spostando average. Mean di tempo osservazioni dati di serie equidistanti nel tempo da diversi periodi consecutivi Chiamato in movimento, perché è continuamente ricalcolato come rendono disponibili nuovi dati, si procede facendo cadere il primo valore e aggiungendo il valore più recente, ad esempio, la media mobile di sei vendite - MONTH possono essere calcolati prendendo la media delle vendite da gennaio a giugno, poi la media delle vendite da febbraio a luglio, poi di marzo ad agosto, e così via medie mobili 1 riducono l'effetto delle variazioni temporanee nei dati, 2 migliorare la misura di dati da una linea di un processo chiamato levigante per mostrare tendenza i dati s in modo più chiaro, e 3 culminante qualsiasi valore al di sopra o al di sotto del trend. If si sta calcolando qualcosa con molto elevata varianza il meglio che si può essere in grado di fare è figura il average. I movimento voluto sapere che cosa la media mobile era dei dati, quindi vorrei avere una migliore comprensione di come eravamo doing. When si sta cercando di capire alcuni numeri che cambiano spesso il meglio che puoi fare è calcolare il prezzo medio average. moving movimento MAP. In praticare la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o cambiare Nel caso di una media costante lentamente, il più grande valore di m darà il migliori stime sottostante: un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti di variability. The scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora modifiche nel medio sottostante della serie temporale la figura riporta le serie utilizzato per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui la serie è stata generata la media inizia come una costante a 10 a partire da tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino raggiunge il valore di 20 al momento 30 Allora diventa costante nuovamente i dati è simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con lo zero media e deviazione standard 3 I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. la tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati passati sono known. The stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme la media della serie storica in figura la figura mostra la stima media mobile della media in ogni tempo e non le previsioni le previsioni avrebbero spostare le curve di media mobile a destra di periods. One conclusione è immediatamente evidente dalla figura per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo in aumento con m il ritardo è la distanza tra il modello e la stima nella dimensione tempo a causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è l'aumento della distorsione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile la polarizzazione quando la media è in aumento è negativo per una media diminuire, la polarizzazione è positivo il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m maggiore è il valore di m maggiore è la grandezza di lag e bias. For una serie continua crescita con tendenza a valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è riportata nelle equazioni below. The esempio curve non corrispondono queste equazioni perché il modello esempio non è in continuo aumento, invece inizia come una costante, diventa una tendenza e poi diventa costante di nuovo anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore cittadino. L'Hotel spostando previsione media di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra l'aumento lag e pregiudizi proporzionalmente le equazioni di seguito indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello Ancora una volta, queste formule sono per una serie storica con un trend. We lineare costante non dovrebbe essere sorpreso da questo risultato lo stimatore media mobile si basa sul presupposto di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio da tempo reale serie raramente esattamente rispettare le ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tale results. We può anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per i più piccoli m la stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20 Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni di errore mean. The è la differenza tra i dati effettivi e le previsioni valore Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore cittadino. L'Hotel primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una costante significa Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile un'ampia m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo m più piccolo possibile 1, ma questo aumenta la previsione Pratica errore di varianza richiede un value. Forecasting intermedio con Excel. The previsione aggiuntivo implementa le formule media mobile l'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B le prime 10 osservazioni sono indicizzate -9 a 0 Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10.The primi dieci osservazioni fornire i valori di avvio per la stima e la sono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0 la colonna MA 10 C mostra il calcolato le medie la media mobile parametro m è nella cella C3 ribalta 1 colonna D in movimento mostra una previsione per un periodo nel futuro l'intervallo di previsione è in cella D3 quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati down. The Err 1 colonna e mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione per esempio, l'osservazione in tempo 1 è 6 il valore previsto fatta dal media mobile al tempo 0 a 11 1 L'errore è quindi -5 1 La deviazione standard e media MAD media deviazione sono calcolati in cellule metodi serie E6 e E7 respectively. Time Serie Methods. Time sono tecniche statistiche che fanno uso di dati storici accumulati nel corso un periodo di metodi di serie tempo di tempo per scontato che