1 Capitolo 13 previsione della domanda gestione qualitativa metodi di previsione Simple Moving calibrati Previsioni media esponenziale levigante. Presentazione sul tema: 1 Capitolo 13 previsione della domanda di gestione metodi qualitativi di previsione Simple Moving calibrati Previsioni media esponenziale levigante. Presentazione trascrizione: 1 1 Capitolo 13 previsione della domanda di gestione metodi qualitativi di previsione semplice Weighted Moving Previsioni media esponenziale 5 5 Tipi di previsioni da Time Horizon corto raggio previsione a medio-gamma previsione a lungo raggio previsione 6 6 tipi di previsioni per voce Previsione Previsioni economiche previsioni tecnologiche previsioni della domanda 8 8 componenti della domanda domanda media per un periodo di tempo elementi andamento stagionale elementi ciclici variazione casuale autocorrelazione 9 9 Ricerca di componenti della domanda 1234 xxxxxx xx xxx xxx xxxxx xx xxx xxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Anno saldi di fine stagione variazione di tendenza lineare 10 10 componente ciclica ripetendo up down movimenti dovuti alle interazioni di fattori che influenzano l'economia solito 2-10 anni di durata Mo. Qtr. Yr. Ciclo di risposta B 11 11 Casuale componente irregolare, non sistematici, le fluttuazioni residui dovuti a variazioni casuali o eventi imprevisti breve durata non ripetuto 1984-1994 tmaker Co. 12 12 Metodi qualitativi Grass Roots Ricerca del mercato Consensus Panel esecutivo giudizio analogia storica Delphi Metodo Metodi qualitativi 13 13 Delphi metodo l. Scegli gli esperti a partecipare. 2. Attraverso un questionario (o E-mail), di ottenere previsioni da tutti i partecipanti. 3. Riassumere i risultati e ridistribuirli ai partecipanti insieme con le appropriate nuove domande. 4. Riassumere ancora una volta, previsioni e condizioni di raffinazione, e ancora una volta lo sviluppo di nuove domande. 5. Ripetere il passo 4, se necessario. Distribuire il risultato finale a tutti i partecipanti. 14 14 modelli causali Metodi Quantitativi di previsione quantitativa Previsione Tempo modelli della serie di regressione lineare esponenziale Trend di proiezione media mobile 15 15 modelli di previsione serie Time Series Analysis volta che tenta di prevedere il futuro in base ai dati del passato. È possibile scegliere modelli basati su: 16 16 Simple Moving Average Formula Il modello di media mobile semplice assume una media è un buon stimatore del comportamento futuro. La formula per la media mobile semplice è: F Previsioni t per il prossimo periodo di N Numero di periodi da una media di A t-1 effettivo verificarsi nel periodo passato, per un massimo di n periodi 17 17 mobile semplice Problema media (1) Domanda: Cosa sono le 3 settimane e 6 settimane in movimento le previsioni medie per domanda si supponga di avere solo 3 settimane e 6 settimane di dati domanda reale per le rispettive previsioni di 18 F 4 (650.678.720) 3 682,67 F 7 (650678720 785859920) 6 768,67 Calcolo del movimento medie ci dà: The McGraw-Hill Companies, Inc. 2000 18 20 20 Simple Moving Average Problema (2) I dati domanda: Qual è il movimento previsione media tre settimane per questi dati si supponga di avere solo 3 settimane e 5 settimane di dati effettivi domanda per le rispettive previsioni 22 22 calibrati Moving formula medio Mentre la formula media mobile implica un peso uguale di essere immessi sul ogni valore che viene media, ponderata movimento permessi media una ponderazione disuguale su periodi di tempo precedenti. w peso t dato periodo di tempo t verificarsi. (Pesi devono aggiungere a uno.) La formula per la media mobile è: 23 23 Weighted Moving