การย้าย ค่าเฉลี่ย การคาดการณ์ adalah

การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้เป็นการนำเสนอที่คุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการใช้การคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการแบ่งประเภทของคุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังต่อไปนี้ภาพรวมของไฟล์ ข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อระบุวันที่ที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ถูกตัดทอน Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat อย่างเป็นทางการ maupun ทางการ (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrage dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal ยางเบียนพาสติ (intuitif) Peramalan memiliki sifat saling นักวางแผนทางเพศและการจ้างงาน. การดำเนินการของธุรกิจที่ดีที่สุดในโลกและธุรกิจขนาดใหญ่และธุรกิจขนาดใหญ่, การทำธุรกรรมทางการเงิน, ความเชี่ยวชาญและความเชี่ยวชาญ. (Makridakis, 1999): ข้อมูลเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำหยาง relevan berupa ข้อมูลหยาง dapat menghasilkan peramalan yang akurat. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลยางหยอดเหรียญ semaksimal mungkin เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตโดยไม่ได้รับอนุญาตให้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประวัติข้อมูล Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif) Metode ini didasarkan pada informasi kualitatif. ข้อมูลที่ได้รับจาก Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, สาเหตุและเวลาชุด Metode peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel หยาง diprediksi seperti analisis regresi. ชุดเวลา Peramalan ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการดำเนินการข้อมูลที่จำเป็นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัย Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999) โมเดลเบรกเกอร์แบบเลื่อนขึ้นลงเพื่อให้ได้รูปแบบที่เหมาะสมกับรุ่น kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan kebijakan. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada ข้อมูลเขตข้อมูลหยาง ada Empat fields ข้อมูล (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontal ข้อมูลการจัดส่งข้อมูล berfluktuasi di sekitar rata-ratanya ผลิตภัณฑ์ที่ผลิตโดย บริษัท ที่ทำจากผ้าไหมที่มีการเคลือบผิวด้วยตัวคุณเอง รูปแบบการจัดส่งข้อมูล ข้อมูลการโพสต์ข้อความของคุณโดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่ (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu) รูปแบบการจัดส่งข้อมูล ข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูลโดยใช้ข้อมูลทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณทางการเงินที่มีการระบุไว้ในแต่ละประเภทของเงินหยวน bgano bisnis. รูปแบบการจัดส่งสินค้า ข้อมูลเพิ่มเติมของโพรเซสซิงสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม รูปแบบการจัดส่งสินค้า การคาดการณ์ adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าไปยังประเทศจีนและจีน metode-metode tertentu. การคาดการณ์ความเชื่อมั่นที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่คาดว่าจะได้รับการตอบรับเป็นอย่างดีจากการคาดการณ์ของ Absolute Deviation, Absolute Error แดน sebagainya Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang ef efifi (Subagyo, 1986). ความคิดเห็นที่ การเปลี่ยนสีของกระดาษสีแดงให้เป็นสีแดงเข้ม สิ่งที่ต้องทำเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่ต้องการความช่วยเหลือด้านเทคนิคและการใช้งาน metamerican peramalan yang digunakan. โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับปีที่ผ่านมา (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai model peramalan สมาชิกในกลุ่ม nilai ramalan yang berbeda และ derajat จาก galal ramalan (forecast error) yang berbeda pula. รูปแบบการดำเนินการที่ดีขึ้นสำหรับรูปแบบการจัดส่งแบบจำลองสำหรับผู้ที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ โมเดลจำลอง peramalan dapap dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif and metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, หน่วยงานภายนอกและผู้ดูแลระบบ. เป็นไปตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้สำหรับการดำเนินการดังกล่าวโดยไม่คำนึงถึงระยะเวลาที่กำหนดไว้ Metode kualitatif ditujukan utor baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, peruvagan tekologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. โมเดลโมเดลโมเดลโมเดลอนุกรม (Time Series model) (Moving Averages), การจัดส่งแบบ Exponential (Exponential Smoothing), และ Proyeksi kecenderungan (Trend Projection). แบบจำลองการสร้างแบบจำลองการถดถอยพหุแบบจำลอง (Regression Causal Model) (Gaspersz, 1998) 1. Weight Moving Averages (WMA) รุ่น rata-rata bergerak menggunakan ข้อมูล sejm ข่มขู่ข้อมูลปัจจุบันที่มีการเรียกเก็บเงินไม่ได้ใช้เวลาในการกู้คืนข้อมูลสำหรับ meda yang akan datang. metode rata-rata bergerak คล้ายคลึงกับรูปแบบการใช้งานที่มีความสามารถในการใช้งานที่มีประสิทธิภาพในการผลิต Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ถ้วน) และ rata-rata bobot bergerak (Weight Moving Averages) รูปแบบ rata-rata bobot bergerak lebih responsif ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลของข้อมูลที่มีการระบุไว้ yang baru biasanya diberi bobot lebih besar Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Single Exponential Smoothing (SES) ข้อมูลการโพสต์ข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการจัดส่งแบบเต็มรูปแบบ (Exponential Smoothing Models) Metode Single Exponential Smoothing การตั้งค่าการทำข้อมูลให้เป็นแบบเดียวกับที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติของ halam halan fluktuasinya secara acak (tidak teratur) รูปแบบของการใช้งานที่เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้า Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat Nilai konstanta pimulusan dipilih di antara 0 และ 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila fields historis dari ข้อมูลปัจจุบัน permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันได้รับการยืนยันโดย tidak berfluktuasi atau relatif stabil dari waktu ke waktu, yang dipilih adalah yang nilainya mendekati nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Model analisis Regresi การใช้งาน Linier adalah suatu metode populer สำหรับ berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) พบว่าตัวแปรที่มีอยู่ในปัจจุบันมีความแตกต่างกันและมีความแตกต่างกันไป Rumus perhitungan Regresi Linier ผู้จัดจำหน่ายและผู้ค้าส่ง. Y hasil peramalan perpolatan dengan sumbu tegak b menyatakan ความลาดชัน atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan model-model peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. (Mean Absolute Deviation), อัตราส่วน rata-rata (ค่าเฉลี่ยสแควร์ผิดพลาด), rata-rata persentase kesalahan absolut (ค่าสัมบูรณ์สัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาด), validasi peramalan (Tracking Signal), a danada (ค่าเฉลี่ยความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์) pengujian kestabilan (Moving Range) 1. Mean Absolute Deviation (MAD) หมายถึงค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (Absolute Deviation) (MAD) สำหรับการวัดค่าสัมบูรณ์ที่เกิดขึ้นจริง ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) เฉลี่ย (Mean Absolute Deviation - MAD) หมายถึงระดับความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam หน่วย yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mean Square Error (MSE) Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain ไม่ได้ใช้งาน metode peramalan Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. การตรวจสอบความถูกต้องและการสังเกตการณ์แบบเฉียบพลัน Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. เมทโทรเดอร์เมซุทเทอร์มินัส - เซสเซี่ยนยางมะตอยเลสเบี้ยนเค้กเหล็กกล้าไร้สารตะกั่ว 3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) หมายถึงสัมบูรณ์แอบโซลูทเปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาด (MAPE) ความผิดพลาดของเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ (MAPE) หมายถึงเปอร์เซ็นต์ที่แท้จริง Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. ในขณะที่ยังคงอยู่ในสภาพที่สมบูรณ์แบบของเวลาที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยไม่คำนึงถึงความต้องการของคุณ MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. สัญญาณการติดตามการตรวจสอบสัญญาณ การติดตามสัญญาณ adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. สัญญาณการติดตาม Nilai dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. การติดตามสัญญาณ yang positif menunjukan bahwa nilai ปัจจุบัน permintaan lebih besar daripada ramalan สัญญาณการติดตามสัญญาณ yang negatif berarti nilai ปัจจุบัน permintaan lebih kecil daripada ramalan. การติดตามสัญญาณรบกวนอาจทำให้เกิดความผิดพลาดในเชิงลบได้ RSFE yang rendah, and mempunyai error บวก yang sama banyak atau seimbang dengan ข้อผิดพลาดเชิงลบ sehingga pusat dari ติดตามสัญญาณ mendekati nol การติดตามสัญญาณ yang telah dihitung dapat dibuat peta การตรวจสอบ melihat kelayakkan ข้อมูล di dalam batas ควบคุม atas และ batas ควบคุม bawah. 5. Moving Range (MR) ช่วงย้าย Peta dirancang ไม่ได้ใช้งานได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับปัจจุบัน. ข้อมูลที่ระบุไว้นี้เป็นข้อมูลที่มีการระบุไว้ในใบแจ้ง ข้อมูลพร็อพเพอร์ตี้จะถูกส่งไปยังบัญชีผู้ใช้ ช่วงการเคลื่อนย้าย Peta digunakan to pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. ช่วงการเคลื่อนย้ายได้รับการออกแบบโดย Adalah sebagai berikut Jika ditemukan satu titik ยาง berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah ข้อมูล harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. คุณสามารถหาได้โดยง่าย Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik ir harus direvisi (Gaspersz, 1998). ช่วงการเคลื่อนย้าย Kegunaan peta ialah foruka melukukan verifikasi hasil peramalan อย่างน้อย square terdahulu. ระยะการเคลื่อนย้าย Jika peta menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. ข้อมูลเกี่ยวกับการจัดส่งข้อมูลที่มีการระบุไว้โดยใช้เวลาที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งของคุณ Reblogged นี้ใน ProfesorBisnis และแสดงความคิดเห็น: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan and penggunaan ผลิต sehingga ผลิตภัณฑ์ที่ทำขึ้นโดย dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. ข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อระบุวันที่ที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ถูกตัดทอน Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat อย่างเป็นทางการ maupun ทางการ (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrage dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal ยางเบียนพาสติ (intuitif) Peramalan memiliki sifat saling นักวางแผนทางเพศและการจ้างงาน. การดำเนินการของธุรกิจที่ดีที่สุดในโลกและธุรกิจขนาดใหญ่และธุรกิจขนาดใหญ่, การทำธุรกรรมทางการเงิน, ความเชี่ยวชาญและความเชี่ยวชาญ. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang และ bermanfaat Maaf mas numpang tanya. มีคนพูดถึงเรื่องนี้ judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 model rumus pendekatan yang cocok ไม่สามารถใช้งานได้กับคนที่มีความสามารถในการใช้งาน yang akurat yang mana ya mas. trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas. รายละเอียดเพิ่มเติม) permisi pak, saya baru saja menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan ข้อมูลเวลาชุด apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-fields - data-time. html หยิน ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari ข้อมูลเวลาชุด selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasih mas tau kalau kalam peramalan kanesedoan bah baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan ketchediaan ผลิต ke consumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil คาดการณ์ว่าจะได้รับผลกระทบจากสงครามโลกครั้งที่สอง, โดยเฉพาะอย่างยิ่ง, จาก, ไป, และปานกลาง. 