Introdução à Previsão Média Móvel. Como você pode imaginar, estamos analisando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que isso seja pelo menos uma introdução válida para alguns dos problemas de computação relacionados à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos iniciando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Média móvel. Média móvel de previsões. Todos estão familiarizados com as previsões médias móveis, independentemente de acreditarem que sejam. Todos os estudantes universitários fazem isso o tempo todo. Pense nas pontuações dos seus testes em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tenha um 85 no seu primeiro teste. O que você prevê para a sua segunda pontuação no teste? O que você acha que seu professor poderia prever para a sua próxima pontuação no teste? O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação? Com toda a tagarelice que você pode fazer com seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua autopromoção para seus amigos, você superestima a si mesmo e acha que pode estudar menos para o segundo teste e então obtém um 73. Agora, quais são todos os preocupados e despreocupados que vão antecipar-se você vai entrar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de eles compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos: "Esse cara está sempre fumando sua inteligência. Ele vai pegar outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais compreensivos e digam: “Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez devesse figurar em um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fizesse menos Festejando e werent abanando a doninha em todo o lugar e se você começou a estudar muito mais você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambas as estimativas estão realmente se movendo previsões médias. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão de média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas que atacaram em sua grande mente o deixaram irritado e que você decidiu se dar bem no terceiro teste, por suas próprias razões, e colocar uma nota mais alta na frente de suas cotações. Você faz o teste e sua pontuação é na verdade uma 89. Todo mundo, inclusive você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e como de costume você sente a necessidade de incitar todos a fazerem suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, esperamos que você possa ver o padrão. Qual você acredita ser o mais apito enquanto trabalhamos? Agora voltamos à nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia-irmã chamada Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiramente, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar essa fórmula de célula 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 perceber que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos anteriores, a fim de desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Incluí as previsões quotpast porque nós as usaremos na próxima página para medir a validade de previsão. Agora 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 essa fórmula de célula para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas partes mais recentes de dados históricos são usadas para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões da semana passada para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsões. Algumas outras coisas que são importantes para perceber. Para uma previsão média móvel de período m, apenas os valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão de média móvel de período m, ao fazer previsões de cotpas, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Esses dois problemas serão muito significativos quando desenvolvermos nosso código. Desenvolvendo a Função Média Móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão e a matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho desejada. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Contador As Integer Dim Acumulação Único Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para Counter 1 Para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado de valores observados anteriormente mais recentes Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovendoCúmulo Médio / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde ela deveria seguir o exemplo. Visualize a solução passo-a-passo para: Quarta Semana Tarefa de Casa - Previsão Ajax Manufacturing é uma empresa de fabricação de equipamentos de teste eletrônico que comercializa um certo pedaço de. Esta pergunta foi respondida em 29 de setembro de 2013. Veja a resposta MBA PREVISÃO ATRIBUINDO FAVOR RESPONDER ÀS 25 PERGUNTAS DENTRO DO ARQUIVO ANEXO POR FAVOR DESTAQUE AS RESPOSTAS DENTRO DO DOCUMENTO DE PALAVRA POR FAVOR MOSTRE TODOS OS SEUS TRABALHOS EM UM EXCEL SPREADSHEET POR FAVOR FAÇA UPLOAD DO DOCUMENTO DE PALAVRA E THE EXCEL SPREADSHEET