Berechnen A Prognose Of The Up Nachfrage Mit A 3 Und 5 Periode Gleitenden Durchschnitt

Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in 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-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, damit das Ergebnis der Berechnungen erscheint, wo es wie folgt aussieht. Berechnen Sie eine Prognose der oben genannten Nachfrage mit einem 3- und 5-Periode gleitenden Durchschnitt. Tagesnachfrage 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Entwickeln Sie eine Tabellenkalkulation, um die folgenden Fragen zu beantworten. 12 163 Berechnen Sie eine Prognose der oben genannten Nachfrage mit einem 3- und 5-Periode gleitenden Durchschnitt. 13 157 Zeichnen Sie diese Prognosen und die Originaldaten mit Excel. Was zeigt die Grafik 14 169 Welche der oben genannten Prognosen ist am besten Warum Berechnen Sie eine Prognose der oben genannten Nachfrage mit einem 3- und 5-Periode gleitenden Durchschnitt. Post navigation SUCHE FÜR PAPIERE UND ANTWORTEN Anzahl der Artikel im Warenkorb: 0 ANFRAGEN NEUE ARBEITSPAPIERE KATEGORIE Kategorien BESTELLEN NEUES LÖSUNG Abonnement Folgen Sie dem Computer Tutorial auf Twitter oder teilen Sie unsere Seite JETZT KAUFEN 29.99 JETZT KAUFEN JETZT KAUFEN 9.99 KAUFEN JETZT 9.99Kalkulieren Sie eine Filialprognose Der Nachfrage mit einem 3- und 5-Periode Moving Average Bitte helfen Sie bei den folgenden Problemen. Der ABC Floral Shop hat in den letzten 2 Wochen folgende Anzahl von Pelargonien verkauft: Key: Tagesnachfrage 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 12 163 13 157 14 169 Entwicklung eines Kalkulationstabelle, um die folgenden Fragen zu beantworten. - Berechnen Sie eine Prognose der oben genannten Nachfrage mit einem 3- und 5-Periode gleitenden Durchschnitt. - Diagramm diese Prognosen und die ursprünglichen Daten mit Excel. Was zeigt die Grafik? Welche der oben genannten Prognosen ist am besten Warum Solution Vorschau Bitte sehen Sie die beigefügte Tabelle und lassen Sie mich wissen, wenn Sie irgendwelche Fragen haben. Um einen x-Tag gleitenden Durchschnitt zu konstruieren, beurteilen wir an jedem Punkt die Nachfrage an jedem der letzten x Tage. Für Tag 15, mit dem 3-Tage gleitenden Durchschnitt wir. Lösungszusammenfassung Diese Lösung hilft bei verschiedenen Fragen der Geschäftsanalyse. Es hilft, eine Prognose auf Nachfrage mit einem 3 bis 5 Periode gleitenden Durchschnitt, Grafik-Prognosen und Original-Daten zu berechnen, und diskutiert, welche Prognose am besten ist. Detaillierte Erklärungen sind vorhanden. Add Solution to Cart Aus dem Warenkorb entfernenCalculate eine Prognose der oben genannten Nachfrage mit einem a. Berechnen Sie eine Prognose der oben genannten Nachfrage mit einem drei - und fünfmaligen gleitenden Durchschnitt. B. Diagramm diese Prognosen und die ursprünglichen Daten mit Excel. Was zeigt die Grafik c. Berechnen Sie MSE für beide Prognosemethoden. Laut MSE erklären Sie, welche Prognose besser ist. D. Berechnen Sie CFE für beide Prognosemethoden. Laut CFE erklären Sie, welche Prognose besser ist. Lösungen: Teil a: Tagesnachfrage 3 Periode Gleitender Durchschnitt 5 Periode Gleitender Durchschnitt 1 200 2 134 3 147 4 165 160,33 5 183 148,67 6 125 165,00 165,80 7 146 157,67 150,80 8 154 151,33 153,20 9 182 141,67 154,60 10 197 160,67 158,00 11 132 177,67 160.80 12 163 170.33 162.20 13 157 164.00 165.60 14 169 150.67 166.20 MGT 302 Page 3 Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. Dr. X. Huang Teil b: Die 5-Periode gleitenden durchschnittlichen Prognosen sind stabiler als die 3-Periode gleitende durchschnittliche Prognosen. Auf der anderen Seite reagieren die 3-prozentigen gleitenden Durchschnittsprognosen schneller. 0 50 100 150 200 250 Tag Nachfrage 3-Periode m. a. 5-fach m. a. Teil c und Teil d: Der 5-Perioden-Gleitender Durchschnitt ist besser, weil sein CFE-Wert näher bei Null ist und seine MSE kleiner ist: CFE 3-Periode Moving Average 24,99 5-Periode Moving Average -12.20 MSE 3-Period Moving Average 764.96 5 - Period Moving Average 541.33 Problem 5: a. Berechnen Sie das Tracking-Signal für die folgenden Daten. Zeitraum Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich an, um auf den Rest des Dokuments zuzugreifen. Diese Notiz wurde am 02112015 für den Kurs MGT 303 hochgeladen von Professor Waugh während der Frühjahr 03911 Begriff an der Miami University hochgeladen. Klicken Sie hier, um die Dokumentdetails zu bearbeiten