachfrage nach einem Produkt in den letzten fünf Monaten ist nachfolgend dargestellt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Verwenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,9, um eine Prognose für die Nachfrage nach Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Welche dieser beiden Prognosen bevorzugen Sie und warumSolution Die zwei Monate Gleitender Durchschnitt für die Monate zwei bis fünf ist gegeben durch: Die Prognose für Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 5 m 5 2350. Bei Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,9 erhalten wir: Bevor die Prognose für Monat 6 nur der Durchschnitt für Monat 5 ist M 5 2386 Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir für den gleitenden Durchschnitt MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup2 / 3 16,67 und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,9 MSD (13 - 17 ) Sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup2 / 4 10.44 Insgesamt sehen wir, dass die exponentielle Glättung die besten Prognosen für einen Monat liefert, da sie eine niedrigere MSD aufweist. Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung erzeugt wurde. Prognosebeispiel 1994 UG-Prüfung Die folgende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Geschäft für die letzten 7 Monate. Berechnen Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben. Was würden Sie Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat acht Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,1, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat acht abzuleiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat acht bevorzugen Sie und warum Der Ladenbesitzer glaubt, dass Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken umschalten. Erläutern Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und die Daten anzeigen können, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung stattfindet oder nicht. Lösung Der zweimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben ist gegeben durch: Die Prognose für Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 7 m 7 46. Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,1 Erhalten wir: Wie vorher ist die Prognose für Monat acht nur der Durchschnitt für Monat 7 M 7 31.11 31 (da wir nicht fraktionierte Nachfrage haben können). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt und für die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,1 Insgesamt sehen wir, dass die zwei Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat prognostiziert, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch die zwei Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Switching zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozeßmodell verwenden, bei dem die Zustandsmarken verwendet werden, und wir müssten anfängliche Zustandsinformationen und Kundenvermittlungswahrscheinlichkeiten (von Umfragen) benötigen. Wir müssten das Modell auf historischen Daten laufen lassen, um zu sehen, ob wir zwischen dem Modell und dem historischen Verhalten passen. Prognosebeispiel 1992 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Rasierklinge in einem Geschäft für die letzten neun Monate. Berechnen Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate drei bis neun. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 10 Verwenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie und warum Lösung Der dreimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vorher, dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 M 9 20,33. Die Prognose für den Monat 10 ist daher 20. Die Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,3 ergibt sich wie folgt: Nach wie vor ist die Prognose für Monat 10 nur der Durchschnitt für Monat 9 M 9 18,57 19 (wie wir Kann nicht gebrochene Nachfrage). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt und für die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,3 Insgesamt sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, wie es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die durch die drei Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Prognosebeispiel 1991 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgeräten in einem Kaufhaus in den letzten zwölf Monaten. Berechnen Sie die vier Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate 4 bis 12. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 13 Wenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat 13 ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat 13 lieber und warum Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt werden, können die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen Lösung Der viermonatige Gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch: m 4 (23 19 15 12) / 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) / 4 21 m 6 (30 27 23 19) / 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) / 4 28 m 8 (33 32 30 27) / 4 30,5 m 9 37 33 32 30) / 4 33 m 10 (41 37 33 32) / 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) / 4 40 m 12 (58 49 41 37) / 4 46,25 Die Prognose für den 13. Monat ist nur der Umzug Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 46,25. Die Prognose für den Monat 13 ist also 46. Wenn wir eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2 anwenden, erhalten wir: Wie vorher ist die Prognose für den Monat 13 nur der Durchschnitt für den Monat 12 M 12 38,618 39 (wie wir Kann nicht gebrochene Nachfrage). Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir, dass für den gleitenden Durchschnitt und für die exponentiell geglättete Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,2 Insgesamt sehen wir, dass die vier Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, wie es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch die vier Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Saisonale Nachfrage Werbung Preisänderungen, sowohl diese Marke und andere Marken allgemeine wirtschaftliche Situation neue Technologie Prognosebeispiel 1989 UG-Prüfung Die folgende Tabelle zeigt die Nachfrage für eine bestimmte Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Berechnen Sie für jeden Monat einen Sechsmonatsdurchschnitt. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 13 Verwenden Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,7, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat 13 ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum Solution Jetzt können wir nicht berechnen Sechsmonatsdurchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab Monat 6 berechnen. Daher haben wir: m 6 (34 32 30 29 31 27) / 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) / 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) / 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) / 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) / 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) / 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) / 6 38.17 Die Vorhersage für den Monat 13 Ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 38,17. Die Prognose für den 13. Monat ist daher 38. Wenn wir eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,7 anwenden, erhalten wir die folgende Schritt-für-Schritt-Lösung: Einfacher dreimonatiger Durchschnittsmonat letztes Jahr Diese Frage wurde beantwortet Am Mai 05, 2011. View the Answer quotTires für Youquot Fallstudie Lesen Sie zu Ihrer Lektüre für diese Einheit in der Coyle-Text für diese Zuordnung. Lesen Sie die Reifen für Sie, Inc. Fallstudie, p. 265. Beantworten Sie in einem 12-seitigen Papier (ohne Titel - und Referenzseite) die Fragen 1, 2 amp 6 und fügen Sie Ihrem Tires4U-Fall-Arbeitsblatt detaillierte Berechnungen bei. Beachten Sie, dass die Tabellen ab S. 237 (Kapitel 7) sehr praktisch sein werden, wenn Sie die Zuweisung abgeschlossen haben. Reifen für Sie, Inc. Reifen für Sie, Inc. (TFY), gegründet 1987, ist eine Kfz-Reparaturwerkstatt, die sich auf Ersatzreifen spezialisiert hat. Das Hotel liegt in Altoona, Pennsylvania, TFY hat sich erfolgreich in den letzten Jahren aufgrund der Hinzufügung eines neuen Generaldirektor, Katie McMullen gewachsen. Da der Reifenwechsel ein wichtiger Teil des TFY-Geschäfts ist (er führt auch Ölwechsel, kleine mechanische Reparaturen usw.), war Katie überrascht über den Mangel an Prognosen für den Reifenverbrauch für das Unternehmen. Ihr älterer Mechaniker, überspringen Grenoble, sagte ihr, daß sie normalerweise für dieses Jahr auf Lager, was sie letztes Jahr verkauften. Er gab rasch zu, dass mehrere Male während der ganzen Saison Aktien outs aufgetreten waren und Kunden mussten an anderer Stelle für Reifen gehen. Obwohl viele Reifenersatzteile für defekte oder zerstörte Reifen waren, wurden die meisten Reifen auf Autos installiert, deren ursprüngliche Reifen abgenutzt waren. Meistens wurden vier Reifen gleichzeitig installiert. Katie war entschlossen, eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, wie viele Reifen in den verschiedenen Monaten des Jahres auf Lager waren. Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der letzten Jahre einzelnen Reifen Verkauf von Monat: Monat Reifen Gebraucht Januar 510 Februar 383 März 1.403 April 1.913 Mai 1.148 Juni 893 Juli 829 August 638 September 2.168 Oktober 1,530 November 701 Dezember 636 Fall Fragen: Katie hat Sie gemietet, um festzustellen Die beste Technik für die Prognose TFY Nachfrage auf der Grundlage der angegebenen Daten. 1. Berechnen Sie eine Prognose mit einem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt. 2. Berechnen Sie eine Prognose mit einem dreistufigen gewichteten gleitenden Durchschnitt. Verwenden Sie Gewichte von 0,60, 0,25 und 0,15 für die jüngste Periode, die zweitletzte Periode und die dritte letzte Periode. 