วิธี การ ตรวจสอบ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบน สัมบูรณ์ ของ A เฉลี่ยเคลื่อนที่

ตัวอย่างการคำนวณการคาดการณ์พยากรณ์อากาศวิธีการคำนวณพยากรณ์อากาศส่วนใหญ่มีวิธีการคำนวณการคาดการณ์จำนวนมากตัวอย่างเช่นน้ำหนักที่วางไว้ในข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุดหรือช่วงวันที่ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้ในการคำนวณอาจเป็น ระบุตัวอย่างต่อไปนี้แสดงขั้นตอนการคำนวณสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่พร้อมใช้งานให้ข้อมูลเชิงประวัติที่เหมือนกันตัวอย่างต่อไปนี้ใช้ข้อมูลการขายแบบเดียวกันสำหรับปีพ. ศ. 2547 และปี 2548 เพื่อสร้างการคาดการณ์ยอดขายในปี 2549 นอกเหนือจากการคำนวณคาดการณ์แล้วตัวอย่างแต่ละตัวอย่าง รวมถึงการคาดการณ์ในปีพ. ศ. 2548 สำหรับตัวเลือกการประมวลผลข้อมูลการถือครอง 3 เดือน 19 3 ซึ่งใช้แล้วสำหรับเปอร์เซ็นต์ความถูกต้องและการคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์หมายถึงยอดขายจริงเทียบกับการคาดการณ์แบบจำลอง A 2 เกณฑ์การประเมินผลการพยากรณ์ผลการพยากรณ์อากาศขึ้นอยู่กับตัวเลือกการประมวลผลและ เกี่ยวกับแนวโน้มและรูปแบบที่มีอยู่ในข้อมูลการขายวิธีการคาดการณ์บางอย่าง จะมีประสิทธิภาพดีกว่าข้อมูลอื่น ๆ สำหรับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่กำหนดวิธีการคาดการณ์ที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจไม่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์อื่นนอกจากนี้ยังไม่น่าเป็นไปได้ว่าวิธีการคาดการณ์ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีในขั้นตอนหนึ่งของวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์จะยังคงมีอยู่ เหมาะสมตลอดทั้งวงจรชีวิตคุณสามารถเลือกระหว่างสองวิธีในการประเมินประสิทธิภาพปัจจุบันของวิธีการคาดการณ์เหล่านี้คือค่าส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ MAD เฉลี่ยและเปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง POA ทั้งสองวิธีการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการข้อมูลการขายที่ผ่านมาสำหรับผู้ใช้ที่ระบุช่วงเวลา ช่วงเวลานี้เรียกว่าระยะเวลาการระงับหรือช่วงเวลาที่เหมาะสมกับ PBF ข้อมูลในช่วงนี้ใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการแนะนำวิธีการพยากรณ์ที่จะใช้ในการทำประมาณการต่อไปข้อเสนอแนะนี้มีความเฉพาะเจาะจงกับแต่ละผลิตภัณฑ์และอาจมีการเปลี่ยนแปลง จากการคาดการณ์หนึ่งไปอีกขั้นต่อไปสองวิธีประเมินผลการปฏิบัติงานคาดการณ์แสดงในปี ges ตามตัวอย่างของวิธีการพยากรณ์ 12 ประการ A 3 วิธีที่ 1 - เปอร์เซ็นต์ที่ระบุในปีที่ผ่านมาวิธีการนี้จะคูณข้อมูลการขายจากปีก่อนโดยผู้ใช้ระบุปัจจัยเช่น 1 10 สำหรับการเพิ่ม 10 หรือ 0 97 สำหรับ ลดลง 3 ปีประวัติการขายที่ต้องการหนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนผู้ใช้ที่ระบุช่วงเวลาสำหรับการประเมินตัวเลือกการประมวลผลประสิทธิภาพการคาดการณ์ 19.A 4 1 การคำนวณพยากรณ์ความแตกต่างของประวัติการขายเพื่อใช้ในการคำนวณตัวเลือกการประมวลผลการเติบโตของปัจจัย 2a 3 ในนี้ ตัวอย่างสามเดือนสุดท้ายของปี 2548 114 119 137 370 รวมสามเดือนของปีก่อน 123 139 133 395 คำนวณได้ 370 395 0 9367 คำนวณประมาณการมกราคม พ. ศ. 2548 ยอดขาย 128 0 9367 119 8036 หรือ ประมาณ 120. กุมภาพันธ์, ยอดขายปี 2548 117 0 9367 109 5939 หรือประมาณ 110 ล้านฉบับ, ยอดขายในปี 2548 115 0 9367 107 7205 หรือประมาณ 108.A 4 2 การคำนวณการคาดการณ์แบบจำลองสมมติฐาน 3 เดือนแรกของปี 2548 ก่อนช่วงเวลา holdout กรกฎาคม, สิงหาคม, ก. ย. กันยายน ท. ศ. 140 131 400 สามเดือนแรกของปีก่อน.141 128 118 387. คำนวณปัจจัย 400 387 1 033591731 คำนวณประมาณการที่คาดการณ์ไว้ตุลาคม 2547 ขาย 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 sales 139 1 033591731 143 66925.December, ยอดขายในปีพ. ศ. 2547 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 เปอร์เซ็นต์ของการคำนวณความถูกต้อง 127. 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์อย่างเที่ยงตรง 127. 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 วิธีที่ 3 - ปกอนถึงปนี้วิธีการนี้ทําสําเนาขอมูลการขายจากปกอนไปเปนปถัดไปประวัติการขายที่คาดวาหนึ่งปเพื่อคํานวณประมาณการ บวกจำนวนของช่วงเวลาที่ระบุไว้สำหรับการประเมินตัวประมวลผลการคาดการณ์การประมวลผล 19.A 6 1 การคำนวณพยากรณ์จำนวนวันที่จะรวมอยู่ในตัวเลือกการประมวลผลเฉลี่ย 4a 3 ในตัวอย่างนี้สำหรับแต่ละเดือนของการคาดการณ์เฉลี่ยสามเดือนก่อนหน้า s ข้อมูลคาดการณ์มกราคม 119 119 13 7 370, 370 3 123 333 หรือ 123. การคาดการณ์ในสัปดาห์ 119 137 123 379, 379 3 126 333 หรือ 126 การคาดการณ์ของตลาด 137 123 126 379, 386 3 128 667 หรือ 129.A 6 2 คำนวณโดยใช้การพยากรณ์จำลองตุลาคม 2548 ขาย 129 140 131 3 133 3333.November 2005 sales 140 131 114 3 128 3333.December 2005 sales 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 การคำนวณความถูกต้องร้อยละ 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 คาเฉลี่ยเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 วิธีที่ 5 - การประมาณคาเสนใยประมาณประมาณคํานวณจากขอมูลจุดขายขอมูลทั้งสองจุด line ที่คาดการณ์ในอนาคตใช้วิธีนี้ด้วยความระมัดระวังเนื่องจากการคาดการณ์ช่วงยาวจะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในสองจุดข้อมูลประวัติการขายที่ต้องการจำนวนรอบที่จะรวมไว้ในตัวเลือกการประมวลผลการถดถอย 