Moving Media Inventario Di Previsione

Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Using la funzione PREVISIONE in Excel (e Open Office Calc) copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Vorrei iniziare col dire che eccelle Previsioni funzione non è un sistema completo di previsione di inventario. Previsione di gestione delle scorte in genere comporta la rimozione di rumore dalla domanda, allora il calcolo e incorpora le tendenze, stagionalità ed eventi. La funzione Previsione non ha intenzione di fare tutte queste cose per voi (tecnicamente si potrebbe, ma ci sono modi migliori per realizzare alcuni di questi). Ma è un po 'la funzione pulito questo è facile da usare, e si può certamente essere una parte del vostro sistema di previsione. Secondo Microsoft Aiuto sulla funzione previsione. La previsione (x, knownys, knownxs) restituisce il valore previsto della variabile dipendente (rappresentata nei dati da knownys) per il valore specifico, x, della variabile indipendente (rappresentata nei dati da knownxs) utilizzando una misura migliore (minimi quadrati) di regressione lineare per prevedere i valori y da valori x. Quindi cosa significa esattamente regressione lineare è una forma di analisi di regressione e può essere usato per calcolare una relazione matematica tra due (o più) insiemi di dati. In previsione, si può usare questo se avete pensato una serie di dati potrebbero essere utilizzati per prevedere un altro set di dati. Ad esempio, se hai venduto Materiali da costruzione, è possibile che le variazioni dei tassi di interesse possono essere utilizzati per prevedere le vendite dei vostri prodotti. Questo è un classico esempio di utilizzo di regressione per calcolare una relazione tra una variabile esterna (tassi di interesse) e una variabile interna (le vendite). Tuttavia, come vedremo più avanti, è anche possibile utilizzare la regressione per calcolare un rapporto all'interno dello stesso insieme di dati. Un approccio tipico verso l'analisi di regressione comporta l'uso di regressione per determinare la relazione matematica, ma anche per contribuire a dare un'idea di come valido rapporto è (questo è la parte di analisi). La funzione PREVISIONE salta l'analisi, e solo calcola un rapporto e lo applica alla tua uscita automaticamente. Questo rende le cose più facili per l'utente, ma si presuppone che il rapporto è valida. Quindi, in sostanza, la funzione di previsione utilizza la regressione lineare per prevedere un valore sulla base di una relazione tra due insiemi di dati. Vediamo alcuni esempi. Nella Figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo che include il tasso di interesse medio negli ultimi 4 anni e le vendite di unità durante lo stesso periodo di 4 anni. Mostriamo anche un tasso di interesse previsto per il 5 ° anno. Possiamo vedere nell'esempio che i nostri volumi di vendita salgono i tassi di interesse scendono e scendono come i tassi di interesse salgono. Basta guardare l'esempio, si può intuire che le nostre vendite per l'anno 5 sarebbero da qualche parte tra 5.000 e 6.000 sulla base della relazione osservata tra i tassi di interesse e le vendite nei periodi precedenti. Possiamo usare la funzione di previsione per quantificare con maggiore precisione questa relazione e applicarlo al 5 ° anno. Nella Figura 1B, si può vedere la funzione di previsione applicata. In questo caso, la formula nella cella F4 è previsto (F2, B3: E3, B2: E2). Quello che abbiamo dentro la parentesi è conosciuto come un argomento. Un argomento è semplicemente un mezzo di passare i parametri al funzione utilizzata (in questo caso, la funzione Previsione). Ciascun parametro è separato da una virgola. Al fine di previsione della funzione di lavoro, ha bisogno di conoscere il valore che stiamo usando per prevedere la nostra produzione (il nostro anno 5 vendite). Nel nostro caso, il parametro (il nostro anno 5 tasso di interesse) è nella cella F2, quindi il primo elemento del nostro ragionamento è F2. Successivamente, ha bisogno di sapere dove si possono trovare i valori esistenti verrà utilizzato per determinare la relazione da applicare a F2. In primo luogo abbiamo bisogno di entrare nelle cellule che rappresentano i valori della nostra variabile dipendente. Nel nostro caso, questo sarebbe la nostra unità vendute nel corso degli ultimi 4 anni, quindi si entra B3: E3. Poi abbiamo bisogno di entrare nelle cellule che rappresentano i valori della nostra variabile predittiva. Nel nostro caso, questo sarebbe il tasso di