Mad Mobile Media Tempo

Come calcolare media Aiuto deviazione assoluta (MAD) per favore. Dal maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato una media mobile a 4 periodo di prevedere le vendite nei prossimi mesi. Le vendite di dati per i mesi di gennaio a luglio sono riportati nella tabella. Mostra più Dal maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato una media mobile a 4 periodo di prevedere le vendite nei prossimi mesi. Le vendite di dati per i mesi di gennaio a luglio sono riportati nella tabella sottostante. Calcolare la deviazione media assoluta (MAD) per il periodo di quattro-movimento previsioni medie. I valori di previsione sono calcolati con una precisione di due cifre decimali. Specificare il matto come un numero intero da rounding. In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o lentamente cambiando. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo 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 i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla 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 del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una 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 aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione 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 aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, 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 polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole 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 in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. 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,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande 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 varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) 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 verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in celle E6 e E7 respectively. Weighted media mobile previsione e MAD in EXCEL Il problema si afferma che il gestore della presa Carpet città ha bisogno di fare una previsione accurata della domanda di soft Shag tappeto (è il più grande venditore). Se il gestore non ordina abbastanza tappeto dal mulino tappeto, i clienti potranno acquistare il loro tappeto da uno dei tappeti della città molti concorrenti. Il gestore ha raccolto i seguenti dati relativi alla domanda per gli ultimi otto mesi Mese domanda di morbida Shag Carpet 1000 Km 1 8 2 12 3 7 4 9 5 15 6 11 7 10 8 12 Compute a 3 mesi si muove previsione media per il mese da 4 a 9 Compute un pesato tre mesi in movimento previsione media per mesi 4 a 9. Assegnare pesi di .53. 33 e .12 al mese in sequenza, a partire dal mese più recente. Confrontare le due previsioni utilizzando MAD, che del tempo sembra essere più accurata. Soluzione Anteprima Si prega di fare riferimento al collegamento Solution. xlsx per la lavorazione e. Soluzione Sommario Un 3 mesi media mobile Previsione e un altro 3 mesi ponderata media mobile Previsione, utilizzando diversi fattori smoothingweighing, è stata eseguita in Excel. Previsioni Error (MAD) è stato calcolato e le due previsioni è stato confrontato utilizzando questi valori MAD. Aggiungere la soluzione al carrello Remove from CartDevelop quattro mesi variabile previsione media per Wallace Garden Fornitura e calcolare il MAD Sviluppare un quattro mesi in movimento previsione media per Wallace Garden Fornitura e calcolare il MAD Voce Descrizione COMPRENDE foglio di calcolo Excel con formule 5-13: Sviluppare un quattro mese in movimento previsione media per Wallace Garden Fornitura e calcolare il MAD. Un movimento previsione media tre mesi è stato sviluppato nella sezione relativa medie mobili nella Tabella 5.3 5-15: I dati raccolti sulla domanda annuale per 50 sacchetti libbre di fertilizzante a Wallace Garden di alimentazione sono riportati nella seguente tabella. Sviluppare una media mobile a tre anni per prevedere le vendite. Poi di nuovo stimare la domanda con una media mobile ponderata in cui le vendite per l'anno più recente viene dato un peso di 2 e le vendite negli altri 2 anni di età ogni dato un peso di 1. Quale metodo pensi sia meglio DOMANDA ANNO DI FERTILIZZANTE 5 -16: sviluppare una linea di tendenza per la domanda di fertilizzanti nel Problema 5-15, utilizzando qualsiasi software per computer. 5-19: Le vendite di condizionatori d'aria fredda-Man sono cresciuti costantemente nel corso degli ultimi 5 anni Il direttore delle vendite aveva previsto, prima che l'azienda ha iniziato, che anno 1s vendite sarebbero 410 condizionatori d'aria. Utilizzando livellamento esponenziale con un peso. 0.30, sviluppare le previsioni per gli anni da 2 a 6. 5-25: Le vendite di aspirapolvere industriali a R. Lowenthal Supply Co. negli ultimi 13 mesi sono i seguenti: vendite Sales (1000) Mese (1.000) mese 11 14 Gennaio 14 agosto 17 Febbraio 16 settembre 12 marzo 10 Ottobre 14 Aprile 15 novembre 16 maggio 17 dicembre 11 giugno di gennaio (a) Utilizzo di una media mobile a tre periodi, determinare la domanda di aspirapolveri per il prossimo febbraio. (B) Utilizzo di una media mobile ponderata con tre periodi, determinare una richiesta di aspirapolvere per febbraio. (C) valutare la precisione di ciascuno di questi metodi. (D) Quali altri fattori potrebbero R. Lowenthal prendere in considerazione nella previsione delle vendite Acquistato 14 volte con un punteggio di 4.7 su 5 basato su 3 recensioni dei clienti.