Double Moving Average Forecasting Ppt

Betrachten wir noch einmal den Datensatz: 6.4, 5.6, 7.8, 8.8, 11, 11.6, 16.7, 15.3, 21.6, 22.4. Nun werden wir ein Doppelglättungsmodell mit (alpha 0.3623) und (gamma 1.0) platzieren. Dies sind die Schätzungen, die zu einer möglichst niedrigen MSE führen, wenn man die Orignalreihe auf einen Schritt voraus zu einem Zeitpunkt prognostiziert (da diese Version der doppelten exponentiellen Glättung den aktuellen Serienwert verwendet, um einen geglätteten Wert zu berechnen, kann die geglättete Serie nicht verwendet werden (Alpha) mit einer minimalen MSE). Die gewählten Anfangswerte sind (S1 y1 6.4) und (b1 (y2 - y1) (y3 - y2) (y4 - y3)) / 3 0.8). Für Vergleiche passen wir auch ein einzelnes Glättungsmodell mit (alpha 0.977) (Dies ergibt die niedrigste MSE für eine einzelne exponentielle Glättung). Die MSE für die Doppelglättung ist 3.7024. Die MSE für die Einzelglättung ist 8.8867. Prognoseergebnisse für das Beispiel Die geglätteten Ergebnisse für das Beispiel sind: Plot, der einzelne und doppelte exponentielle Glättungsprognosen vergleicht Eine Auftragung dieser Ergebnisse (unter Verwendung der prognostizierten doppelten Glättungswerte) ist sehr aufschlussreich. Diese Grafik zeigt, dass eine doppelte Glättung den Daten viel näher als die Einzelglättung folgt. Darüber hinaus kann für die Vorhersage Einzelglättung nicht besser als eine gerade horizontale Linie projizieren, was in der Realität nicht sehr wahrscheinlich ist. In diesem Fall ist eine doppelte Glättung bevorzugt. Plot vergleichen doppelte exponentielle Glättung und Regression Prognosen Schließlich wollen wir vergleichen doppelte Glättung mit linearen Regression: Dies ist ein interessantes Bild. Beide Techniken folgen den Daten in ähnlicher Weise, aber die Regressionsgerade ist konservativer. Das heißt, es gibt einen langsameren Anstieg mit der Regressionsgerade als bei doppelter Glättung. Auswahl der Technik hängt vom Prognostiker ab Die Auswahl der Technik hängt vom Prognostiker ab. Wenn es erwünscht ist, den Wachstumsprozeß aggressiver darzustellen, dann wählt man eine doppelte Glättung aus. Andernfalls kann eine Regression vorzuziehen sein. Es sei darauf hingewiesen, dass in linearen Regression Zeit Funktionen als unabhängige Variable. Kapitel 4 diskutiert die Grundlagen der linearen Regression und die Details der Regression Schätzung. Weight Moving Average Vorhersage Methoden: Vor-und Nachteile Hallo, LOVE your Post. Ich frage mich, ob Sie weiter ausarbeiten könnte. Wir verwenden SAP. In ihm gibt es eine Auswahl, die Sie wählen können, bevor Sie Ihre Prognose ausführen, die Initialisierung genannt wird. Wenn Sie diese Option aktivieren, erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie die Prognose erneut im gleichen Zeitraum ausführen und die Initialisierung nicht auf die Ergebnisänderung überprüfen. Ich kann nicht herausfinden, was diese Initialisierung tut. Ich meine, mathematisch. Welches Prognoseergebnis am besten zu speichern und zu nutzen ist. Die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Fehler, Sicherheitsbestand und ROP-Mengen. Nicht sicher, ob Sie SAP verwenden. Hallo danke für die erklärung so effeciently seine zu gd. Thanks again Jaspreet Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Beliebte Beiträge Über Shmula Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody. Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry und andere helfen, Kosten zu senken und die Kundenerfahrung zu verbessern. Er tut dies durch eine systematische Methode zur Identifizierung von Schmerzen, die Auswirkungen auf den Kunden und das Geschäft, und fördert eine breite Beteiligung der Mitarbeiter des Unternehmens, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte. Erste Schritte mit kostenlosen Downloads