Problema media (1) I pesi dati: t-1,5 t-2.3 t-3.2 Domanda: Data la domanda settimanale e pesi, Quali sono le previsioni per il periodo di 4 ° o 4 ° settimana 25 25 Weighted Moving Problema media (2) pesi dati: t-1,7 t-2,2 t-3.1 domanda: Data la domanda settimanale di informazione e pesi, qual è il mobile ponderata previsione media del 5 ° periodo o alla settimana 28 28 esponenziale Problema (1) i dati domanda: Visti i dati relativi alla domanda settimanali, quali sono le previsioni di livellamento esponenziale per periodi 2-10 con 0,10 e 0,60 supponga F 1 D 1 29 29 risposta: i rispettivi alphas colonne indicano il valori di previsione. Si noti che è possibile prevedere un solo periodo di tempo nel futuro. 31 31 esponenziale Problema (2) Dati Domanda: Quali sono le previsioni di livellamento esponenziale per periodi 2-5 usando un 0,5 supponga F 1 D 1 33 33 tendenza lineare proiezione utilizzata per prevedere linea di tendenza lineare presume rapporto tra tempo di risposta Y variabile X è una funzione lineare 34 34y X modello Linear Regression valore osservato YabX ii YabX ii errore della linea di regressione di errore di correlazione 35 35 Risposte quanto forte è la relazione lineare tra 2 variabili Coefficiente di correlazione Usato principalmente per comprendere 36 36 Coefficiente di correlazione Values1.00 Perfetto positivo correlazione crescente grado di correlazione negativa -.5.5 perfetta correlazione negativa correlazione crescente grado di correlazione positiva 37 37 regressione lineare semplice modello Y ta BX 0 1 2 3 4 5 x (Time) Y Il modello di regressione lineare semplice cerca di adattare una linea attraverso vari dati nel corso del tempo. È il modello di regressione lineare. un Yt è il valore di previsione regredita o variabile dipendente nel modello, a è il valore intercetta della retta di regressione, b ed è simile alla pendenza della retta di regressione. Tuttavia, poiché è calcolato con la variabilità dei dati in mente, la sua formulazione non è così semplice come nostro solito nozione di pendenza. 39 39 domanda semplice regressione lineare problema di dati: Visti i dati sotto, qual è il modello di regressione lineare semplice che può essere utilizzato per prevedere le vendite 41 41 MAD problema di dati MonthSalesForecast 1220na 2250255 3210205 4300320 5325315 Domanda: Qual è il valore MAD dati i valori di previsione nella tabella sottostante 42 42 MAD problema Soluzione MonthSalesForecastAbs errore 1220na 22.502.555 32.102.055 430.032.020 532.531.510 40 Nota che di per sé, il MAD permette solo di farci sapere l'errore medio in un insieme di previsioni. 43 43 Monitoraggio segnale Formula La TS è una misura che indica se la media previsione tiene il passo con tutti i cambiamenti positivi o negativi originali della domanda. A seconda del numero di Mads selezionati, il TS può essere utilizzato come un grafico di controllo di qualità che indica quando il modello sta generando troppa errore nelle sue previsioni. La formula è TS: 1 Capitolo 13 previsione della domanda gestione qualitativa metodi di previsione semplice Weighted Moving Previsioni media esponenziale. Presentazione sul tema: 1 Capitolo 13 previsione della domanda di gestione metodi qualitativi di previsione Simple Moving calibrati Previsioni media esponenziale levigante. Presentazione trascrizione: 1 1 Capitolo 13 previsione della domanda di gestione metodi qualitativi di previsione semplice Weighted Moving Previsioni media esponenziale 5 5 Tipi di previsioni da Time Horizon corto raggio previsione a medio-gamma previsione a lungo raggio previsione 6 6 tipi di previsioni per voce Previsione Previsioni economiche previsioni