Vorhersage von Smoothing Techniques Diese Seite ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die früheren Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 (n1) OR n (2 - a) a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngste Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang einige Male wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten. Kapitel 11 - Demand Management amp Forecasting 1. Perfekte Prognose ist praktisch unmöglich 2. Anstatt auf der Suche nach der perfekten Prognose ist es viel wichtiger Die Praxis der kontinuierlichen Überprüfung der Prognose und zu lernen, mit ungenauen Prognose zu leben 3. Bei der Prognose, eine gute Strategie ist es, 2 oder 3 Methoden verwenden und suchen sie für die gesunde Sicht. 2. Grundquellen der Nachfrage 1. Abhängige Nachfrage - Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen aufgrund der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen. Nicht viel das Unternehmen tun kann, muss es erfüllt werden. 2. Unabhängige Nachfrage - Nachfrage, die nicht direkt von der Nachfrage nach anderen Produkten abgeleitet werden kann. Unternehmen können: a) eine aktive Rolle übernehmen, um die Nachfrage zu beeinflussen - Druck auf Ihre Vertriebsmitarbeiter ausüben b) Nehmen Sie eine passive Rolle, um die Nachfrage zu beeinflussen - wenn ein Unternehmen auf einer vollen Kapazität läuft, kann es nichts über die Nachfrage tun. Andere Gründe sind wettbewerbsfähig, legal, ökologisch, ethisch und moralisch. Versuchen Sie, die Zukunft anhand vergangener Daten vorherzusagen. 1. Kurzfristig - unter 3 Monaten - taktische Entscheidungen wie Nachschub des Inventars oder Terminierung von EEs kurzfristig 2. Mittelfristig - 3 M-2Y - Erfassung saisonaler Effekte wie Kunden reagieren auf ein neues Produkt 3. Langfristig - mehr als 2 Jahre. Um die wichtigsten Wendepunkte zu identifizieren und allgemeine Trends zu erkennen. Lineare Regression ist eine spezielle Regression, bei der die Beziehungen zwischen Variablen eine Gerade Y abX bilden. Y - abhängige Variable a - Y Abzweigung b - Steigung X - unabhängige Variable Sie dient der langfristigen Prognose von Großereignissen und der Gesamtplanung. Es wird sowohl für die Zeitreihenprognose als auch für die Gelegenheitsprognose verwendet. Ist die am häufigsten verwendete Prognosetechnik. Die jüngsten Ereignisse sind für die Zukunft (höchster vorhersehbarer Wert) mehr indikativ als die in der fernen Vergangenheit. Wir sollten den Erz in den letzten Zeiträumen mehr Gewicht verleihen als die Prognose. Jedes Inkrement in der Vergangenheit wird durch (1 - alpha) verringert. Je höher die Alpha, desto genauer folgt die Prognose der tatsächlichen. Die aktuelle Gewichtung alpha (1-alpha) na 0 Daten eine Zeitperiode ältere alpha (1-alpha) na 1 Daten zwei Zeitalter ältere alpha (1-alpha) na 2 Welche der folgenden Prognosemethoden ist sehr abhängig von der Auswahl der Richtige Personen, die urteilsmäßig verwendet werden, um tatsächlich den prognostizierten Wert zu erzeugen, muss zwischen 0 und 1 liegen. 2 oder mehr vorbestimmte Werte von Alpha - abhängig vom Fehlergrad werden unterschiedliche Werte von Alpha verwendet. Wenn der Fehler groß ist, ist Alpha 0,8, wenn der Fehler klein ist, ist Alpha 0,2 2. Berechnete Werte von Alpha - exponentiell geglätteten tatsächlichen Fehler geteilt durch den exponentiell erstickten absoluten Fehler. Qualitative Techniken in der Prognose Expertenwissen und viel Urteilsvermögen (neue Produkte oder Regionen) 1. Marktforschung - Suche nach neuen Produkten und Ideen, Vorlieben und Abneigungen gegen bestehende Produkte. In erster Linie SURVEYS amp INTERVIEWS 2. Panel Consensus - die Idee, dass 2 Köpfe besser als eins sind. Panel von Menschen aus einer Vielzahl von Positionen kann eine zuverlässigere Prognose als eine schmalere Gruppe zu entwickeln. Problem ist, dass niedrigere EE-Ebenen von höheren Ebenen der Verwaltung eingeschüchtert werden. Exekutives Urteil wird verwendet (ein höheres Management ist beteiligt). 3. Historische Analogie - eine Firma, die bereits Toaster produziert und Kaffeekannen produzieren möchte, könnte die Toastergeschichte als wahrscheinliches Wachstumsmodell nutzen. 4. Delphi-Methode - sehr abhängig von der Auswahl der richtigen Personen, die urteilsmäßig verwendet werden, um tatsächlich die Prognose zu generieren. Jeder hat das gleiche Gewicht (fairer). Zufriedenstellende Ergebnisse werden in der Regel in 3 Runden erreicht. OBJECTIVE - Gemeinsame Planung, Prognose und Nachschub (CPFR) Um ausgetauschte interne Informationen auf einem gemeinsamen Webserver auszutauschen, um zuverlässige und langfristige Zukunftsperspektiven in der Supply Chain zu gewährleisten.
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