Beräkna a prognos of the ovan demand användning en 3 and 5 period glidande medelvärde

Flyttande medelprognos Inledning. Som du kan gissa vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser. Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average prognoser. Flyttande medelprognoser. Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är. Alla studenter gör dem hela tiden. Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat Oavsett om alla blabbing du kan göra för dina vänner och föräldrar, de och din lärare förväntas mycket sannolikt att du får något i området 85 du bara har. Nåväl, nu kan vi anta att trots din egen marknadsföring till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu är vad alla berörda och oroade kommer att Förutse att du kommer att få ditt tredje test Det finns två väldigt troliga metoder för att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: "Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Hes kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kanske kommer föräldrarna att försöka vara mer stödjande och säga, Quote, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en (85 73) 2 79. Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och werent vaggar vassan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. quot Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att förutse din framtida prestanda. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gett dig en puss och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga ett högre poäng framför din quotalliesquot. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Jo, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vilken tror du är den mest exakta visselpipan medan vi arbetar. Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster, kallad Whistle While We Work. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad. Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Lägg märke till hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Ive inkluderade quotpast predictionsquot eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelse validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Posten för cell C5 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Lägg märke till hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat quotpast predictionsquot för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att märka. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-period rörande genomsnittlig prognos, när du gör quotpast predictionsquot, märka att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen. Nu behöver vi utveckla koden för den glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer. Observera att inmatningarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill ha. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som enstaka deklarering och initialisering av variabler Dim-objekt som variant Dim-räknare som integer Dim-ackumulering som enstaka Dim HistoricalSize som heltal Initialiserande variabler Counter 1 ackumulering 0 Bestämning av storleken på Historisk matris Historisk storlek Historical. Count för Counter 1 till NumberOfPeriods Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden ackumulering ackumulering historisk (historicalSize - numberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Koden förklaras i klassen. Du vill placera funktionen i kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska följa följande. Beräkna en prognos för ovanstående efterfrågan med ett 3- och 5-års glidande medelvärde. Dagens efterfrågan 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Utveckla ett kalkylblad för att svara på följande frågor. 12 163 Beräkna en prognos för ovanstående efterfrågan med ett 3- och 5-års glidande medelvärde. 13 157 Gradera dessa prognoser och originaldata med Excel. Vad visar grafen 14 169 Vilken av ovanstående prognoser är bäst Varför Beräkna en prognos av ovanstående efterfrågan med ett 3- och 5-års glidande medelvärde. Post navigation SÖK FÖR PAPPER OCH SVAR Antal varor i kundvagn: 0 ANMÄRK NYHET ARBETE PAPPER KATEGORI Kategorier BESTÄLL NY SOLUTION Prenumeration följ datorhandledning på Twitter eller dela vår sida KÖP NU 19.99 KÖP NU 29.99 KÖP NU 19.99 KÖP NU 9.99 Beräkna en Butiks Prognos av efterfrågan med hjälp av ett 3- och 5-årigt rörligt medelvärde Vänligen hjälp med följande problem. ABC Floral Shop sålde följande antal pelargoner under de senaste 2 veckorna: Nyckel: Dag Efterfrågan 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 12 163 13 157 14 169 Utveckla en kalkylblad för att svara på följande frågor. - Beräkna en prognos för ovanstående efterfrågan med ett 3- och 5-års glidande medelvärde. - Gradera dessa prognoser och de ursprungliga uppgifterna med Excel. Vad visar grafen - Vilken av ovanstående prognoser är bäst Varför lösningsförhandsgranskning Se bifogade kalkylblad och meddela mig om du har några frågor. För att konstruera ett x-dagars glidande medelvärde, vid varje punkt, genomsnittar vi efterfrågan på var och en av de senaste x dagarna. För dag 15 använder vi 3-dagars glidande medelvärdet vi. Lösningsöversikt Denna lösning hjälper till med olika affärsanalysproblem. Det bidrar till att beräkna en prognos vid behov med hjälp av ett 3,5-års glidande medelvärde, grafprognoser och ursprungliga data och diskuterar vilken prognos som är bäst. Detaljerade förklaringar ges. Lägg till lösning i kundvagn Ta bort från CartCalculate en prognos av ovanstående efterfrågan med hjälp av a. Beräkna en prognos av ovanstående efterfrågan med hjälp av ett tre - och femårs glidande medelvärde. b. Gradera dessa prognoser och de ursprungliga uppgifterna med excel. Vad visar grafen c. Beräkna MSE för båda prognosmetoderna. Enligt MSE, förklara vilken prognos som är bättre. d. Beräkna CFE för båda prognoserna. Enligt CFE, förklara vilken prognos som är bättre. Lösningar: Del a: Dagskrav 3 Period Flyttande Medel 5 Period Flyttande Genomsnitt 1 200 2 134 3 147 4 165 160,33 5 183 148,67 6 125 165,00 165,80 7 146 157,67 150,80 8 154 151,33 153,20 9 182 141,67 154,60 10 197 160,67 158,00 11 132 177,67 160,80 12 163 170,33 162,20 13 157 164,00 165,60 14 169 150,67 166,20 MGT 302 Page 3 Denna förhandsvisning har avsiktligt suddiga avsnitt. Registrera dig för att se hela versionen. Dr X. Huang Del b: De 5-åriga rörliga genomsnittliga prognoserna är stabila än de 3-åriga rörliga genomsnittliga prognoserna. Å andra sidan svarar de 3-åriga glidande prognoserna snabbare. 0 50 100 150 200 250 Dag Efterfrågan 3-period m. a. 5-tiden m. a. Del c och del d: 5-års glidande medelvärde är bättre eftersom dess CFE-värde är närmare noll och dess MSE är mindre: CFE 3-periodens rörelsegraden 24,99 5-periodens rörelsegrad -12,20 MSE 3-periodens rörelsegrepp 764,96 5 - Period Moving Average 541.33 Problem 5: a. Beräkna spårningssignalen för följande data. Period Detta är slutet på förhandsvisningen. Registrera dig för att få tillgång till resten av dokumentet. Denna anteckning laddades upp på 02112015 för kursen MGT 303 undervisad av professor Waugh under våren 03911 i Miami University. Klicka för att redigera dokumentuppgifterna