tecnologiche previsioni della domanda 8 8 componenti della domanda domanda media per un periodo di tempo elementi andamento stagionale elementi ciclici variazione casuale autocorrelazione 9 9 Ricerca di componenti della domanda 1234 xxxxxx xx xxx xxx xxxxx xx xxx xxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Anno saldi di fine stagione variazione di tendenza lineare 10 10 componente ciclica ripetendo up down movimenti dovuti alle interazioni di fattori che influenzano l'economia solito 2-10 anni di durata Mo. Qtr. Yr. Ciclo di risposta B 11 11 Casuale componente irregolare, non sistematici, le fluttuazioni residui dovuti a variazioni casuali o eventi imprevisti breve durata non ripetuto 1984-1994 tmaker Co. 12 12 Metodi qualitativi Grass Roots Ricerca del mercato Consensus Panel esecutivo giudizio analogia storica Delphi Metodo Metodi qualitativi 13 13 Delphi metodo l. Scegli gli esperti a partecipare. 2. Attraverso un questionario (o E-mail), di ottenere previsioni da tutti i partecipanti. 3. Riassumere i risultati e ridistribuirli ai partecipanti insieme con le appropriate nuove domande. 4. Riassumere ancora una volta, previsioni e condizioni di raffinazione, e ancora una volta lo sviluppo di nuove domande. 5. Ripetere il passo 4, se necessario. Distribuire il risultato finale a tutti i partecipanti. 14 14 modelli causali Metodi Quantitativi di previsione quantitativa Previsione Tempo modelli della serie di regressione lineare esponenziale Trend di proiezione media mobile 15 15 modelli di previsione serie Time Series Analysis volta che tenta di prevedere il futuro in base ai dati del passato. È possibile scegliere modelli basati su: 16 16 Simple Moving Average Formula Il modello di media mobile semplice assume una media è un buon stimatore del comportamento futuro. La formula per la media mobile semplice è: F Previsioni t per il prossimo periodo di N Numero di periodi da una media di A t-1 effettivo verificarsi nel periodo passato, per un massimo di n periodi 17 17 mobile semplice Problema media (1) Domanda: Cosa sono le 3 settimane e 6 settimane in movimento le previsioni medie per domanda si supponga di avere solo 3 settimane e 6 settimane di dati domanda reale per le rispettive previsioni di 18 F 4 (650.678.720) 3 682,67 F 7 (650678720 785859920) 6 768,67 Calcolo del movimento medie ci dà: The McGraw-Hill Companies, Inc. 2000 18 20 20 Simple Moving Average Problema (2) I dati domanda: Qual è il movimento previsione media tre settimane per questi dati si supponga di avere solo 3 settimane e 5 settimane di dati effettivi domanda per le rispettive previsioni 22 22 calibrati Moving formula medio Mentre la formula media mobile implica un peso uguale di essere immessi sul ogni valore che viene media, ponderata movimento permessi media una ponderazione disuguale su periodi di tempo precedenti. w peso t dato periodo di tempo t verificarsi. (Pesi devono aggiungere a uno.) La formula per la media mobile è: 23 23 Weighted Moving Problema media (1) I pesi dati: t-1,5 t-2.3 t-3.2 Domanda: Data la domanda settimanale e pesi, Quali sono le previsioni per il periodo di 4 ° o 4 ° settimana 25 25 Weighted Moving Problema media (2) pesi dati: t-1,7 t-2,2 t-3.1 domanda: Data la domanda settimanale di informazione e pesi, qual è il mobile ponderata previsione media del 5 ° periodo o alla settimana 28 28 esponenziale Problema (1) i dati domanda: Visti i dati relativi alla domanda settimanali, quali sono le previsioni di livellamento esponenziale per periodi 2-10 con 0,10 e 0,60 supponga F 1 D 1 29 29 risposta: i rispettivi alphas colonne indicano il valori di previsione. Si noti che è possibile prevedere un solo periodo di tempo nel futuro. 