5a บวก 1 บวกกับจำนวนครั้ง ระยะเวลาในการประเมินตัวเลือกการประมวลผลประสิทธิภาพการคาดการณ์ 19.A 8 1 สำหรับ ecast การคำนวณจำนวนช่วงเวลาที่จะรวมไว้ในตัวเลือกการประมวลผลการถดถอย 6a 3 ในตัวอย่างนี้สำหรับแต่ละเดือนของการคาดการณ์เพิ่มการเพิ่มขึ้นหรือลดลงในช่วงระยะเวลาที่กำหนดก่อนช่วง holdout งวดก่อนหน้านี้ช่วงเวลาก่อนหน้านี้สามเดือน 114 119 137 3 123 3333 ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก 114 1 119 2 137 3 763 ความแตกต่างระหว่างค่า 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2. อัตราส่วน 1 อัตราส่วนความแตกต่าง 23 2 11 5. มูลค่า 2 มูลค่าเฉลี่ย 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 มูลค่า 2 4 11 5 100 3333 146 333 หรือ 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 หรือ 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 หรือ 169.A 8 2 การคำนวณโดยใช้การพยากรณ์แบบจำลองยอดขายในเดือนตุลาคม 2547 โดยประมาณ 3 เดือนก่อน . 129 140 131 3 133 3333 ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก 129 1 140 2 131 3 802 ความแตกต่างระหว่างค่า 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 อัตราส่วนความแตกต่าง 2 2 1.Value2 ค่าเฉลี่ย - ค่า 1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n value1 value2 4 1 131 3333 135 3333.November 2004 sales. Average ของสามเดือนก่อนหน้า 140 131 114 3 128 3333 ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก 140 1 131 2 114 3 744 ความแตกต่างระหว่างค่า 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999. ค่า 1 อัตราส่วนความแตกต่าง -25 9999 2 -12 9999.Value2 ค่าเฉลี่ย - ค่า 1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333 ยอดขายของเดือนธันวาคม 2547 โดยประมาณช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา 131 114 119 3 121 3333 ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก 131 1 114 2 119 3 716 ความแตกต่างระหว่างค่า 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999. ค่า 1 อัตราส่วนความแตกต่าง -11 9999 2 -5 9999. มูลค่า 2 ค่าเฉลี่ย 1 อัตราส่วน 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 ร้อยละของการคำนวณความถูกต้อง 135 135 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย. 135 135 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 วิธีที่ 7 - การประมาณค่าประมาณค่าการถดถอยเชิงเส้นกำหนดค่าสำหรับ a และ b ในสูตรคาดการณ์ Y a bX โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลประวัติการขายการประมาณระดับที่สองคล้ายกันอย่างไรก็ตามวิธีนี้กำหนดค่าสำหรับ a, b และ c ใน สูตรการคาดการณ์ Y a bX cX2 โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลประวัติการขายวิธีนี้อาจเป็นประโยชน์เมื่อผลิตภัณฑ์อยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงระหว่างขั้นตอนของวัฏจักรชีวิตตัวอย่างเช่นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ย้ายจากช่วงแนะนำสู่ขั้นตอนการเจริญเติบโต แนวโน้มการขายอาจเร่งตัวขึ้นเนื่องจากคำสั่งซื้อลำดับที่สองการคาดการณ์สามารถเข้าใกล้ได้อย่างรวดเร็ว infinity หรือลดลงเป็นศูนย์ขึ้นอยู่กับว่าค่าสัมประสิทธิ์ c เป็นบวกหรือลบดังนั้นวิธีนี้มีประโยชน์ในระยะสั้นเท่านั้นข้อกำหนดของ Forecast สูตรที่พบ a, b และ c ให้พอดีกับเส้นโค้งตรงกับจุดสามจุดที่คุณระบุ n ใน ตัวอยางการประมวลผล 7a จํานวนชวงเวลาที่จะเก็บขอมูลลงในแตละจุดในตัวอย่างนี้ n 3 ดังนั้นข้อมูลการขายจริงสําหรับเดือนเมษายนถึงมิถุนายนรวมกันเป็นจุดแรกตั้งแต่ Q1 กรกฎาคมถึงกันยายนจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง Q2 และเดือนตุลาคมถึงเดือนธันวาคมถึง Q3 เส้นโค้งจะพอดีกับสามค่า Q1, Q2 และ Q3 ประวัติการขายที่ต้องการ 3 n งวดสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ PBF จำนวนของ ระยะเวลาที่จะรวมตัวเลือกการประมวลผล 7a 3 ในตัวอย่างนี้ใช้ 3 เดือนที่ผ่านมาในช่วง 3 เดือนก่อนหน้า Q1 เม. ย. - มิ.ย. 125 122 137 384.Q2 ก. ค. - ก. ย. 129 140 131 400.Q3 ต. ค. - ธ. ค. 114 119 137 370 ขั้นตอนต่อไปคือ c การคำนวณหาค่าสัมประสิทธิ์ทั้งสามแบบ a, b และ c เพื่อใช้ในสูตรการคาดการณ์ Y a bX cX 2. 1 Q 1 a bX cX 2 โดยที่ X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 โดยที่ X 2 a 2b 4 c 3 Q3 a bX cX 2 โดยที่ X 3 a 3b 9c สมการสมการทั้งสามสมการหาสมการ b, a และ c สมการ 1 จากสมการที่ 2 และแก้สมการ b แทนสมการนี้ให้เป็นสมการที่ 3 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. ท้ายสุดแทนสมการเหล่านี้สำหรับ a และ b ให้เป็นสมการ 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2. วิธีการประมาณค่าระดับที่สอง a, b และ c ดังต่อไปนี้ Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 - 23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2. เดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมที่คาดการณ์ X 4 322 340 - 368 3 294 3 98 ต่องวดเมษายนถึงมิถุนายนคาดการณ์ X 5. 322 425 - 575 3 57 333 หรือ 57 ต่อระยะเวลาตั้งแต่เดือนกรกฎาคมถึงเดือนกันยายนที่คาดการณ์ไว้ X 6. 322 510 - 828 3 1 33 หรือ 1 ต่อรอบเดือนตุลาคมถึงธันวาคมที่กำหนด 7. 322 595 - 1127 3 - 70.A 9 2 การคำนวณพยากรณ์แบบจำลองเดือนตุลาคมพฤศจิกายน และธันวาคม 2547 ยอดขายไตรมาสที่ 1 ม. ค. - มี.