interesse durante i precedenti 4 anni, quindi si entra B2: E2). La funzione PREVISIONE può ora confrontare le unità vendute nel corso degli anni da 1 a 4 per i tassi di interesse in quegli stessi anni, e quindi applicare quel rapporto al nostro predetto anno 5 tasso di interesse per ottenere le nostre vendite previste per l'Anno 5 di 5.654 unità. Nel precedente esempio, possiamo guardare i grafici per aiutare cercare di visualizzare il rapporto. A prima vista, potrebbe non sembrare così evidente, perché abbiamo una relazione inversa (vendite salire i tassi di interesse scendono), ma se si spostava mentalmente uno dei grafici, si vedrebbe un rapporto molto chiaro. Quello è una delle cose interessanti sulla funzione previsione (e analisi di regressione). Si può facilmente fare con una relazione inversa. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Vediamo ora un altro esempio. In figura 2A, vediamo un nuovo set di dati. In questo esempio, i nostri tassi di interesse è andato su e giù nel corso degli ultimi 4 anni, ma i nostri volumi di vendita hanno mostrato una tendenza al rialzo consistente. Mentre è possibile che i tassi di interesse hanno avuto un impatto sulle nostre vendite in questo esempio, è ovvio che ci sono fattori molto più significativo in gioco qui. Utilizzando la nostra funzione del tempo con questi dati, torniamo una previsione di 7.118 unità per anno 5. Penso che la maggior parte di noi sarebbe guardare il nostro andamento delle vendite e di accettare i suoi molto più probabile che le nostre vendite per anno 5 sarebbe 9.000 unità. Come ho già detto in precedenza, la funzione di previsione presuppone che il rapporto è valida, per cui produce in uscita sulla base della soluzione migliore che può fare fuori dei dati forniti ad esso. In altre parole, se diciamo che c'è un rapporto, ci crede e produce l'output di conseguenza senza darci un messaggio di errore o di qualsiasi segnale che implica il rapporto è molto povera. Quindi, fare attenzione a quello che chiedi. Gli esempi precedenti coperti la classica applicazione di regressione per la previsione. Mentre tutto questo suona piuttosto liscia, questo classico applicazione della regressione non è così utile come si potrebbe pensare (è possibile controllare il mio libro per ulteriori informazioni sulla regressione e perché non può essere una buona scelta per le vostre esigenze di previsione). Ma ora lascia utilizzare la funzione di previsione per identificare semplicemente tendenza all'interno di un dato insieme di dati. Iniziamo cercando in figura 3A. Qui abbiamo la domanda, con un trend molto evidente. La maggior parte di noi dovrebbe essere in grado di guardare a questi dati e stare tranquillo predicendo che la domanda nel periodo di 7 sarà probabilmente di 60 unità. Eppure, se è stato eseguito questo dato attraverso i calcoli di previsione tipici usati nelle gestione delle scorte, si può essere sorpresi di quanto sia scarsa molti di questi calcoli sono a pari al trend. Dal momento che la funzione PREVISIONE ci impone di inserire una variabile dipendente e una variabile predittore, come andiamo su come utilizzare la funzione di previsione, se abbiamo un solo insieme di dati Ebbene, mentre è tecnicamente vero che abbiamo un unico insieme di dati (il nostro la storia richiesta), in realtà hanno un rapporto in corso all'interno di questo insieme di dati. In questo caso, il rapporto è basato sul tempo. Pertanto, siamo in grado di utilizzare ogni domanda periodi come variabile predittore per la seguente domanda periodi. Quindi, abbiamo solo bisogno di dire la funzione di previsione di utilizzare la domanda nei periodi da 1 a 5 come i dati esistenti per la variabile predittore, e utilizzare la domanda nei periodi da 2 a 6 come i dati esistenti per la variabile dipendente. Poi gli si dice di applicare questo rapporto alla domanda in periodo di 6, per calcolare la nostra previsione per il periodo 7. Si può vedere in figura 3B, la nostra formula nella cella I3 è prevista (H2, C2: H2, B2: G2). e lo fa tornare una previsione di 60 unità. Ovviamente questo esempio non è realistico in quanto la domanda è troppo pulito (nessun rumore). Quindi, consente di guardare Figura 3C dove applichiamo questo stesso calcolo per alcuni dati più realistici. Voglio solo ribadire che, mentre la funzione di previsione è utile, non è un sistema di previsione. Io di solito preferiscono avere un po 'più di controllo sulla esattamente come applico ed estendere le tendenze per la mia previsione. Inoltre, si