Contoh Peramalan Menggunakan Bergerak Rata Rata

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin mendekati rata-rata bergerak ke titik data aktual. Catatan-Catatan adalah serangkaian catatan pengantar tentang topik yang berada di bawah judul lapangan yang luas. Penelitian operasi ATAU Mereka pada awalnya digunakan oleh saya dalam kursus perkenalan ATAU yang saya berikan di Imperial College Mereka sekarang tersedia untuk digunakan oleh siswa dan guru yang tertarik atau tunduk pada kondisi berikut. Daftar lengkap dari topik yang tersedia di OR - Catatan dapat ditemukan di sini. Contoh untuk pengujian. Contoh pengujian 1996 UG ujian. Permintaan untuk produk dalam masing-masing lima bulan terakhir ditunjukkan di bawah ini. Gunakan rata-rata moving average dua bulan untuk menghasilkan perkiraan permintaan di bulan 6.Apply exponential smoothing Dengan konstanta pemulusan 0 9 untuk menghasilkan perkiraan permintaan akan permintaan di bulan 6. Dari kedua prakiraan yang Anda inginkan dan mengapa. Rata-rata pergerakan dua bulan untuk bulan dua sampai lima diberikan oleh perkiraan untuk m Pada enam adalah rata-rata bergerak untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 5 m 5 2350.Applying pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 9 kita dapatkan. Seperti sebelum ramalan untuk bulan enam hanya rata-rata untuk bulan ke 5 M 5 2386. Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean mean deviasi kuadrat MSD Jika kita melakukan ini, kita akan menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. dan untuk rata-rata rata rata merapikan Smoothing constant 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44.Overall maka kita melihat bahwa perataan eksponensial nampaknya memberikan perkiraan satu bulan yang terbaik di depan karena memiliki MSD yang lebih rendah. Oleh karena itu, kita Lebih suka perkiraan 2386 yang telah diproduksi oleh smoothing eksponensial. Contoh penugasan 1994 UG exam. Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk aftershave baru di toko untuk masing-masing 7 bulan terakhir. Hitung rata-rata pergerakan dua bulan selama berbulan-bulan dua sampai Tujuh Apa yang akan menjadi ramalan Anda untuk permintaan di bulan delapan. Apply Eksponensial smoothing dengan konstanta pemulusan 0 1 untuk menurunkan perkiraan permintaan di bulan ke delapan. Yang kedua perkiraan untuk bulan delapan yang Anda inginkan dan mengapa. Penjaga toko percaya bahwa pelanggan beralih ke aftershave baru dari merek lain Diskusikan Bagaimana Anda bisa memodelkan perilaku switching ini dan menunjukkan data yang Anda perlukan untuk mengkonfirmasi apakah peralihan ini terjadi atau tidak. Rata-rata pergerakan dua bulan untuk bulan dua sampai tujuh diberikan oleh. Prakiraan untuk bulan ke delapan hanyalah rata-rata pergerakan untuk Bulan sebelumnya yaitu moving average untuk bulan 7 m 7 46.Applying eksponensial smoothing dengan smoothing constant sebesar 0 1 yang kita dapatkan. Seperti sebelum ramalan untuk bulan kedelapan hanya rata-rata untuk bulan 7 M 7 31 11 31 karena kita tidak bisa Memiliki permintaan fraksional. Untuk membandingkan dua perkiraan, kita menghitung mean kuadrat deviasi MSD Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak. Dan untuk rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 1.Ove Kami kemudian melihat bahwa rata-rata pergerakan dua bulan tampaknya memberikan perkiraan satu bulan terbaik di depan karena memiliki MSD yang lebih rendah. Oleh karena itu kami lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh rata-rata pergerakan dua bulan. Untuk memeriksa peralihan, kami perlu Gunakan model proses Markov, di mana negara merek dan kita memerlukan informasi keadaan awal dan probabilitas peralihan pelanggan dari survei Kita perlu menjalankan model pada data historis untuk melihat apakah kita memiliki kesesuaian antara model dan perilaku historis. namun contoh 1992 UG Ujian. Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek pisau cukur tertentu di toko untuk masing-masing sembilan bulan terakhir. Hitunglah rata-rata pergerakan tiga bulan untuk bulan tiga sampai sembilan. Apa perkiraan perkiraan permintaan Anda pada bulan ke sepuluh. Terapkan eksponensial Merapikan dengan konstanta pemulusan 0 3 untuk menurunkan perkiraan permintaan di bulan ke sepuluh. Dari dua perkiraan untuk sepuluh bulan yang Anda inginkan dan mengapa. Rata-rata pergerakan tiga bulan untuk bulan 3 sampai 9 adalah giv En oleh. Perkiraan untuk bulan ke 10 hanya rata-rata bergerak untuk bulan sebelumnya yaitu yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 9 m 9 20 33. Oleh karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional, ramalan untuk bulan ke 10 adalah 