بسيط الحركة من المتوسط - المثال - توقعات

موفينغ أفيراج. هذا المثال يعلمك كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل يتم استخدام المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات القمم والوديان بسهولة التعرف على الاتجاهات. أولا، دعونا نلقي نظرة على سلسلة زمنية لدينا. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الأداة المساعدة تولباك تولباك. 3 حدد المتوسط ​​المتحرك وانقر فوق موافق .4 انقر في المربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2 M2. 5 انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6.6 انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3.8 رسم رسم بياني لهذه القيم. الاستهداف لأننا تعيين الفاصل الزمني إلى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات 5 السابقة و نقطة البيانات الحالية ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان خارج يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا لا يمكن إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لأول 5 نقاط البيانات بسبب عدم وجود ما يكفي من نقاط البيانات السابقة 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفترة 2 والفاصل الزمني 4. الاستنتاج ذي لا رجر الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان خارج أصغر الفاصل الزمني، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. المتوسط ​​المتحرك المتحرك - سما. برياكينغ دون المتوسط ​​المتحرك البسيط - SMA. A المتوسط ​​المتحرك البسيط قابل للتخصيص حيث يمكن حسابها لعدد مختلف من الفترات الزمنية وذلك ببساطة عن طريق إضافة سعر إغلاق الضمان لعدد من الفترات الزمنية ثم قسمة هذا المجموع على عدد الفترات الزمنية التي تعطي متوسط ​​سعر الورقة المالية الفترة الزمنية المتوسط ​​المتحرك البسيط يزيل التقلبات ويجعل من السهل رؤية اتجاه السعر للأمان إذا ارتفع المتوسط ​​المتحرك البسيط فهذا يعني أن سعر الأمن يتزايد إذا كان يشير إلى أسفل يعني أن الأمن s يتناقص كلما كان الإطار الزمني أطول للمتوسط ​​المتحرك، كلما كان المتوسط ​​المتحرك البسيط أكثر سلاسة، فإن المتوسط ​​المتحرك القصير الأجل أكثر تقلبا، ولكن قراءته أقرب إلى مصدر البيانات. أناليتيكا l المتوسط. المتوسطات المتحركة هي أداة تحليلية هامة تستخدم لتحديد اتجاهات الأسعار الحالية وإمكانية إحداث تغيير في اتجاه ثابت. أبسط شكل من أشكال استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط في التحليل يستخدمه لتحديد بسرعة إذا كان الأمن في اتجاه صعودي أو الاتجاه الهبوطي أداة شعبية أخرى، وإن كانت قليلا أكثر تعقيدا، هي مقارنة زوج من المتوسطات المتحركة البسيطة التي تغطي كل منها أطر زمنية مختلفة إذا كان المتوسط ​​المتحرك البسيط على المدى القصير فوق المتوسط ​​الأطول أجلا، فمن المتوقع أن يكون الاتجاه الصعودي من ناحية أخرى فإن متوسط ​​التداول على المدى الطويل فوق المتوسط ​​الأقصر يشير إلى حركة هبوطية في الاتجاه. أنماط التداول الشائعة. أنماط التداول الشائعة التي تستخدم المتوسطات المتحركة البسيطة تشمل تقاطع الوفاة والصلب الذهبي يحدث تقاطع الموت عند مرور 50- اليوم المتوسط ​​المتحرك البسيط يقل عن المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم ويعتبر هذا إشارة هبوطية، أن المزيد من الخسائر في المتجر يحدث الصليب الذهبي عندما تتحرك على المدى القصير متوسطات الحركة فوق المتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل يعزز ذلك من حجم التداول العالي، وهذا يمكن أن يشير إلى مزيد من المكاسب في store. A توقعات حساب الأمثلة. أ 1 طرق حساب التنبؤات. توفير أساليب حساب التوقعات المتاحة توفر معظم هذه الطرق لمستخدم محدود السيطرة على سبيل المثال، قد يتم تحديد الوزن على البيانات التاريخية الأخيرة أو النطاق الزمني للبيانات التاريخية المستخدمة في الحسابات الأمثلة التالية تظهر الإجراء حساب لكل من أساليب التنبؤ المتاحة، نظرا لمجموعة متطابقة من البيانات التاريخية. التالي أمثلة تستخدم نفس بيانات مبيعات 2004 و 2005 لإنتاج توقعات المبيعات لعام 2006 بالإضافة إلى حساب التوقعات، يتضمن كل مثال توقعات عام 2005 محاكاة لخيار معالجة فترة الانتظار لمدة ثلاثة أشهر 19 3 والتي يتم استخدامها بعد ذلك لنسبة من الدقة ومطلقة حسابات الانحراف المبيعات الفعلية مقارنة مع توقعات المحاكاة. 2 توقعات الأداء تقييم المعايير نغ على اختيارك من خيارات المعالجة وعلى الاتجاهات والأنماط الموجودة في بيانات المبيعات، فإن بعض أساليب التنبؤ أداء أفضل من غيرها لمجموعة بيانات تاريخية معينة طريقة التنبؤ المناسبة لمنتج واحد قد لا تكون مناسبة لمنتج آخر و من المستبعد أيضا أن تظل طريقة التنبؤ التي توفر نتائج جيدة في مرحلة واحدة من دورة حياة المنتج مناسبة طوال دورة الحياة بأكملها. يمكنك الاختيار بين طريقتين لتقييم الأداء الحالي لأساليب التنبؤ هذه هي الانحراف المطلق يعني ماد ونسبة الدقة في الأداء بوا كل من أساليب تقييم الأداء هذه تتطلب بيانات مبيعات تاريخية لمستخدم محدد الفترة الزمنية هذه الفترة الزمنية تسمى فترة الاستبقاء أو الفترات الأنسب بف تستخدم البيانات في هذه الفترة كأساس لتوصية أي من طرق التنبؤ المستخدمة في وضع توقعات التوقعات التالية هذه التوصية محددة لكل منتج، و يمكن أن تتغير من جيل واحد إلى آخر. وتظهر طرائق تقييم أداء التنبؤين في الصفحات التالية لأمثلة أساليب التنبؤ الإثني عشر. أ 3 الطريقة 1 - النسبة المئوية المحددة خلال السنة الماضية. وهذه الطريقة تضاعف بيانات المبيعات عن السنة السابقة بنسبة عامل محدد على سبيل المثال، 1 10 لزيادة 10 أو 0 97 لتخفيض 3.تاريخ المبيعات المطلوب سنة واحدة لحساب التوقعات بالإضافة إلى العدد المحدد للمستخدم من الفترات الزمنية لتقييم خيار معالجة الأداء التنبؤي 19.A 4 1 التنبؤ حساب. سلسلة من تاريخ المبيعات لاستخدامها في حساب عامل النمو عامل النمو 2a 3 في هذا example. Sum الأشهر الثلاثة الأخيرة من عام 2005 114 119 137 370.Sum نفس ثلاثة أشهر عن العام السابق 123 139 133 395.The معامل المحسوبة 370 395 0 9367.حساب التوقعات. يناير 2005 المبيعات 128 0 9367 119 8036 أو حوالي 120. فبراير 2005 المبيعات 117 0 9367 109 5939 أو حوالي 110.March 2005 المبيعات 115 0 9367 107 7205 أو حوالي 108.A 4 2 حساب التنبؤ المحاكى. الثلاثة أشهر من عام 2005 قبل فترة الاستحواذ يوليو وأغسطس 123.09 140 131 400. نفس نفس الأشهر الثلاثة من السنة السابقة 141 118 387. عامل المحسوبة 400 387 1 033591731.Calculate محاكاة التوقعات. أكتوبر 2004 المبيعات 123 1 033591731 127 13178. نوفمبر 2004 مبيعات 139 1 033591731 143 66925. ديسمبر ديسمبر 2004 المبيعات 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 نسبة حساب الدقة. بوا 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 حساب الانحراف المطلق المتوسط ​​.MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 الطريقة 3 - في العام الماضي لهذا العام. هذه الطريقة نسخ بيانات المبيعات من العام السابق إلى العام المقبل. تاريخ المبيعات المطلوبة سنة واحدة لحساب التوقعات بالإضافة إلى عدد من الفترات الزمنية المحددة لتقييم توقعات الأداء معالجة الخيار 19.A 6 1 حساب التنبؤ. عدد الفترات المراد إدراجها في متوسط ​​المعالجة o 3 في هذا المثال. لكل شهر من التوقعات، متوسط ​​بيانات الأشهر الثلاثة السابقة. توقعات يناير 114 119 137 370، 370 3 123 333 أو 123. توقعات فبراير / شباط 119 137 123 379، 379 3 126 333 أو 126. توقعات آذار / مارس 137 123 126 379 أو 386 3 128 667 أو 129.A 6 2 حساب التنبؤات المحاكاة. مبيعات تشرين الأول / أكتوبر 2005 129 140 131 3 133 3333. تشرين الثاني / نوفمبر 2005 المبيعات 140 131 114 3 128 3333. كانون الأول / ديسمبر 2005 المبيعات 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 نسبة حساب الدقة. بوا 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 متوسط ​​حساب الانحراف المطلق. أم 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 الطريقة 5 - التقريب الخطي. الخطي التقريبي بحساب اتجاه يستند إلى اثنين من نقاط البيانات تاريخ المبيعات. ثم نقطتين تحديد خط الاتجاه المستقيم التي من المتوقع في المستقبل استخدام هذه الطريقة بحذر، كما يتم الاستفادة من التوقعات طويلة المدى من خلال تغييرات صغيرة في مجرد اثنين من نقاط البيانات. تاريخ المبيعات المطلوبة عدد الفترات لتشمل في الانحدار بيأر الخيار 5a بالإضافة إلى 1 زائد عدد الفترات الزمنية لتقييم خيار معالجة الأداء التنبؤي 19.A 8 1 حساب التنبؤ. عدد الفترات التي يجب تضمينها في خيار معالجة الانحدار 6a 3 في هذا المثال. بالنسبة إلى كل شهر من التوقعات، أضف زيادة أو نقصان خلال الفترات المحددة قبل فترة الاستحواذ في الفترة السابقة. متوسط ​​الأشهر الثلاثة السابقة 114 119 137 3 123 3333.Summary من الأشهر الثلاثة السابقة مع الوزن في الاعتبار. 114 1 119 2 137 3 763 - الاختلاف بين القيم. 763 - 123 3333 1 2 3 23 - النسبة 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2 - النسبة المئوية 1 نسبة الفرق 23 2 11 5 - القيمة 2 المتوسط ​​- القيمة 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 value2 4 11 5 100 3333 146 333 أو 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 أو 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 أو 169.A 8 2 حساب التوقعات المحاكية. المبيعات في أكتوبر 2004.المتوسط ​​في الأشهر الثلاثة السابقة . 129 140 131 3 133 3333.Summary من الأشهر الثلاثة السابقة مع الوزن في الاعتبار. 129 1 140 2 131 3 802 - الاختلاف بين القيم. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 نسبة الاختلاف 2 2 1.Value2 متوسط ​​- value1 نسبة 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n value1 value2 4 1 131 3333 135 3333.November 2004 sales. Average من الأشهر الثلاثة السابقة. 140 131 114 3 128 3333.Summary من الأشهر الثلاثة السابقة مع الوزن في الاعتبار. 140 1 131 2 114 3 744.الفرق بين القيم 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 نسبة الاختلاف -25 9999 2 -12 9999.Value2 متوسط ​​- القيمة 1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004 sales. Average من الأشهر الثلاثة السابقة. 