อธิบาย ที่ แตกต่าง ระหว่าง การเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย และ ชี้แจง ความเรียบเนียน

Exponential Smoothing Explained. Copyright เนื้อหาในลิขสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองและไม่สามารถใช้ได้สำหรับการเผยแพร่เมื่อคนแรกพบคำ Smoothing Exponential ระยะที่พวกเขาอาจคิดว่าเสียงเหมือนนรกของจำนวนมากเรียบอะไรเรียบคือพวกเขาก็เริ่มวาดภาพทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน การคำนวณที่อาจต้องใช้การศึกษาระดับปริญญาในวิชาคณิตศาสตร์เพื่อทำความเข้าใจและหวังว่าจะมีฟังก์ชั่น Excel ที่มีอยู่ในตัวหากจำเป็นต้องทำมันความจริงของการทำให้เรียบเป็นทวีคูณน้อยกว่าที่น่าทึ่งและไม่ค่อยเจ็บปวดมากนักความจริงคือการทำให้เรียบเป็นทวีคูณ การคำนวณที่เรียบง่ายซึ่งทำได้ดีกว่างานง่ายๆมันมีชื่อที่ซับซ้อนเนื่องจากสิ่งที่เกิดขึ้นในทางเทคนิคอันเป็นผลมาจากการคำนวณแบบง่ายๆนี้เป็นเพียงเล็กน้อยที่ซับซ้อนเพื่อให้เข้าใจถึงการเรียบขึ้นชี้แจงจะช่วยให้เริ่มต้นด้วยแนวคิดทั่วไปในการทำให้เรียบและ คู่ของวิธีการทั่วไปอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อให้บรรลุ smoothing smoothing คืออะไร smoothing เป็น p สถิติทั่วไป rocess ในความเป็นจริงเรามักพบข้อมูลที่ราบรื่นในรูปแบบต่างๆในชีวิตประจำวันของเราทุกครั้งที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางสิ่งบางอย่างคุณกำลังใช้ตัวเลขที่ราบเรียบหากคุณคิดว่าเหตุผลที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายสิ่งใดคุณ อย่างรวดเร็วจะเข้าใจแนวคิดของการเรียบตัวอย่างเช่นเราเพิ่งมีประสบการณ์ฤดูหนาวที่หนาวที่สุดในบันทึกเราจะสามารถวัดปริมาณนี้ได้ดีเราเริ่มต้นด้วย datasets ของอุณหภูมิสูงและต่ำประจำวันสำหรับช่วงที่เราเรียกฤดูหนาวสำหรับแต่ละปีในประวัติศาสตร์ที่บันทึกไว้ ที่ปล่อยให้เรามีพวงของตัวเลขที่กระโดดไปรอบ ๆ ค่อนข้างน้อยมันไม่เหมือนทุกวันในฤดูหนาวนี้คืออุ่นกว่าวันที่สอดคล้องกันจากปีก่อนหน้าทั้งหมดเราต้องเป็นตัวเลขที่เอาทั้งหมดนี้กระโดดจากข้อมูลเพื่อให้เราสามารถได้ง่ายขึ้น เปรียบเทียบฤดูหนาวกับฤดูถัดไปการลบการกระโดดไปรอบ ๆ ในข้อมูลเรียกว่าการทำให้ราบเรียบและในกรณีนี้เราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเพื่อให้บรรลุการปรับให้เรียบในการคาดการณ์ความต้องการเราใช้การทำให้ราบรื่นเพื่อนำออก ความแตกต่างของเสียงแบบสุ่มจากความต้องการในอดีตของเราซึ่งจะช่วยให้เราสามารถระบุรูปแบบความต้องการได้ดียิ่งขึ้นแนวโน้มและฤดูกาลและระดับความต้องการที่สามารถใช้ในการประมาณการความต้องการในอนาคตความต้องการเสียงดังกล่าวเป็นแนวคิดเดียวกับการกระโดดข้ามวันของข้อมูลอุณหภูมิ วิธีที่คนทั่วไปเอาเสียงรบกวนออกจากประวัติความต้องการคือการใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายหรือโดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของช่วงเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยและช่วงเวลาเหล่านั้นจะเลื่อนตามเวลาที่ผ่านไปตัวอย่างเช่นถ้า ฉันใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนและวันนี้คือวันที่ 