OBRIGADO ANEXO PRÉ-VISUALIZAR Download do anexo Quarta Semana Trabalho de Casa - Previsão v1.0.wiz Semana Quatro Trabalho de Casa - Previsão Ajax Manufacturing é uma empresa de fabricação de equipamentos de teste eletrônico que comercializa uma determinada peça de equipamento de teste especializado. Ajax tem vários concorrentes que atualmente comercializam equipamentos similares. Embora os clientes tenham repetidamente indicado que preferem o equipamento de teste Ajax, eles historicamente provaram não estar dispostos a esperar que o Ajax manufaturasse esse determinado equipamento sob demanda e comprarão seu equipamento de teste dos competidores do Ajax caso o Ajax não tenha o equipamento disponível no inventário para entrega imediata. Assim, a chave para o Ajax manter com sucesso a participação de mercado para este equipamento em particular é tê-lo disponível em estoque para entrega imediata. Infelizmente, é um equipamento bastante caro para manter em estoque. Assim, o presidente da Ajax Manufacturing está muito interessado em prever com precisão a demanda do mercado, a fim de garantir que ele tenha estoque adequado disponível para atender à demanda do cliente sem incorrer em custos indevidos de estoque. Seu departamento de vendas forneceu os seguintes dados históricos sobre a demanda do mercado por esse determinado equipamento de teste de eletrônica especializada nos últimos 24 meses. Período de Tempo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Número Real de Unidades Vendidas 33 36 32 35 33 36 34 38 37 36 38 38 37 39 35 38 37 39 37 35 37 34 35 36 Dica: Para as questões 23 a 25, você deve ter em mente que a demanda projetada para o equipamento de teste para o período de tempo derivado pelo modelo de previsão é apenas uma estimativa pontual (esse conceito foi discutido na semana um relativa para a média). Embora uma estimativa pontual seja um valor preciso, ela não é necessariamente um valor preciso, pois as várias medidas de precisão de previsão (ou seja, MAD, MSE e MAPE) nos dizem que há algum grau potencial de erro associado ao uso do modelo de previsão para prever valores salariais. . Para responder às questões 23 a 25, você precisará criar uma estimativa de intervalo (esse conceito também foi discutido durante a semana um em relação à média) para a demanda projetada para o equipamento de teste para o período de tempo 25. Para calcular a demanda projetada estimada em intervalo para o equipamento de teste para o período de tempo 25, basta subtrair a medida do valor de erro de previsão da demanda projetada para o equipamento de teste para o período de tempo 25 para definir o limite inferior da estimativa de intervalo e adicionar esse valor à demanda projetada para o equipamento de teste para o período de tempo 25 para definir o limite superior para a estimativa de intervalo. 1. Qual é a demanda projetada para o equipamento de teste para o período de tempo 25 com base em um modelo de previsão de média móvel de 3 meses? 34.23 o 35.00 o 36.47 o 36.11 2. Qual é o desvio absoluto médio (MAD) para os 3 meses previsão média móvel para períodos de tempo 4 a 24 o 1,76 o 1,57 o 1,35 o 1,98 3. Qual é o erro quadrático médio (MSE) para a média móvel de 3 meses prevista para períodos de 4 a 24 o 2,82 o 2,31 o 3,17 o 3,01 4. Qual é o erro médio percentual absoluto (MAPE) para a previsão média móvel de 3 meses para períodos de tempo de 4 a 24 o 3,21 o 4,09 o 4,42 o 3,72 5. Qual é a demanda projetada para o equipamento de teste para o período 25 ao usar um modelo de previsão de média móvel ponderada de 3 meses para o qual o fator de ponderação da demanda real há um mês é 3, o fator de ponderação da demanda real há dois meses é 2, e o fator de ponderação da demanda real há três meses é de 1 36,23 o 35,87 o 35,33 o 36,58 6. Qual o desvio médio absoluto (MA D) para a média móvel ponderada de 3 meses prevista para períodos de tempo 4 a 24 o 1,43 a 1,78 o 1,11 o 2,01 7. Qual é o erro quadrático médio (MSE) para a média móvel ponderada de 3 meses prevista para períodos de tempo 4 até 24 o 3,15 o 3,01 o 2,87 o 2,62 8. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para a média móvel ponderada de 3 meses prevista para períodos de 4 a 24 o 3,56 o 3,94 o 3,05 o 3,29 9. Qual é a projeção demanda pelo equipamento de teste para o período de tempo 25 baseado no uso de um modelo de previsão de suavização exponencial para o qual alfa 0,25 o 34,98 o 35,25 o 34,78 o 35,89 10. Qual é o desvio absoluto médio (MAD) para a previsão de suavização exponencial de períodos 1 a 1 24 o 1,48 o 1,25 o 1,98 o 2,12 11. Qual é o erro quadrado médio (MSE) para a previsão exponencial de suavização para períodos de tempo 1 a 24 oooo 2,78 3,02 3,34 3,67 12. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para o previsão de suavização exponencial para os períodos de tempo de 1 a 24 o 3,51 o 4,08 o 4,29 o 3,78 13. Qual a demanda projetada para o equipamento de teste para o período de tempo 25 com base em um modelo de previsão de regressão para o qual o nível de confiança desejado é 95 o 35,89 o 36,13 o 37,46 o 37,20 o desvio absoluto médio (MAD) para a regressão prevista para períodos de tempo 1 a 24 o 1,53 a 2,06 o 1,78 o 1,45 15. Qual é o erro quadrático médio (MSE) para a previsão de regressão para períodos de 1 a 24 o 3,13 o 3,29 o 3,56 o 3,99 16. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para a previsão de regressão para os períodos de tempo 1 a 24 o 4,09 o 4,27 o 4,48 o 4,73 17. Com base no uso de desvio absoluto médio (MAD) como medida de previsão precisão, qual dos modelos de previsão seria o modelo de previsão preferido (ou seja, qual modelo fornece o maior grau de precisão de previsão) o Modelo de Média Móvel de 3 Meses Modelo de Média Móvel Ponderada de 3 Meses Modelo de Suavização Exponencial o Modelo de Regressão 18. Baseado no uso de erro quadrático médio (MSE) como uma medida de precisão de previsão, qual dos modelos de previsão seria o modelo de previsão preferencial (ou seja, qual modelo fornece o maior grau de precisão de previsão) o Modelo de Média Móvel de 3 Meses o Modelo de Média Móvel Ponderada de 3 Meses Modelo de Suavização Exponencial o Modelo de Regressão erro médio percentual absoluto (MAPE) como uma medida da precisão da previsão, qual dos modelos de previsão seria o modelo de previsão preferido (ou seja, qual modelo fornece o maior grau de precisão de previsão) o Modelo de Média Móvel de 3 meses Modelo Médio o Modelo de Suavização Exponencial o Modelo de Regressão 20. Com base no uso do desvio absoluto médio (MAD) como uma medida da precisão da previsão, quais dos modelos de previsão seriam o modelo de previsão menos preferido (por exemplo, qual modelo fornece o maior grau de imprecisão de previsão) o Modelo de Média Móvel de 3 Meses Modelo de Média Móvel Ponderada de 3 Meses Modelo de Suavização Exponencial o Modelo de Regressão 21. Baseado no erro quadrático médio (MSE) como uma medida da precisão da previsão, qual dos modelos de previsão seria o modelo de previsão menos preferido (ou seja, qual modelo fornece o maior grau de imprecisão de previsão) o Modelo de Média Móvel de 3 Meses Modelo de Média Móvel Ponderada de 3 Meses Modelo de Suavização Exponencial o Modelo de Regressão 22. Baseado ao usar o erro percentual absoluto médio (MAPE) como uma medida da precisão da previsão, qual dos modelos de previsão seria o modelo de previsão menos preferido (ou seja, qual modelo fornece o maior grau de imprecisão de previsão)? Modelo de Média Móvel Ponderada pelo Mês o Modelo de Suavização Exponencial o Modelo de Regressão 23. Baseado no Modelo de Média Móvel de 3 Meses e desvio absoluto médio (MAD) como uma medida de precisão de orecast, qual seria a estimativa de intervalo para a demanda projetada para o equipamento de teste para o período de 25 o 32.18 37,82 o 34,83 35,17 o 33,65 36,35 o 33,70 36,30 24. Com base no Modelo de Média Móvel de 3 Meses e erro quadrático médio (MSE ) como medida da precisão das previsões, qual seria a estimativa do intervalo para a demanda projetada para o equipamento de teste para o período de 25 o 34.83 35.17 o 33.65 36.35 o 33.70 36.30 o 32.18 37.82 25. Com base no Modelo de Média Móvel de 3 Meses e erro percentual médio absoluto (MAPE) como uma medida da precisão da previsão, qual seria a estimativa de intervalo para a demanda projetada para o equipamento de teste para o período 25 o 34.83 35.17 o 33.70 36.30 o 33.65 36.35 o 32.18 37.82 barristerstrawwatermelon postou uma pergunta no meio 28 de setembro , 2013 at 8:29 pmWeighted Moving Average Previsão Métodos: Prós e contras Oi, adoro o seu post. Estava imaginando se você poderia elaborar mais. Nós usamos o SAP. Nele há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você marcar essa opção, obterá um resultado de previsão, se executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado será alterado. Eu não consigo descobrir o que essa inicialização está fazendo. Quero dizer, matematicamente. Qual resultado de previsão é melhor para salvar e usar, por exemplo. As alterações entre os dois não estão na quantidade prevista, mas nas quantidades MAD e Erro, estoque de segurança e ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. oi obrigado por explicar tão effeciently seu também gd. obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Posts mais populares sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outras empresas a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso por meio de um método sistemático para identificar pontos problemáticos que impactam o cliente e o negócio e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele deseja compartilhar com você. Comece com downloads gratuitos
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