131 114 119 3 121 3333.Summary من الأشهر الثلاثة السابقة مع الوزن في الاعتبار. 131 1 114 2 119 3 716.الفرق بين القيم. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 نسبة الاختلاف -11 9999 2 -5 9999.Value2 متوسط ​​- قيمة 1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 النسبة المئوية لحساب الدقة. بوا 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 حساب متوسط ​​الانحراف المطلق. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 الطريقة 7 - درجة التقريب. يحدد الانحدار الخطي القيم a و b في صيغة التنبؤ Y a بكس بهدف تركيب خط مستقيم على بيانات تاريخ المبيعات تقريب الدرجة الثانية متشابه ومع ذلك، تحدد هذه الطريقة قيم a و b و c في صيغة التنبؤ Y بكس cX2 بهدف تركيب منحنى لبيانات تاريخ المبيعات قد تكون هذه الطريقة مفيدة عندما يكون المنتج في مرحلة الانتقال بين مراحل دورة حياة على سبيل المثال، عندما يتحرك منتج جديد من مراحل مقدمة إلى مراحل النمو ، فإن اتجاه المبيعات قد يتسارع بسبب مصطلح الترتيب الثاني، يمكن التنبؤ بسرعة الاقتراب إنفينيتي أو إسقاط إلى الصفر اعتمادا على ما إذا كان معامل ج موجب أو سلبي لذلك، هذه الطريقة مفيدة فقط على المدى القصير. مواصفات فوريك الصيغ يجد a، b، c لتتناسب مع منحنى إلى ثلاث نقاط بالضبط يمكنك تحديد n في خيار المعالجة 7a، وعدد من الفترات الزمنية للبيانات لتتراكم في كل من النقاط الثلاث في هذا المثال ن 3 لذلك، يتم الجمع بين بيانات المبيعات الفعلية لشهر أبريل حتى يونيو في النقطة الأولى، Q1 يوليو حتى سبتمبر تضاف معا لخلق Q2 ، وتشرين الأول / أكتوبر حتى كانون الأول / ديسمبر إلى Q3 سيتم تركيب المنحنى على القيم الثلاث Q1 و Q2 و Q3.Required تاريخ المبيعات 3 n فترات لحساب التوقعات بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية اللازمة لتقييم الأداء التنبؤي بف. عدد من أجل تضمين خيار المعالجة 7 أ 3 في هذا المثال. استخدم الأشهر الثلاثة السابقة في فدرات ثلاثة أشهر. Q1 أبريل - يونيو 125 122 137 384.Q2 يوليو - سبتمبر 129 140 131 400.Q3 أكتوبر - ديسمبر 114 119 137 370. وتشمل الخطوة التالية ج حساب المعاملات الثلاثة a و b و c لاستخدامها في صيغة التنبؤ Y a بكس سك 2. 1 Q1 a بكس سك 2 حيث X 1 a b c. 2 Q2 a بكس سك 2 حيث X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a بكس سك 2 حيث X 3 a 3b 9.c حل المعادلات الثلاث في وقت واحد لإيجاد b و a و c. Soptract المعادلة 1 من المعادلة 2 وحل b. Substitute هذه المعادلة b إلى المعادلة 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c C. Finally، يستعاض عن هذه المعادلات عن a و b في المعادلة 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2.The طريقة التقريب من الدرجة الثانية تحسب (أ) و (ب) و (ج) على النحو التالي: (أ) 3 - 3 س 2 - 1 370 - 3 400 - 384 322 ج س 3 - س 2 س 1 - س 2 2 370 - 400 384 - 400 2 - 23 - ب س 2 - 384 - 3 -23 85.Y a بكس سك 2 322 85 X -23 X 2. يناير / كانون الثاني من توقعات آذار / مارس X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 لكل فترة. أبريل من حزيران / يونيه توقعات X 5. 