1 พฤษภาคมฉันใช้ค่าเฉลี่ยความต้องการที่เกิดขึ้นในเดือนมกราคมกุมภาพันธ์มีนาคมและเมษายนในวันที่ 1 มิถุนายนฉันจะใช้ความต้องการตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์มีนาคมเมษายน, และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยของเดือนพฤษภาคมเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยที่เราใช้น้ำหนักความสำคัญเดียวกันกับแต่ละค่าในชุดข้อมูลในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนแต่ละเดือนมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 ค่าเมื่อใช้ h istory เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตและแนวโน้มในอนาคตโดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นเหตุผลที่จะมาสรุปว่าคุณต้องการประวัติล่าสุดที่จะมีผลกระทบมากขึ้นในการคาดการณ์ของคุณเราสามารถปรับการคำนวณโดยเฉลี่ยของเราย้ายไปใช้น้ำหนักต่างๆในแต่ละงวดเพื่อให้ได้ ผลลัพธ์ที่ต้องการเราแสดงน้ำหนักเหล่านี้เป็นเปอร์เซ็นต์และน้ำหนักรวมทั้งหมดสำหรับทุกช่วงเวลาต้องเพิ่มขึ้น 100 ดังนั้นหากเราตัดสินใจว่าเราต้องการใช้ 35 เป็นน้ำหนักในช่วงเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 4 เดือนของเรา เราสามารถหัก 35 จาก 100 เพื่อหาว่าเรามีเหลืออีก 65 รายการในช่วงเวลาอื่น ๆ อีก 3 งวดตัวอย่างเช่นเราอาจจบลงด้วยการให้น้ำหนัก 15, 20, 30 และ 35 ตามลำดับเป็นเวลา 4 เดือน 15 20 30 35 100.Exponential smoothing ถ้าเรากลับไปใช้แนวความคิดในการใช้น้ำหนักกับงวดล่าสุดเช่น 35 ในตัวอย่างก่อนหน้านี้และการกระจายน้ำหนักที่เหลือคำนวณโดยการหักน้ำหนักงวดล่าสุดของ 35 จาก 100 เป็น 65 เรามีพื้นฐาน สร้าง ing block สำหรับการคำนวณการคำนวณแบบเรียบของเราการคำนวณการป้อนข้อมูลของการคำนวณการคำนวณแบบเรียบเป็นที่รู้จักกันว่าเป็นปัจจัยการปรับให้ราบเรียบหรือที่เรียกว่า smoothing constant ค่าความถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดคือดังนั้นเราจึงใช้ 35 เป็นน้ำหนักสำหรับ ระยะเวลาล่าสุดในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเรายังสามารถเลือกที่จะใช้ 35 เป็นปัจจัยการทำให้ราบเรียบในการคำนวณการเรียบของเราชี้แจงเพื่อให้ได้ผลที่คล้ายกันความแตกต่างกับการคำนวณเรียบชี้แจงคือว่าแทนที่จะต้องมีการคิดออกเท่าไร น้ำหนักที่จะใช้กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ปัจจัยการทำให้ราบเรียบถูกใช้เพื่อทำโดยอัตโนมัติดังนั้นที่นี่จะมีส่วนที่อธิบายเป็นส่วนถ้าเราใช้ 35 เป็นปัจจัยการปรับให้เรียบการถ่วงน้ำหนักของความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดจะเป็น 35 การถ่วงน้ำหนักต่อไป ระยะเวลาล่าสุดของความต้องการช่วงก่อนที่จะล่าสุดจะ 65 จาก 35 65 มาจากหัก 35 จาก 100 นี้เท่ากับ 22 75 สำหรับช่วงเวลานั้นถ้าคุณทำคณิตศาสตร์ความต้องการของระยะเวลาต่อไปในครั้งต่อไปจะเท่ากับ 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 14 79 ระยะเวลาก่อนหน้านั้นจะมีน้ำหนัก 65 ถึง 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 9 61 และอื่น ๆ สิ่งนี้จะย้อนกลับไปในทุกช่วงเวลาก่อนหน้าของคุณตลอดเวลาที่ผ่านมาหรือจุดเริ่มต้นของการใช้ smoothing แบบเอ็กซเรนแนนเชียลสำหรับไอเท็มเฉพาะนั่นอาจเป็นเพราะคุณกำลังคิดเช่นนี้ จำนวนมากของคณิตศาสตร์ แต่ความงามของการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนคือแทนที่จะต้องคำนวณใหม่กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่คุณได้รับความต้องการของช่วงเวลาใหม่คุณก็ใช้ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณความเร่งจากงวดก่อนหน้าเพื่อแสดงถึงก่อนหน้านี้ทั้งหมด periods. Are คุณสับสนยังจะทำให้รู้สึกมากขึ้นเมื่อเราดูที่การคำนวณที่เกิดขึ้นจริงโดยปกติเราจะอ้างถึงผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณเรียบเป็นประมาณการระยะเวลาต่อไปในความเป็นจริงการคาดการณ์ที่ดีที่สุด ต้องการทำงานเล็กน้อย แต่สำหรับวัตถุประสงค์ของการคำนวณเฉพาะนี้เราจะเรียกมันว่าเป็นคาดการณ์การคำนวณการคำนวณหาผลคูณเป็นดังนี้ความต้องการของช่วงล่าสุดของคูณด้วยปัจจัยการปรับให้เรียบ PLUS การคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุด คูณด้วยหนึ่งลบราบเรียบ factor. D ความต้องการของช่วงเวลาล่าสุด S ปัจจัยการทำให้ราบรื่นเป็นตัวแทนในรูปแบบทศนิยมดังนั้น 35 จะแสดงเป็น 0 35 F ในช่วงเวลาล่าสุดของการคาดการณ์ผลการคำนวณการปรับให้เรียบจากงวดก่อนหน้านี้สมมติว่า เป็นปัจจัยที่ราบรื่นของ 0 35. มัน doesn t รับง่ายมากกว่า that. s ที่คุณสามารถดูทั้งหมดที่เราต้องการสำหรับการป้อนข้อมูลที่นี่เป็นความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดและการคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดเราใช้ปัจจัยการทำให้ราบรื่นที่มีน้ำหนัก ระยะเวลาล่าสุดของความต้องการเช่นเดียวกับที่เราจะคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากนั้นเราจะใช้การถ่วงน้ำหนักที่เหลืออยู่ 1 ลบปัจจัยที่ราบเรียบไปยังการคาดการณ์ของรอบระยะเวลาล่าสุดนับตั้งแต่ล่าสุด การคาดการณ์ของช่วงเวลาเกิดขึ้นจากความต้องการของช่วงก่อนหน้าและการคาดการณ์ของงวดก่อนหน้าซึ่งเป็นไปตามความต้องการของช่วงก่อนหน้านั้นและการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการของช่วงก่อนหน้านั้น และการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับช่วงเวลาก่อนหน้านั้นคุณสามารถดูว่าความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทั้งหมดเป็นอย่างไรในการคำนวณโดยไม่ต้องย้อนกลับและคำนวณอะไรใหม่และนั่นคือสิ่งที่ผลักดันความนิยมเริ่มต้น ของการทำให้เรียบเป็นทวีคูณไม่ได้เพราะมันเป็นงานที่ดีกว่าการปรับให้เรียบกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเนื่องจากการคำนวณในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้นและเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องคิดถึงการถ่วงน้ำหนักที่จะให้ช่วงเวลาก่อนหน้านี้หรือกี่ครั้ง ช่วงก่อนหน้าที่จะใช้เป็นคุณจะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักและเพราะมันฟังดูเย็นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจริงในความเป็นจริงก็อาจจะแย้งว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักให้ gr eater เนื่องจากคุณสามารถควบคุมน้ำหนักของช่วงเวลาที่ผ่านมาได้มากขึ้นความเป็นจริงอาจเป็นผลลัพธ์ที่น่านับถือดังนั้นทำไมคุณถึงไม่ไปกับการออกเสียงที่ง่ายขึ้นและเย็นลง Exponential Smoothing ใน Excel ลองดูวิธีการนี้ดูในสเปรดชีท มีเนื้อหาที่แท้จริงลิขสิทธิ์เนื้อหาบนมีการป้องกันลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีต Excel ที่มีความต้องการใช้งานเป็นเวลา 11 สัปดาห์และมีการคาดการณ์ที่ราบเรียบตามการคำนวณซึ่งคำนวณจากความต้องการดังกล่าวซึ่งผมได้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเป็น 25 0 25 ในเซลล์ C1 เซลล์ที่ใช้งานปัจจุบันเป็นเซลล์ M4 ซึ่งมีการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 12 คุณสามารถดูได้ในแถบสูตรสูตรคือ L3 C1 L4 1- C1 ดังนั้นปัจจัยการผลิตโดยตรงเพียงอย่างเดียวในการคำนวณนี้คือความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้า เซลล์ L3 ช่วงเวลาก่อนหน้าที่พยากรณ์ Cell L4 และปัจจัยการทำให้ราบรื่น Cell C1 แสดงเป็นค่าการอ้างอิงเซลล์สัมบูรณ์ C1 เมื่อเราเริ่มคำนวณค่าการคำนวณความเร่งด่วนเราจำเป็นต้องเสียบค่าด้วยตนเองสำหรับ 1 วินาที t forecast ดังนั้นใน Cell B4 แทนที่จะเป็นสูตรเราจึงพิมพ์ตามความต้องการจากช่วงเวลาเดียวกันกับที่คาดไว้ใน Cell C4 เรามีการคำนวณการเกิดเลข 1 ของเราที่เรียบง่ายขึ้น B3 C1 B4 1- C1 จากนั้นเราจะคัดลอกเซลล์ C4 และวางข้อมูล ในเซลล์ D4 ผ่าน M4 เพื่อเติมส่วนที่เหลือของเซลล์คาดการณ์ของเราตอนนี้คุณสามารถดับเบิลคลิกที่เซลล์คาดการณ์ใด ๆ เพื่อดูข้อมูลได้จากช่วงคาดการณ์ของเซลล์ที่คาดการณ์ไว้และเซลล์ความต้องการของช่วงก่อนหน้า ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณหาค่าความละเอียดก่อนหน้านี้เป็นความต้องการของแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ในการคำนวณช่วงเวลาล่าสุดแม้ว่าการคำนวณดังกล่าวจะไม่ได้อ้างอิงถึงช่วงเวลาก่อนหน้านี้ก็ตาม แต่ถ้าคุณต้องการความนึกคิดคุณสามารถใช้ตัวอย่างก่อนหน้านี้ของ Excel เมื่อต้องการทำเช่นนี้ให้คลิกที่เซลล์ M4 จากนั้นบนแถบเครื่องมือริบบิ้น Excel 2007 หรือ 2010 คลิกแท็บสูตรจากนั้นคลิก Trace Precedents จะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังระดับที่ 1 ของ precedents แต่ถ้า คุณให้คลิก Trace Precedents มันจะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังงวดก่อนหน้าทั้งหมดเพื่อแสดงความสัมพันธ์ที่สืบทอดขณะนี้ให้ดูว่าการทำให้เรียบเรียบขึ้นได้อย่างไรสำหรับเรารูปที่ 1B แสดงแผนภูมิเส้นของความต้องการและการคาดการณ์ของเราคุณเห็นว่าการเรียบแบบทวีคูณ คาดการณ์ว่าจะขยับตัวส่วนใหญ่ของความขรุขระที่กระโดดออกจากความต้องการรายสัปดาห์ แต่ยังคงสามารถปฏิบัติตามสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นความต้องการที่สูงขึ้นนอกจากนี้คุณยังสังเกตเห็นว่าเส้นคาดการณ์ที่ราบเรียบมีแนวโน้มที่จะต่ำกว่าเส้นความต้องการนี้เรียกได้ว่าเป็นแนวโน้ม ล่าช้าและเป็นผลข้างเคียงของกระบวนการทำให้ราบรื่นเวลาที่คุณใช้เรียบใด