vorrebbe rimuovere prima tutti gli altri elementi della vostra richiesta, che non sono legati alla vostra richiesta di base e di tendenza. Ad esempio, si vorrebbe rimuovere eventuali effetti della stagionalità o eventi (come ad esempio promozioni) della tua domanda prima di applicare la funzione di previsione. Si potrebbe quindi applicare l'indice di stagionalità e gli indici di evento per l'uscita della funzione PREVISIONE. È inoltre possibile giocare con i tuoi ingressi per ottenere un determinato risultato desiderato. Ad esempio, si consiglia di provare prima lisciando la vostra storia di domanda (attraverso una media mobile, ponderata media mobile, o livellamento esponenziale), ed usando che è la variabile predittore invece della domanda grezzo. Per ulteriori informazioni di Previsione, controllare il mio Inventory Management libro spiegato. Uso della funzione previsione in Open Office Calc. Per gli utenti di Openoffice. org Calc. la funzione di previsione funziona più o meno lo stesso come in Excel. Tuttavia, vi è una leggera differenza nella sintassi utilizzata in Calc. Ovunque si usa una virgola in un argomento in una funzione di Excel, si dovrebbe invece usare un punto e virgola in Calc. Così, invece di Formula Excel È necessario immettere Vai alla pagina articoli per più articoli da Dave Piasecki. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Dave Piasecki. è owneroperator di inventario Operations Consulting LLC. una società di consulenza che fornisce servizi relativi alla gestione del magazzino, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino. Ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web (inventoryops), dove egli sostiene ulteriori informazioni rilevanti. My Business Inventory Operations Consulting LLC fornisce veloce, conveniente, l'assistenza di esperti di gestione delle scorte e le operazioni di magazzino. La mia serie temporali Booksa è una sequenza di osservazioni di una variabile casuale periodica. Esempi sono la domanda mensile per un prodotto, l'iscrizione matricola annuale in un dipartimento dell'Università e dei flussi giornalieri in un fiume. Le serie temporali sono importanti per le operazioni di ricerca, perché sono spesso i conducenti di modelli decisionali. Un modello di inventario richiede stime di esigenze future, una programmazione corso e il modello di personale per un dipartimento universitario richiede stime di futuro afflusso di studenti, e un modello per fornire avvertimenti alla popolazione in un bacino fluviale richiede stime del fiume scorre per l'immediato futuro. analisi di serie temporali fornisce strumenti per la selezione di un modello che descrive le serie storiche e utilizzando il modello per prevedere eventi futuri. Modellazione la serie temporale è un problema statistico in quanto i dati osservati è usato in procedure di calcolo per stimare i coefficienti di un modello supposto. Modelli presuppongono che osservazioni variano casualmente intorno ad un valore medio di fondo che è una funzione del tempo. In queste pagine restringiamo l'attenzione utilizzando i dati storici di serie temporali di stimare un modello dipendente dal tempo. I metodi sono appropriati per la previsione termine automatica, a corto di informazioni di uso frequente in cui le cause di variazione tempo non cambiano notevolmente nel tempo. In pratica, le previsioni derivate da questi metodi sono successivamente modificate da analisti umani che contengano informazioni non disponibili dai dati storici. Il nostro scopo principale di questa sezione è quello di presentare le equazioni per i quattro metodi di previsione utilizzati per la Previsione aggiuntivo: media mobile, livellamento esponenziale, regressione e doppio livellamento esponenziale. Questi sono chiamati lisciatura metodi. I metodi non presi in considerazione comprendono la previsione qualitativa, regressione multipla, ed i metodi autoregressivi (ARIMA). Coloro che sono interessati a una più ampia copertura dovrebbe visitare il sito Principi di previsione o leggere uno dei numerosi libri eccellenti sul tema. Abbiamo usato la Previsione libro. da Makridakis, Wheelwright e McGee, John Wiley Sons amp, 1983. Per utilizzare gli esempi cartella di lavoro, è necessario che il Previsione aggiuntivo installato. Scegliere il comando Ricollega per stabilire i collegamenti al componente aggiuntivo. Questa pagina descrive i modelli utilizzati per la semplice previsione e la notazione usata per l'analisi. Questo metodo di previsione più semplice è la