การคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยการแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับประเด็นด้านคอมพิวเตอร์บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไป เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะไป มีการทดสอบสี่ครั้งในระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกคุณจะทำนายคะแนนทดสอบที่สองคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาได้อย่างไร สำหรับคะแนนการทดสอบถัดไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่ต้องคำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับคุณ iends และพ่อแม่พวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองให้กับเพื่อน ๆ ของคุณ และตัวเลขที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่แยแสคาดว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมีสองวิธีมีโอกาสมากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงถึง ไม่ว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณพวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีดังนั้น ไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉัน don t รู้บางทีถ้าคุณได้ปาร์ตี้น้อยและ weren t wagging วีเซิลทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำ มากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริง การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่เป็นอันดับแรกอันดับแรกใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณที่จะคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณซึ่งเรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่งวินาทีนอกจากนี้ยังเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลสองช่วงข้อมูล ว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคเรียนที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์ว่าคุณจะทำอะไรในการทดสอบครั้งล่าสุดดีหวังว่าคุณจะได้เห็น รูปแบบขณะนี้เราหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยน้องสาวที่ถูกแยกออกจากกันของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายที่ผ่านมา เราแสดงข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงโดยรายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้าย มากกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจาก exponential smoothing model I ve รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพราะเราจะใช้พวกเขาในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการทำนายตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการ C5 สำหรับเซลล์ควรเป็นตอนนี้ สามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมไว้ d การคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญต่อการสังเกตสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-m เท่านั้นค่าข้อมูล m ล่าสุดมีการใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีอะไรที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-metric เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาขึ้น รหัสสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นรหัสต่อไปนี้สังเกตว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการใด ๆ ฟังก์ชั่น MovingAverage