Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare il Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Using la funzione PREVISIONE in Excel (e Open Office Calc) copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Vorrei iniziare col dire che eccelle Previsioni funzione non è un sistema completo di previsione di inventario. Previsione di gestione delle scorte in genere comporta la rimozione di rumore dalla domanda, allora il calcolo e incorpora le tendenze, stagionalità ed eventi. La funzione Previsione non ha intenzione di fare tutte queste cose per voi (tecnicamente si potrebbe, ma ci sono modi migliori per realizzare alcuni di questi). Ma è un po 'la funzione pulito questo è facile da usare, e si può certamente essere una parte del vostro sistema di previsione. Secondo Microsoft Aiuto sulla funzione previsione. La previsione (x, knownys, knownxs) restituisce il valore previsto della variabile dipendente (rappresentata nei dati da knownys) per il valore specifico, x, della variabile indipendente (rappresentata nei dati da knownxs) utilizzando una misura migliore (minimi quadrati) di regressione lineare per prevedere i valori y da valori x. Quindi cosa significa esattamente regressione lineare è una forma di analisi di regressione e può essere usato per calcolare una relazione matematica tra due (o più) insiemi di dati. In previsione, si può usare questo se avete pensato una serie di dati potrebbero essere utilizzati per prevedere un altro set di dati. Ad esempio, se hai venduto Materiali da costruzione, è possibile che le variazioni dei tassi di interesse possono essere utilizzati per prevedere le vendite dei vostri prodotti. Questo è un classico esempio di utilizzo di regressione per calcolare una relazione tra una variabile esterna (tassi di interesse) e una variabile interna (le vendite). Tuttavia, come vedremo più avanti, è anche possibile utilizzare la regressione per calcolare un rapporto all'interno dello stesso insieme di dati. Un approccio tipico verso l'analisi di regressione comporta l'uso di regressione per determinare la relazione matematica, ma anche per contribuire a dare un'idea di come valido rapporto è (questo è la parte di analisi). La funzione PREVISIONE salta l'analisi, e solo calcola un rapporto e lo applica alla tua uscita automaticamente. Questo rende le cose più facili per l'utente, ma si presuppone che il rapporto è valida. Quindi, in sostanza, la funzione di previsione utilizza la regressione lineare per prevedere un valore sulla base di una relazione tra due insiemi di dati. Vediamo alcuni esempi. Nella Figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo che include il tasso di interesse medio negli ultimi 4 anni e le vendite di unità durante lo stesso periodo di 4 anni. Mostriamo anche un tasso di interesse previsto per il 5 ° anno. Possiamo vedere nell'esempio che i nostri volumi di vendita salgono i tassi di interesse scendono e scendono come i tassi di interesse salgono. Basta guardare l'esempio, si può intuire che le nostre vendite per l'anno 5 sarebbero da qualche parte tra 5.000 e 6.000 sulla base della relazione osservata tra i tassi di interesse e le vendite nei periodi precedenti. Possiamo usare la funzione di previsione per quantificare con maggiore precisione questa relazione e applicarlo al 5 ° anno. Nella Figura 1B, si può vedere la funzione di previsione applicata. In questo caso, la formula nella cella F4 è previsto (F2, B3: E3, B2: E2). Quello che abbiamo dentro la parentesi è conosciuto come un argomento. Un argomento è semplicemente un mezzo di passare i parametri al funzione utilizzata (in questo caso, la funzione Previsione). Ciascun parametro è separato da una virgola. Al fine di previsione della funzione di lavoro, ha bisogno di conoscere il valore che stiamo usando per prevedere la nostra produzione (il nostro anno 5 vendite). Nel nostro caso, il parametro (il nostro anno 5 tasso di interesse) è nella cella F2, quindi il primo elemento del nostro ragionamento è F2. Successivamente, ha bisogno di sapere dove si possono trovare i valori esistenti verrà utilizzato per determinare la relazione da applicare a F2. In primo luogo abbiamo bisogno di entrare nelle cellule che rappresentano i valori della nostra variabile dipendente. Nel nostro caso, questo sarebbe la nostra unità vendute nel corso degli ultimi 4 anni, quindi si entra B3: E3. Poi