322 425 - 575 3 57 333 أو 57 لكل فترة. توقعات تموز / يوليه من هذا العام X 6 322 510 - 828 3 1 33 أو 1 لكل فترة. تشرين الأول / أكتوبر كانون الأول / ديسمبر X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 حساب التنبؤات المحاكاة. تشرين الأول / أكتوبر، تشرين الثاني / نوفمبر و ديسمبر، 2004 المبيعات. Q1 يناير - مارس 360.Q2 أبريل - يونيو 384.Q3 يوليو - سبتمبر 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 نسبة حساب الدقة. بوا 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 حساب الانحراف المطلق المتوسط. أحمد 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 الطريقة 8 - الطريقة المرنة. الطريقة المرنة النسبة المئوية أكثر من شهر يشبه سابقة الطريقة 1، النسبة المئوية خلال السنة الماضية كلتا الطريقتين تضاعف بيانات المبيعات من فترة زمنية سابقة بواسطة عامل محدد من قبل المستخدم ، ثم مشروع هذه النتيجة في المستقبل في طريقة النسبة المئوية على مدى العام الماضي، ويستند الإسقاط على بيانات من نفس الفترة الزمنية في العام السابق الأسلوب المرن يضيف القدرة على تحديد فترة زمنية أخرى من نفس الفترة من العام الماضي إلى استخدام كأساس لحسابات. عامل الضرب على سبيل المثال، حدد 1 15 في خيار المعالجة 8b لزيادة البيانات السابقة مبيعات التاريخ بنسبة 15.Base الفترة على سبيل المثال، ن 3 سوف يسبب أول توقعات أن تستند على بيانات المبيعات في أكتوبر، 2005. الحد الأدنى لسجل المبيعات رقم المستخدم المحدد o f إلى فترة الأساس، بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية اللازمة لتقييم الأداء التنبؤي بف. A 10 4 حساب الانحراف المطلق المتوسط. 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30 ألف 11 الطريقة 9 - التحرك المرجح المتوسط. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح أسلوب وما يشبه الأسلوب 4، المتوسط ​​المتحرك ما ومع ذلك، مع المتوسط ​​المتحرك المرجح يمكنك تعيين الأوزان غير المتكافئة للبيانات التاريخية الأسلوب بحساب المتوسط ​​المرجح من تاريخ المبيعات الأخيرة للوصول إلى إسقاط ل على المدى القصير عادة ما يتم تعيين المزيد من البيانات الحديثة وزن أكبر من البيانات القديمة، لذلك هذا يجعل وما أكثر استجابة للتحولات في مستوى المبيعات ومع ذلك، التحيز التنبؤ والأخطاء المنهجية لا تزال تحدث عندما يظهر تاريخ مبيعات المنتجات اتجاه قوي أو أنماط موسمية هذا يعمل بشكل أفضل للتنبؤات قصيرة المدى من المنتجات الناضجة بدلا من المنتجات في مراحل النمو أو التقادم من دورة الحياة. عدد الفترات من تاريخ المبيعات لاستخدامها في حساب التنبؤ على سبيل المثال، حدد ن 3 في خيار المعالجة 9a لاستخدام أحدث ثلاث فترات كأساس للتوقعات في الفترة الزمنية القادمة قيمة كبيرة ل n مثل 12 يتطلب المزيد من المبيعات التاريخ أنه يؤدي إلى توقعات مستقرة ، ولكن سيكون بطيئا في التعرف على التحولات في مستوى المبيعات من ناحية أخرى، قيمة صغيرة ل n مثل 3 سوف تستجيب أسرع للتحولات في مستوى المبيعات، ولكن التوقعات قد تتقلب على نطاق واسع جدا أن الإنتاج لا يمكن أن تستجيب ل الاختلافات. الوزن المخصص لكل فترة من فترات البيانات التاريخية يجب أن يبلغ مجموع الترجيح المعين 1 00 على سبيل المثال، عندما يكون n 3، يعطى أوزان 0 و 0 و 3 و 0 1، مع تلقي أحدث البيانات أكبر وزن . الحد الأدنى المطلوب من تاريخ المبيعات n بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم الأداء التنبؤي بف. أحمد 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 الطريقة 10 - التنعيم الخطي. هذا الأسلوب مشابه ل الطريقة 9، المتوسط ​​المتحرك المرجح وما كيف من أي وقت مضى، بدلا من التعيين التعسفي للأوزان للبيانات التاريخية، يتم