31 31 esponenziale Problema (2) Dati Domanda: Quali sono le previsioni di livellamento esponenziale per periodi 2-5 usando un 0,5 supponga F 1 D 1 33 33 tendenza lineare proiezione utilizzata per prevedere linea di tendenza lineare presume rapporto tra tempo di risposta Y variabile X è una funzione lineare 34 34y X modello Linear Regression valore osservato YabX ii YabX ii errore della linea di regressione di errore di correlazione 35 35 Risposte quanto forte è la relazione lineare tra 2 variabili Coefficiente di correlazione Usato principalmente per comprendere 36 36 Coefficiente di correlazione Values1.00 Perfetto positivo correlazione crescente grado di correlazione negativa -.5.5 perfetta correlazione negativa correlazione crescente grado di correlazione positiva 37 37 regressione lineare semplice modello Y ta BX 0 1 2 3 4 5 x (Time) Y Il modello di regressione lineare semplice cerca di adattare una linea attraverso vari dati nel corso del tempo. È il modello di regressione lineare. un Yt è il valore di previsione regredita o variabile dipendente nel modello, a è il valore intercetta della retta di regressione, b ed è simile alla pendenza della retta di regressione. Tuttavia, poiché è calcolato con la variabilità dei dati in mente, la sua formulazione non è così semplice come nostro solito nozione di pendenza. 39 39 domanda semplice regressione lineare problema di dati: Visti i dati sotto, qual è il modello di regressione lineare semplice che può essere utilizzato per prevedere le vendite 41 41 MAD problema di dati MonthSalesForecast 1220na 2250255 3210205 4300320 5325315 Domanda: Qual è il valore MAD dati i valori di previsione nella tabella sottostante 42 42 MAD problema Soluzione MonthSalesForecastAbs errore 1220na 22.502.555 32.102.055 430.032.020 532.531.510 40 Nota che di per sé, il MAD permette solo di farci sapere l'errore medio in un insieme di previsioni. 43 43 Monitoraggio segnale Formula La TS è una misura che indica se la media previsione tiene il passo con tutti i cambiamenti positivi o negativi originali della domanda. A seconda del numero di Mads selezionati, il TS può essere utilizzato come un grafico di controllo di qualità che indica quando il modello sta generando troppa errore nelle sue previsioni. La formula è TS: 1 Previsione Previsione Terminologia media mobile semplice ponderata media mobile esponenziale regressione lineare semplice modello Holts Trend Modello. Presentazione sul tema di: 1 Previsione Previsione Terminologia media mobile semplice ponderata media mobile esponenziale regressione lineare semplice modello Holts Trend Modello. Presentazione trascrizione: 1 1 Previsione Previsione Terminologia media mobile semplice ponderata media mobile esponenziale regressione lineare semplice modello Holts Trend Modello Stagionale Model (No Trend) Winters Modello di dati con componenti di trend e di stagione 2 2 Previsioni Valutare visivi esaminare gli errori errori di misura MPE e MAPE dati di tracking del segnale 3 3 Storico 0 50 100 150 200 250 300 350 400 01.020.304,05 mila Previsione Terminologia inizializzazione ex post meteo dati storici 4 4 ora stiamo cercando in un futuro da qui, e il futuro che stavamo guardando a febbraio ora include alcuni dei nostro passato , e siamo in grado di integrare il passato nella nostra previsione. 