När du beräknar ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera genomsnittet i mellantidstiden. I föregående exempel beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3. Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i tidsintervall av tre perioder, det vill säga bredvid period 2. Detta fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för jämn tid. Så vart skulle vi placera det första glidande medlet när M 4 Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2.5, 3.5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2. Således släpper vi de släta värdena Om vi i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena Följande tabell visar resultaten med M 4. Det enklaste sättet att vara ta medeltalet januari till mars och använd det för att uppskatta April8217s försäljning: (129 134 122) 3 128 333 På grundval av försäljningen från januari till mars förutspår du att försäljningen i april blir 128 333. När April8217s faktiska försäljning kom in, skulle du då beräkna prognosen för maj, den här gången med februari till april. Du måste vara förenlig med antalet perioder du använder för att flytta genomsnittliga prognoser. Antalet perioder du använder i dina snabba medelprognoser är godtyckliga. Du får bara använda två perioder eller fem eller sex perioder oavsett vad du vill skapa dina prognoser. Tillvägagångssättet ovan är ett enkelt glidande medelvärde. Ibland kan den senaste försäljningen av months8217 vara starkare influenser av den kommande month8217s försäljningen, så du vill ge de närmare månaderna mer vikt i din prognosmodell. Detta är ett viktat glidande medelvärde. Och precis som antalet perioder är de vikter du tilldelar rent godtyckliga. Let8217s säger att du ville ge March8217s försäljning 50 vikt, februari8217s 30 vikt och januari8217s 20. Då blir din prognos för april 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Begränsningar av rörliga genomsnittsmetoder Flyttande medelvärden betraktas som en 8220smoothing8221 prognosteknik. Eftersom du tar ett genomsnitt över tid, mjuker du (eller utjämnar) effekterna av oregelbundna händelser inom data. Som ett resultat kan effekterna av säsongsalder, konjunkturcykler och andra slumpmässiga händelser dramatiskt öka prognosfelet. Ta en titt på en fullständig information om året8217s, och jämför ett 3-års glidande medelvärde och ett 5-års glidande medelvärde: Observera att i det här fallet att jag inte skapade prognoser utan snarare centrerade de glidande medelvärdena. Det första 3 månaders glidande genomsnittet är för februari, och it8217s är medeltalet januari, februari och mars. Jag gjorde också liknande för 5-månaders genomsnittet. Ta en titt på följande diagram: Vad ser du Är inte den tremånadersrörande genomsnittsserien mycket mjukare än den faktiska försäljningsserien Och hur är det med det femmånaders glidande genomsnittet It8217s jämnare. Därför, ju fler perioder du använder i ditt glidande medelvärde, ju mjukare din tidsserie. För prognoser kan därför ett enkelt glidande medelvärde inte vara den mest exakta metoden. Flytta genomsnittliga metoder är ganska värdefulla när man försöker extrahera säsongs-, oregelbundna och cykliska komponenter i en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder, som regression och ARIMA, och användningen av glidande medelvärden vid sönderdelning av en tidsserie kommer att behandlas senare I serien. Bestämning av en rörlig genomsnittsmodells noggrannhet Generellt vill du ha en prognosmetod som har minst fel mellan aktuella och förutsagda resultat. En av de vanligaste åtgärderna för prognosnoggrannhet är den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD). I den här metoden tar du det absoluta värdet av skillnaden mellan period8217s faktiska och prognostiserade värden (avvikelsen) för varje period i tidsserierna som du genererade en prognos för. Då är du genomsnittliga de absoluta avvikelserna och du får ett mått på MAD. MAD kan vara till hjälp när du bestämmer hur mycket antal perioder du har, och hur stor vikt du lägger på varje period. I allmänhet väljer du den som resulterar i lägsta MAD. Here8217s ett exempel på hur MAD beräknas: MAD är helt enkelt genomsnittet av 8, 1 och 3. Flytta genomsnitt: Recap När du använder glidande medelvärden för prognoser, kom ihåg: Flytta medelvärden kan vara enkla eller viktade Antalet perioder du använder för din medelvärdet och alla vikter du tilldelar var och en är strängt godtyckligt. Flyttande medelvärden släpper ut oregelbundna mönster i tidsseriedata, desto större antal perioder som används för varje datapunkt desto större utjämningseffekt. På grund av utjämning prognostiseras nästa månad8217s försäljning baserat på senaste månaden8282s försäljning kan resultera i stora avvikelser på grund av säsongsmässiga, konjunkturella och oregelbundna mönster i data och utjämningsförmågan hos en glidande genomsnittsmetod kan vara användbar för att sönderdela en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder. Nästa vecka: Exponentiell utjämning I