200. Solusinya masPortal - Statistik Bertemie is offline poste, setelah sekian lama dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi บล็อก, nah pada kesempatan กาลี ini saya mau berbagi kembali k epada semua sahabat yang membutuhkan สอน atau pengetahuan tentang การคาดการณ์, peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang forecasting. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. โพสต์โดยผู้ดูแลระบบของคุณโดยการคลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการย้าย การดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้เป็นวิธีการที่จำเป็นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลของฟิลด์ที่อยู่ด้านบนสุดของเทเลพอร์ต การวิเคราะห์การดำเนินงานของ บริษัท ที่มีการจัดทำขึ้นในรูปแบบที่แตกต่างกันสำหรับการประเมินผลการดำเนินงานของบุคคลที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างระหว่างการสุ่มเลือก bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama ยาง selalu menunjukkan yang identik. contohnya: harga saham, inflasi Gerakan แบบสุ่ม adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya และ terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian and sebagainya. Asumsi yang penting ยาง harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi waktu atau proses dalam keseimbangan. ผู้สมัครรับเชิญเป็นผู้ทรงอภัยโทษ Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi ผู้ทรงคุณวุฒิ ข้อมูล Pola ข้อมูลการจัดส่งสินค้าไปยังสถานที่ที่คุณต้องการใช้ข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการเรียกเก็บเงินสำหรับข้อมูลการเรียกเก็บเงินในขณะที่คุณไม่สามารถใช้ข้อมูลนี้ได้ Ada empat tipe umum แนวนอนแนวโน้มตามฤดูกาลและวัฏจักร Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut แนวนอนในแนวนอน เซบาสเตียน contoh penjualan tiap bulan suatu ผลิต tidak meningkat atau menurun secara consisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk แนวนอนในแนวนอน. ข้อมูล Ketika ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มของฟิลด์แนวโน้มในขณะนี้ ข้อมูลเกี่ยวกับวัฏจักรของผลิตภัณฑ์มีแนวโน้มที่ดีขึ้น การสังเกตการณ์ทางอากาศที่เกิดขึ้นจากสภาพการณ์ที่เกิดขึ้นในฤดูใบไม้ร่วงที่เกิดขึ้นตามฤดูกาลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีฝนตกหนักและมีฝนตกชุก Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel componen ฤดูกาล runtun tiap มกราคม, tiap Februari, และ seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empire musim, ไม่ทราบว่ามีการทำ masing-masing trilulan. อัตราการย้ายเดี่ยว Rata-rata bergerak tunggal (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยไม่คำนึงถึงระยะเวลาที่กำหนดไว้ Dengan munculnya ข้อมูลข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลที่เป็นประโยชน์ การย้ายโดยเฉลี่ยอยู่ในระดับที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบการจัดส่งข้อมูล tetapi tidak dapat bekerja dengan ข้อมูลหยาง mengandung แนวโน้ม unsur atau musiman Rata-rata bergerak pada orde 1 ข้อมูลเกี่ยวกับการใช้งานข้อมูล (Ft) และข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเมตาดาต้าจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างข้อมูลให้ถูกต้องโดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้ใช้งานร่วมกันได้ Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (การทำให้ราบเรียบ) (ข้อมูลดามาสดามาสดามาลา) rata-rata bergerak berrick T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir ข้อมูลดาหยาง diketahui. Jumlah titik ข้อมูล dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan pangsanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. เกี่ยวกับเรื่องนี้ Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya แนวโน้ม atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata รวม. (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าของเรา 2013 โดย sampai