previsione media mobile. Il metodo semplicemente medie delle ultime m osservazioni. È utile per le serie temporali con una media cambiando lentamente. Questo metodo considera tutto il passato nella sua previsione, ma pesa l'esperienza recente più gravoso rispetto ai meno recente. I calcoli sono semplici perché solo la stima del periodo precedente ed i dati attuali determinano la nuova stima. Il metodo è utile per le serie temporali con una media cambiando lentamente. Il metodo della media mobile non risponde bene ad una serie temporale che aumenta o diminuisce con il tempo. Qui includiamo un termine trend lineare nel modello. Il metodo di regressione approssima il modello con la costruzione di una equazione lineare che fornisce i minimi quadrati adatti agli ultimi strumenti m observations. Management: modello a media mobile di previsione modello a media mobile di previsione sono strumenti importanti che aiutano i manager a prendere decisioni consapevoli. Le medie mobili sono utilizzati principalmente per prevedere i dati storici raggio corto. Questo strumento, insieme ad altri strumenti di previsione sono ora informatizzato, che la rende facile da usare. Per quanto riguarda lo spostamento strumenti media di previsione, effettuare le seguenti operazioni: - Guarda dati sui prezzi al giorno negli ultimi cinque anni, per tre diversi titoli. Utilizzare le parole chiave quotstock prezzo dataquot, dataquot quotreturn, quotcompany dataquot, e quotstock returnsquot per trovare informazioni su Internet. - Su Excel, creare grafici basati su medie di tendenza movimento con il seguente modulo di valori: 10, 100, e 200. - Su Excel, Grafico le medie centrati movimento con i seguenti valori formare: 10, 100, e 200. - Come fare le medie mobili per gli stessi valori di m confronto tra una tendenza di media mobile e un movimento centrato - Come media possono queste medie mobili assistere un magazzino analista nel determinare la direzione scorte prezzo Soluzione Anteprima gentile trova esercitazione allegato avere alcune idee, riferimenti e contenuti relativi alla media mobile. Sommario Soluzione Questa risposta esamina gli usi del modello a media mobile di previsione e gestione. Aggiungere la soluzione al carrello Rimuovi dal carrello di acquisto Solution Aggiungi al carrello Rimuovi dal carrello soluzione fornita da: B, Università di Ajmer M, Università di Ajmer Commenti recenti quotHello Signor Rajender, Grazie mille per l'aiuto. Grandi quotThanks answer. quot faranno lavoro quotGood so. quot Grazie quot quotWhere è il grafico, il foglio di calcolo, la variabile modifica o l'analisi di sensibilità o di eventuali istruzioni per fare tutto quello che appena copiato la stessa cosa ho fornito e rinominato il file. quot Soluzioni quotthank youquot correlati. ha modificato anche lo strumento di valutazione per affrontare. con previsori pronti per la distribuzione di nuovi strumenti per migliorare. Blood Management Inventario Nazionale e Pianificazione prega. . Chiave di monitoraggio e gli strumenti investigativi includono:. di monitorare i processi di gestione del miglioramento continuo. . l'inconveniente di media mobile. che assegna. . comitato ha modificato anche lo strumento di valutazione per affrontare. previsori pronti per la distribuzione di nuovi strumenti per migliorare. viene mantenuto al Programma Disease Management a. . Pianificazione di previsione è uno strumento essenziale in qualsiasi. i dati sono mancanti, il giudizio soggettivo gestione può essere. Livellamento esponenziale: un movimento sotto forma media di tempo. . uno staff tecnico composto da statistici, scienziati di gestione, del computer. Doppia medie mobili. o . Tuttavia, questi strumenti statistici sono integrate con. . 5-33 Gestione di Davis39s Department Store ha utilizzato di serie temporali. Utilizzare strumento di regressione in Excel. 3-periodo media mobile come MAD per ponderata media mobile è inferiore. . Offre elettrodomestici, utensili. prati e giardini prodotti. La previsione è uno strumento essenziale per qualsiasi decisione. i dati sono mancanti, il giudizio soggettivo gestione può. . Livellamento esponenziale: Una forma media mobile di serie temporali. Riferimento: 1. Le statistiche per la gestione da Levin amp Rubin 2. La previsione è uno strumento essenziale per qualsiasi. . di strumenti e accessori di alimentazione con cavo e senza fili. rispetto. La previsione è uno strumento essenziale per qualsiasi. i dati sono mancanti, il giudizio soggettivo gestione può essere.