Historical, NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing variables Dim Items เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นเดียวกับต่อไปนี้การคาดการณ์การคาดการณ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก Pros และ Cons. Hi LOVE โพสต์ของคุณสงสัยว่าคุณสามารถเพิ่มเติม futher เราใช้ SAP ในนั้นมีการเลือกที่คุณสามารถเลือกได้ก่อนที่จะเรียกใช้การคาดการณ์ของคุณเรียกว่าเริ่มต้นถ้าคุณเลือกตัวเลือกนี้คุณ ได้รับผลการคาดการณ์ถ้าคุณเรียกใช้การคาดการณ์อีกครั้งในช่วงเวลาเดียวกันและไม่ตรวจสอบการเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงผลฉันไม่สามารถคิดออกว่าการเริ่มต้นที่ทำฉันหมายถึงทางคณิตศาสตร์ซึ่งผลการคาดการณ์ที่ดีที่สุดคือการบันทึกและใช้เช่น การเปลี่ยนแปลงระหว่างสองไม่ได้อยู่ในปริมาณที่คาดการณ์ แต่ใน MAD และข้อผิดพลาดสต็อกความปลอดภัยและปริมาณ ROP ไม่แน่ใจว่าคุณใช้ SAP. hi ขอบคุณสำหรับการอธิบายเพื่อประสิทธิภาพของมันเกินไปขอบคุณอีกครั้ง Jaspreet. Leave ตอบยกเลิก reply. About Shmula. Pete Abilla เป็นผู้ก่อตั้งของ Shmula และตัวอักษร Kanban Cody เขาได้ช่วย บริษัท เช่น Amazon, Zappos , eBay, Backcountry และอื่น ๆ ลดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าเขาทำแบบนี้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบในการระบุจุดที่เจ็บปวดซึ่งส่งผลกระทบต่อลูกค้าและธุรกิจและส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางจาก บริษัท ร่วมของ บริษัท ในการปรับปรุงกระบวนการของตัวเองเว็บไซต์นี้เป็น คอลเลกชันของประสบการณ์ของเขาที่เขาต้องการแบ่งปันกับคุณเริ่มต้นด้วยการดาวน์โหลดฟรีแบบจำลอง TimeTime วิธีการแบบอนุกรมเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ผ่านมาสะสมในช่วงระยะเวลาหนึ่งวิธีการแบบอนุกรมเวลาสมมติว่าสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจะ ยังคงเกิดขึ้นต่อไปในอนาคตเนื่องจากชุดเวลาชื่อแสดงให้เห็นถึงวิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์กับปัจจัยเพียงอย่างเดียวเวลาพวกเขารวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, การชี้แจงแบบสั้นและเส้นแนวโน้มเชิงเส้นและเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นระหว่าง บริษัท ผู้ให้บริการและ บริษัท ผู้ผลิตวิธีการเหล่านี้อนุมานได้ว่ารูปแบบหรือแนวโน้มทางประวัติศาสตร์ที่สามารถระบุตัวได้สำหรับความต้องการในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะสามารถทำซ้ำได้เอง จะเป็นง่ายๆเป็นใช้ความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบันเพื่อคาดการณ์ความต้องการในช่วงต่อไปนี้บางครั้งเรียกว่าการคาดการณ์ไร้เดียงสาหรือใช้งานง่าย 4 ตัวอย่างเช่นถ้าความต้องการเป็น 100 หน่วยในสัปดาห์นี้คาดการณ์สำหรับความต้องการในสัปดาห์หน้าเป็น 100 หน่วยถ้าความต้องการ จะกลายเป็น 90 หน่วยแทนแล้วความต้องการของสัปดาห์ต่อไปคือ 90 หน่วยและอื่น ๆ วิธีการคาดการณ์แบบนี้ไม่ได้คำนึงถึงพฤติกรรมความต้องการในอดีตมันขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะในช่วงเวลาปัจจุบันมันตอบสนองโดยตรงกับปกติ, การเคลื่อนไหวแบบสุ่มในความต้องการวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายใช้ค่าความต้องการหลายค่าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ซึ่งมีแนวโน้มที่จะหดตัวหรือราบเรียบ dom