ciò che è accaduto in passato, continueranno a verificarsi in futuro, come il nome della serie tempo suggerisce, questi metodi si riferiscono alla previsione di un solo fattore - volta Essi comprendono la media mobile, livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare e sono tra i metodi più diffusi per la previsione a corto raggio tra le società di servizi e di produzione di questi metodi presuppongono che i modelli storici identificabili o tendenze per la domanda nel corso del tempo si ripeterà themselves. Moving Average. A previsione di serie temporali possono essere semplici come utilizzare la domanda nel periodo attuale di prevedere la domanda nel prossimo periodo questo è talvolta chiamato una previsione ingenui o intuitiva 4 ad esempio, se la domanda è di 100 unità di questa settimana, le previsioni per la prossima settimana s richiesta è di 100 unità se la domanda risulta essere di 90 unità, invece, poi la settimana successiva s domanda è di 90 unità, e così via Questo tipo di metodo di previsione non tiene in considerazione il comportamento storico domanda si basa solo su richiesta nel periodo corrente reagisce direttamente ai normali movimenti casuali demand. The semplice metodo della media mobile utilizza diversi valori medi durante il recente passato per sviluppare una previsione Questo tende a smorzare, o appianare, gli aumenti e diminuzioni casuali di una previsione che utilizza un solo periodo la media mobile semplice è utile per la previsione della domanda che è stabile e non visualizza alcun comportamento domanda pronunciata, come ad esempio una tendenza o pattern. Moving stagionale medie sono calcolate per periodi specifici, come ad esempio tre mesi o cinque mesi, a seconda di quanto il previsore desideri per lisciare i dati relativi alla domanda quanto più a lungo il periodo di media mobile, il più agevole sarà la formula per il calcolo della media mobile semplice isputing un mobile semplice clip Average. The carta istantanea di forniture per ufficio Società vende e distribuisce forniture per ufficio per aziende, scuole e agenzie entro un raggio di 50 miglia di la sua attività di magazzino l'forniture per ufficio è competitivo, e la capacità di consegnare gli ordini prontamente è un fattore di ottenere nuovi clienti e mantenere quelli vecchi Uffici di solito per non durante l'esecuzione a corto di rifornimenti, ma quando sono completamente esauriti di conseguenza, hanno bisogno i loro ordini immediatamente il manager della società vuole essere determinati driver abbastanza e veicoli sono a disposizione per consegnare gli ordini prontamente e hanno adeguato inventario in magazzino Pertanto, il manager vuole essere in grado di prevedere il numero di ordini che si verificherà nel corso del mese successivo cioè di prevedere la domanda per i record deliveries. From di ordini di consegna, gestione ha accumulato i seguenti dati per gli ultimi 10 mesi, da cui si vuole calcolare a 3 e 5 mesi in movimento averages. Let noi supporre che è la fine di ottobre la previsione risultante sia dal 3- o la media mobile 5 mesi è tipicamente per il mese successivo nella sequenza, che in questo caso è Novembre la media mobile è calcolata dalla domanda di ordini per la prima 3 mesi nella sequenza secondo il seguente formula. The 5 mesi media mobile è calcolata dai precedenti 5 mesi di dati richiesta come follows. The a 3 e 5 mesi in movimento previsioni medi per tutti i mesi di dati di domanda sono riportati nella seguente tabella a dire il vero, solo il tempo per novembre in base alla più recente domanda mensile sarebbe stato utilizzato dal gestore Tuttavia, le previsioni precedenti per mesi precedenti ci permettono di confrontare le previsioni con la domanda effettiva per vedere come precisa il metodo di previsione è - cioè, quanto bene esso does. Three - e cinque mesi Averages. Both movimento previsioni medie nella tabella precedente tendono ad appianare la variabilità che si verificano nei dati reali Questo effetto levigante si può osservare nella figura che segue, in cui 3 mesi e 5 mesi medie sono state sovrapposte su un grafico del data. The 5 mesi media originale muovendo nella figura precedente leviga le fluttuazioni in misura maggiore rispetto a 3 mesi media mobile Tuttavia, la media di 3 mesi rispecchi più fedelmente i dati più recenti a disposizione del gestore di forniture per ufficio in generale, le previsioni che utilizzano il più lungo periodo di media mobile sono più lenti a reagire ai recenti cambiamenti della domanda rispetto a quella che quelle fatte usando più breve-periodo medie mobili I periodi aggiuntivi di dati smorzare la velocità con cui le previsioni risponde Stabilire il numero appropriato di periodi da utilizzare in una previsione media mobile richiede spesso una certa quantità di tentativi ed errori experimentation. The svantaggio del metodo della media mobile è che non reagisce alle variazioni che si verificano per un motivo, come i cicli e stagionale Fattori effetti che causano variazioni sono generalmente ignorati fondamentalmente è un metodo meccanico, che riflette i dati storici in modo coerente Tuttavia, il metodo della media mobile ha il vantaggio di essere facile da usare, veloce e relativamente economico in generale, questo metodo può fornire una buona meteo per il breve periodo, ma non dovrebbe essere spinta troppo in là nel future. Weighted Moving Average. The metodo della media mobile può essere regolata a più riflettere attentamente fluttuazioni dei dati in ponderata metodo della media mobile, i pesi vengono assegnati i dati più recenti sulla base dei seguenti formula. The dati relativi alla domanda per PM Computer Services indicati nella tabella per esempio 10 3 sembra seguire un andamento lineare crescente