nästa vecka8217s prognos fredag. Vi kommer att diskutera exponentiella utjämning metoder, och du kommer att se att de kan vara långt överlägsen att röra genomsnittliga prognostiseringsmetoder. Fortfarande don8217t vet varför våra prognos fredags inlägg visas på torsdag Hitta ut på: tinyurl26cm6ma Gilla detta: Postnavigering Lämna ett svar Avbryt svar Jag hade 2 frågor: 1) Kan du använda den centrerade MA-metoden för att prognostisera eller bara för att ta bort säsongsbetonat 2) När du använder den enkla t (t-1t-2t-k) k MA för att prognostisera en period framåt, är det möjligt att prognostisera mer än en period framåt Jag antar att din prognos skulle vara en av punkterna som matar in i nästa. Tack. Älska informationen och dina förklaringar I8217m glad att du gillar bloggen I8217 är säker på att flera analytiker har använt det centrerade MA-tillvägagångssättet för prognoser, men jag skulle inte personligen, eftersom den här metoden resulterar i en förlust av observationer i båda ändarna. Detta knyter i själva verket då till din andra fråga. I allmänhet används enkel MA för att endast prognosera en period framåt, men många analytiker 8211 och jag, ibland 8211, kommer att använda min framtidsprognos som en av insatserna till andra perioden framöver. It8217 är viktigt att komma ihåg att ju längre in i framtiden du försöker att prognostisera desto större är risken för prognosfel. Det är därför jag inte rekommenderar centrerad MA för prognoser 8211 innebär förlusten av observationer i slutet att man måste förlita sig på prognoser för de förlorade observationerna, såväl som perioden (er) framåt, så det finns större risk för prognosfel. Läsare: you8217re inbjudna att väga in på detta. Har du några tankar eller förslag på denna Brian, tack för din kommentar och dina komplimanger på bloggen Trevligt initiativ och bra förklaring. It8217s är verkligen till hjälp. Jag förutser anpassade kretskort för en kund som inte ger några prognoser. Jag har använt det rörliga genomsnittet, men det är inte så mycket som industrin kan gå upp och ner. Vi ser till mitten av sommaren till slutet av året att frakt pcb8217s är uppe. Sedan ser vi i början av året sakta ner. Hur kan jag vara mer exakt med mina data Katrina, från vad du sa till mig, verkar det att din tryckta kretskortsförsäljning har en säsongskomponent. Jag tar upp säsongsbetonade i några av de andra prognoserna fredagens inlägg. En annan metod som du kan använda, vilket är ganska lätt, är Holt-Winters-algoritmen, som tar hänsyn till säsonglighet. Du kan hitta en bra förklaring av det här. Var noga med att avgöra om dina säsongsbetonade mönster är multiplikativa eller additiva, eftersom algoritmen är lite annorlunda för var och en. Om du plottar dina månadsdata från några år och ser till att säsongsvariationerna vid samma årstid verkar vara konstanta år över år, så är säsongsalden additiv om säsongsvariationerna över tiden verkar öka, då säsongsmässigheten är multiplikativ. De flesta säsongsbundna tidsserierna kommer att vara multiplicativa. Om du är osäker, antar du multiplikativ. Lycka till, Hej där, mellan den här metoden:. Nave Forecast. Uppdatering av medelvärdet. Flyttande medelvärdet av längden k. Varken Viktad Flytta Genomsnittlig längd k ELLER Exponentiell utjämning Vilken av de uppdaterande modellerna rekommenderar du att jag använder för att prognostisera data Enligt min åsikt tänker jag på Moving Average. Men jag vet inte hur man klargör och strukturerar det. Det beror verkligen på kvantiteten och kvaliteten på de data du har och din prognostiseringshorisont (långsiktig, medellång eller kort sikt). att det finns tidsperioder som betecknas och motsvarande värden för variabel är. Först och främst måste vi bestämma perioden för glidande medelvärden. För korta tidsserier använder vi perioden med 3 eller 4 värden. För långtidsserier kan perioden vara 7, 10 eller mer. För kvartalsvisa serier räknar vi alltid medeltal på fyra fjärdedelar i taget. I månatliga tidsserier beräknas 12 månaders glidmedelvärden. Antag att den givna tidsserien är i år och vi har bestämt oss för att beräkna 3 års glidande medelvärde. De glidande medelvärdena som anges är beräknade enligt nedan: Slideshare använder cookies för att förbättra funktionalitet och prestanda och förse dig med relevant annonsering. Om du fortsätter att surfa på webbplatsen godkänner du användningen av cookies på denna webbplats. Se vår användaravtal och sekretesspolicy. Slideshare använder cookies för att förbättra funktionalitet och prestanda och förse dig med relevant annonsering. Om du fortsätter att surfa på webbplatsen godkänner du användningen av cookies på denna webbplats. Se vår sekretesspolicy och användaravtal för detaljer. Utforska alla dina favoritämnen i SlideShare-appen Få SlideShare-appen att spara till senare, även offline Fortsätt till mobilsidan Ladda upp Logga in Registrera dig Dubbelklicka för att zooma ut Flytta genomsnittlig metod Dela detta SlideShare LinkedIn Corporation kopiera 2017
No comments:
Post a Comment