abbiamo bisogno di entrare nelle cellule che rappresentano i valori della nostra variabile predittiva. Nel nostro caso, questo sarebbe il tasso di interesse durante i precedenti 4 anni, quindi si entra B2: E2). La funzione PREVISIONE può ora confrontare le unità vendute nel corso degli anni da 1 a 4 per i tassi di interesse in quegli stessi anni, e quindi applicare quel rapporto al nostro predetto anno 5 tasso di interesse per ottenere le nostre vendite previste per l'Anno 5 di 5.654 unità. Nel precedente esempio, possiamo guardare i grafici per aiutare cercare di visualizzare il rapporto. A prima vista, potrebbe non sembrare così evidente, perché abbiamo una relazione inversa (vendite salire i tassi di interesse scendono), ma se si spostava mentalmente uno dei grafici, si vedrebbe un rapporto molto chiaro. Quello è una delle cose interessanti sulla funzione previsione (e analisi di regressione). Si può facilmente fare con una relazione inversa. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Vediamo ora un altro esempio. In figura 2A, vediamo un nuovo set di dati. In questo esempio, i nostri tassi di interesse è andato su e giù nel corso degli ultimi 4 anni, ma i nostri volumi di vendita hanno mostrato una tendenza al rialzo consistente. Mentre è possibile che i tassi di interesse hanno avuto un impatto sulle nostre vendite in questo esempio, è ovvio che ci sono fattori molto più significativo in gioco qui. Utilizzando la nostra funzione del tempo con questi dati, torniamo una previsione di 7.118 unità per anno 5. Penso che la maggior parte di noi sarebbe guardare il nostro andamento delle vendite e di accettare i suoi molto più probabile che le nostre vendite per anno 5 sarebbe 9.000 unità. Come ho già detto in precedenza, la funzione di previsione presuppone che il rapporto è valida, per cui produce in uscita sulla base della soluzione migliore che può fare fuori dei dati forniti ad esso. In altre parole, se diciamo che c'è un rapporto, ci crede e produce l'output di conseguenza senza darci un messaggio di errore o di qualsiasi segnale che implica il rapporto è molto povera. Quindi, fare attenzione a quello che chiedi. Gli esempi precedenti coperti la classica applicazione di regressione per la previsione. Mentre tutto questo suona piuttosto liscia, questo classico applicazione della regressione non è così utile come si potrebbe pensare (è possibile controllare il mio libro per ulteriori informazioni sulla regressione e perché non può essere una buona scelta per le vostre esigenze di previsione). Ma ora lascia utilizzare la funzione di previsione per identificare semplicemente tendenza all'interno di un dato insieme di dati. Iniziamo cercando in figura 3A. Qui abbiamo la domanda, con un trend molto evidente. La maggior parte di noi dovrebbe essere in grado di guardare a questi dati e stare tranquillo predicendo che la domanda nel periodo di 7 sarà probabilmente di 60 unità. Eppure, se è stato eseguito questo dato attraverso i calcoli di previsione tipici usati nelle gestione delle scorte, si può essere sorpresi di quanto sia scarsa molti di questi calcoli sono a pari al trend. Dal momento che la funzione PREVISIONE ci impone di inserire una variabile dipendente e una variabile predittore, come andiamo su come utilizzare la funzione di previsione, se abbiamo un solo insieme di dati Ebbene, mentre è tecnicamente vero che abbiamo un unico insieme di dati (il nostro la storia richiesta), in realtà hanno un rapporto in corso all'interno di questo insieme di dati. In questo caso, il rapporto è basato sul tempo. Pertanto, siamo in grado di utilizzare ogni domanda periodi come variabile predittore per la seguente domanda periodi. Quindi, abbiamo solo bisogno di dire la funzione di previsione di utilizzare la domanda nei periodi da 1 a 5 come i dati esistenti per la variabile predittore, e utilizzare la domanda nei periodi da 2 a 6 come i dati esistenti per la variabile dipendente. Poi gli si dice di applicare questo rapporto alla domanda in periodo di 6, per calcolare la nostra previsione per il periodo 7. Si può vedere in figura 3B, la nostra formula nella cella I3 è prevista (H2, C2: H2, B2: G2). e lo fa tornare una previsione di 60 unità. Ovviamente questo esempio non è realistico in quanto la domanda è troppo pulito (nessun rumore). Quindi, consente di guardare Figura 3C dove applichiamo questo stesso calcolo per alcuni dati più realistici. Voglio solo ribadire che, mentre la funzione di previsione è utile, non è un sistema di previsione. Io di solito preferiscono avere un po 'più di controllo sulla esattamente come applico ed estendere le tendenze per la mia previsione. Inoltre, si vorrebbe rimuovere prima tutti gli altri elementi della vostra richiesta, che non sono legati alla vostra richiesta di base e di tendenza. Ad esempio, si vorrebbe rimuovere eventuali effetti della stagionalità o eventi (come ad esempio promozioni) della tua domanda prima di applicare la funzione di previsione. Si potrebbe quindi applicare l'indice di stagionalità e gli indici di evento per l'uscita della funzione PREVISIONE. È inoltre possibile giocare con i tuoi ingressi per ottenere un determinato risultato desiderato. Ad esempio, si consiglia di provare prima lisciando la vostra storia di domanda (attraverso una media mobile, ponderata media mobile, o livellamento esponenziale), ed usando che è la variabile predittore invece della domanda grezzo. Per ulteriori informazioni di Previsione, controllare il mio Inventory Management libro spiegato. Uso della funzione previsione in Open Office Calc. Per gli utenti di Openoffice. org Calc. la funzione di previsione funziona più o meno lo stesso come in Excel. Tuttavia, vi è una leggera differenza nella sintassi utilizzata in Calc. Ovunque si usa una virgola in un argomento in una funzione di Excel, si dovrebbe invece usare un punto e virgola in Calc. Così, invece di Formula Excel È necessario immettere Vai alla pagina articoli per più articoli da Dave Piasecki. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Dave Piasecki. è owneroperator di inventario Operations Consulting LLC. una società di consulenza che fornisce servizi relativi alla gestione del magazzino, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino. Ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web (inventoryops), dove egli sostiene ulteriori informazioni rilevanti. My Business Inventory Operations Consulting LLC fornisce veloce, conveniente, l'assistenza di esperti di gestione delle scorte e le operazioni di magazzino. Il mio BooksMoving media: Che cosa è e come calcolarlo guardare il video o leggere l'articolo qui sotto: Una media mobile è una tecnica per avere un'idea complessiva delle tendenze in un insieme di dati si tratta di una media di qualsiasi sottoinsieme dei numeri. La media mobile è estremamente utile per la previsione delle tendenze a lungo termine. È possibile calcolare per qualsiasi periodo di tempo. Ad esempio, se si dispone di dati di vendita per un periodo di venti anni, è possibile calcolare una media mobile di cinque anni, una media mobile di quattro anni, a tre anni di media mobile e così via. analisti del mercato azionario spesso utilizzare una media mobile a 50 o 200 giorni per aiutarli a vedere le tendenze nel mercato azionario e (si spera) del tempo in cui sono diretti gli stock. Una media rappresenta il valore 8220middling8221 di un insieme di numeri. La media mobile è esattamente lo stesso, ma la media è calcolata più volte per diversi sottoinsiemi di dati. Ad esempio, se si desidera una media mobile di due anni per un set di dati da 2000, 2001, 2002 e 2003 si dovrebbe trovare le medie per i sottoinsiemi 20002001, 20.012.002 e 20022003. Le medie mobili di solito sono tracciate e sono più visualizzabili. Calcolo di un 5-Year Moving Problema media Esempio Esempio: Calcolare una media di cinque anni passando dal seguente set di dati: (4M 6M 5M 8M 9M) 5 6.4M la media delle vendite per il secondo sottogruppo di cinque anni (2004 8211 2008). centrato attorno al 2006, è 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M la media delle vendite per il terzo sottogruppo di cinque anni (2005 8211 2009). centrato intorno al 2007, è 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M continuare a calcolare ogni media di cinque anni, fino a raggiungere la fine del set (2009-2013). Questo vi dà una serie di punti (medie) che è possibile utilizzare per tracciare un grafico delle medie mobili. La seguente tabella Excel mostra le medie mobili calcolate per 2003-2012 insieme ad un grafico a dispersione dei dati: guarda il video o leggere i passi di seguito: Excel ha un potente add-in, dei dati Strumenti di analisi (come caricare i dati Strumenti di analisi) che offre molte opzioni extra, tra