เพิ่มขึ้นและลดลงของการคาดการณ์ที่ใช้เวลาเพียงหนึ่งช่วงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์ความต้องการที่มีเสถียรภาพและไม่แสดงพฤติกรรมความต้องการที่เด่นชัดเช่นแนวโน้มหรือรูปแบบตามฤดูกาลค่าเฉลี่ยขั้นต่ำจะคำนวณสำหรับช่วงเวลาที่ระบุเช่น เป็นเวลาสามเดือนหรือห้าเดือนทั้งนี้ขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่นักพยากรณ์ต้องการที่จะเรียบข้อมูลความต้องการอีกต่อไประยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้นสูตรคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ค่า Simple Moving Average สำนักงาน Instant Paper Clip บริษัท ซัพพลายขายและส่งมอบเครื่องใช้สำนักงานไปยัง บริษัท โรงเรียนและหน่วยงานภายในรัศมี 50 ไมล์ของคลังสินค้าธุรกิจจัดหาวัสดุสำนักงานมีการแข่งขันและความสามารถในการส่งมอบคำสั่งซื้อได้อย่างทันท่วงทีเป็นปัจจัยในการสร้างลูกค้ารายใหม่ ๆ และรักษาสำนักงานเก่าโดยทั่วไป สั่งไม่เมื่อพวกเขาทำงานต่ำเสบียง แต่เมื่อพวกเขาหมดสิ้นผลดังนั้นพวกเขาต้องการคำสั่งของพวกเขาทันทีผู้จัดการของ com บริษัท ต้องการที่จะเป็นผู้ขับขี่และยานพาหนะที่เพียงพอในการส่งมอบคำสั่งซื้อทันทีและมีสต็อคที่เพียงพอในสต๊อกดังนั้นผู้จัดการต้องการคาดการณ์จำนวนคำสั่งซื้อที่จะเกิดขึ้นในช่วงเดือนหน้าเช่นเพื่อคาดการณ์ความต้องการในการส่งมอบ จากบันทึกคำสั่งซื้อการจัดการได้สะสมข้อมูลดังต่อไปนี้ไว้ในช่วง 10 เดือนที่ผ่านมาซึ่ง บริษัท ต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 เดือนโดยสมมติว่าเป็นช่วงปลายเดือนตุลาคม 3 หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนโดยปกติจะเป็นเดือนถัดไปตามลำดับซึ่งในกรณีนี้คือพฤศจิกายนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณจากความต้องการคำสั่งซื้อสำหรับ 3 เดือนก่อนตามลำดับตามสูตรต่อไปนี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนคำนวณจากข้อมูลความต้องการ 5 เดือนแรกดังต่อไปนี้การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 เดือนสำหรับข้อมูลความต้องการเดือนทั้งหมดแสดงในตารางต่อไปนี้จริง การคาดการณ์สำหรับเดือนพฤศจิกายนตามความต้องการรายเดือนล่าสุดจะถูกใช้โดยผู้จัดการอย่างไรก็ตามการคาดการณ์ก่อนหน้านี้สำหรับเดือนก่อน ๆ ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบการคาดการณ์กับความต้องการที่แท้จริงเพื่อดูว่าวิธีการพยากรณ์ถูกต้องอย่างไรนั่นคือดีแค่ไหน ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 3 และ 5 เดือนอย่างไรก็ตามทั้งสองค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ในตารางด้านบนมีแนวโน้มที่จะทำให้ความแปรปรวนเกิดขึ้นได้ในข้อมูลที่แท้จริงผลการปรับให้เรียบนี้สามารถสังเกตได้จากตัวเลขต่อไปนี้ที่ค่าเฉลี่ย 3 เดือนและ 5 เดือน ถูกแทรกทับบนกราฟของข้อมูลเดิมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนในรูปก่อนหน้านี้ช่วยขจัดความผันผวนในระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนอย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยในรอบ 3 เดือนจะสะท้อนข้อมูลล่าสุดที่ใกล้เคียงที่สุด ผู้จัดการฝ่ายจัดหาสำนักงานโดยทั่วไปการคาดการณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวจะตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปเมื่อเร็ว ๆ นี้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นกว่าช่วงเวลาพิเศษของข้อมูล