ค. 360.Q2 เม. ย. - มิ.ย. 384.Q3 ก. ค. - ก. ย. 400.a 400 - 3 384 - 360 328.c 400 - 384 360 - 384 2 -4.b 384 - 360 - 3 -4 36. 328 36 4 -4 16 3 136.A 9 3 เปอร์เซ็นต์ของการคำนวณความถูกต้อง 136. 136 136 114 119 137 110 110 27.A 9 4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่มีค่าเฉลี่ย 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 วิธีที่ 8 - วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีการยืดหยุ่นร้อยละกว่า n เดือนก่อนมีลักษณะใกล้เคียงกับวิธีที่ 1 ร้อยละเมื่อเทียบกับปีก่อนทั้งสองวิธีคูณยอดขายจากช่วงเวลาก่อนหน้าโดยผู้ใช้ระบุปัจจัย จากนั้นจึงคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตในรูปแบบเปอร์เซ็นต์ต่อปีที่ผ่านมาการฉายภาพจะขึ้นอยู่กับข้อมูลจากช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนวิธีการแบบยืดหยุ่นนี้เพิ่มความสามารถในการระบุช่วงเวลาอื่นนอกเหนือจากช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว ใช้เป็นเกณฑ์ในการคำนวณปัจจัยการขยายตัวตัวอย่างเช่นระบุ 1 15 ในตัวเลือกการประมวลผล 8b เพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายก่อนหน้านี้โดยระยะเวลา 15.Base ตัวอย่างเช่น n 3 จะทำให้การคาดการณ์ครั้งแรกขึ้นอยู่กับข้อมูลการขายใน ตุลาคม 2548 ประวัติการขายขั้นต่ำผู้ใช้ระบุหมายเลข o f ระยะเวลาย้อนกลับไปยังช่วงเวลาพื้นฐานบวกกับจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการคาดการณ์ PBF. A 10 4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 วิธีที่ 9 - การถ่วงน้ำหนัก เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย WMA วิธีการเคลื่อนที่คล้ายกับวิธีที่ 4, Moving Average MA แต่ด้วยค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คุณสามารถกำหนดน้ำหนักไม่เท่ากันกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายสำหรับ ระยะสั้นข้อมูลล่าสุดมักได้รับมอบหมายให้มีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าดังนั้นจึงทำให้ WMA มีการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในระดับการขายอย่างไรก็ตามคาดการณ์อคติและข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบยังคงเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์แสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือตามฤดูกาล วิธีการทำงานได้ดีขึ้นสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าสำหรับผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิตในช่วงระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ การคำนวณการคาดการณ์ตัวอย่างเช่นระบุ n 3 ในตัวเลือกการประมวลผล 9a เพื่อใช้ช่วงสามงวดล่าสุดเป็นเกณฑ์สำหรับการประมาณการในช่วงเวลาถัดไปค่าที่มีขนาดใหญ่สำหรับ n เช่น 12 ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้นส่งผลให้เกิดการคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพ แต่จะช้าที่จะรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขายในทางกลับกันค่าเล็กน้อยสำหรับ n เช่น 3 จะตอบสนองได้เร็วขึ้นเพื่อเลื่อนระดับของยอดขาย แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางว่าการผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อ น้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละช่วงข้อมูลที่ผ่านมาน้ำหนักที่กำหนดให้ต้องรวมเป็น 1 00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n 3 ให้กำหนดน้ำหนักของ 0 6, 0 3 และ 0 1 โดยข้อมูลล่าสุดที่ได้รับน้ำหนักมากที่สุด ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ n บวกจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการคาดการณ์ PBF MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 วิธีที่ 10 - การทำให้เรียบแบบ Linear Smoothing วิธีนี้คล้ายกับ วิธีที่ 9, Weighted Moving Average WMA วิธีการ เคยแทนการกำหนดน้ำหนักโดยพลการในข้อมูลทางประวัติศาสตร์สูตรจะใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมเป็น 1 00 วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้นเช่นเดียวกับ จริงของทุกเทคนิคการคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเชิงเส้นการพยากรณ์ความลำเอียงและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์แสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือตามฤดูกาลวิธีนี้ใช้ได้ผลดีสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่าสำหรับผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเติบโตหรือเสื่อมคุณภาพชีวิต cycle. n จำนวนระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ซึ่งระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผล 10a ตัวอย่างเช่นระบุ n 3 ในตัวเลือกการประมวลผล 10b เพื่อใช้ช่วง 3 งวดล่าสุดเป็นเกณฑ์สำหรับการฉายภาพลงใน ช่วงเวลาถัดไประบบจะกำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมกันเป็น 1 00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n 3 s ystem จะกำหนดน้ำหนักของ 0 5, 0 3333 และ 0 1 โดยข้อมูลล่าสุดที่ได้รับน้ำหนักมากที่สุดต้องมีประวัติการขายที่จำเป็นขั้นต่ำ n รวมทั้งจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการคาดการณ์ PBF. A 12 1 การคำนวณพยากรณ์ จำนวนงวดที่จะรวมไว้ในตัวเลือกการประมวลผลเฉลี่ยที่ราบเรียบ 10a 3 ในตัวอย่างนี้ระยะเวลาหนึ่งก่อน 3 วินาที 