استخدام صيغة لتعيين الأوزان التي تنخفض خطيا ومجموعها إلى 00 1 وتحسب الطريقة ثم المتوسط ​​المرجح لتاريخ المبيعات الأخيرة للوصول إلى إسقاط على المدى القصير. كما هو صحيح من جميع تقنيات التنبؤ المتوسط ​​المتحرك الخطي والتحيز التنبؤي والأخطاء المنهجية تحدث عندما يظهر تاريخ مبيعات المنتجات اتجاها قويا أو أنماط موسمية هذا الأسلوب يعمل بشكل أفضل للتنبؤات قصيرة المدى من المنتجات الناضجة بدلا من المنتجات في مراحل النمو أو التقادم من الحياة دورة. عدد فترات مبيعات التاريخ لاستخدامها في حساب التنبؤ هذا محدد في خيار المعالجة 10a على سبيل المثال، حدد n 3 في خيار المعالجة 10b لاستخدام أحدث ثلاث فترات كأساس للتوقعات في الفترة الزمنية التالية سيقوم النظام تلقائيا بتعيين أوزان البيانات التاريخية التي تنخفض خطيا ومجموعها إلى 00 1 على سبيل المثال، عندما n 3، s سوف يستيم تعيين الأوزان من 0 5، 0 3333، و 0 1، مع أحدث البيانات تلقي أكبر وزن. الحد الأدنى المطلوب تاريخ المبيعات ن بالإضافة إلى عدد من الفترات الزمنية اللازمة لتقييم الأداء التنبؤ بف. A 12 1 حساب التنبؤ. عدد الفترات التي يجب تضمينها في تمهيد متوسط ​​خيار المعالجة 10a 3 في هذا المثال. الطريقة لفترة واحدة قبل 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio لفترتين قبل 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio لمدة ثلاث فترات قبل 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666. توقعات شهرية 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 أو 127. توقعات شباط / فبراير 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. توقعات المسيرة 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 أو 130.A 12 2 حساب التنبؤات المحاكاة. أكتوبر / تشرين الأول 2004 المبيعات 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666. نوفمبر / تشرين الثاني 2004 المبيعات 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124. كانون الأول / ديسمبر 2004 المبيعات 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 نسبة حساب الدقة. بوا 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 حساب متوسط ​​الانحراف المطلق. MAD الطريقة 11 - التنعيم الأسي. هذا الأسلوب يشبه الأسلوب 10، الخطي التمهيد في الخطي التمهيد النظام يعين الأوزان إلى البيانات التاريخية التي تنخفض خطيا في التماسك الأسي ، فإن النظام يعين الأوزان التي تسوس أضعافا مضاعفة الأسي تنعيم التنبؤ المعادلة is. Forecast المبيعات الفعلية السابقة 1 - A التوقعات السابقة. التوقع هو المتوسط ​​المرجح للمبيعات الفعلية من الفترة السابقة والتوقعات من الفترة السابقة هو هو الوزن المطبق على المبيعات الفعلية للفترة السابقة 1-a هو الوزن المطبق على التوقعات للفترة السابقة القيم الصالحة لنطاق من 0 إلى 1، وعادة ما تقع بين 0 1 و 0 4 مجموع الأوزان هو 1 00 a 1-a 1. يجب تعيين قيمة لمستوى التمهيد، a إذا لم تقم بتعيين قيم ثابت التمهيد، يقوم النظام بحساب قيمة مفترضة استنادا إلى عدد فترات تاريخ المبيعات سبيسيفي d في خيار المعالجة 11a. a ثابت التمهيد المستخدم في حساب المتوسط ​​المنعم للمستوى العام أو حجم المبيعات القيم الصالحة لنطاق من 0 إلى 1.n نطاق بيانات تاريخ المبيعات ليشمل في الحسابات عموما سنة واحدة من بيانات تاريخ المبيعات كافية لتقدير المستوى العام للمبيعات لهذا المثال، تم اختيار قيمة صغيرة ل ن 3 من