ลดความเร็วที่คาดการณ์ไว้การกำหนดจำนวนงวดที่เหมาะสมเพื่อใช้ในการคาดการณ์โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่มักต้องใช้การทดลองและข้อผิดพลาดจำนวนมากข้อเสียของวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่คือไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น เหตุผลเช่นรอบและผลกระทบตามฤดูกาลปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโดยทั่วไปจะละเลยมันเป็นพื้นวิธีการทางกลซึ่งสะท้อนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในลักษณะที่สอดคล้องกันอย่างไรก็ตามวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีประโยชน์จากการใช้งานง่ายรวดเร็ว, โดยทั่วไปวิธีการนี้สามารถให้การคาดการณ์ที่ดีสำหรับระยะสั้น แต่ก็ไม่ควรผลักดันให้ไกลเกินไปในอนาคต Average Average Moving Average วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถปรับได้เพื่อสะท้อนความผันผวนของข้อมูลใน วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดตามสูตรต่อไปนี้ข้อมูลความต้องการสำหรับ PM Computer Services ที่แสดงใน ตารางสำหรับตัวอย่างที่ 10 3 ดูเหมือนจะทำตามแนวโน้มเชิงเส้นที่เพิ่มขึ้น บริษัท ต้องการคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเพื่อดูว่ามีความแม่นยำมากกว่าการคำนวณการทำให้เรียบและการปรับค่าการชี้แจงที่อธิบายในตัวอย่างที่ 10 3 และ 10 4. ค่าที่ต้องใช้ สำหรับการคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดมีดังต่อไปนี้การใช้ค่าเหล่านี้พารามิเตอร์สำหรับเส้นแนวโน้มเชิงเส้นจะคำนวณดังนี้ดังนั้นสมการเส้นแนวโน้มเส้นคือเมื่อต้องการคำนวณการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา 13 ให้ x 13 ในเส้นแนวโน้มเชิงเส้น กราฟต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเมื่อเทียบกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงเส้นแนวโน้มแสดงให้เห็นอย่างใกล้ชิดกับข้อมูลที่แท้จริงซึ่งนั่นก็เพื่อให้เหมาะสมและเป็นแบบคาดการณ์ที่ดีสำหรับปัญหานี้อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของเส้นแนวโน้มเชิงเส้นคือว่ามันจะไม่ปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มเนื่องจากวิธีการคาดการณ์การปรับให้เรียบโดยการชี้แจงจะเป็นสมมติว่าการคาดการณ์ในอนาคตทั้งหมดจะเป็นไปตามเส้นตรงข้อ จำกัด นี้ การใช้วิธีนี้เป็นกรอบเวลาที่สั้นลงซึ่งคุณสามารถมั่นใจได้ว่าแนวโน้มจะไม่เปลี่ยนไปการปรับตัวแบบปกติรูปแบบตามฤดูกาลคือการเพิ่มขึ้นและการลดลงของความต้องการซ้ำหลายครั้งรายการอุปสงค์จำนวนมากแสดงพฤติกรรมตามฤดูกาลขายเสื้อผ้าตามรูปแบบฤดูกาลประจำปี ด้วยความต้องการเสื้อผ้าอุ่น ๆ ที่เพิ่มขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวและลดลงในฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนเนื่องจากความต้องการเสื้อผ้าที่เย็นลงเพิ่มความต้องการสินค้าปลีกจำนวนมากรวมทั้งของเล่นอุปกรณ์กีฬาเสื้อผ้าเครื่องใช้ไฟฟ้าเครื่องเทศแฮมไก่งวงไวน์และ ผลไม้ที่เพิ่มขึ้นในช่วงเทศกาลวันหยุดความต้องการบัตรอวยพรเพิ่มขึ้นควบคู่กับวันพิเศษเช่นวันวาเลนไทน์และวันแม่แบบรายวันอาจเกิดขึ้นได้ทุกเดือนรายสัปดาห์หรือรายวันแม้บางร้านจะมีความต้องการสูงกว่าช่วงเย็น อาหารกลางวันหรือวันหยุดสุดสัปดาห์เป็นนอกคู่วันธรรมดาจราจร - จึงขาย - ที่ห้างสรรพสินค้าหยิบขึ้นในวันศุกร์และวันเสาร์มีหลายวิธีเพื่อสะท้อนให้เห็นถึง