ๆ เมื่อแนวโน้มเป็นปัจจุบันคาดการณ์ของคุณจะล่าช้าหลังแนวโน้มนี้เป็นจริงสำหรับเทคนิคการทำให้ราบเรียบใด ๆ ในความเป็นจริงถ้าเราจะดำเนินการต่อสเปรดชีตนี้และเริ่มใส่ตัวเลขความต้องการลดลง ทำให้แนวโน้มลดลงคุณจะเห็นการวางสายความต้องการและเส้นแนวโน้มเคลื่อนไปข้างต้นก่อนที่จะเริ่มทำตามแนวโน้มลดลงนั่นเป็นเหตุผลที่ผมเคยพูดถึงเรื่องนี้ tput จากการคำนวณการคำนวณแบบเรียบที่เราเรียกว่าการคาดการณ์ยังคงต้องมีการทำงานมากขึ้นมีการคาดการณ์มากขึ้นกว่าเพียงแค่ทำให้เกิดความปั่นป่วนในความต้องการเราจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมสำหรับสิ่งต่างๆเช่นแนวโน้มความล่าช้าฤดูกาลพบเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้น ความต้องการผลกระทบ ฯลฯ แต่ทั้งหมดที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้คุณอาจจะยังใช้เป็นคำเช่นการเพิ่มความเรียบแบบเป็นสองเท่าและการปรับให้เรียบแบบสามเท่าคำศัพท์เหล่านี้ล้วนเป็นข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากคุณไม่ได้ปรับความต้องการตามความต้องการหลายครั้ง อาจเป็นไปได้ถ้าคุณต้องการ แต่นั่นไม่ใช่จุดที่นี่ข้อตกลงเหล่านี้แสดงถึงการใช้การเพิ่มความลําชี้แจงเป็นทวีคูณในองค์ประกอบเพิ่มเติมของการคาดการณ์ดังนั้นด้วยการเรียบแบบเรียบง่ายทำให้คุณเรียบลื่นตามความต้องการพื้นฐาน แต่ด้วยการปรับให้เรียบแบบทวีคูณแบบทวีคูณ แนวโน้มและด้วยการเรียบเรียบแบบสามขั้นตอนคุณจะทำให้ความต้องการของฐานเรียบขึ้นบวกกับแนวโน้มบวกกับคำถามเกี่ยวกับประสบการณ์อื่น ๆ ที่เกี่ยวกับฤดูกาลเกี่ยวกับ exp onential smoothing เป็นที่ที่ฉันได้รับปัจจัยการทำให้ราบรื่นของฉันไม่มีคำตอบขลังที่นี่คุณจะต้องทดสอบปัจจัยต่างๆราบเรียบกับข้อมูลความต้องการของคุณเพื่อดูสิ่งที่ทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมีการคำนวณที่สามารถตั้งค่าและเปลี่ยนปัจจัยการปรับให้เรียบโดยอัตโนมัติ แต่คุณต้องระมัดระวังกับพวกเขาไม่มีเพียงคำตอบที่สมบูรณ์แบบและคุณไม่ควรสุ่มสี่สุ่มห้าใช้การคำนวณใด ๆ โดยไม่มีการทดสอบอย่างละเอียดและพัฒนาความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในสิ่งที่คำนวณไม่ได้นอกจากนี้คุณควรใช้สถานการณ์ what-if ดูวิธีการคำนวณเหล่านี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการที่อาจไม่อยู่ในข้อมูลความต้องการที่คุณกำลังใช้สำหรับการทดสอบตัวอย่างข้อมูลที่ผมใช้ก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีมากสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องการทดสอบสถานการณ์อื่น ๆ บางอย่างตัวอย่างข้อมูลเฉพาะ แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการเติบโตที่สอดคล้องกันค่อนข้างมาก บริษัท ขนาดใหญ่หลายแห่งที่มีซอฟต์แวร์คาดการณ์ราคาแพงมีปัญหาใหญ่ในธุรกิจที่ไม่ได้ใช้งาน มดที่ผ่านมาเมื่อการตั้งค่าซอฟต์แวร์ของตนที่ถูกปรับแต่งเพื่อการเติบโตทางเศรษฐกิจ didn t ตอบสนองได้ดีเมื่อเศรษฐกิจเริ่มซบเซาหรือหดตัวสิ่งต่างๆเช่นนี้เกิดขึ้นเมื่อคุณ don t เข้าใจว่าซอฟต์แวร์คำนวณของคุณกำลังทำอะไรอยู่ถ้าพวกเขาเข้าใจระบบการคาดการณ์ของพวกเขาพวกเขาจะมี