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5. การเรต 2 ครั้งก่อน 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333. ระยะเวลาสามช่วงก่อน 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666. การคาดการณ์ในเดือนมกราคม 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 หรือ 127. การคาดการณ์กุมภาพันธ์ 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129 การคาดการณ์ของตลาด 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 หรือ 130.A 12 2 การคำนวณโดยใช้การพยากรณ์แบบจำลองตุลาคม 2547 ยอดขาย 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 sales 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124 ยอดขายเดือนธันวาคม 2547 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 รอยละของการคํานวณความถูกตอง 133 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 คาเฉลี่ยการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์.MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 วิธีที่ 11 - สมูทตีแบบ Exponential วิธีนี้คล้ายคลึงกับวิธีที่ 10 การปรับ Linear ใน Linear Smoothing ระบบจะกำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ลดลงแบบเป็นเส้นตรง ระบบจะกำหนดน้ำหนักที่มีการสลายตัวแบบเลขชี้กำลังสมการพยากรณ์ความราบเรียบแบบเสวนาคือ Forecast การขายจริงที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ 1 - a การคาดการณ์ก่อนหน้านี้การคาดการณ์คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของยอดขายจริงจากช่วงก่อนหน้าและการคาดการณ์จากช่วงก่อนหน้า a คือ น้ำหนักที่ใช้กับยอดขายที่เกิดขึ้นจริงสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้า 1 - a คือน้ำหนักที่ใช้กับการคาดการณ์สำหรับงวดก่อนหน้าค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 และโดยปกติจะอยู่ระหว่าง 0 1 ถึง 0 4 ผลรวมของน้ำหนักคือ 1 00 a 1 - a 1. คุณควรกำหนดค่าสำหรับค่าคงที่ที่ราบเรียบ a หากคุณไม่ได้กำหนดค่าสำหรับค่าคงที่ที่ราบเรียบระบบจะคำนวณค่าที่สันนิษฐานตามจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขาย d ในตัวประมวลผล 11a. a ค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของการขายค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1.n ช่วงของข้อมูลประวัติการขายเพื่อรวมไว้ในการคำนวณโดยทั่วไปหนึ่งปี ของข้อมูลประวัติการขายก็เพียงพอที่จะประมาณยอดขายทั่วไปตัวอย่างเช่นค่า nn ขนาดเล็ก 3 ถูกเลือกเพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นในการตรวจสอบผลการคำนวณความเรียบง่ายสามารถสร้างการคาดการณ์โดยพิจารณาจากประวัติการศึกษาเพียงเล็กน้อย จุดข้อมูลประวัติการขายที่จำเป็นขั้นต่ำ n รวมจำนวนงวดที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการพยากรณ์อากาศ PBF. A 13 1 การคำนวณพยากรณ์จำนวนวันที่จะรวมไว้ในตัวเลือกการประมวลผลเฉลี่ยที่ราบรื่น 11a 3 และตัวเลือกการประมวลผลอัลฟาปัจจัย 11b ว่างไว้ในนี้ ตัวอย่างเช่นปัจจัยสำหรับข้อมูลการขายที่เก่าแก่ที่สุด 2 1 1 หรือ 1 เมื่อระบุ alpha เป็นปัจจัยสำหรับข้อมูลการขายที่เก่าแก่ที่สุดอันดับ 2 2 1 2 หรือ alpha เมื่อระบุ alpha เป็นปัจจัย สำหรับข้อมูลการขายที่เก่าแก่ที่สุดอันดับที่ 3 3 หรืออัลฟาเมื่อระบุ alpha เป็นปัจจัยสำหรับข้อมูลการขายล่าสุด 2 1 n หรือ alpha เมื่อระบุ alpha เดือนพฤศจิกายน Sm เฉลี่ยในเดือนตุลาคมเป็นจริง 1 - ต. ค. Sm เฉลี่ย 1 114 0 0 114. ธันวาคม Sm เฉลี่ยพฤศจิกายนจริง 1 - พฤศจิกายน Sm เฉลี่ย 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast ธันวาคมจริง 1 - ธันวาคม Sm เฉลี่ย 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 หรือ 127. February Forecast พยากรณ์มกราคมพยากรณ์อากาศ 127. พยากรณ์อากาศมกราคมพยากรณ์ 127.A 13 2 การคำนวณพยากรณ์จำลองกรกฎาคม 2547 Sm เฉลี่ย 2 2 129 129.August Sm เฉลี่ย 2 3 140 1 3 129 136 3333 กันยายน Sm เฉลี่ย 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666 ตุลาคมตุลาคม 2547 กันยายน ก. ค. สมปทุมธานี พ. ศ. 2543 สิงหาคม 2547 Sm เฉลี่ย 2 2 140 140 กันยายน Sm เฉลี่ย 2 3 131 1 3 140 134. ตุลาคมตุลาคม Sm เฉลี่ย 2 4 114 2 4 134 124. พฤศจิกายน 2547 กันยายนกันยายน เฉลี่ย 124 สค. 2547 มรสุมเฉลี่ย 2 2 131 131 ตร. ต. ร.ว. เฉลี่ย 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm เฉลี่ย 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333 ยอดขายเดือน พ. ย. 2547 ก. ย. สม. 119 3333.A 13 3 เปอร์เซ็นต์ ของความถูกต้อง Calcula การคำนวณความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย 133 133 6666 114 124 119 119 3333 137 3 14 1111.A 14 วิธีที่ 12 การเรียบเนียนแบบเสแสร้งตามแนวโน้มและฤดูกาล วิธีนี้มีลักษณะคล้ายกับวิธีที่ 11 Exponential Smoothing โดยมีการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบอย่างไรก็ตามวิธีที่ 12 รวมถึงเทอมในสมการพยากรณ์เพื่อคำนวณแนวโน้มที่ราบรื่นการคาดการณ์จะประกอบด้วยค่าเฉลี่ยที่ราบรื่นปรับตามแนวโน้มเชิงเส้น ในตัวประมวลผลการคาดการณ์ยังมีการปรับค่าตามฤดูกาลเช่นค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขายค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงอัลฟาตั้งแต่ 0 ถึง 1b ค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าความเรียบ ค่าเฉลี่ยสำหรับส่วนประกอบแนวโน้มของการคาดการณ์ค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงเบต้าตั้งแต่ 0 ถึง 1. ไม่ว่าจะใช้ดัชนีตามฤดูกาลกับ forecast. a และ b จะไม่ขึ้นกับแต่ละอื่น ๆ พวกเขาไม่จำเป็นต้องเพิ่มเป็น 1 0.Min imum จำเป็นต้องขายประวัติสองปีบวกจำนวนรอบระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการคาดการณ์ประสิทธิภาพ PBF วิธีที่ 12 ใช้สมการราบเรียบสองเลขและหนึ่งค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบแนวโน้มเรียบและปัจจัยฤดูกาลตามฤดูกาลที่เรียบง่าย A 14 1 Forecast Calculation. A ค่าเฉลี่ยที่ได้รับการอธิบายอย่างละเอียด MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 การประเมิน Forecasts. You สามารถเลือกวิธีการคาดการณ์เพื่อสร้างการคาดการณ์ได้ถึงสิบสองครั้งสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ วิธีการอาจจะสร้างการประมาณการที่แตกต่างกันเล็กน้อยเมื่อหลายพันผลิตภัณฑ์มีการคาดการณ์จะทำไม่ได้ที่จะตัดสินใจอย่างอัตนัยเกี่ยวกับการคาดการณ์ที่จะใช้ในแผนของคุณสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ระบบจะประเมินประสิทธิภาพการทำงานสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ ที่คุณเลือกและสำหรับการคาดการณ์ผลิตภัณฑ์แต่ละรายการคุณสามารถเลือกระหว่างสองเกณฑ์ประสิทธิภาพ ได้แก่ Mean Devute Deviation MAD และเปอร์เซ็นต์ของ Accur ทั้งสองเทคนิคการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องการข้อมูลประวัติการขายที่แท้จริงสำหรับผู้ใช้ที่ระบุช่วงเวลาช่วงเวลานี้ของประวัติล่าสุดเรียกว่าระยะเวลา holdout หรือช่วงเวลาที่เหมาะสมกับ PBF มากที่สุด ในการวัดประสิทธิภาพของวิธีการคาดการณ์ให้ใช้สูตรคาดการณ์เพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาการระงับชั่วคราวในอดีตโดยปกติแล้วจะมีข้อมูลการขายที่แตกต่างกันและการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลาการระงับเมื่อเลือกวิธีการคาดการณ์หลายวิธี เกิดขึ้นสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์หลายรายการจะถูกคำนวณสำหรับระยะเวลาการระงับและเปรียบเทียบกับประวัติการขายที่รู้จักกันในช่วงเวลาเดียวกันวิธีการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดในการคาดการณ์ระหว่างการคาดการณ์กับยอดขายจริงในช่วงระยะเวลาการระงับ ในแผนของคุณข้อเสนอแนะนี้มีความเฉพาะเจาะจงกับแต่ละผลิตภัณฑ์และอาจเปลี่ยนจากรุ่นที่คาดการณ์ไปเป็นรุ่น ne xt. A 16 ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่แท้จริง MAD. MAD หมายถึงค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์หรือความสำคัญของความเบี่ยงเบนหรือความผิดพลาดระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลที่คาดการณ์ MAD เป็นมาตรวัดขนาดเฉลี่ยของข้อผิดพลาดที่คาดว่าจะได้รับโดยใช้วิธีพยากรณ์และข้อมูล เนื่องจากมีการใช้ค่าสัมบูรณ์ในการคำนวณข้อผิดพลาดในเชิงบวกจะไม่ยกเลิกข้อผิดพลาดเชิงลบเมื่อเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์หลายวิธี MAD หนึ่งที่มีขนาดเล็กที่สุดแสดงให้เห็นว่าน่าเชื่อถือที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์นั้นในช่วงเวลาที่มีการหยุดชะงัก ข้อผิดพลาดมีการกระจายตามปกติมีความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายระหว่าง MAD และสองมาตรการทั่วไปอื่น ๆ ของการแจกแจงส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและ Mean Squared Error. A 16 1 เปอร์เซ็นต์ของความถูกต้อง POA. Percent of Accuracy POA คือการวัดความอคติในการคาดการณ์เมื่อมีการคาดการณ์อย่างสม่ำเสมอ สินค้าคงเหลือสูงเกินไปสินค้าคงเหลือสะสมและต้นทุนสินค้าคงเหลือเพิ่มขึ้นเมื่อประมาณการอยู่ในระดับต่ำสองเท่าสินค้าคงเหลือถูกใช้และการบริการลูกค้าลดลง s ประมาณการที่ 10 หน่วยต่ำเกินไปจากนั้น 8 หน่วยสูงเกินไปแล้ว 2 หน่วยสูงเกินไปจะคาดการณ์ที่เป็นกลางข้อผิดพลาดในเชิงบวกของ 10 ถูกยกเลิกโดยข้อผิดพลาดเชิงลบของ 8 และ 2.Error Actual - Forecast. When ผลิตภัณฑ์ สามารถเก็บไว้ในสินค้าคงคลังและเมื่อการคาดการณ์เป็นกลางจำนวนหุ้นที่มีความปลอดภัยสามารถนำไปใช้กับบัฟเฟอร์ข้อผิดพลาดได้ในสถานการณ์เช่นนี้การกำจัดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ไม่ได้เป็นสิ่งสำคัญในการสร้างการคาดการณ์ที่เป็นกลางอย่างไรก็ตามในอุตสาหกรรมบริการ , สถานการณ์ข้างต้นจะถูกมองว่าเป็นข้อผิดพลาดสามบริการจะไม่เพียงพอในช่วงแรกแล้ว overstaffed สำหรับสองช่วงต่อไปในการให้บริการขนาดของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์มักจะมีความสำคัญมากกว่าคาดการณ์อคติยอดรวมในช่วง holdout ช่วยให้ข้อผิดพลาดในเชิงบวกที่จะยกเลิกข้อผิดพลาดเชิงลบเมื่อยอดขายรวมจริงเกินกว่ายอดขายคาดการณ์อัตราส่วนสูงกว่า 100 แน่นอนมันเป็นไปไม่ได้ที่จะมากกว่า 100 ที่ถูกต้องเมื่อมีการคาดการณ์ unbias ed อัตราส่วน POA จะเท่ากับ 100 ดังนั้นจึงเป็นที่น่าพอใจมากขึ้นกว่าที่จะเป็น 95 ถูกต้องแม่นยำกว่าที่กำหนดไว้ 110 หลักเกณฑ์ POA เลือกวิธีการคาดการณ์ที่มีอัตราส่วน POA ใกล้เคียงกับ 100 มากที่สุดการใช้งานบนหน้าเว็บนี้ช่วยเพิ่มการนำทางเนื้อหา แต่ไม่ได้ เปลี่ยนเนื้อหาในทางใด ๆ แท็กกับเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่เป็นค่าเฉลี่ยในสัปดาห์ที่ผ่านมาโพสต์วันศุกร์พยากรณ์เราได้กล่าวถึงวิธีการประมาณการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยทั้งแบบง่ายๆและแบบถ่วงน้ำหนักเมื่อชุดเวลาเป็นแบบหยุดนิ่งนั่นคือไม่มีแนวโน้มบ่งชี้ชัดเจนหรือตามฤดูกาล