การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้เป็นข้อเสนอแนะที่คุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและคุณจะได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่ใส่ใจก็คือ คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยการเคลื่อนไหว อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้า quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้คำนวณการคาดการณ์ความต้องการข้างต้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 ช่วง ความต้องการในวัน 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 สร้างสเปรดชีตเพื่อตอบคำถามต่อไปนี้ 12 163 คำนวณการคาดการณ์ความต้องการข้างต้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 ช่วง 13 157 กราฟการคาดการณ์เหล่านี้และข้อมูลต้นฉบับโดยใช้ Excel กราฟทำอะไรแสดงให้เห็น 14 169 การคาดคะเนข้อใดด้านบนที่ดีที่สุดจงคำนวณการคาดการณ์ความต้องการข้างต้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 ช่วง การโพสต์การค้นหา SEARCH for paper and answers จำนวนสินค้าในตะกร้า: 0 ขอใบอนุญาตทำงานใหม่ประเภทสินค้าหมวด ORDER NEW SOLUTION สมัครสมาชิกทำตามกวดวิชาคอมพิวเตอร์ใน Twitter ชอบหรือแบ่งปันหน้าของเราซื้อตอนนี้ 19.99 ซื้อตอนนี้ 29.99 ซื้อตอนนี้ 19.99 ซื้อตอนนี้ 9.99 คำนวณยอดขายของร้านค้าพยากรณ์ ของความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 งวดโปรดช่วยแก้ปัญหาต่อไปนี้ ABC Floral Shop มียอดขายของ Geraniums ในช่วง 2 สัปดาห์ที่ผ่านมา Key: ความต้องการในวัน 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 12 163 13 157 14 169 พัฒนา a สเปรดชีตเพื่อตอบคำถามต่อไปนี้ - คำนวณการคาดการณ์ความต้องการข้างต้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 ช่วง - กราฟการคาดการณ์เหล่านี้และข้อมูลต้นฉบับโดยใช้ Excel กราฟแสดงอะไร - การคาดคะเนด้านใดด้านบนที่ดีที่สุดทำไมต้องเลือกตัวอย่างโซลูชันโปรดดูสเปรดชีตที่แนบมาและแจ้งให้เราทราบหากคุณมีคำถามใด ๆ ในการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ x วันในแต่ละจุดเราเฉลี่ยความต้องการในแต่ละวันที่ผ่านมา x วัน สำหรับวันที่ 15 โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันเรา โซลูชันนี้ช่วยแก้ปัญหาการวิเคราะห์ทางธุรกิจต่างๆ ช่วยคำนวณพยากรณ์อากาศตามความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยระยะเวลา 3 ถึง 5 ช่วงการคาดการณ์กราฟและข้อมูลเดิมและกล่าวถึงการคาดการณ์ที่ดีที่สุด มีคำอธิบายโดยละเอียด เพิ่มโซลูชันในรถเข็นออกจาก CartCalculate พยากรณ์ความต้องการข้างต้นโดยใช้ a. คำนวณการคาดการณ์ความต้องการข้างต้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 ระยะ ข ทำกราฟการคาดการณ์เหล่านี้และข้อมูลเดิมโดยใช้ excel กราฟแสดงอะไร c. คำนวณ MSE สำหรับทั้งสองวิธีการคาดการณ์ ตามที่ MSE อธิบายว่าการคาดการณ์ใดที่ดีกว่า d คำนวณ CFE สำหรับทั้งสองวิธีการคาดการณ์ ตามที่ CFE อธิบายว่าการคาดการณ์ใดที่ดีกว่า วิธีการแก้ปัญหาส่วนที่ 1 ความต้องการในวันที่ 3 ช่วงเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ย 5 ช่วงระยะเวลาการเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ย 1 200 2 134 3 147 4 165 160.33 5 183 148.67 6 125 165.00 165.80 7 146 157.67 150.80 8 154 151.33 153.20 9 182 141.67 154.60 10 197 160.67 158.00 11 132 177.67 160.80 12 163 170.33 162.20 13 157 164.00 165.60 14 169 150.67 166.20 MGT 302 หน้า 3 ภาพตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม ดร. X. Huang ส่วน b: การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงเวลามีเสถียรภาพมากกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง ในทางกลับกันการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงเวลาจะตอบสนองได้เร็วขึ้น 0 50 100 150 200 250 วันอุปสงค์ 3 ช่วงเวลา m. a. 5 ช่วงระยะเวลา ส่วนที่ c และส่วนที่ d: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงดีกว่าเนื่องจากค่า CFE อยู่ใกล้ศูนย์และ MSE มีขนาดเล็ก: CFE 3 - ระยะเวลาในการเคลื่อนย้ายเฉลี่ย 24.99 5-period moving average -12.20 MSE 3-Moving Average Average 764.96 5 ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ในช่วง 541.33 ปัญหาที่ 5: a. คำนวณสัญญาณการติดตามสำหรับข้อมูลต่อไปนี้ ช่วงเวลานี่คือจุดสิ้นสุดของการแสดงตัวอย่าง ลงชื่อสมัครใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารส่วนที่เหลือ บันทึกนี้ถูกอัพโหลดขึ้นเมื่อ 02112015 สำหรับหลักสูตร MGT 303 ซึ่งสอนโดยศาสตราจารย์ Waugh ในช่วงฤดูใบไม้ผลิของปี 03911 ที่มหาวิทยาลัยไมอามี คลิกเพื่อแก้ไขรายละเอียดเอกสาร
No comments:
Post a Comment