ที่รู้จักกันดีพวกเขาต้องการที่จะกระโดดและเปลี่ยนแปลงอะไรบางอย่างเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วฉับพลันเพื่อธุรกิจของพวกเขาดังนั้นมีคุณมีพื้นฐานของการอธิบายเรียบอธิบายต้องการทราบเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้เรียบชี้แจงในการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจริงตรวจสอบหนังสือของฉันการจัดการสินค้าคงคลังอธิบาย เนื้อหาที่เป็นลิขสิทธิ์มีลิขสิทธิ์และไม่มีให้บริการสำหรับการตีพิมพ์ David Piasecki เป็นผู้ดำเนินการเจ้าของ Inventory Operations Consulting LLC บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังการจัดการวัสดุและการดำเนินงานคลังสินค้าเขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการบริหารจัดการการดำเนินงาน และสามารถเข้าถึงได้ผ่านทางเว็บไซต์ของเขาซึ่งเขายังคงรักษาเพิ่มเติม ข้อมูลที่เกี่ยวข้องธุรกิจของฉันอะไรคือความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงจากราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ตามสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยมากกว่า ระยะเวลาที่กล่าวข้างต้นคือ 90 66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่งข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูลซึ่งเป็นที่ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักมา ในการเล่นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักที่หนักกว่าให้กับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตที่ห่างไกลผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มขึ้นเป็น 1 หรือ 100 ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักคือ กระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกเขาไม่ได้แสดงในตารางข้างบนราคาปิด AAPL ปัจจัยทางเศรษฐกิจ - ร้อยละของความต้องการรายไตรมาสเฉลี่ยที่เกิดขึ้นใน eac h quarter. Annual Forecast สำหรับปีที่ 4 คาดว่าจะเป็น 400 หน่วยคาดการณ์เฉลี่ยต่อไตรมาสคือ 400 4 100 หน่วยพยากรณ์อากาศคาดการณ์ล่วงหน้า avg คาดการณ์ปัจจัยตามฤดูกาลวิธีการคาดการณ์พยากรณ์อากาศวิธีการพยากรณ์ความผิดพลาดจะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ที่รู้จักหรือรับรู้ระหว่างปัจจัย ที่จะคาดการณ์และปัจจัยภายนอกหรือภายในอื่น ๆ 1 สมการถดถอยทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ขึ้นกับตัวแปรอิสระอย่างน้อยหนึ่งตัวแปรที่เชื่อกันว่ามีอิทธิพลต่อตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับความแปรปรวน 2 แบบจำลองทางเศรษฐมิติของสมการถดถอยพึ่งพาซึ่งอ้างถึงภาคเศรษฐกิจบางประเภท รูปแบบการป้อนข้อมูลและการส่งออกอธิบายถึงกระแสจากภาคหนึ่งของระบบเศรษฐกิจไปสู่อีกประเทศหนึ่งและคาดการณ์ปัจจัยการผลิตที่จำเป็นในการผลิตเอาท์พุทในภาคอื่น ๆ 4 การจำลองแบบจำลองข้อผิดพลาดในการพยากรณ์อากาศมีข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สองประการที่ควรคำนึงถึงคือ Bias และ Accuracy. Bias - การคาดการณ์จะลำเอียงถ้ามัน errs