20.Applying eksponensial smoothing dengan Penghalusan konstan 0 3 yang kita dapatkan. Seperti sebelum ramalan untuk bulan ke 10 hanya rata-rata untuk bulan 9 M 9 18 57 19 karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional. Untuk membandingkan dua prakiraan kita menghitung mean squared deviation MSD Jika kita melakukan ini Kami menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak. Dan untuk rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 3.Overall maka kita melihat bahwa rata-rata pergerakan tiga bulan tampaknya memberikan perkiraan satu bulan terbaik di depan karena memiliki MSD lebih rendah Oleh karena itu, kami lebih memilih Perkiraan 20 yang telah dihasilkan oleh rata-rata pergerakan tiga bulan. Untuk contoh contoh ujian UG 1991. Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek mesin faks tertentu di sebuah department store dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung empat bulan Mov Rata-rata selama berbulan-bulan 4 sampai 12 Berapakah ramalan permintaan Anda pada bulan 13.Aktifkan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 2 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan 13.Which dari dua perkiraan untuk bulan 13 apakah Anda Lebih suka dan mengapa. Faktor-faktor lain yang tidak dipertimbangkan dalam perhitungan di atas, dapat mempengaruhi permintaan mesin faks pada bulan ke 13. Rata-rata pergerakan bulan ke empat selama bulan 4 sampai 12 diberikan oleh. m 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 M 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25. Prakiraan untuk bulan ke 13 hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata pergerakan untuk bulan 12 m 12 46 25.Hence karena kita tidak dapat memiliki Permintaan fraksional perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 46.Applying pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 2 yang kita dapatkan. Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 13 hanya rata-rata untuk bulan 12 M 12 38 618 39 sebagai w E tidak dapat memiliki permintaan fraksional. Untuk membandingkan dua perkiraan, kita menghitung mean kuadrat deviasi MSD Jika kita melakukan ini, kita akan menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak. Dan untuk rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 2.Overall maka kita melihat bahwa Rata-rata pergerakan empat bulan tampaknya memberikan perkiraan satu bulan yang terbaik di depan karena memiliki MSD yang lebih rendah. Oleh karena itu, kami memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh rata-rata pergerakan empat bulan. Permintaan uang. Perubahan harga, baik merek dan merek lainnya. Situasi ekonomi umum. Teknologi baru. Untuk contoh contoh ujian UG 1989. Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek microwave oven tertentu di sebuah department store dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung rata-rata bergerak enam bulan untuk setiap bulan Apa yang akan terjadi Perkiraan Anda untuk permintaan di bulan 13.Apply smoothing eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 7 untuk menurunkan perkiraan permintaan di bulan 13.Which dari dua perkiraan untuk bulan 13 yang Anda inginkan dan mengapa. Kita tidak bisa menghitung moving average enam bulan sampai kita memiliki paling sedikit 6 observasi - yaitu kita hanya bisa menghitung rata-rata dari bulan 6 ke depan. Jadi kita punya. m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Perkiraan untuk bulan ke 13 hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 12 m 12 38 17.Haus karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional Ramalan untuk bulan 13 adalah 38.Applying pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0 7 kita dapatkan. Metode Peramalan Rata-rata Bergerak Rata-rata Pros dan Cons. Hi, Cintai Pos Anda Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih jauh Kami menggunakan SAP Di dalamnya ada Pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi Jika Anda mencentang opsi ini Anda mendapatkan perkiraan hasil, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang initializat. Ion hasil perubahan saya tidak tahu apa inisialisasi yang dilakukan maksud saya, mathmatically Hasil perkiraan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya Perubahan antara keduanya tidak dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan Jumlah ROP Tidak yakin jika Anda menggunakan SAP. hi terima kasih telah menjelaskan dengan sangat efisien dan juga terima kasih lagi Jaspreet. Leave a Reply Cancel. About Shmula. Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon , Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi poin rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda Memulai unduhan gratis.