1993, il primo tempo, che ora è il passato ed è stato il futuro, quando abbiamo pubblicato la nostra prima previsione, è finita Laura DAndrea Tyson, capo del Consiglio Presidenti of Economic Advisors, citato nel novembre del 1993 nella Chicago Tribune, spiegando perché l'Amministrazione ha ridotto le sue previsioni di crescita economica al 2 per cento dal 3.1percent è previsto nel mese di febbraio. Previsione Terminologia 5 5 Previsione Problema Supponiamo che la vostra casa fraternitysorority consumato il seguente numero di casse di birra per gli ultimi 6 week-end: 8, 5, 7, 3, 6, 9 Quanti casi pensi che la tua sorority fraternità consumerà questo fine settimana 6 6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 012345678 settimana Casi previsione: Simple Moving Metodo media utilizzando una media di tre periodo di movimento, si otterrebbe la seguente previsione: 7 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 012345678 settimana Cases previsione: mobile semplice metodo media se abbiamo usato un periodo media mobile 8 8 il numero dei periodi usati nel movimento previsione media influenza la reattività del metodo di previsione due: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 012345678 Casi settimana previsione : Simple Moving metodo della media 2 periodi 3 Periodi 1 Periodo 9 9 previsione terminologia l'applicazione di questa terminologia al nostro problema utilizzando il Moving previsione media: inizializzazione ex post previsioni del modello di valutazione 10 10 Piuttosto che pesi uguali, potrebbe avere senso utilizzare pesi che favoriscono più recenti valori di consumo. Con la ponderata media mobile, dobbiamo selezionare pesi che sono singolarmente maggiore di zero e minore di 1, e come somma gruppo 1: Pesi validi: (.5, .3, .2), (0,6, 0,3 , .1), (12, 13, 16) Pesi validi: (.5, .2, .1), (.6, -.1, .5), (0,5, 0,4, 0,3, .2 ) previsione: Weighted Moving Metodo media 11 11 previsione: mobile ponderata Metodo media ponderata Moving previsione media con pesi di (16, 13, 12), viene eseguita nel modo seguente: come si fa a fare la Weighted Moving previsione media più reattivo 12 12 Esponenziale smoothing è progettato per fornire i benefici del mobile ponderata previsione media senza il problema ingombrante di specificare pesi. In esponenziale, c'è solo un parametro (): levigatura costante (tra 0 e 1) Previsione: esponenziale 14 14 tA (t) F (t) 18 256,5 375,9 436,34 565 695,4 7 6.84 8 9 10 6.84 Previsione: livellamento esponenziale utilizzando 0,4, Inizializzazione ex post Previsione 16 16 Previsione: esponenziale 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1234567 Periodo Peso 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 20 20 Previsione: semplice regressione lineare modello di regressione lineare semplice può essere usato per prevedere i dati con tendenze D è il valore di previsione regredito o variabile dipendente nel modello, a è il valore intercetta della linea di regressione, b ed è l'inclinazione della linea di regressione. un D 0 1 2 3 4 5 I b 21 21 Previsione: Errore 23 23 0 50 100 semplice regressione lineare Modello In regressione lineare, errori quadratici sono minimizzati 150 200 250 0.246.810,121416 millions Limitazioni di regressione lineare Modello Come con il semplice modello a media mobile, contare tutti i punti dati pari di regressione lineare semplice. 24 24 Previsione: Holts Trend modello per prevedere i dati con le tendenze, possiamo usare un modello esponenziale con la tendenza, spesso noto come modello Holts: L (t) A (t) (1-) F (t) T (t) L (t) - L (t1) (1-) T (t1) F (t1) L (t) T (t) potremmo usare la regressione lineare per inizializzare il modello 26 26 Holts Trend modello: Aggiornamento 52 L (t) A (t) (1-) F (t) L (5) 0,3 (52) 0,7 (70) 64.6 T (t) L (t) - L (t-1) (1-) T (t -1) T (5) 0.4 64.6 60.1 0.6 (9.9) 7.74 F (t1) L (t) T (t) F (6) 64.6 7.74 72.34 7.74 64.6 72,346 27 27 Holts Trend Modello: Aggiornamento 63 L (6) 0,3 (63) 0,7 (72.34) 69.54 T (6) 0,4 69.54 64.60 0,6 (7,74) 6,62 F (7) 69.54 6.62 76.16 69.54 6.62 76,167 72 29 29 regressione 0 50 100 150 200 250 300 350 05101520 inizializzazione ex post Previsione Holts modello Risultati 31 31 L (t) A (t) S (tp) (1-) L (t-1) S (t) A (t) L (t) (1-) S (tp) Stagionale modello formule p è il numero di periodi in un dato trimestrale stagione: p 4 dati mensili: p 12 F (t1) L (t) S (t1-p) 32 32 Stagionale Modello inizializzazione S (5) 0.60 S (6) 1.00 S (7) 1.55 S (8) 0,85 L (8) 26,5 Quarter media 16,0 26,5 41,0 22,5 stagionale Factor S (t) 0,60 1,00 1,55 0,85 medi di vendita per trimestre 26,5 A (t) Previsione 2003Spring16 Summer27 Fall39 Winter22 2004Spring16 Summer26 Fall43 Winter23 33 33 Stagionale Modello 26,711. 0.325,18 26.621.5541.32 25.180.5916.002005Spring14 Summer29 Fall41 Winter22 26.340.8422.60 2006Spring Estate Autunno Inverno 15.53 27.02 40.69 22.25 A (t) L (t) Stagionale Factor S (t) F (t) 2004Spring160.60 Summer261.00 Fall431.55 Winter2326 .500.85 35 35 Previsione: Winters modello per i dati con Trend e componenti stagionali L (t) a (t) S (tp) (1-) L (t-1) T (t-1) T (t) L (t ) - L (t1) (1-) T (t1) S (t) A (t) L (t) (1-) S (tp) F (t1) L (t) T (t) S (t1-p) 36 36 Stagionale-Trend Modello di decomposizione per inizializzare Winters modello, useremo previsione di decomposizione, che a sua volta può essere utilizzato per fare previsioni. 37 37 decomposizione Previsione Ci sono due modi per decomporsi dati previsionali con componenti di trend e di stagione: Uso di regressione per ottenere la tendenza, utilizzare la linea di tendenza per ottenere fattori stagionali Utilizzare una media per ottenere fattori stagionali, DE seasonalize i dati, quindi utilizzare la regressione a ottenere la tendenza. 38 38 Decomposizione Previsione I seguenti dati contiene tendenza e componenti stagionali: 39 39 decomposizione Previsione I fattori stagionali, è ottenuta con lo stesso metodo utilizzato per la previsione stagionale Modello: PeriodQuarterSales 1Spring90 2Summer157 3Fall123 4Winter93 5Spring128 6Summer211 7Fall163 8Winter122 media 135,9 medio di 1 Trim. Ave. 109 184 143 107.5 mari. Fattore 0,80 1,35 1,05 0,79 1,00 40 40 decomposizione Previsione Con i fattori stagionali, i dati possono essere de - stagionalizzato dividendo i dati dai fattori stagionali: regressione sui dati De-stagionalizzato darà l'andamento 42 42 decomposizione Previsione di regressione sul de dati - seasonalized produce i seguenti risultati: Slope (m) 7.71 intercettazione (b) 101,2 previsioni possono essere eseguite utilizzando la seguente equazione mx b (fattore stagionale) 44 44 Winters modello inizializzazione possiamo utilizzare la previsione decomposizione definire i seguenti parametri Winters modello : L (n) bm (n) T (n) m S (j) S (jp) L (8) 101,2 8 (7,71) 162.88 T (8) 7.71 S (5) 0,80 S (6) 1,35 S (7 ) 1.05 S (8) 0.79 Quindi, dal nostro modello precedente, abbiamo 45 45 Winters modello Esempio 176.4110.040.81136.47 197.8514.601.39251.71 215.0015.621.06223.07 9Spring152 10Summer303 11Fall232 12Winter171 226.3713.920.78182.19 13Spring 14Summer 15Fall 16Winter 195,19 352,41 283,09 220,87 0,3 0,4 0,2 PeriodQuarterSalesL (t) T (t) S (t) F (t) 1Spring90 2Summer157 3Fall123 4Winter93 5Spring1280.8 6Summer2111.35 7Fall1621.05 8Winter122162.887.710.79 46 0 50 46 100 150 200 250 300 350 400 12345678910111213141516 Winters modello Esempio 47 47 Valutare Previsioni fiducia, ma verificare il software di Ronald W. Reagan computer ci dà la possibilità di rovinare più dati su una scala più grande in modo più efficiente Mentre il software come SAP può modelli e parametri del modello automaticamente selezionate per un insieme di