มากขึ้นในทิศทางเดียวกว่าในอื่น ๆ . - วิธีการมีแนวโน้มที่จะ u nder forecasts หรือ over-forecasts. Accuracy - ความถูกต้องของการคาดการณ์หมายถึงระยะทางของการคาดการณ์จากความต้องการที่แท้จริงไม่สนใจทิศทางของข้อผิดพลาดดังกล่าวตัวอย่างสำหรับการประมาณการณ์หกครั้งและความต้องการที่เกิดขึ้นจริงได้รับการติดตามตารางต่อไปนี้ให้ความต้องการจริง D t และการคาดการณ์ ความต้องการ F t เป็นเวลาหกงวดผลรวมสะสมของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ CFE -20.mean เบี่ยงเบนสัมบูรณ์ MAD 170 6 28 33.mean squared error MSE 5150 6 858 33. การเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ 5150 6 29 30.mean ข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์เปอร์เซ็นต์ MAPE 83 4 6 13 9. ข้อมูลที่ให้ข้อมูลแต่ละข้อมีแนวโน้มที่จะเกินกว่าความต้องการประมาณค่าเฉลี่ยของข้อเรียกร้องเฉลี่ยต่อการคาดการณ์คือ 28 33 หน่วยหรือ 13 9 ของความต้องการจริงการสุ่มตัวอย่างการแจกแจงข้อผิดพลาดในการคาดการณ์มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 29 3 หน่วย เกณฑ์สำหรับการเลือกวิธีคาดการณ์ข้อที่ 1 เพิ่มความถูกต้องและ 2 ย่อเล็กสุดอคติกฎสำหรับการเลือกวิธีการพยากรณ์แบบอนุกรมเวลาเลือกวิธีที่มีความลำเอียงน้อยที่สุดโดยวัดจากข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สะสม C FE หรือมีค่าความเบี่ยงเบนน้อยที่สุดหมายถึง MAD น้อยที่สุดหรือมีสัญญาณการติดตามที่เล็กที่สุดหรือสนับสนุนความเชื่อมั่นของผู้บริหารเกี่ยวกับรูปแบบพื้นฐานของความต้องการหรืออื่น ๆ ปรากฏชัดว่าการวัดความถูกต้องและอคติทั้งสองแบบควรใช้ร่วมกัน How. What เกี่ยวกับจำนวนงวดที่จะต้อง sampled. if เป็นค่าคงที่โดยเนื้อแท้ค่าต่ำและค่าที่สูงขึ้นของ N มีการเสนอแนะหากความต้องการมีค่าคงที่อย่างโดยเนื้อแท้ค่าที่สูงขึ้นและต่ำสุดของ N มีการคาดการณ์การคาดการณ์การโฟกัสพยากรณ์อากาศ หมายถึงวิธีการในการคาดการณ์ว่าจะพัฒนาการคาดการณ์โดยใช้เทคนิคต่างๆจากนั้นจึงเลือกการคาดการณ์ที่เกิดจากเทคนิคที่ดีที่สุดเหล่านี้โดยที่การคาดการณ์ที่ดีที่สุดคือการวัดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์บางกรณีตัวอย่างของการคาดการณ์ผลการดำเนินงานในช่วงหกเดือนแรกของปี , ความต้องการสำหรับรายการค้าปลีกได้รับ 15, 14, 15, 17, 19 และ 18 หน่วยผู้ค้าปลีกใช้ระบบการคาดการณ์โฟกัสโดยใช้เทคนิคการคาดการณ์สองแบบคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองช่วงและแนวโน้มโฆษณา แบบจำลองการเยียวยาชี้แจงตามสมควรด้วย 0 1 และ 0 1 ด้วยรูปแบบการแจกแจงแบบแทนการพยากรณ์สำหรับเดือนมกราคมเท่ากับ 15 และแนวโน้มโดยเฉลี่ย ณ สิ้นเดือนธันวาคมเท่ากับ 1. ผู้ค้าปลีกใช้ค่าเบี่ยงเบนความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ยในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาเป็นเกณฑ์สำหรับ เลือกแบบที่จะใช้ในการคาดการณ์สำหรับเดือนถัดไปสิ่งที่คาดการณ์ไว้สำหรับเดือนกรกฎาคมและรูปแบบใดจะถูกนำมาใช้ b คุณจะให้คำตอบสำหรับส่วนที่แตกต่างกันหรือไม่ถ้าความต้องการเดือนพฤษภาคมเป็น 14 แทน 19