أجل تقليل الحسابات اليدوية المطلوبة للتحقق من النتائج الأسس التمهيد يمكن أن تولد توقعات تستند إلى أقل من تاريخ واحد نقطة البيانات. الحد الأدنى المطلوب من تاريخ المبيعات n بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم الأداء التنبؤي بف. A 13 1 حساب التنبؤ. عدد الفترات التي يجب تضمينها في تمهيد متوسط ​​خيار المعالجة 11a 3 وخيار معالجة عامل ألفا 11 ب فارغ في هذا مثال لعامل بيانات المبيعات الأقدم 2 1 1 أو 1 عندما يكون ألفا محددا. عامل ل 2 أقدم بيانات المبيعات 2 1 2 أو ألفا عندما يكون ألفا محددا. عامل ل 3 أقدم بيانات المبيعات 2 1 3 أو ألفا عندما يتم تحديد ألفا. عامل لأحدث بيانات المبيعات 2 1 n أو ألفا عندما يتم تحديد ألفا. نوفمبر سم أفغ أكتوبر الفعلي 1 - أكتوبر تشرين الأول سم المتوسط ​​1 114 0 0 114.December سم متوسط ​​نوفمبر تشرين الثاني الفعلي 1 - نوفمبر تشرين الثاني سم متوسط ​​2 3 119 1 3 114 117 3333. يناير توقعات ديسمبر الفعلي 1 - ديسمبر سم أفغ 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 أو 127. توقعات فبراير يناير توقعات 127.March توقعات كانون الثاني / يناير 127.A 13 2 حساب التنبؤات المحاكاة. جولي، 2004 سم أفغ 2 2 129 129. سم سم أفغ 2 3 140 1 3 129 136 3333. سم سم أفغ 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October، 2004 ساليس سيب سم أفغ 133 6666.August، 2004 سم أفغ 2 2 140 140.September سم أفغ 2 3 131 1 3 140 134. أكتوبر سم أفغ 2 4 114 2 4 134 124. نوفمبر، 2004 المبيعات سيب سم متوسط ​​124. أيلول / سبتمبر 2004 سم أفغ 2 2 131 131. أكتوبر سم أفغ 2 3 114 1 3 131 119 6666. نوفيمبر سم أفغ 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333. ديسمبر 2004 المبيعات سبتمبر المتوسط ​​المتوسط ​​119 3333.A 13 3 النسبة المئوية من الدقة الحسابية (بوا 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 حساب متوسط ​​الانحراف المطلق. المادة 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 الطريقة 12 - التماسك الأسي مع الاتجاه والموسمية. وهذا الأسلوب يشبه الأسلوب 11، التماسك الأسي، حيث يحسب المتوسط ​​الملمس ومع ذلك، تشتمل الطريقة 12 أيضا على مصطلح في معادلة التنبؤ لحساب اتجاه سلس. وتتكون التنبؤات من معدل متوسط ​​تم ضبطه لاتجاه خطي عند تحديده في خيار المعالجة، يتم تعديل التوقعات أيضا للموسمية. a ثابت التمهيد المستخدم في حساب المتوسط ​​المنعم للمستوى العام أو حجم المبيعات القيم الصالحة لمدى ألفا من 0 إلى 1.b ثابت التمهيد المستخدم في حساب السلس متوسط ​​عنصر الاتجاه للتنبؤ القيم الصالحة لنطاق بيتا من 0 إلى 1. ما إذا كان المؤشر الموسمي يطبق على التنبؤات a و b مستقلان عن بعضهما البعض لا يلزم إضافتهما إلى 1 0. مين إيموم مطلوب تاريخ المبيعات عامين بالإضافة إلى عدد من الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم الأداء بف المتوقعة. الميثود 12 يستخدم اثنين من المعادلات تمهيد الأسي ومتوسط ​​بسيط لحساب المتوسط ​​السلس، واتجاه سلس، ومتوسط ​​بسيط عامل موسمي. A 14 1 حساب التوقعات. A متوسط ​​ممسود أضعافا. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 تقييم التنبؤات. يمكنك اختيار أساليب التنبؤ لتوليد ما يصل إلى اثني عشر التوقعات لكل منتج كل التنبؤ من المحتمل أن تخلق طريقة مختلفة قليلا عند توقع الآلاف من المنتجات، فمن غير العملي لاتخاذ قرار شخصي بشأن أي من التوقعات لاستخدامها في الخطط الخاصة بك لكل من المنتجات. النظام تلقائيا بتقييم الأداء لكل من أساليب التنبؤ التي تحددها، ولكل من المنتجات توقعات يمكنك الاختيار بين معيارين الأداء، يعني الانحراف المطلق درهم ونسبة من أكور أسي بوا ماد هو مقياس لخطأ التنبؤ بوا هو مقياس للتنبؤ بالتنبؤ يتطلب كل من تقنيات تقييم الأداء هذه بيانات تاريخ المبيعات الفعلية لفترة زمنية محددة للمستخدم. وتسمى هذه الفترة من التاريخ الحديث فترة استيعاب أو فترات تناسب بف. لقياس أداء طريقة التنبؤ، استخدم الصيغ المتوقعة لمحاكاة توقعات لفترة الاستحواذ التاريخية ستكون هناك عادة اختلافات بين بيانات المبيعات الفعلية والتوقعات المحاكاة لفترة الاستحواذ. عندما يتم اختيار طرق التنبؤ المتعددة، فإن هذه العملية نفسها يحدث لكل طريقة يتم حساب التنبؤات المتعددة لفترة الاستحواذ ومقارنتها مع تاريخ المبيعات المعروف لنفس الفترة من الوقت يوصى باستخدام طريقة التنبؤ التي تنتج أفضل مطابقة تناسب أفضل بين التوقعات والمبيعات الفعلية خلال فترة الاستبعاد للاستخدام في خططك هذه التوصية محددة لكل منتج، ويمكن أن تتغير من جيل واحد للتنبؤ إلى ن xt. A 16 يعني الانحراف المطلق ماد. MAD هو متوسط ​​أو متوسط ​​القيم المطلقة أو حجم الانحرافات أو الأخطاء بين البيانات الفعلية والتنبؤات ماد هو مقياس لمتوسط ​​حجم الأخطاء المتوقع، بالنظر إلى طريقة التنبؤ والبيانات التاريخ نظرا لأن القيم المطلقة تستخدم في الحساب، فإن الأخطاء الإيجابية لا تلغي الأخطاء السلبية عند المقارنة بين عدة طرق للتنبؤ، فقد أظهرت واحدة مع أصغر درهم أن تكون الأكثر موثوقية لهذا المنتج لفترة الاستيلاء عندما تكون التوقعات غير منحازة و يتم توزيع الأخطاء عادة، وهناك علاقة رياضية بسيطة بين ماد واثنين من التدابير المشتركة الأخرى للتوزيع والانحراف المعياري ومتوسط ​​تربيع error. A 16 1 النسبة المئوية من الدقة POA. Percent دقة بوا هو مقياس للتنبؤ التوقعات عندما تكون التوقعات على الدوام مرتفعة جدا، تتراكم المخزونات وترتفع تكاليف المخزون عندما تكون التوقعات ثابتة باستمرار، يتم استهلاك المخزون وتراجع خدمة العملاء s التوقعات التي هي 10 وحدات منخفضة جدا، ثم 8 وحدات مرتفعة جدا، ثم 2 وحدات عالية جدا، سيكون توقعات غير متحيزة يتم إلغاء الخطأ الإيجابي من 10 من الأخطاء السلبية من 8 و 2. الخطأ الفعلي - التنبؤ. عندما المنتج يمكن تخزينها في المخزون، وعندما تكون التوقعات غير منحازة، كمية صغيرة من الأسهم السلامة يمكن استخدامها لتخفيف الأخطاء في هذه الحالة، فإنه ليس من المهم للقضاء على أخطاء التنبؤ كما هو لتوليد توقعات غير منحازة ولكن في صناعات الخدمات ، فإن الحالة المذكورة أعلاه سوف ينظر إليها على أنها ثلاثة أخطاء الخدمة سيكون نقص الموظفين في الفترة الأولى، ثم زيادة عدد الموظفين للفترتين المقبلتين في الخدمات، وحجم أخطاء التنبؤ عادة ما تكون أكثر أهمية مما هو متوقع التحيز. الجمع خلال فترة الاستحواذ يسمح أخطاء إيجابية لإلغاء الأخطاء السلبية عندما يتجاوز إجمالي المبيعات الفعلية مجموع المبيعات المتوقعة، ونسبة أكبر من 100 وبطبيعة الحال، فإنه من المستحيل أن يكون أكثر من 100 دقيقة عندما تكون التوقعات غير منحازة إد، فإن نسبة بوا ستكون 100 ولذلك، فمن المستحسن أن يكون 95 دقيقة من أن تكون دقيقة 110 معايير بوا اختيار طريقة التنبؤ التي لديها نسبة بوا الأقرب إلى 100. سكريبتينغ في هذه الصفحة يعزز التنقل المحتوى، ولكن لا تغيير المحتوى بأي شكل من الأشكال.