รูปแบบตามฤดูกาลในการคาดการณ์แบบอนุกรมเราจะอธิบายหนึ่งในวิธีที่ง่ายขึ้นโดยใช้ปัจจัยตามฤดูกาลปัจจัยตามฤดูกาลคือค่าตัวเลขที่คูณด้วยการคาดการณ์ตามปกติเพื่อให้ได้รับการคาดการณ์ที่ปรับฤดูกาลแล้วหนึ่งวิธีในการพัฒนาความต้องการปัจจัยตามฤดูกาล คือการแบ่งความต้องการสำหรับแต่ละฤดูกาลตามความต้องการโดยรวมประจำปีตามสูตรต่อไปนี้ปัจจัยฤดูกาลที่เกิดขึ้นระหว่าง 0 และ 1 0 เป็นผลส่วนของความต้องการรวมประจำปีที่กำหนดให้กับฤดูกาลปัจจัยฤดูกาลเหล่านี้คูณด้วย ความต้องการที่คาดการณ์ไว้ประจำปีเพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่ปรับตามฤดูกาลในแต่ละฤดูกาลที่มีการคาดการณ์ว่าจะมีการปรับปรุงตามฤดูกาลฟาร์มแม่ไก่จะปลูกไก่งวงให้ขายให้กับ บริษัท แปรรูปเนื้อสัตว์ตลอดทั้งปีอย่างไรก็ตามในช่วงไตรมาสที่สี่ของปีนี้ ฟาร์ม Wishbone ธันวาคมมีประสบการณ์ความต้องการสำหรับไก่งวงสำหรับที่ผ่านมาสามปีแสดงในตารางต่อไปนี้เพราะเรามีสามเจ้า ars ของข้อมูลความต้องการเราสามารถคำนวณปัจจัยตามฤดูกาลโดยการหารความต้องการรายไตรมาสทั้งหมดเป็นเวลาสามปีตามความต้องการรวมทั่วทั้งสามปีต่อมาเราต้องการที่จะเพิ่มความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีหน้าในปี 2000 โดยปัจจัยแต่ละฤดูกาล เพื่อให้ได้ความต้องการที่คาดการณ์สำหรับแต่ละไตรมาสเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราจำเป็นต้องมีการคาดการณ์ความต้องการปีพ. ศ. 2543 ในกรณีนี้เนื่องจากข้อมูลความต้องการในตารางดูเหมือนจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นโดยทั่วไปเราคำนวณเส้นแนวโน้มแบบเส้นตรงสำหรับข้อมูลสามปี ในตารางที่จะได้รับประมาณการประมาณการคร่าวๆดังนั้นการคาดการณ์สำหรับปี 2543 คือ 58 17 หรือ 58,170 ไก่งวงโดยใช้การคาดการณ์ความต้องการประจำปีของอุปสงค์นี้การคาดการณ์ที่ปรับฤดูกาลแล้วเอสเอฟไอในปี 2543 นับว่าสอดคล้องกับการคาดการณ์รายไตรมาสเหล่านี้ด้วยค่าความต้องการที่แท้จริง ในตารางที่พวกเขาดูเหมือนจะประมาณการคาดการณ์ที่ค่อนข้างดีสะท้อนให้เห็นถึงทั้งการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในข้อมูลและแนวโน้มสูงขึ้นโดยทั่วไป 10-12 วิธีการเป็นวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่คล้ายกับการอธิบายเรียบ 10-13 Wh ที่มีผลต่อรูปแบบการให้ราบเรียบชี้แจงจะเพิ่มค่าคงที่การปรับให้ราบเรียบขึ้น 10-14 การปรับความเรียบแบบเรียบที่ปรับเปลี่ยนได้แตกต่างจากการเรียบแบบเอ็กซ์โปเนนนิง 10-15 อะไรกำหนดทางเลือกของค่าคงที่ที่ราบเรียบสำหรับแนวโน้มในการปรับแบบเรียบ ในตัวอย่างบทสำหรับวิธีการแบบอนุกรมเวลาการคาดการณ์เริ่มต้นถือว่าเป็นเช่นเดียวกับความต้องการที่เกิดขึ้นจริงในช่วงแรกแนะนำวิธีอื่น ๆ ที่การคาดการณ์เริ่มต้นอาจได้มาจากการใช้งานจริง 10-17 การคาดการณ์เส้นแนวโน้มไลน์ แบบจำลองแตกต่างจากแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นสำหรับการคาดการณ์ 10 - 18 ของแบบจำลองชุดเวลาที่นำเสนอในบทนี้รวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเน่นและการปรับความละเอียดที่ชี้แจงและเส้นแนวโน้มแบบเส้นตรง ดีที่สุด Why.10-19 ข้อดีของการปรับเรียบแบบมีส่วนร่วมคืออะไรมีเส้นแนวโน้มแบบเส้นตรงสำหรับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ซึ่งมีแนวโน้มสูงกว่า KB Kahn และ J T Mentzer การคาดการณ์ในตลาดผู้บริโภคและอุตสาหกรรมวารสารการพยากรณ์ธุรกิจ 14 ฉบับที่ 2 ฤดูร้อน 1995 21-28
No comments:
Post a Comment