Voorsieningskettingbestuur Hoofstuk 18 Soos hierdie studie stel Skep 'n gratis rekening om dit te verlos. Sluit aan by 'n rekening skep 'n rekening As die afsnit waarde van 'n lineêre regressiemodel is 40, die helling waarde is 40, en die waarde van X is 40, watter van die volgende die gevolglike voorspelling waarde is die gebruik van hierdie model C Die lineêre regressie lyn is van die vorm y 'n bX, waar Y is die waarde van die afhanklike veranderlike wat ons die oplossing vir 'n is die y-afsnit, b is die helling, en X is die onafhanklike veranderlike. Dus, Y 40 40 x 40 1640. 'N Maatskappy huur jy 'n lineêre regressie vooruitskatting model te ontwikkel. Op grond van die company039s historiese verkope inligting, jy die afsnit waarde van die model te bepaal te wees 1200. Jy kry ook die helling waarde is minus 50. Indien daar na die ontwikkeling van die model, jy is 'n waarde van X 10, watter van die volgende is die gevolg voorspelling waarde die gebruik van hierdie model B Die lineêre regressielyn gegee is van die vorm y 'n bX , waar Y is die waarde van die afhanklike veranderlike wat ons die oplossing vir 'n is die y-afsnit, b is die helling, en X is die onafhanklike veranderlike. Dus, Y 1200 (-50) x 10 700. Jy is met behulp van 'n eksponensiële gladstryking model vir vooruitskatting. Die loop som van die voorspelling fout statistiek (RSFE) word bereken elke keer 'n voorspelling is gegenereer. Jy kry die laaste RSFE te wees 34. Oorspronklik, die voorspelling model gebruik is gekies as gevolg van sy relatief lae MAD van 0.4. Om vas te stel wanneer dit tyd is om weer te evalueer die nut van die eksponensiële gladstryking model, bereken jy die dop seine. Watter van die volgende is die gevolg dop sein Laat asseblief toegang tot jou computerrsquos mikrofoon om Voice Recording gebruik. Het jy probleme Klik hier vir hulp. Ons canrsquot toegang tot jou mikrofoon Klik op die ikoon bo aan die leser regte werk en probeer weer tot die bladsy laai na probeer weer Press Cmd-0 om jou zoom Druk Ctrl-0 herstel na jou zoom Dit lyk weer soos die leser in of uit kan hou zoomde . Jou blaaier moet vergrote om 'n normale grootte te klank aan te teken. Gradeer Flash of Chrome installeer om Voice Recording gebruik. Jou mikrofoon is gedemp Vir hulp belangrikheid van hierdie kwessie, sien hierdie vrae. Moving Gemiddeld vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. Weighted bewegende gemiddelde vooruitskatting metodes: Voor-en nadele Hi, julle moet jul Post. Het gewonder of jy kan uitbrei verdere. Ons gebruik SAP. Daarin is daar 'n keuse wat jy kan kies voordat jy jou voorspelling genoem inisialisering hardloop. As jy hierdie opsie merk kry jy 'n voorspelling gevolg, as jy weer uit te voer voorspel, in dieselfde tydperk, en nie kyk inisialisering die gevolg veranderinge. Ek kan nie uitvind wat dit inisialisering doen. Ek bedoel, mathmatically. Watter voorspelling gevolg is die beste om te red en te gebruik byvoorbeeld. Die veranderinge tussen die twee is nie in die geskatte hoeveelheid maar in die MAD and error, veiligheid voorraad en ROP hoeveelhede. Nie seker of jy SAP gebruik. hi dankie vir die verduideliking so efficient dit te GD. Dankie weer Jaspreet Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Gewildste poste oor Pete Abilla Pete Abilla is die stigter van Shmula. Hy help maatskappye soos Amazon, Zappos, eBay, binneland, en ander koste te verminder en die verbetering van die kliënt ervaar. Hy doen dit deur middel van 'n sistematiese metode vir die identifisering van pyn punte wat 'n impak die kliënt en die besigheid en moedig breë deelname van die maatskappy geassosieerdes hul eie prosesse te verbeter. TagsChapter 11 - Demand Management amp vooruitskatting Soos hierdie studie stel Skep 'n gratis rekening om dit te verlos. Sluit aan by 'n rekening skep 'n rekening Meting foute 1. standaardfout - lineêre regressie 2. Mean Square Error (of verskil) - standaard fout is 'n vierkantswortel van 'n funksie. Gemiddeld van Square fout. 3. Gemiddelde Absolute Afwyking - die gemiddelde voorspelling fout met behulp van absolute waarde van die fout van elke afgelope skatting. Gemiddeld absolute fout. Die ideale MAD nul wat sou beteken daar is geen voorspelling fout. Hoe groter die MAD, hoe minder die akkurate die gevolglike model. 