dati, e di solito lo fa correttamente, quando i dati sono importanti, un essere umano dovrebbe rivedere il modello risulta uno dei migliori strumenti è l'occhio umano 48 48 0 10 20 30 40 50 60 123456789101112131415 visiva Review Come valuta questa previsione 49 49 0 50 100 150 200 250 300 350 400 01020304050 previsioni valutazione inizializzazione ex post previsioni Dove previsione viene valutata non includere i dati di inizializzazione in valutazione 50 50 0 100 150 200 250 300 350 400 2025303540 errori Tutte le misure di errore confrontare il modello di previsione per i dati effettivi per la ex-post meteo regione 51 51 errori di misura Tutte le misure di errore si basano sul confronto dei valori di previsione a valori reali nella ex post previsione non regiondo includere dati provenienti inizializzazione. 53 53 Bias ci dice se abbiamo una tendenza alla sovra o sotto-previsione. Se le nostre previsioni sono in mezzo dei dati, quindi gli errori dovrebbero essere altrettanto positivo e negativo, e dovrebbero sommare a 0. MAD (Mean deviazione assoluta) è l'errore medio, ignorando se l'errore è positivo o negativo. Gli errori sono male, e il più vicino allo zero è un errore, migliore è la previsione è probabile che sia. misure di errore dire quanto bene il metodo ha funzionato nella regione previsioni ex post. Quanto bene le previsioni lavorerà in futuro è incerto. Bias e MAD 54 54 assoluti vs relative misure previsioni sono state fatte per due insiemi di dati. Quale previsione è stata migliore Data Set 1 Bias 18,72 MAD 43.99 Data Set 2 Bias 182 MAD 912,5 Data Set 1 Data Set 2 55 55 MPE e MAPE Quando i numeri in un insieme di dati sono più grandi in grandezza, quindi le misure di errore sono suscettibili di essere di grandi dimensioni così, anche se la misura potrebbe non essere così buono. Errore percentuale medio (MPE) e l'errore percentuale medio assoluto (MAPE) sono forme relative del Bias e MA, rispettivamente. MPE e MAPE possono essere utilizzati per confrontare le previsioni per diversi insiemi di dati. 60 60 0 10 20 30 40 50 60 123456789101112131415 monitoraggio del segnale Che cosa è accaduto in questa situazione Come potremmo rilevare questo in un ambiente di previsione automatica 61 61 Monitoraggio del segnale Il segnale di monitoraggio può essere calcolata dopo ogni valore di vendita effettivo viene registrato. Il segnale di rilevamento è calcolato come: Il segnale di rilevamento è una misura relativa, come MPE e MAPE, quindi può essere paragonato ad un valore impostato (tipicamente 4 o 5) per identificare quando previsione parametri modelli eo devono essere changed. Definition Nella modello ponderata media mobile (strategia previsione 14), ogni valore storico è ponderato con un fattore di ponderazione del gruppo nel profilo previsione univariata. Formula per il ponderata media mobile Il modello a media mobile ponderata consente di peso recenti dati storici più gravoso rispetto ai dati più vecchi quando si determina la media. A tale scopo, se i dati più recenti è più rappresentativo di ciò che la domanda futura sarà di dati più vecchi. Pertanto, il sistema è in grado di reagire più rapidamente a un cambiamento nel livello. La precisione di questo modello dipende in gran parte la vostra scelta di fattori di ponderazione. Se il modello di serie storica modifiche, è necessario anche adattare i fattori di ponderazione. Durante la creazione di un gruppo di ponderazione, si entra i fattori di ponderazione come percentuali. La somma dei fattori di ponderazione non deve essere 100. ex-post previsione è calcolata con questa strategia previsione.
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