dengan เมษายน 2014 ข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ข้อมูลเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล: ข้อมูลการเรียกเก็บเงินที่ถูกต้องสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูลที่มีการระบุไว้ Bandingkan metode แมสซาชูเซตส์ 3, 5, 7 วันที่ยื่นคำร้องขอวีซ่าเพื่อยื่นคำร้องขอวีซ่า Excel, manakah metode yang paling tepat untuk ข้อมูลแบบไดนามิกสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งานแบบ Single Moving Average การใช้งานแบบ Single Moving Average การใช้งาน Adapun langkah-langkah สำหรับการใช้งาน Forcasting ข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการใช้งาน: การใช้งานโปรแกรมคลิกสองครั้งที่ไอคอนเดสก์ทอป Setelah applications สีแดงและสีดำ digunakan, buat nama variabel ข้อมูลเพิ่มเติมข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ sesuai studi kasus. Sebelu คาดการณ์ตารางเวลาการทำงานของ 8211 ง่ายต่อการใช้งานข้อมูลที่เก็บไว้ในชุดข้อมูลของคุณจะถูกส่งออกไปยังฐานข้อมูลของคุณ การคำนวณการพยากรณ์อากาศของ Dengan Metode การย้ายค่าเฉลี่ยของ Single orde 3, คลิกที่เมนู Stat 8211 Time Series 8211 Average Moving . seakedga muncul tampilan seperti ข้อมูลเพิ่มเติม, pada kotak ตัวแปร: ข้อมูล variabel ข้อมูล, pada kotak ความยาว MA: masukkan angka 3, การสร้างการคาดการณ์และ isi kotak จำนวนของการคาดการณ์: dengan 1. คลิกปุ่ม Klik คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม ตกลง. คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดการจัดเก็บและจัดทำดัชนีเฉลี่ยเคลื่อนที่, พอดี (คาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบ), ส่วนที่เหลือ, และการคาดการณ์, คลิก OK คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟและพล็อต Plot คาดการณ์เทียบกับจริงกว่า OK เซสชั่นการส่งออกของคุณเป็นไปตามที่กำหนด, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการพยากรณ์อากาศ, ข้อมูลการพยากรณ์อากาศ, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการพยากรณ์อากาศ, การตรวจสอบความถูกต้อง, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน. Double Moving Average เฉลี่ยอยู่ที่ DISINI ganti saja langsung angka-angkanya dengan ข้อมูล sobat, hehhe. maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: d demikian postedannya, semoga bermanfaat Terimakasih atas kunjungannya ในทางปฏิบัติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้ค่าประมาณดีของค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลเวลาถ้าค่าเฉลี่ยมีค่าคงที่หรือค่อยๆเปลี่ยนไป ในกรณีของค่าเฉลี่ยคงที่ค่าที่มากที่สุดของ m จะให้ค่าประมาณที่ดีที่สุดของค่าเฉลี่ยต้นแบบ ระยะสังเกตอีกต่อไปจะเป็นค่าเฉลี่ยของผลกระทบของความแปรปรวน วัตถุประสงค์ของการให้ m ที่มีขนาดเล็กคือการให้การคาดการณ์เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการอ้างอิง เพื่อแสดงให้เห็นว่าเราเสนอชุดข้อมูลที่รวมการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของชุดข้อมูลเวลา ภาพแสดงชุดข้อมูลเวลาที่ใช้สำหรับการแสดงภาพพร้อมกับความต้องการเฉลี่ยที่สร้างขึ้น ค่าเฉลี่ยเริ่มต้นเป็นค่าคงที่ที่ 10 เริ่มต้นที่ 21 เวลาจะเพิ่มขึ้นโดยหนึ่งหน่วยในแต่ละช่วงเวลาจนกว่าจะถึงค่า 20 ในเวลา 30 จากนั้นจะกลายเป็นค่าคงที่อีกครั้ง ข้อมูลจะถูกจำลองด้วยการเพิ่มค่าเฉลี่ยเสียงสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเป็นศูนย์และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3. ผลการจำลองจะปัดเป็นจำนวนเต็มใกล้ที่สุด ตารางแสดงการสังเกตแบบจำลองที่ใช้สำหรับตัวอย่าง เมื่อเราใช้ตารางเราต้องจำไว้ว่าในเวลาใดก็ตามข้อมูลที่ผ่านมาเป็นที่รู้จักเท่านั้น การประมาณค่าพารามิเตอร์ของโมเดลสำหรับค่าที่แตกต่างกันสามค่าของ m จะแสดงพร้อมกับค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลเวลาในรูปด้านล่าง ตัวเลขนี้แสดงค่าประมาณเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยในแต่ละครั้งและไม่ใช่การคาดการณ์ การคาดการณ์จะเปลี่ยนเส้นโค้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวาตามช่วงเวลา หนึ่งข้อสรุปจะเห็นได้ชัดทันทีจากรูป