ขึ้นอยู่กับความเป็นไปได้เพียงอย่างเดียวของการมีชีวิตประจำวันแล้วการย้ายวิธีเฉลี่ยหรือแม้กระทั่งค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของทั้งชุดจะเป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์ในอีกสองสามงวดอย่างไรก็ตามชุดเวลาส่วนใหญ่เป็นอะไรก็ได้ แต่การขายปลีกแบบหยุดนิ่งมีแนวโน้มตามฤดูกาลและวัฏจักร, ในขณะที่สาธารณูปโภคมีแนวโน้มและองค์ประกอบตามฤดูกาลที่มีผลกระทบต่อการใช้ไฟฟ้าและความร้อนดังนั้นการคาดการณ์การคาดการณ์โดยเฉลี่ยอาจให้ผลน้อยกว่าผลที่พึงประสงค์ นอกจากนี้ตัวเลขยอดขายล่าสุดมักจะบ่งบอกถึงยอดขายในอนาคตดังนั้นจึงมักจะต้องมีระบบคาดการณ์ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นในการสังเกตล่าสุดเข้าสู่การคำนวณหาสมรรถนะการแจกแจงแบบละเอียดแทนโดยใช้ตัวเลขคงที่ ค่าล่าสุดในชุดข้อมูลเวลาสำหรับการปรับให้ราบเรียบและการคาดการณ์การปรับให้เรียบแบบทวีคูณรวมเอาชุดค่าเวลาทั้งหมดวางน้ำหนักที่หนักที่สุดในข้อมูลปัจจุบันและน้ำหนักเมื่อสังเกตการณ์ที่มีอายุมากขึ้นซึ่งลดลงอย่างมากตามเวลาเนื่องจากการเน้นย้ำทุกช่วงเวลาก่อนหน้านี้ในข้อมูล set, exponential smoothing model คือ recursive เมื่อซีรีส์เวลาไม่แสดงถึงฤดูกาลหรือแนวโน้มที่เด่นชัดหรือมีแนวโน้มที่จะใช้รูปแบบที่ง่ายที่สุดของการเรียบแบบเลขชี้กำลังที่ทำให้เกิดการชี้แจงแบบเดี่ยวได้ง่ายสูตรหนึ่งสำหรับการทำให้เรียบง่ายขึ้นคือในสมการนี้ t 1 หมายถึงการคาดการณ์ ค่าสำหรับงวด t 1 Y t คือค่าที่แท้จริงของงวดปัจจุบัน tt เป็นค่าพยากรณ์สำหรับ r คือระยะเวลาปัจจุบันและ t คือค่าคงที่ที่ราบเรียบหรือ alpha จำนวนระหว่าง 0 ถึง 1 Alpha คือน้ำหนักที่คุณกำหนดให้กับการสังเกตล่าสุดในชุดเวลาของคุณโดยพื้นฐานแล้วคุณจะคาดการณ์ของคุณในช่วงถัดไปตามมูลค่าที่แท้จริง ในช่วงเวลานี้และค่าที่คุณคาดการณ์ไว้สำหรับช่วงเวลานี้ซึ่งจะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นสมมติว่าคุณเคยทำธุรกิจมา 10 สัปดาห์และต้องการคาดการณ์ยอดขายในสัปดาห์ที่ 11 สำหรับยอดขาย 10 อันดับแรก จากสมการข้างต้นคุณรู้ว่าเพื่อให้ได้การคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 11 คุณต้องคาดการณ์ค่าสำหรับสัปดาห์ที่ 10, 9 และตลอดจนสัปดาห์ที่ 1 คุณทราบด้วยว่าสัปดาห์ที่ 1 ไม่มี ช่วงใด ๆ ก่อนหน้านี้ดังนั้นจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้และคุณต้องกำหนดค่าคงที่ที่ราบเรียบหรืออัลฟาเพื่อใช้สำหรับการคาดการณ์ของคุณกำหนดขั้นตอนการคาดการณ์เบื้องต้นขั้นตอนแรกในการสร้างแบบจำลองการทำให้ล้นเชิงตัวเลขของคุณคือการสร้างค่าคาดการณ์สำหรับ ระยะแรกเข้า ชุดเวลาของคุณการปฏิบัติที่พบมากที่สุดคือการตั้งค่าที่คาดการณ์ไว้ของสัปดาห์ที่ 1 เท่ากับมูลค่าตามจริง 200 ซึ่งเราจะทำในตัวอย่างของเราอีกวิธีหนึ่งคือถ้าคุณมีข้อมูลการขายก่อนหน้านี้ แต่ไม่ได้ใช้งาน ในการสร้างโมเดลของคุณคุณอาจใช้ค่าเฉลี่ยของคู่ของช่วงก่อนหน้านี้ได้ทันทีและใช้เป็นการคาดการณ์ว่าคุณจะกำหนดการคาดการณ์เริ่มต้นของคุณเป็นอัตวิสัยวิธี Big ควร Alpha Be. This เกินไปเป็นสายการตัดสินและการค้นหา อัลฟาที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับการทดลองและข้อผิดพลาดโดยทั่วไปถ้าชุดเวลาของคุณมีเสถียรภาพมากขนาดเล็กที่เหมาะสมการตรวจสอบภาพของการขายของคุณบนกราฟยังเป็นประโยชน์ในการพยายามระบุ alpha เริ่มต้นด้วยเหตุใดขนาดที่สำคัญเนื่องจาก ใกล้ถึง 1 น้ำหนักที่มากขึ้นซึ่งกำหนดให้กับค่าล่าสุดในการพิจารณาการคาดการณ์ของคุณการคาดการณ์ของคุณจะปรับไปตามรูปแบบต่างๆในชุดข้อมูลเวลาของคุณและการให้ความเรียบนวลน้อยลงเกิดขึ้นในทำนองเดียวกันใกล้กว่าคือ 0, e น้ำหนักมากขึ้นที่วางอยู่บนการสังเกตก่อนหน้านี้ในการกำหนดคาดการณ์ที่ช้ากว่าการคาดการณ์ของคุณปรับรูปแบบในชุดเวลาและการทำให้ราบรื่นมากขึ้นที่เกิดขึ้น Let s ตรวจสอบสายตา 10 สัปดาห์ของการขาย Exponential Smoothing Process. The การขาย ปรากฎว่าค่อนข้างหยาบคายสั่นระหว่าง 200 และ 235 Let s เริ่มต้นด้วยอัลฟาของ 0 5 ที่ทำให้เรามีตารางต่อไปนี้โดยสรุปว่าแม้ว่าการคาดการณ์ของคุณจะไม่แม่นยำเท่าไร แต่เมื่อค่าที่แท้จริงของคุณในหนึ่งสัปดาห์สูงกว่าที่คุณคาดการณ์ไว้ สัปดาห์ที่ 2 ถึง 5 ตัวอย่างเช่นการคาดการณ์ของคุณในแต่ละสัปดาห์ที่ผ่านมาสัปดาห์ที่ 3 ถึง 6 จะปรับขึ้นเมื่อค่าจริงของคุณต่ำกว่าที่คาดการณ์เช่นสัปดาห์ที่ 6, 8, 9 และ 10 การคาดการณ์ของคุณในสัปดาห์ถัดไปจะปรับลดลง นอกจากนี้โปรดทราบว่าในขณะที่คุณย้ายไปช่วงหลัง ๆ การคาดการณ์ก่อนหน้านี้มีบทบาทน้อยลงในการคาดการณ์ในภายหลังเนื่องจากน้ำหนักของพวกเขาลดลงอย่างมากเพียงแค่มองจากตารางด้านบนคุณก็รู้ว่า t เขาคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 11 จะต่ำกว่า 220 8 การคาดการณ์ของคุณสำหรับสัปดาห์ที่ 10.So ขึ้นอยู่กับอัลฟาและยอดขายในอดีตของเราเดาที่ดีที่สุดของเราคือยอดขายในสัปดาห์ที่ 11 จะเป็น 215 4 ดูกราฟของจริง เทียบกับยอดขายที่คาดการณ์ไว้สำหรับสัปดาห์ที่ 1-10 ข้อสังเกตว่ายอดขายที่คาดการณ์ไว้จะราบรื่นกว่าที่เป็นจริงและคุณสามารถดูได้ว่าสายการขายที่คาดการณ์จะปรับขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของยอดขายและช่วงเวลาการขายที่เกิดขึ้นจริงได้อย่างไรถ้าเราใช้ Alpha ขนาดเล็กหรือใหญ่กว่า เราจะแสดงให้เห็นโดยใช้ทั้งอัลฟาของ 30 และหนึ่งใน 70 นั่นทำให้เรามีตารางและกราฟต่อไปนี้การใช้ alpha เท่ากับ 0 70 เราท้ายสุดด้วย MAD ต่ำสุดของทั้งสามค่าคงที่โปรดทราบว่าการตัดสินความน่าเชื่อถือของ การคาดการณ์ไม่ได้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการลด MAD MAD โดยเฉลี่ยเป็นค่าเบี่ยงเบนโดยเฉลี่ยสังเกตว่าค่าความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของแต่ละ alpha เปลี่ยนแปลงจากการคาดการณ์เป็นอาทิตย์ถึงสัปดาห์อาจเชื่อถือได้มากขึ้นโดยใช้ alpha ที่สร้าง MAD ที่สูงกว่า แต่มีน้อยลง ความแปรปรวนระหว่างการเบี่ยงเบนของแต่ละบุคคลลีมิ ts on Exponential Smoothing การปรับความเปรียบต่างไม่ได้มีไว้สำหรับการคาดการณ์ในระยะยาวโดยปกติแล้วจะใช้ในการคาดการณ์หนึ่งหรือสอง แต่ไม่ค่อยเกินสามรอบระยะเวลาข้างหน้านอกจากนี้หากมีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในระดับของยอดขายหรือค่านิยมและ ชุดเวลาจะยังคงอยู่ในระดับใหม่นั้นอัลกอริทึมจะทำงานช้าเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันดังนั้นจะมีข้อผิดพลาดในการคาดการณ์มากขึ้นในสถานการณ์เช่นนั้นคุณควรละเว้นช่วงก่อนหน้านี้ก่อนการเปลี่ยนแปลงและเริ่มต้น ขั้นตอนการทำให้เรียบเป็นขั้นตอนด้วยระดับใหม่ในที่สุดโพสต์นี้กล่าวถึงการเรียบแบบเสแสร้งเดี่ยวซึ่งใช้เมื่อไม่มีฤดูกาลหรือแนวโน้มในข้อมูลที่เห็นได้ชัดเมื่อมีแนวโน้มที่สังเกตเห็นได้หรือรูปแบบตามฤดูกาลในข้อมูล ข้อผิดพลาดการคาดการณ์การปรับความเปรียบเปรยเป็นสองเท่าเป็นสิ่งจำเป็นที่นี่เพื่อปรับเปลี่ยนรูปแบบเหล่านั้นเราจะอธิบายถึงการเพิ่มขึ้นของการเสียดสีสองครั้งในสัปดาห์หน้า s โพสต์วันศุกร์คาดการณ์หนึ่งใน ea เวลาที่ใช้บ่อยที่สุดคือเทคนิคการประมาณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์หากทุกอย่างมีหลายช่วงติดต่อกันของตัวแปรเช่นการขายบัญชีออมทรัพย์ใหม่ที่เปิดขึ้นผู้เข้าร่วมประชุมเชิงปฏิบัติการ ฯลฯ ที่คุณคาดการณ์ไว้และไม่มีอะไรอื่น ข้อมูลที่จะคาดการณ์ว่ามูลค่าของงวดต่อไปจะเป็นอย่างไรโดยปกติการใช้ยอดขายไม่กี่เดือนที่ผ่านมาเพื่อทำนายยอดขายในเดือนถัดไปเป็นที่นิยมในการประมาณการโดยไม่ได้ตั้งใจอย่างไรก็ตามวิธีการเฉลี่ยโดยเฉลี่ยสามารถมีข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ร้ายแรงได้หากใช้วิธีนี้อย่างไม่ระมัดระวัง โดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะพยายามประมาณค่าของงวดถัดไปด้วยค่าเฉลี่ยของคู่สุดท้ายของงวดก่อนหน้านี้โดยเร็วสมมติว่าคุณได้เข้าสู่ธุรกิจเป็นเวลา 3 เดือนตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมและต้องการคาดการณ์ยอดขายในเดือนเมษายน ยอดขายในช่วงสามเดือนที่ผ่านมามีลักษณะเช่นนี้วิธีที่ง่ายที่สุดคือใช้เวลาเฉลี่ยในเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมและใช้ข้อมูลดังกล่าวในการประมาณการยอดขายในเดือนเมษายน 129 134 122 3 128 333.Hence, based on the sales of January through March, you predict that sales in April will be 128,333 Once April s actual sales come in, you would then compute the forecast for May, this time using February through April You must be consistent with the number of periods you use for moving average forecasting. The number of periods you use in your moving average forecasts are arbitrary you may use only two-periods, or five or six periods whatever you desire to generate your forecasts. The approach above is a simple moving average Sometimes, more recent months sales may be stronger influencers of the coming month s sales, so you want to give those nearer months more weight in your forecast model This is a weighted moving average And just like the number of periods, the weights you assign are purely arbitrary Let s say you wanted to give March s sales 50 weight, February s 30 weight, and January s 20 Then your forecast for April will be 127,000 122 50 134 30 129 20 127.L imitations of Moving Average Methods Moving averages are considered a smoothing forecast technique Because you re taking an average over time, you are softening or smoothing out the effects of irregular occurrences within the data As a result, the effects of seasonality, business cycles, and other random events can dramatically increase forecast error Take a look at a full year s worth of data, and compare a 3-period moving average and a 5-period moving average. Notice that in this instance that I did not create forecasts, but rather centered the moving averages The first 3-month moving average is for February, and it s the average of January, February, and March I also did similar for the 5-month average Now take a look at the following chart. What do you see Is not the three-month moving average series much smoother than the actual sales series And how about the five-month moving average It s even smoother Hence, the more periods you use in your moving average, the smoother your time s eries Hence, for forecasting, a simple moving average may not be the most accurate method Moving average methods do prove quite valuable when you re trying to extract the seasonal, irregular, and cyclical components of a time series for more advanced forecasting methods, like regression and ARIMA, and the use of moving averages in decomposing a time series will be addressed later in the series. Determining the Accuracy of a