6. auf den verschiedenen Methoden Basierend verwendet, um eine Prognose für TFY zu berechnen, wobei das Verfahren die beste Prognose erzeugt Warum Wie könnte man bei dieser Prognose ATTACHMENT Vorschau Download Befestigung verbessern Einfache Drei-Monatsdurchschnitt Monat im letzten Jahr Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Gesamtnachfrage Dezember Durchschn Nachfrage Avg Bias Abs Dev Mittelwert Abs Dev 510 383 1403 1913 1148 893 829 638 2168 1530 701 636 12752 1.062,67 3 Periode gleitende Durchschnitt 3 Zeitraum Prognosefehler 765,3 1.233,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 765 1.233 0 0 0 0 0 0 0 1147,67 -85,00 893,00 829,00 638,00 2.168,00 1.530,00 701,00 636,00 Gesamt 8457,67 Bias Bias x 939,74 1.233,67 137,07 Einfach Durchschnittliche caluclation Beispiel (5103831403) / 3 765,3 (März avg, April Prognose) Weighted Drei-Monatsdurchschnitt (0.6,0.25, 0,15) 0,6 Monate 0,25 0,15 Letztes Jahr 3 Periode 3 Periode gleitende avg Prognose 510 383 1403 1.014,1 1913 1.556,0 1014 1148 0,0 1556 893 0,0 0 829 0,0 0 638 0,0 0 2168 0.0 0 1530 0,0 0 701 0,0 0 636 0,0 0 12752 1.062,67 Gesamt Bias Bias x Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Dezember Gesamtnachfrage Avg Nachfrage Avg Bias Abs Dev Mittelwert Abs Dev Weighted Average Berechnungsbeispiel (0,61403) (. 25383) (. 15510) 1014,1 (avg März, April Prognose) 1.014,05 Fehler 899 893 829 638 -408 2.168 1.530 701 636 7.885,95 876,22 -1.752,05 -194,67 6. Welche Methode die beste Prognose erzeugt, die Genauigkeit zu beurteilen Sie die ampquotMean abolute Deviationampquot je kleiner der Wert, desto genauer die Prognose zu vergleichen. Basierend auf den Prognosen haben wir: Simple Moving Average MAD: 137.07 3-Monats-gewichteter Moving Average MAD: -194,67 Bear27 hat eine Frage gestellt middot Mai 04, 2011 at 9:29 pmC berechnen die mittlere absolute Abweichung mad für jeden Diese Vorschau zeigt Seiten 42ndash44 . Melden Sie sich an, um den vollen Inhalt zu sehen. C. Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung (MAD) für jede Prognose. Welches ist am besten 11. a. April bis September 130, 150, 160, 170, 160, 150. b. April bis September 136, 146, 150, 159, 153, 146. c. Exponentielle Glättung besser. 12. MAD 58.3 TS - 6. Modell gibt eine schlechte Prognose. 13. a. MAD 23,75. B. TS 7.16. C. Tracking-Signal von 7,16 zu groß Modell ist schlecht. 14. a. Siehe ISM. B. Siehe ISM. C. Einfach MAD 2.90 Mit Trend MAD 0.86. Das Trendmodell ist besser. Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. D EMAND M ANAGEMENT UND F ORECASTING Kapitel 15 509 15 In diesem Problem sollten Sie die Gültigkeit Ihres Prognosemodells testen. Hier sind die Prognosen für ein Modell, das Sie verwendet haben, und die tatsächlichen Anforderungen, die aufgetreten sind: W EEK F ORECAST A CTUAL 1 800 900 2 850 1,000 3 950 1,050 4 950 900 5 1.000 900 6 975 1.100 Verwenden Sie die Methode, die im Text angegeben ist Berechnen Sie MAD und Tracking-Signal. Entscheiden Sie dann, ob das von Ihnen verwendete Prognosemodell angemessene Ergebnisse liefert. 16 Nehmen Sie an, dass Ihr Bestand an Verkaufsprodukten auf Basis der Prognosebedarfe aufrechterhalten wird. Wenn die distributorrsquos Vertriebspersonal am ersten Tag eines jeden Monats aufrufen, berechnen Sie Ihre Prognose Umsatz von jeder der drei Methoden hier angefordert. Eine CTUAL Juni 140 Juli 180 August 170 a. Mit einem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt, was ist die Prognose für September b. Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, was ist die Prognose für September mit Gewichten von 0,20. 30 und 50 für Juni, Juli und August c. Unter Verwendung einer einzigen exponentiellen Glättung und unter der Annahme, dass die Prognose für Juni 130 gewesen war, prognostizieren Verkäufe für September mit einer Glättungskonstante alpha von 0,30. 17 Historische Nachfrage nach einem Produkt ist wie folgt: D EMAND April 60 Mai 55 Juni 75 Juli 60 August 80 September 75 a. Mit einem einfachen viermonatigen gleitenden Durchschnitt berechnen Sie eine Prognose für Oktober. B. Mit einer einzigen exponentiellen Glättung mit einer 0,2 und einer September-Prognose 65, berechnen Sie eine Prognose für Oktober. C. Mit Hilfe einer einfachen linearen Regression berechnen Sie die Trendlinie für die historischen Daten. Sagen Sie die X-Achse ist 1. April, 2. Mai, und so weiter, während die Y-Achse Nachfrage ist. D. Berechnen Sie eine Prognose für Oktober. 18 Die Umsatzerlöse des Vorjahres und der ersten drei Quartale dieses Jahres lagen wie folgt: Q UARTER I II III IV Im vergangenen Jahr 23.000 27.000 18.000 9.000 In diesem Jahr 19.000 24.000 15.000 Mit dem im Text beschriebenen Fokus-Prognoseverfahren erwarten wir einen erwarteten Umsatz von Das vierte Quartal dieses Jahres. 19 Die folgende Tabelle zeigt die prognostizierte Produktnachfrage mit Ihrer speziellen Prognosemethode zusammen mit der tatsächlichen Nachfrage: F ORECAST A CTUAL 1.500 1.550 1.400 1.500 1.700 1.600 1.750 1.650 1.800 1.700 a. Berechnen Sie das Tracking-Signal mit der mittleren absoluten Abweichung und der laufenden Summe der Prognosefehler. B. Besprechen Sie, ob Ihre Prognosemethode gute Prognosen liefert. 15. MAD 104 T S 3.1. Das TS ist 3.1 in Woche 6. Dies ist ein ziemlich hoher Wert, was darauf hinweist, dass das Modell nicht akzeptabel ist. 16. a. F Sept. 163.3. B. F Sept. 167. c. F Sept. 154. 17. a. F. 72,5. B. 67. c. Y 54 3,86 x. D. 81. 18. Strategie 5 zur Prognose des 4. Quartals: F IV 7.500. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments.
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