สำหรับทั้งสามค่าประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้ากว่าเส้นตรงโดยมีความล่าช้าเพิ่มขึ้นจาก m ความล่าช้าคือระยะห่างระหว่างรูปแบบกับการประมาณในมิติเวลา เนื่องจากความล่าช้าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่ำกว่าข้อสังเกตเป็นค่าเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้น ความลำเอียงของตัวประมาณคือความแตกต่างในเวลาที่กำหนดในค่าเฉลี่ยของแบบจำลองและค่าเฉลี่ยที่คำนวณโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความอคติเมื่อค่าเฉลี่ยเพิ่มขึ้นเป็นลบ สำหรับค่าเฉลี่ยที่ลดลงอคติเป็นบวก ความล่าช้าในเวลาและอคติที่นำมาใช้ในการประมาณค่านี้เป็นหน้าที่ของ m ค่าที่มากขึ้นของ m ยิ่งใหญ่ขนาดของความล่าช้าและอคติ สำหรับซีรีส์ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยมีแนวโน้ม a. ค่าของความล่าช้าและความลำเอียงของ estimator ของค่าเฉลี่ยจะได้รับในสมการด้านล่าง เส้นโค้งตัวอย่างไม่ตรงกับสมการเหล่านี้เนื่องจากตัวอย่างไม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องแทนที่จะเริ่มเป็นค่าคงที่เปลี่ยนเป็นแนวโน้มและจะกลายเป็นค่าคงที่อีกครั้ง นอกจากนี้เส้นโค้งตัวอย่างยังได้รับผลกระทบจากเสียงดัง การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาในอนาคตจะแสดงโดยการขยับเส้นโค้งไปทางขวา ความล่าช้าและความลำเอียงเพิ่มขึ้นตามสัดส่วน สมการด้านล่างแสดงถึงความล่าช้าและความลำเอียงของระยะเวลาคาดการณ์ในอนาคตเมื่อเทียบกับพารามิเตอร์ของโมเดล อีกครั้งสูตรเหล่านี้เป็นชุดเวลาที่มีแนวโน้มเชิงเส้นคงที่ เราไม่ควรแปลกใจที่ผลลัพธ์นี้ ตัวประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่บนพื้นฐานสมมติฐานค่าเฉลี่ยคงที่และตัวอย่างมีแนวโน้มเป็นเส้นตรงตามค่าเฉลี่ยในช่วงระยะเวลาการศึกษา เนื่องจากชุดข้อมูลเรียลไทม์จะไม่ค่อยตรงตามสมมติฐานของรูปแบบใดก็ตามเราควรเตรียมพร้อมสำหรับผลลัพธ์ดังกล่าว นอกจากนี้เรายังสามารถสรุปจากรูปที่ความแปรปรวนของเสียงรบกวนมีผลมากที่สุดสำหรับขนาดเล็ก ค่าประมาณมีความผันผวนมากขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ 5 กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 20 เรามีความต้องการที่ขัดแย้งกันในการเพิ่ม m เพื่อลดผลกระทบของความแปรปรวนเนื่องจากเสียงรบกวนและลด m เพื่อให้การคาดการณ์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น ในความหมาย ข้อผิดพลาดคือความแตกต่างระหว่างข้อมูลจริงกับค่าคาดการณ์ ถ้าชุดข้อมูลเวลาเป็นค่าคงที่มูลค่าที่คาดไว้ของข้อผิดพลาดจะเป็นศูนย์และความแปรปรวนของข้อผิดพลาดจะประกอบด้วยคำที่เป็นหน้าที่ของและคำที่สองซึ่งเป็นความแปรปรวนของเสียง คำที่หนึ่งคือค่าความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยที่ประมาณด้วยตัวอย่างของการสังเกตการณ์ m สมมติว่าข้อมูลมาจากประชากรที่มีค่าเฉลี่ยคงที่ ระยะนี้จะลดลงโดยทำให้ m มีขนาดใหญ่ที่สุด m ที่มีขนาดใหญ่ทำให้การคาดการณ์ไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงชุดข้อมูลอ้างอิง เพื่อให้การคาดการณ์สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้เราต้องการให้ m มีขนาดเล็กที่สุด (1) แต่จะเพิ่มความแปรปรวนของข้อผิดพลาด การคาดการณ์ในทางปฏิบัติต้องมีค่ากลาง การคาดการณ์ด้วย Excel การคาดการณ์ add-in จะใช้สูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างด้านล่างแสดงการวิเคราะห์โดย add-in สำหรับข้อมูลตัวอย่างในคอลัมน์ B 10 ข้อสังเกตแรกมีการจัดทำดัชนี -9 ถึง 0 เมื่อเทียบกับตารางด้านบนดัชนีระยะเวลาจะเปลี่ยนไป -10 การสังเกตสิบข้อแรกให้ค่าเริ่มต้นสำหรับการประมาณและใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับช่วงเวลา 0 คอลัมน์ MA (10) (C) แสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m อยู่ในเซลล์ C3 คอลัมน์ Fore (1) (D) จะแสดงการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาหนึ่งในอนาคต ช่วงคาดการณ์อยู่ในเซลล์ D3 เมื่อช่วงคาดการณ์มีการเปลี่ยนแปลงไปเป็นจำนวนที่มากขึ้นตัวเลขในคอลัมน์ Fore จะถูกเลื่อนลง คอลัมน์ Err (1) (E) แสดงความแตกต่างระหว่างการสังเกตและการคาดการณ์ ตัวอย่างเช่นการสังเกตในเวลาที่ 1 คือ 6 ค่าที่คาดการณ์ไว้จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงเวลา 0 คือ 11.1 ข้อผิดพลาดคือ -5.1 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย (MAD) คำนวณในเซลล์ E6 และ E7 ตามลำดับ