4. Gemiddelde Absolute Fout - Gemiddelde absolute fout dop Signal - is 'n meting wat aandui of die vooruitsig gemiddelde is tred te hou met die werklike opwaarts of afwaarts veranderings in vraag. - Is die van die gemiddelde absolute afwykings wat die voorspelling waarde is bo of onder die werklike voorkoms. - - 5 perke acceptableFORECASTING Seisoene faktor - die persentasie van gemiddelde kwartaallikse vraag wat in elke kwartaal. Jaarlikse Voorspelling vir jaar 4 sal na verwagting 400 eenhede wees. Gemiddeld voorspelling per kwartaal is 400/4 100 eenhede. Kwartaallikse voorspelling avg. voorspel seisoenale faktor. Oorsaaklike PROGNOSES METODES oorsaaklike voorspelling metodes is gebaseer op 'n bekende of vermeende verhouding tussen die faktor word voorspel en ander eksterne of interne faktore 1. regressie: wiskundige vergelyking betrekking het 'n afhanklike veranderlike op een of meer onafhanklike veranderlikes wat vermoedelik die afhanklike veranderlike beïnvloed 2. ekonometriese modelle: stelsel van interafhanklike regressievergelykings dat sommige sektor van ekonomiese aktiwiteit 3. input-output modelle beskryf: beskryf die vloei van die een sektor van die ekonomie na 'n ander, en so voorspel die vereiste om uitsette te produseer in 'n ander sektor 4 insette. simulasiemodellering METING vOORSPELLING fOUTE Daar is twee aspekte van vooruitskatting foute bekommerd oor te wees - Vooroordeel en akkuraatheid Bias - 'n voorspelling is bevooroordeeld as dit meer in een rigting errs as in die ander - die metode is geneig om onder-voorspellings of oor-voorspellings. Akkuraatheid - Voorspelling akkuraatheid verwys na die afstand van die voorspellings van werklike vraag ignoreer die rigting van daardie fout. Voorbeeld: Vir ses periodes voorspellings en werklike vraag is nagespoor Die volgende tabel gee die werklike vraag D t en vraagvoorspelling F t vir ses periodes: kumulatiewe bedrag voorspelling foute (CFE) -20 gemiddelde absolute afwyking (MAD) 170/6 28,33 gemiddelde kwadraat fout (MSE) 5150/6 858,33 standaardafwyking van voorspelling foute 5150/6 29,30 beteken absolute persent fout (Mape) 83,4 / 6 13.9 Watter inligting het elke gee voorspelling het 'n neiging om oor-skatting vraag gemiddelde fout per voorspelling was 28,33 eenhede , of 13,9 werklike monsters vraag verspreiding van voorspelling foute het standaardafwyking van 29,3 eenhede. Kriteria vir die kies 'n PROGNOSES METODE Doelwitte: 1. Maksimeer Akkuraatheid en 2. Verminder Vooroordeel Potensiële Reëls vir die kies van 'n tydreeks vooruitskatting metode. Kies die metode wat die kleinste vooroordeel gee, soos gemeet deur kumulatiewe voorspelling fout (CFE) of gee die kleinste gemiddelde absolute afwyking (MAD) of gee die kleinste dop sein of ondersteun besture oortuigings oor die onderliggende patroon van die vraag of die ander. Dit blyk duidelik dat 'n mate van beide die akkuraatheid en vooroordeel saam gebruik moet word. Hoe Wat van die aantal periodes te bemonster as die vraag is inherent stabiel, lae waardes van en en hoër waardes van N is voorgestel as die vraag is inherent onstabiel, hoë waardes van en en laer waardes van N is voorgestel FOKUS PROGNOSES quotfocus forecastingquot verwys na 'n benadering tot vooruitskatting dat voorspellings ontwikkel deur verskeie tegnieke, tel dan die voorspelling wat deur die quotbestquot van hierdie tegnieke, waar quotbestquot word bepaal deur 'n mate van voorspelling fout. FOKUS voorspelling: voorbeeld vir die eerste ses maande van die jaar, die vraag na 'n kleinhandel item is 15, 14, 15, 17, 19, en 18 eenhede. 'N handelaar gebruik 'n fokus voorspelling stelsel wat gebaseer is op twee vooruitskattingstegnieke: 'n twee-tydperk bewegende gemiddelde, en 'n tendens aangepas eksponensiële gladstryking model met 0.1 en 0.1. Met die eksponensiële model, die voorspelling vir Januarie was 15 en die tendens gemiddelde aan die einde van Desember was 1. Die handelaar gebruik die gemiddelde absolute afwyking (MAD) vir die laaste drie maande as die maatstaf vir die kies van watter model sal gebruik word om te voorspel vir die volgende maand. a. Wat sal die voorspelling vir Julie en watter model sal gebruik word b. Wil jy antwoord op 'n deel. anders wees as die vraag na 14 Mei in plaas van 19 was
No comments:
Post a Comment