Moving Average Model. Generally, you want a forecasting method that has the least error between actual and predicted results One of the most common measures of forecast accuracy is the Mean Absolute Deviation MAD In this approach, for each period in the time series for which you generated a forecast, you take the absolute value of the difference between that period s actual and forecasted values the deviation Then you average those absolute deviations and you get a measure of MAD MAD can be helpful in deciding on the number of periods you average, and or the amount of weight you place on each period Generally, you pick the one that results in the lowest MAD Here s an example of how MAD is calculated. MAD is simply the average of 8, 1, and 3.Moving Averages Recap When using moving averages for forecasting, remember. Moving averages can be simple or weighted. The number of periods you use for your average, and any weights you assign to each are strictly arbitrary. Moving averages smooth out irregular patterns in time series data the larger the number of periods used for each data point, the greater the smoothing effect. Because of smoothing, forecasting next month s sales based on the most recent few month s sales can result in large deviations because of seasonality, cyclical, and irregular patterns in the data and. The smoothing capabilities of a moving average method can be useful in decomposing a time series for more advanced forecasting methods. Next Week Exponential Smoothing In next week s Forecast Friday we will discuss exponential smoothing methods , and you will see that they can be far superior to moving average forecasting methods. Still don t know why our Forecast Friday posts appear on Thursday Find out at. Let New Posts Come to You. How do you calculate mean absolute deviation. Answer by MostCuriousWill. The Mean Absolute Deviation is calculated in three simple steps.1 Determine the Mean Add all numbers and divide by the count. example the weights of the following three people, denoted by letters are A - 56 Kgs B - 78 Kgs C - 90 Kgs. Mean 56 78 90 3 74 6 2 Determine deviation of each variable from the Mean i e 56-74 6 -18 67 78-74 6 3 33 90-74 6 15 33 3 Make the deviation absolute by squaring and determining the roots i e eliminate the negative aspect Thus the Mean Absolute Deviation is 18 67 3 33 15 33 3 12 44.Alternatively you can use the excel formula AVEDEV 56,78,90 to obtain the result Different Methods There are different formulas for the calculation of mean absolute deviation For example mean absolute deviation from mean an d mean absolute deviation from median Similarly the formulas for grouped and ungrouped data are also different In order to see the calculation of mean absolute deviation from mean and mean absolute deviation from median for both grouped and ungrouped data please visit the link given below Let s consider the sample. First of all you must decide, what am I calculating the mean absolute deviation from Will it be the mean, the mode or the median It could be any measure of what statisticians call location or central tendency. For no good reason except that it s familiar to most people let me choose the mean of the sample It proves to be 5.Now we need the absolute deviation of each sample element from the mean Notice that these are the distances between the mean and the sample elements. The sum of these is 18 then their average is 18 5 3 6 So the mean absolute deviation from the mean is 3 6 In other words, the sample points are, on average 3 6 units from the mean. For more information visit the ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง. 267 others found this useful. First, you need to determine the mean The mean of a list of numbers is the sum of those numbers divided by the quantity of items in the list read add all the numbers up and divide by how many there are Then, subtract the mean from every number to get the list of deviations Create a list of these numbers It s OK to get negative numbers here Next, square the resulting list of numbers read multiply them with themselves Add up all of the resulting squares to get their total sum Divide your result by one less than the number of items in the list To get the standard deviation, just take the square root of the resulting number Example your list of numbers 1, 3, 4, 6, 9, 19 mean 1 3 4 6 9 19 6 42 6 7 list of deviations -6, -4, -3, -1, 2, 12 squares of deviations 36, 16, 9, 1, 4, 144 sum of deviations 36 16 9 1 4 144 210 divided by one less than the number of items in the list 210 5 42 square root of this number square root 42 about 6 48 MORE.30 people found this useful.