la società vuole calcolare una linea di tendenza lineare per vedere se è più preciso di il livellamento esponenziale e regolati previsioni di livellamento esponenziale sviluppati negli esempi 10 3 e 10 4. valori richiesti per l'minimi quadrati calcoli sono come follows. Using questi valori, i parametri per la linea di tendenza lineare sono calcolati come follows. Therefore, la tendenza lineare equazione linea is. To calcolare una previsione per il periodo 13, siano x 13 nel line. The trend lineare grafico seguente mostra la linea di tendenza lineare rispetto ai dati effettivi la linea di tendenza sembra riflettere molto attentamente i dati effettivi - che è, a essere una buona misura --e sarebbe quindi un buon modello di previsione per questo problema Tuttavia, uno svantaggio della linea di tendenza lineare è che non adattarsi ad un cambiamento di tendenza, come i metodi di lisciatura previsione esponenziali sarà cioè, si presume che tutte le previsioni future seguiranno una linea retta questo limita l'uso di questo metodo per un lasso di tempo più breve in cui si può essere relativamente sicuri che la tendenza non sarà change. Seasonal Adjustments. A andamento stagionale è un aumento ripetitivo e diminuzione richiedono molti poste a vista mostrano vendite abbigliamento comportamento stagionale seguono modelli annuali di stagione, con la domanda di vestiti caldi in aumento in autunno e in inverno e in declino in primavera e in estate come la domanda per l'abbigliamento più fresco aumenta la domanda per molti articoli di vendita al dettaglio, tra cui giocattoli, attrezzature sportive , abbigliamento, apparecchi elettronici, prosciutti, tacchini, vino e frutta, aumentano durante le domanda vacanza stagione di auguri aumenta in concomitanza con giornate speciali come San Valentino s e la madre s modelli Day stagionale può verificarsi anche su base mensile, settimanale o anche quotidianamente Alcuni ristoranti hanno una maggiore domanda di sera che a pranzo o durante il fine settimana in contrapposizione al traffico nei giorni feriali - di conseguenza le vendite - a centri commerciali raccoglie il Venerdì e Saturday. There sono diversi metodi per riflettere i modelli stagionali in una serie temporale previsioni descriveremo uno dei metodi più semplici che utilizzano un fattore stagionale un fattore stagionale è un valore numerico che viene moltiplicato per il tempo normale per ottenere un metodo forecast. One destagionalizzato per lo sviluppo di una domanda di fattori stagionali è quello di dividere la domanda di ogni stagione dalla domanda complessiva annua, secondo il seguente formula. The risultante fattori stagionali compresi tra 0 e 1 0 sono, in effetti, la quota di domanda annuale totale assegnato a ogni stagione Questi fattori stagionali sono moltiplicata per la domanda annuale previsto a cedere rettificato le previsioni per ogni seasonputing una previsione stagionale Adjustments. Wishbone Farms cresce tacchini di vendere ad una società di lavorazione della carne durante tutto l'anno, tuttavia, la sua stagione è ovviamente nel corso del quarto trimestre dell'anno, da ottobre a dicembre Wishbone Farms ha sperimentato la domanda per i tacchini per gli ultimi tre anni indicati nella seguente table. Because abbiamo tre anni di dati relativi alla domanda, siamo in grado di calcolare i fattori stagionali dividendo trimestrale domanda totale per i tre anni di domanda totale in tutti e tre years. Next, vogliamo moltiplicare la domanda prevista per il prossimo anno, 2000, da ciascuno dei fattori stagionali per ottenere la domanda prevista per ogni trimestre per raggiungere questo obiettivo, abbiamo bisogno di una domanda prevista per il 2000 in questo caso, dal momento che i dati relativi alla domanda della tabella sembrano mostrare una tendenza generalmente in aumento, si calcola una linea di tendenza lineare per i tre anni di dati nella tabella per ottenere una previsione di massima estimate. Thus, la previsione per il 2000 è di 58 17, o 58.170 turkeys. Using questa previsione annuale della domanda, il stagionalmente previsioni adattate, SF io, per il 2000 areparing queste previsioni trimestrali con i valori medi attuali della tabella, che sembrerebbero essere relativamente buone stime di previsione, che riflette sia le variazioni stagionali dei dati e il generale verso l'alto trend.10-12 Come è il metodo della media mobile esponenziale simile a smoothing.10-13 Che effetto sul modello di livellamento esponenziale sarà aumentare la lisciatura have.10-14 costante Come funziona regolata livellamento esponenziale diverso dal smoothing.10-15 esponenziale Che cosa determina la scelta della costante livellamento per il trend in rettificato model.10-16 livellamento esponenziale Negli esempi capitolo per i metodi delle serie temporali, la previsione di partenza è sempre stato ipotizzato essere la stessa come domanda effettiva nel primo periodo di suggerire altri modi che la previsione di partenza potrebbe essere dedotte reale use.10-17 Come funziona il modello di previsione linea di tendenza lineare differisce da un modello di regressione lineare per forecasting.10-18 tra i modelli di serie storiche presentate in questo capitolo, tra cui la media mobile media ponderata e in movimento, livellamento esponenziale e regolato livellamento esponenziale , e la linea di tendenza lineare, che si fa a prendere in considerazione il miglior Why.10-19 quali sono i vantaggi regolata livellamento esponenziale hanno più di una linea di tendenza lineare per domanda prevista che esibisce un trend.4 KB Kahn e JT Mentzer, Previsione nel Consumer e Industrial mercati, La rivista del business Previsione 14, n ° 2 Estate 1995 21-28.
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