Medio Previsione Problemi Moving

Problemi semplici di media mobile a usare la media mobile semplice come strumento di previsione: La media mobile sta rintracciando dati reali, ma è sempre in ritardo esso. La media mobile non potrà mai raggiungere le vette o valli del data151it reale appiana i dati Doesnt si dice molto circa il futuro Tuttavia, questo non rende il useless151you media mobile solo bisogno di essere a conoscenza dei suoi problemi. SLIDE descrizione audio TRASCRIZIONE Quindi, per riassumere, per una media mobile semplice o di una singola media mobile, abbiamo visto alcuni problemi con l'utilizzo della media mobile semplice come strumento di previsione. La media mobile sta rintracciando i dati effettivi, ma il suo ritardo sempre dietro di esso. La media mobile non potrà mai raggiungere le vette o valli del data151it reale appiana i dati, ed è davvero doesnt dire molto per il futuro, perché è semplicemente prevedendo un periodo in anticipo, e la previsione è assunta da rappresentare la migliore valore per il periodo futuro, un periodo in anticipo, ma doesnt dirà molto al di là di questo. Questo non rende il mobile semplice fatto medio useless151in vedete mobile semplice averagesA serie temporale è una sequenza di osservazioni di una variabile casuale periodica. Esempi sono la domanda mensile per un prodotto, l'iscrizione matricola annuale in un dipartimento dell'Università e dei flussi giornalieri in un fiume. Le serie temporali sono importanti per le operazioni di ricerca, perché sono spesso i conducenti di modelli decisionali. Un modello di inventario richiede stime di esigenze future, una programmazione corso e il modello di personale per un dipartimento universitario richiede stime di futuro afflusso di studenti, e un modello per fornire avvertimenti alla popolazione in un bacino fluviale richiede stime del fiume scorre per l'immediato futuro. analisi di serie temporali fornisce strumenti per la selezione di un modello che descrive le serie storiche e utilizzando il modello per prevedere eventi futuri. Modellazione la serie temporale è un problema statistico in quanto i dati osservati è usato in procedure di calcolo per stimare i coefficienti di un modello supposto. Modelli presuppongono che osservazioni variano casualmente intorno ad un valore medio di fondo che è una funzione del tempo. In queste pagine restringiamo l'attenzione utilizzando i dati storici di serie temporali di stimare un modello dipendente dal tempo. I metodi sono appropriati per la previsione termine automatica, a corto di informazioni di uso frequente in cui le cause di variazione tempo non cambiano notevolmente nel tempo. In pratica, le previsioni derivate da questi metodi sono successivamente modificate da analisti umani che contengano informazioni non disponibili dai dati storici. Il nostro scopo principale di questa sezione è quello di presentare le equazioni per i quattro metodi di previsione utilizzati per la Previsione aggiuntivo: media mobile, livellamento esponenziale, regressione e doppio livellamento esponenziale. Questi sono chiamati lisciatura metodi. I metodi non presi in considerazione comprendono la previsione qualitativa, regressione multipla, ed i metodi autoregressivi (ARIMA). Coloro che sono interessati a una più ampia copertura dovrebbe visitare il sito Principi di previsione o leggere uno dei numerosi libri eccellenti sul tema. Abbiamo usato la Previsione libro. da Makridakis, Wheelwright e McGee, John Wiley Sons amp, 1983. Per utilizzare gli esempi cartella di lavoro, è necessario che il Previsione aggiuntivo installato. Scegliere il comando Ricollega per stabilire i collegamenti al componente aggiuntivo. Questa pagina descrive i modelli utilizzati per la semplice previsione e la notazione usata per l'analisi. Questo metodo di previsione più semplice è la previsione media mobile. Il metodo semplicemente medie delle ultime m osservazioni. È utile per le serie temporali con una media cambiando lentamente. Questo metodo considera tutto il passato nella sua previsione, ma pesa l'esperienza recente più gravoso rispetto ai meno recente. I calcoli sono semplici perché solo la stima del periodo precedente ed i dati attuali determinano la nuova stima. Il metodo è utile per le serie temporali con una media cambiando lentamente. Il metodo della media mobile non risponde bene ad una serie temporale che aumenta o diminuisce con il tempo. Qui includiamo un termine trend lineare nel modello. Il metodo di regressione approssima il modello con la costruzione di una equazione lineare che fornisce i minimi quadrati adatti ai problemi observations. Forecasting ultima m Si prega di vedere file allegato per la piena descrizione del problema. 5-12 Sviluppare una previsione media di quattro mesi in movimento per Garden Wallace Fornitura e calcolare il MAD. Un movimento previsione media di tre mesi è stato sviluppato nella sezione relativa alle medie mobili nella Tabella 5.3. 5-13 Utilizzando MAD, determinare se le previsioni nel Problema 5-12 o le previsioni nella sezione relativa Wallace Garden di alimentazione è più accurata. 5-14 I dati raccolti sulla domanda annuale per i sacchetti di 50 chili di fertilizzante a Wallace Garden di alimentazione sono riportati nella tabella seguente. Sviluppare una media mobile di tre anni per prevedere le vendite. Poi di nuovo stimare la domanda con una media mobile ponderata in cui le vendite per l'anno più recente viene dato un peso di 2 e le vendite negli altri due anni di età ogni dato il peso di 1. Quale metodo pensi sia meglio DOMANDA ANNO DI FERTILIZZANTE ( 1.000 s di borse) 1 4 2 6 3 4 5 10 4 5 6 8 7 7 8 9 9 12 10 14 11 15 5-18 le vendite di condizionatori d'aria fredda-Man sono cresciuti costantemente nel corso degli ultimi cinque anni. Vendite di anno 1 450 Il direttore delle vendite avevano previsto, prima che l'azienda ha iniziato, che le vendite di anno 1s sarebbero 410 condizionatori d'aria. Utilizzando il livellamento esponenziale con un peso di 0,30, sviluppare le previsioni per gli anni da 2 a 6. 5-22 Utilizzando il metodo di proiezione tendenza, sviluppare un modello di previsione per le vendite di condizionatori d'aria fredda-Man (vedi problema 5-18). 5-33 Gestione di Daviss Department Store ha usato serie temporali estrapolazione per prevedere le vendite al dettaglio per i prossimi quattro trimestri. Le stime di vendita sono 100.000, 120.000, 140.000, 160.000 e per i rispettivi quarti prima di regolare per stagionalità. indici stagionali per i quattro trimestri sono stati trovati per essere 1,30, 0,90, 0,70 e 1,10, rispettivamente. Calcolare una previsione di vendita stagionalizzato o adeguati. Attachments Sommario Soluzione Questo intervento fornisce la soluzione a diversi problemi di previsione, tra cui media mobile, livellamento esponenziale, analisi delle tendenze, ponderato in movimento etc. In media praticano la media mobile fornirà una buona stima della media della serie tempo se la media è costante o lentamente mutevole. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante. Per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3. I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. La tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio. Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una conclusione è immediatamente evidente dalla figura. Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile. La polarizzazione quando aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, la polarizzazione è positivo. Il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m. Maggiore è il valore di m. maggiore è la grandezza di lag e polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m. La stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20. Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante. Per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo M più piccolo possibile (1), ma questo aumenta la varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) mostra una previsione per un periodo nel futuro. L'intervallo di previsione è in cella D3. Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in cellule E6 e E7, rispettivamente.