Peramalan rata rata peramalan

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Catatan-Catatan adalah serangkaian catatan pengantar tentang topik yang termasuk dalam judul penelitian bidang operasi (OR) yang luas. Mereka awalnya digunakan oleh saya dalam kursus perkenalan ATAU yang saya berikan di Imperial College. Mereka sekarang tersedia untuk digunakan oleh siswa dan guru yang tertarik atau tunduk pada kondisi berikut. Daftar lengkap topik yang tersedia di OR-Notes dapat ditemukan di sini. Contoh peramalan Peramalan contoh 1996 UG exam Permintaan produk dalam setiap lima bulan terakhir ditunjukkan di bawah ini. Gunakan rata-rata pergerakan dua bulan untuk menghasilkan perkiraan permintaan di bulan 6. Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,9 untuk menghasilkan perkiraan permintaan permintaan di bulan 6. Manakah dari kedua perkiraan yang Anda inginkan dan mengapa perpindahan kedua bulan ini Rata-rata untuk bulan dua sampai lima diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke enam hanyalah rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 5 m 5 2350. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan sebesar 0,9, kita mendapatkan: Seperti sebelumnya Ramalan untuk bulan enam hanya rata-rata untuk bulan 5 M 5 2386 Untuk membandingkan dua prakiraan kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 dan untuk rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta smoothing 0,9 MSD (13 - 17) sup2 10.44 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa pemulusan eksponensial tampaknya memberikan perkiraan satu bulan terbaik di depan karena memiliki MSD yang lebih rendah. Makanya kita lebih memilih ramalan 2386 yang telah diproduksi oleh smoothing eksponensial. Peramalan contoh ujian UG 1994 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan aftershave baru di toko untuk masing-masing 7 bulan terakhir. Hitung moving average dua bulan untuk bulan dua sampai tujuh. Berapa perkiraan Anda untuk permintaan di bulan delapan Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 untuk menurunkan perkiraan permintaan di bulan ke delapan. Manakah dari dua prakiraan untuk bulan delapan yang Anda sukai dan mengapa penjaga toko percaya bahwa pelanggan beralih ke merek baru ini dari merek lain. Diskusikan bagaimana Anda bisa memodelkan perilaku switching ini dan menunjukkan data yang Anda perlukan untuk mengkonfirmasi apakah peralihan ini terjadi atau tidak. Rata-rata pergerakan dua bulan untuk bulan kedua sampai tujuh diberikan oleh: Perkiraan untuk bulan ke delapan hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 7 m 7 46. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 Dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke delapan hanya rata-rata untuk bulan 7 M 7 31.11 31 (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 keseluruhan, maka kita melihat bahwa rata-rata pergerakan dua bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kita lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh moving average dua bulan. Untuk memeriksa peralihan kita perlu menggunakan model proses Markov, di mana negara merek dan kita memerlukan informasi keadaan awal dan probabilitas switching pelanggan (dari survei). Kita perlu menjalankan model pada data historis untuk melihat apakah kita memiliki kesesuaian antara model dan perilaku historis. Peramalan contoh ujian UG 1992 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek pisau cukur tertentu di toko untuk masing-masing sembilan bulan terakhir. Hitung rata-rata pergerakan tiga bulan selama bulan tiga sampai sembilan. Berapa perkiraan perkiraan permintaan Anda pada bulan ke sepuluh Terapkan smoothing eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan ke sepuluh. Manakah dari dua perkiraan untuk sepuluh bulan yang Anda inginkan dan mengapa rata-rata moving average tiga bulan untuk bulan 3 sampai 9 diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke 10 hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata pergerakan untuk bulan 9 m 9 20.33. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk 10 bulan adalah 20. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 kita dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 10 hanya rata-rata untuk bulan 9 M 9 18.57 19 (seperti kita Tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan tiga bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kami lebih memilih perkiraan 20 yang telah dihasilkan oleh moving average tiga bulan. Peramalan contoh ujian UG 1991 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek mesin faks tertentu di sebuah toserba dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung moving average empat bulan untuk bulan 4 sampai 12. Berapa perkiraan perkiraan permintaan Anda di bulan 13 Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 untuk mendapatkan perkiraan permintaan di bulan 13. Manakah dari dua perkiraan untuk bulan 13 apakah Anda lebih suka dan mengapa Faktor lain apa, yang tidak dipertimbangkan dalam perhitungan di atas, mungkin mempengaruhi permintaan untuk mesin faks di bulan 13 Rata-rata moving average empat bulan untuk bulan ke 4 sampai 12 diberikan oleh: m 4 (23 19 15 12) 4 17.25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19 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 Prakiraan untuk bulan ke 13 hanyalah rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak Untuk bulan 12 m 12 46,25. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 46. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 kita dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 13 hanya rata-rata untuk bulan 12 M 12 38.618 39 (seperti kita Tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan empat bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kita lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh rata-rata pergerakan empat bulan. Perubahan permintaan harga iklan musiman, kedua merek dan merek lain ini situasi ekonomi umum teknologi baru Peramalan contoh 1989 UG exam Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek microwave oven tertentu di sebuah department store dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung moving average enam bulan untuk setiap bulannya. Berapa perkiraan Anda untuk permintaan di bulan 13 Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,7 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan 13. Manakah dari dua perkiraan untuk bulan 13 yang Anda inginkan dan mengapa Sekarang kita tidak dapat menghitung enam Bulan bergerak sampai kita memiliki setidaknya 6 pengamatan - yaitu kita hanya bisa menghitung rata-rata seperti itu dari bulan ke 6 dan seterusnya. Oleh karena itu kita memiliki: 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 Prakiraan untuk bulan 13 hanyalah rata-rata pergerakan untuk Bulan sebelumnya yaitu moving average untuk bulan 12 m 12 38.17. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 38. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan sebesar 0,7 yang kita dapatkan: Metode Peramalan Rata-rata Bergerak Rata-rata: Pro dan Kontra Hai, Cintai Pos Anda. Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih lanjut. Kami menggunakan SAP. Di dalamnya ada pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi. Jika Anda memeriksa opsi ini Anda mendapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi hasilnya berubah. Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi itu. Maksudku, mathmatically. Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak termasuk dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP. Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. Hai terimakasih telah menjelaskan dengan sangat efektifnya. Terima kasih lagi Jaspreet Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Tentang Shmula Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody. Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan. Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi titik-titik rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs ini adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda. Mulailah dengan download gratis