Moving Average Forecasting Adalah

Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados ​​para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de forma que o resultado da computação seja exibido onde ele deve gostar do seguinte:.Perfil merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variavel peramal, seringar dados berdasarkan deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitivo). Peramalan, memiliki, sifat, saling, ketergantungan, antar, divisi, atau, bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, operas pengeluaran, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan data yang relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi dados yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika dados historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalá metode subyektif (intuitivo). Metode ini didasarkan pada informasi kualitatif. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian de masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, causal dan série temporal. Metodo peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan tempo série merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis dados massa lâmpada yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). O modelo deret o berkala dapat o digunakan dengan o mudah para o meramal, sedan o modelo kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada pola dados yang ada. Empat pola data yang lazim ditemui dalam peramalan (Materiais de Estatística, UGM): 1. Pola Horizontal Pola ini terjadi bila dados de sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningato atau menurun selama waktu tertendou termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai data dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi bila dados dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Tendência terça-feira, 9 de fevereiro de 2012, Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Previsão adalah peramalan atau perkiraan mengênese sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan dados yang terdapat de massa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Previsão diupayakan dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (erro de previsão) yang biasanya diukur dengan Desvio Médio Absoluto, Erro Absoluto. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perenanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu yang berlaku secara umum. O karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku de massa lalu diasumsikan akan berlaku juga de massa yang akan datang, dan peramalan pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai modelo peramalan akan membro nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (erro de previsão) yang berbeda pula. Palavras-chave para esta categoria: Modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de modelo de elemento de modelo. Modelo-modelo peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metodologia kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produk baru, barbe de pros, barbe de proses, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modelo kuantitatif intrinski sering disebut sebagai modelo-modelo deret waktu (Time Series modelo). Modelo deret waktu yang populador dan umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (médias móveis), pemulusan eksponensial (suavização exponencial), dan proyeksi kecenderungan (Projeção de tendência). Model kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai modelo kausal, dan yang umum digonakan adalah modelo regresi (Regressão Causal modelo) (Gaspersz, 1998). 1. Médias de Movimento de Peso (WMA) Modelo rata-rata bergerak menggunakan sejumlah dados aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan passar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Unidades de média móvel) dan rata-rata bobot bergerak (Peso Movendo Médias). Modelo rata-rata bobot bergerak lebih responsivo terhadap perubahan karena dados dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus, rata-rata, bobot, bergerak, yaitu, sebagai, berikut. 2. Suavização Exponencial Única (SES) Dados de Pola yang tidak estabilizar um perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan modelo pemulusan eksponensial (Exponential Smoothing Models). Metode Single Exponential Smoothing lebih coelho digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan modelo pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modelo pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 de 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Dados da aptidão dos dados historicamente atuais são os seguintes: 1. Pola historis dari data aktual permintaan tidak berfluktuasi atau u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u Relative stabil dari waktu ke waktu, yang dipilih adalah yang nilainya mendekati nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modelo analisis Regresi Linier adalah suatu metode populador untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) dua variável yang digunakan, variabel x dan variabel y, diasumsikan memiliki kaitan satu sama lain dan bersifat linier. Rumus perhitungan Regresi Mais informações sobre o fabricante em Linier. Y hasil peramalan um perpotongan dengan sumbu tegak b menyatakan inclinação atau kemiringan garis regressar Ukuran Akurasi Peramalan modelo-modelo peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. (Mean Absolute Deviation), rata-rata kuadrat terkecil (erro quadrático médio), rata-rata persentase kesalahan absolut (erro médio de porcentagem absoluta), validasi peramalan (sinal de rastreamento), dan Pengujian kestabilan (Moving Range). 1. Desvio Médio Absoluto (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Desvio Médio Absoluto (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absoluto masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unidade yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung de dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Erro Quadrático Médio (MSE) Mean Squared Error (MSE) (média quadrática de erro) (adjetivo metodo) metodo lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Média Absoluta Percentagem Erro (MAPE) Média Absoluta Percentagem Erro (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa, besar, kesalahan, dalam, meramal, yang, dibandingkan, dengan, nilai, nyata. 4. Sinal de rastreio Sinal de rastreamento. Sinal de rastreamento adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Sinal de rastreamento de Nilai dagat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Sinal de seguimento yang positif menunjukan bahwa nilai aktual permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan tracking signal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Rastreamento de sinal de erro, erro positivo e erro sério. Sehingga pusat dari sinal de rastreio mendekati nol. Tracking signal yang telah dihitung dapat dibuate peta kontrol untuk melihat kelayakkan dados dalam batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Faixa de Movimento (MR) Peta Moving Range para a execução de uma operação de remoção de perigo. Dados permintaan aktual dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan dataang hingga dapat dibandingkan dados peramalan dengan permintaan aktual. Peta movendo a escala digunakan untuk pengujian kestabilan sistema sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Escala de movimento adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berada diluir batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus dizentukan apakah dados harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluir batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan, itu, mungkin, saja, membutuhkan, penyelidikan, yang, ekstensif. Jika semua titik berada de dalam batas kendali, diasha bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada de luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Faixa de Movimento Escala de Movimento ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan menos terdahulu quadrado. Jika peta Mudança de alcance menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Dados de banco de dados de dados de banco de dados de yang e sistema de seqüência sebab-akibat yang sama dan harus dibujante maka peramalan pun harus diulangi lagi. Reblogged isso em ProfesorBisnis e comentou: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variavel peramal, seringar dados berdasarkan deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitivo). Peramalan, memiliki, sifat, saling, ketergantungan, antar, divisi, atau, bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, operas pengeluaran, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat Maaf mas numpang tanya. Judeu skripsi punya ku kan tentang 8220Português pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 modelo de rumus pendekatan yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut yang akurat yang mana ya mas. Trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas. Trims) permissivo pak, saya baru saja menulis tentang fungsi autocorrelação untuk penentuan pola dados séries temporais apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola dados série tempo selain fungsi autocorrelação ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan ketersediaan bahan baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan ketersediaan produto ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil previsão nya bernilai negatif, gimana mas ditamba lagi dari semua metode eksponensial baik yang simples, holt, marrom dan danificado nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya masPortal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia Blogger, tidak pernah, lagi, mengurusi, blog, nah, pada, kesempatan, kali, ini, saya, mau, berbagi, kembali, k Epada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan tentang previsão peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang previsão. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi semita de kita. Pada postingan pertama tentang análises runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang análise runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Análise de resultados de pesquisa de dados de massa de dados de dados de massa de dados e dados de dados de secções de dados. Análise runtun waktu merupakan salah satu metodo peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aleatória berdistribusi bersama. Gerakan musiman adala gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aleatória adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang, penting, yang, harus, dipenuhi, dalam, memodelkan, runtun, waktu, adalah, asumsi kestasioneran, artinya, sifat-sifat, yang, mendasari, proses, tidak, dipengaruhi oleh, waktu atau, proses, dalam, keseimbangan. Apabila asumsi stasioner imagens de belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nontasioner dapat ditransformações menjadi deret yang stasioner. Pola Dados Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metodo peramalan yang sesuai untuk dados runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan dados tipe pola. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendência, sazonal, dan cíclico. Os dados são obtidos por meio de uma seqüência de dados e de um mapa. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Os dados de Ketika observam o naipe atau menurun pada perluasan o periode suatu waktu disebut pola tendência. Pola cíclica ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang dados yang terjadi di sekitar garis tendência. Palavras-chave para este projeto: polinésia, sazonal, yang, ditandai, dengan, adanya, pola, perubahan, yang, berulang, secara, otomatis, dari, tahun, ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sazonal runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Única Média Móvel Rata-rata bergerak tunggal (Média Móvel) untuk periode t adalá nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya dados baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan dados yang terlama dan menambahkan dados yang terbaru. Movendo a média em um digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada dados yang stasioner atau dados yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan dados yang mengandung unsur tendência atau musiman. Rato-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan dados terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi dados pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada dados kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (alisamento). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dados saturados de massa de dados) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari dados yang diketahui. Jumlah titik dados dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metodo ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendência atau musiman, walaupun metodo ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N Número de telefone N / D Número de telefone N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / Abril de 2014 dados de menghasilkan dados de banco de dados: Manjemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metodo peramalan yang cocok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggen orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Dados de áudio e de áudio, clique no botão direito do rato e clique em 'Enviar' para mostrar o código de acesso à barra de menu. Digunakan, buat, nama, variabel, Bulan, dan, kemudian, masukkan, dados, sesuai, studi, kasus, Sebelu M, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, Selanjutnya untuk melakukan previsões de metodo Moving Average orde simples 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Moving Average. . Seadge muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Dados, pada kotak MA comprimento: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Gerar previsões de tempo para kotak Número de previsões: dengan 1. Klik button Opções de berkan judul dengan MA3 dan klik ESTÁ BEM. Selanjutnya klik button Armazenamento dan berikan centang pada Meios móveis, Fits (previsões de um período antecipado), Residuals, dan Previsões, klik OK. Kemudian klik Gráficos dan pilih Lote predicho versus real dan OK. Sehingga muncul output Seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari previsão de dados, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Média de Movimento Duplo dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan dados sobat, hehhe. Maaf, yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr, soalnya, D, demikian, postingannya, semoga, bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média das séries cronológicas se a média for constante ou mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. A finalidade de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra a série de tempo usada para ilustração juntamente com a demanda média a partir da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ele aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então ele se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo,, para três valores diferentes de m são mostradas juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas de média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir da figura. Para as três estimativas, a média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso aumentando com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio do modelo eo valor médio predito pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo eo viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior será a magnitude do atraso e do viés. Para uma série continuamente crescente com tendência a. Os valores de lag e viés do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada deslocando as curvas para a direita. O atraso e o viés aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e o viés de um período de previsão para o futuro quando comparado aos parâmetros do modelo. Novamente, estas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel é baseado no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma porção do período de estudo. Como as séries de tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para fazer a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com média constante. Este termo é minimizado tornando m o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar a previsão responsiva às mudanças, queremos que m seja o menor possível (1), mas isso aumenta a variância do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Em comparação com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro de média móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto a partir da média móvel no tempo 0 é 11.1. O erro é então -5.1. O desvio padrão eo desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente.