Przeprowadzka średniej prognozy modelu

Przenoszenie średniej prognozy wstępnej. Jak można się domyślić, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Miejmy nadzieję, że są to przynajmniej wartościowe wprowadzenie do niektórych problemów informatycznych związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować od początku i zacząć pracę z prognozami średniej ruchomej. Średnie prognozy ruchome. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci robią to cały czas. Pomyśl o swoich wynikach testowych na kursie, w którym będziesz miał cztery testy w trakcie semestru. Załóżmy, że masz 85 na pierwszym teście. Co byś przewidział dla swojego drugiego wyniku testu Jak sądzisz, co Twój nauczyciel przewidział dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem mogą przewidzieć twoi znajomi dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem rodzice mogą przewidzieć dla twojego następnego wyniku testu Niezależnie od wszystko, co możesz zrobić swoim przyjaciołom i rodzicom, oni i twój nauczyciel najprawdopodobniej oczekują, że dostaniesz coś w okolicy 85, którą właśnie dostałeś. Teraz załóżmy, że pomimo twojej autopromocji dla twoich przyjaciół, przeinaczasz siebie i wyobrażasz sobie, że możesz mniej uczyć się na drugi test, a więc dostajesz 73. Teraz, co się dzieje z tymi wszystkimi zainteresowanymi i beztroskimi? spodziewaj się, że dostaniesz swój trzeci test. Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do opracowania oszacowania, niezależnie od tego, czy podzielą się nim z tobą. Mogą powiedzieć sobie: "Ten facet zawsze dmucha o swoich sprytach. Zamierza zdobyć kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieć: "Cóż, jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś pomyśleć o zdobyciu czegoś" (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i nie kręcili weasel w całym miejscu i jeśli zacząłeś robić o wiele więcej nauki, możesz uzyskać wyższy wynik. Oba te szacunki są w rzeczywistości średnią ruchomą. Pierwszym z nich jest wykorzystanie tylko ostatniego wyniku do prognozowania przyszłej skuteczności. Jest to tak zwana prognoza średniej ruchomej z użyciem jednego okresu danych. Drugi to również prognoza średniej ruchomej, ale z wykorzystaniem dwóch okresów danych. Załóżmy, że wszyscy ci ludzie, którzy wpadają w twój wielki umysł, trochę cię wkurzyli i postanawiasz zrobić dobrze w trzecim teście z własnych powodów i wystawić wyższy wynik przed swoimi cytatami. Zdajesz egzamin, a twój wynik to w sumie 89 Wszyscy, łącznie z tobą, są pod wrażeniem. Teraz masz już ostatni test semestru i jak zwykle czujesz potrzebę nakłonienia wszystkich do przedstawienia swoich przewidywań na temat ostatniego testu. Mam nadzieję, że widzisz ten wzór. Miejmy nadzieję, że widać wzór. Co według ciebie jest najdokładniejszym Gwizdkiem, podczas gdy my pracujemy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy sprzątającej rozpoczętej przez twoją siostrę o imieniu Whistle While We Work. Masz kilka poprzednich danych dotyczących sprzedaży reprezentowanych w poniższej sekcji z arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dla trzyzmianowej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C6 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C7 do C11. Zwróć uwagę, jak średnia porusza się po najnowszych danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdej prognozy. Powinieneś również zauważyć, że tak naprawdę nie musimy tworzyć prognoz dla przeszłych okresów, aby rozwinąć naszą najnowszą prognozę. To zdecydowanie różni się od wykładniczego modelu wygładzania. Podaję prognozy cudzysłowów, ponieważ użyjemy ich na następnej stronie internetowej do pomiaru trafności prognozy. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwuletniej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C5 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C6 do C11. Zwróć uwagę, jak teraz dla każdej prognozy są używane tylko dwa najnowsze dane historyczne. Ponownie uwzględniłem prognozy quotpast dla celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognoz. Kilka innych rzeczy, o których należy pamiętać. Dla prognozy średniej ruchomej z okresu m do prognozowania wykorzystuje się tylko m najnowsze wartości danych. Nic więcej nie jest konieczne. Dla prognozy średniej ruchomej okresu m, podczas dokonywania prognozy quotpast, zauważ, że pierwsza prognoza ma miejsce w okresie m 1. Oba te problemy będą bardzo istotne, gdy opracujemy nasz kod. Opracowanie średniej ruchomej funkcji. Teraz musimy opracować kod dla średniej ruchomej prognozy, która może być wykorzystywana bardziej elastycznie. Kod następuje. Zauważ, że dane wejściowe odnoszą się do liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicy wartości historycznych. Możesz przechowywać go w dowolnym skoroszycie, który chcesz. Funkcja MovingAverage (Historyczne, NumberOfPeriods) Jako pojedyncze zadeklarowanie i inicjalizacja zmiennych Dim Pozycja jako zmienny licznik wymiaru jako całkowita liczba wymiarów Dim Dimit as Single Dim HistoricalSize jako liczba całkowita Inicjowanie zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określanie rozmiaru tablicy historycznej HistoricalSize Historical. Count dla licznika 1 na NumberOfPeriods Kumulacja odpowiedniej liczby ostatnio obserwowanych wartości Akumulacja akumulacja Historycznie (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym, aby wynik obliczeń pojawiał się tam, gdzie powinien być następujący. sourceforge. openforecast. models Klasa MovingAverageModel Ruchomy średni model prognozy oparty jest na sztucznie skonstruowanych szeregach czasowych, w których wartość dla dany okres czasu jest zastępowany przez średnią tej wartości i wartości dla pewnej liczby poprzednich i następujących po sobie okresów. Jak można się domyślić z tego opisu, model ten najlepiej nadaje się do danych szeregów czasowych, tj. Danych, które zmieniają się w czasie. Na przykład wiele wykresów poszczególnych akcji na giełdzie pokazuje średnie ruchome 20, 50, 100 lub 200 dni, aby pokazać trendy. Ponieważ wartość prognostyczna dla dowolnego okresu jest średnią z poprzednich okresów, wtedy prognoza zawsze będzie pozostawać w tyle za wzrostami lub spadkami obserwowanych (zależnych) wartości. Na przykład, jeśli seria danych ma zauważalny trend wzrostowy, wówczas średnia ruchomej prognozy ogólnie zapewnia niedocenianie wartości zmiennej zależnej. Metoda średniej ruchomej ma przewagę nad innymi modelami prognostycznymi, ponieważ wyrównuje wartości szczytowe i doliny w zestawie obserwacji. Ma jednak również kilka wad. W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania. Dlatego nie jest to wszystko użyteczne jako narzędzie do prognozowania średniego zasięgu. Można go niezawodnie wykorzystać tylko do prognozowania jednego lub dwóch okresów w przyszłości. Model średniej ruchomej jest szczególnym przypadkiem bardziej ogólnej ważonej średniej kroczącej. W prostej średniej kroczącej wszystkie wagi są równe. Od: 0.3 Autor: Steven R. Gould Dziedziny odziedziczone z klasy net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Konstruuje nowy średni ruchomy model prognostyczny. MovingAverageModel (okres int) Konstruuje nowy model średniej kroczącej z wykorzystaniem określonego okresu. getForecastType () Zwraca jedną lub dwie nazwy słów tego typu modelu prognostycznego. init (DataSet dataSet) Używany do inicjowania modelu średniej ruchomej. toString () To powinno zostać przesłonięte, aby zapewnić tekstowy opis bieżącego modelu prognostycznego, w tym, o ile to możliwe, wszelkich użytych parametrów pochodnych. Metody odziedziczone z klasy net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruuje nowy, ruchomy, średni model prognostyczny. Aby utworzyć poprawny model, należy wywołać init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych ze zmienną czasową zainicjowaną w celu identyfikacji zmiennej niezależnej. MovingAverageModel Konstruuje nowy średni ruchomy model prognostyczny, wykorzystując podaną nazwę jako zmienną niezależną. Parametry: independentVariable - nazwa niezależnej zmiennej do użycia w tym modelu. MovingAverageModel Konstruuje nowy model średniej kroczącej z wykorzystaniem określonego okresu. Aby utworzyć poprawny model, należy wywołać init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych ze zmienną czasową zainicjowaną w celu identyfikacji zmiennej niezależnej. Wartość okresu jest używana do określenia liczby obserwacji, które mają zostać użyte do obliczenia średniej ruchomej. Na przykład dla 50-dniowej średniej ruchomej, w której punkty danych są codziennymi obserwacjami, okres powinien być ustawiony na 50. Okres ten jest również wykorzystywany do określenia ilości przyszłych okresów, które mogą być skutecznie prognozowane. Przy 50-dniowej średniej ruchomej nie możemy rozsądnie - z żadnym stopniem dokładności - przewidzieć więcej niż 50 dni po ostatnim okresie, dla którego dostępne są dane. Może to być bardziej korzystne niż, powiedzmy, okres 10-dniowy, w którym mogliśmy rozsądnie przewidzieć 10 dni po ostatnim okresie. Parametry: period - liczba obserwacji, które należy zastosować do obliczenia średniej ruchomej. MovingAverageModel Konstruuje nowy średni ruchomy model prognostyczny, używając podanej nazwy jako zmiennej niezależnej i określonego okresu. Parametry: independentVariable - nazwa niezależnej zmiennej do użycia w tym modelu. period - liczba obserwacji, które należy zastosować do obliczenia średniej ruchomej. Służy do inicjowania modelu średniej ruchomej. Ta metoda musi zostać wywołana przed jakąkolwiek inną metodą w klasie. Ponieważ model średniej ruchomej nie wyprowadza żadnego równania do prognozowania, ta metoda wykorzystuje wejściowy zestaw danych do obliczania prognozowanych wartości dla wszystkich poprawnych wartości niezależnej zmiennej czasowej. Określone przez: init w interfejsie ForecastingModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parametry: dataSet - zestaw danych z obserwacji, które można wykorzystać do zainicjowania parametrów prognostycznych modelu prognostycznego. getForecastType Zwraca jedną lub dwie nazwy słowne tego typu modelu prognostycznego. Tak krótko. Dłuższy opis powinien zostać wdrożony w metodzie toString. Powinno to zostać zastąpione, aby zapewnić tekstowy opis bieżącego modelu prognostycznego, w tym, o ile to możliwe, wszelkich użytych parametrów pochodnych. Określone przez: toString w interfejsie ForecastingModel Overrides: toString w klasie WeightedMovingAverageModel Returns: reprezentacja ciągów bieżącego modelu prognozy i jej parametrów. Wyważone średnie ruchome metody prognozowania: plusy i minusy Cześć, Uwielbiam swój wpis. Zastanawiałeś się, czy mógłbyś opracować dalej. Używamy SAP. W nim jest wybór, który możesz wybrać przed uruchomieniem prognozy zwanej inicjalizacją. Jeśli zaznaczysz tę opcję, otrzymasz wynik prognozy, jeśli ponownie uruchomisz prognozę w tym samym okresie i nie sprawdzisz inicjalizacji zmian wyników. Nie mogę zrozumieć, co robi inicjalizacja. Mam na myśli, matematycznie. Który wynik prognozy najlepiej zapisać i użyć na przykład. Zmiany między tymi dwoma nie są w prognozowanej ilości, ale w MAD i Error, zapas bezpieczeństwa i ilości RPO. Nie jestem pewien, czy korzystasz z SAP. Cześć dziękuję za tak skuteczne wytłumaczenie, że to zbyt gd. dzięki znowu Jaspreet Dodaj komentarz Anuluj pisanie Informacje o Shmula Pete Abilla jest założycielką Shmula i postaci, Kanban Cody. Pomagał takim firmom jak Amazon, Zappos, eBay, Backcountry i innym obniżyć koszty i poprawić jakość obsługi klienta. Robi to poprzez systematyczną metodę identyfikacji punktów bólu, które wpływają na klienta i firmę, i zachęca do szerokiego uczestnictwa ze strony współpracowników firmy w celu poprawy własnych procesów. Ta strona internetowa to zbiór jego doświadczeń, którymi chce się z tobą podzielić. Zacznij od darmowych plików do pobrania