Utvikle en fire måneders glidende gjennomsnittlig prognose for Wallace Garden Supply og beregne MAD Utvikle en fire måneders gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose for Wallace Garden Supply og beregne MAD-elementbeskrivelsen INKLUDERER EXCEL SPREADSHEET WITH FORMULAS 5-13: Utvikle en fire måneders glidende gjennomsnittlig prognose for Wallace Hageforsyning og beregne MAD. En tre måneders glidende gjennomsnittlig prognose ble utviklet i avsnittet om glidende gjennomsnitt i tabell 5.3 5-15: Data samlet på den årlige etterspørselen etter 50 pund guttemasse på Wallace Garden Supply er vist i følgende tabell. Utvikle et treårig glidende gjennomsnitt for å prognostisere salget. Beregn deretter etterspørselen igjen med et vektet glidende gjennomsnitt der salget i det siste året er gitt en vekt på 2 og salget i de andre 2 årene er hver gitt en vekt på 1. Hvilken metode tror du er best ÅR DEMAND FOR GØDSELBEHANDLER 5 -16: Utvikle en trendlinje for etterspørselen etter gjødsel i Problem 5-15, ved hjelp av hvilken som helst dataprogramvare. 5-19: Salg av Cool-Man klimaanlegg har vokst jevnt i løpet av de siste 5 årene. Salgssjefen hadde spådd, før virksomheten startet, at årets salg ville være 410 klimaanlegg. Bruk eksponensiell utjevning med vekt. 0,30, utvikle prognoser i årene 2 til 6. 5-25: Salg av industrielle støvsugere hos R. Lowenthal Supply Co. de siste 13 månedene er som følger: SALG (1.000) MÅNED SALG (1000) MÅNED 11. januar 14 august 14 Februar 17 september 16 mars 12 oktober 10 april 14 november 15 mai 16 desember 17 juni 11 januar (a) Bruk et glidende gjennomsnitt med tre perioder, fastslå etterspørselen etter støvsugere for neste februar. (b) Bruk et vektet glidende gjennomsnitt med tre perioder, fastslå en etterspørsel etter støvsugere for februar. (c) Vurder nøyaktigheten av hver av disse metodene. (d) Hvilke andre faktorer kan R. Lowenthal vurdere i prognose salg? Kjøpt 14 ganger med en vurdering på 4,7 av 5 basert på 3 kundeanmeldelser. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognose Innledning. Som du kanskje tror vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett om de tror de er. Alle studenter gjør dem hele tiden. Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste testscore Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett om alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. Du tar testen og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Legg merke til hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste stykkene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen. Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger. Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der det skal like følgende. Spørsmål. Data samlet på den årlige etterspørselen etter 50 pund b. Data som er samlet på den årlige etterspørselen etter 50 pounds pose med gjødsel hos Wallace Garden Supply, er vist i tabellen nedenfor. Utvikle et treårig glidende gjennomsnitt for å prognostisere salget. Beregn deretter etterspørselen igjen med et vektet glidende gjennomsnitt der salget i det siste året er gitt en vekt på 2 og salget i de andre 2 årene er hver gitt en vekt på 1. Hvilken metode tror du er best DEMAND FOR FERTILIZERÅR ( 1, OOOS OFBAGS) Ekspert Svar
No comments:
Post a Comment