cui una funzione di media mobile automatizzato. La funzione non solo calcola la media mobile per te, rappresenta graficamente anche dati originali contemporaneamente. risparmiando un bel po 'di tasti. Excel 2013: passi Passo 1: Fare clic sulla scheda 8220Data8221 e quindi fare clic su 8220Data Analysis.8221 Passo 2: Cliccare 8220Moving average8221 e quindi fare clic su 8220OK.8221 Fase 3: Fare clic sulla casella 8220Input Range8221 e quindi selezionare i dati. Se si includono intestazioni di colonna, assicurati di controllare le etichette in scatola prima fila. Fase 4: Inserire un intervallo nella casella. Un intervallo è quanti punti precedenti si desidera Excel da utilizzare per il calcolo della media mobile. Ad esempio, 822058221 avrebbe utilizzato i precedenti 5 punti dati per calcolare la media per ogni punto successivo. Più basso è l'intervallo, la media più vicino il vostro movimento è al vostro set di dati originali. Fase 5: Fare clic nella casella 8220Output Range8221 e selezionare un'area del foglio di lavoro in cui si desidera visualizzare il risultato. In alternativa, fare clic sul pulsante di opzione worksheet8221 8220New. Passo 6: Selezionare la casella 8220Chart Output8221 se si desidera visualizzare un grafico dei dati set (se si dimentica di fare questo, si può sempre tornare indietro e aggiungerlo o scegliere un grafico dal 8220Insert8221 tab.8221 Punto 7: Premete 8220OK 0,8221 Excel restituirà i risultati nella zona specificata al punto 6. Guarda il video, o leggere i passi di seguito: Esempio problema: calcolare la media mobile di tre anni in Excel per i seguenti dati di vendita: 2003 (33M) 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), il 2013 (64M). Passo 1: Inserire i dati in due colonne in Excel la prima colonna dovrebbe avere l'anno e la seconda colonna i dati quantitativi (in questo esempio problema, i dati di vendita) Verificare che non vi siano righe vuote nei dati celle Fase 2... : Calcolare il primo media triennale (2003-2005) per i dati per questo problema di esempio, tipo 8220 (B2B3B4) 38221 in D3 cella calcolo del primo media Passo 3:... Trascinare il quadrato nell'angolo in basso a destra verso il basso per spostare la formula a tutte le celle della colonna. Questo calcola le medie per gli anni successivi (ad esempio 2004-2006, 2005-2007). Trascinando la formula. Fase 4: (Facoltativo) Creare un grafico. Selezionare tutti i dati nel foglio di lavoro. Fare clic sulla scheda 8220Insert8221, quindi fare clic su 8220Scatter, 8221 quindi su 8220Scatter con linee morbide e markers.8221 Un grafico della vostra media mobile apparirà sul foglio di lavoro. Controlla il nostro canale YouTube per ulteriori statistiche aiutano e suggerimenti Moving Average: Che cosa è e come calcolare è stato modificato l'ultima volta: 8 gennaio 2016 da Andale 22 pensieri su ldquo Moving Average: Che cosa è e come calcolarlo rdquo Questo è perfetta e semplice da assimilare. Grazie per il lavoro Questo è molto chiaro e informativo. Domanda: Come si fa a calcolare un 4 anni media mobile che anno sarebbe il movimento centrale media di 4 anni sulla Sarebbe centrare la fine del secondo anno (cioè 31 dicembre). Posso usare reddito medio per prevedere i guadagni futuri qualcuno sa media circa centrato Vi preghiamo gentilmente dirmi se qualcuno sa. Qui it8217s visto che dobbiamo prendere in considerazione 5 anni per ottenere la media che è in center. Then per quanto riguarda gli anni di riposo, se vogliamo ottenere la media di 20118230as abbiamo don8217t avere ulteriori valori dopo il 2012, quindi come potremmo calcolare come si don8217t ha più informazioni, sarebbe impossibile calcolare il mA 5 anni per il 2011. si potrebbe ottenere due anni di media mobile però. Ciao, Grazie per il video. Tuttavia, una cosa è chiara. Come fare una previsione per i prossimi mesi mostra il video di previsioni per i mesi per i quali i dati sono già disponibili. Ciao, Crudo, I8217m lavorando per ampliare l'articolo per includere la previsione. Il processo è un po 'più complicato rispetto all'utilizzo di dati passati però. Date un'occhiata a questo articolo Duke University, che spiega in modo approfondito. Saluti, Stephanie grazie per un explanantion chiaro. Ciao Impossibile trovare il link per l'articolo Duke University suggerito. Richiesta di inviare nuovamente il link
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