където XI -i тата действителната стойност на променливата Bi-ия време ax'i -i тата прогнозира стойност на променливата Bi-ти път, N - брой издатини.
Според резултатите на лист "Simple ск. Средната "работна книга" LR6.Primer 1.Stanki.xls "(вж. фигура 56), движещ се средно за три месеца има стойност, равна на ILW 12,67 (D16 клетки), докато за плъзгаща се средна стойност от 4 месеца CAO е 15 , 59 (F16 клетки). След това е възможно да се предположи, че използването на по-големи количества от статистически данни се влошава, вместо да се подобрява точността на прогнозите от пълзяща средна.
Фигура 56. Пример 1 - метод за предсказване проста пълзяща средна
В графиката (вж. Фигура 57), изградена на резултатите от наблюденията и прогнози с интервал от 3 месеца, може да се види редица функции, общи за всички приложения на метода на пълзяща средна.
Фигура 57. Пример 1 - предсказване крива графика с обикновено пълзяща средна и графика на реалния обем на продажбите
Прогнози стойност, получена по метода на простата пълзяща средна е винаги по-малка от действителната стойност, когато входовете монотонно се увеличава, и по-далеч от действителната стойност, когато входовете монотонно намаляват. Ето защо, ако данните се монотонно увеличаване или намаляване, а след това една проста пълзяща средна може да не получите точни прогнози. Този метод е най-подходящ за данни с малки случайни отклонения от постоянна или бавно променящи се стойности.
Основният недостатък на метода на проста пълзяща средна произтича от факта, че в изчислява предвидената стойност последното наблюдение има същото тегло (т. Е. Значението) като предишния. Това е тъй като теглото на всички последното наблюдение на N участва в изчисляването на пълзяща средна, е 1 / N. Присвояване на равно тегло нелогично, че в много случаи, най-новите данни могат да бъдат повече да кажа за това, какво ще се случи в близко бъдеще, отколкото в миналото.
Претеглена пълзяща средна. Приносът на различните моменти във времето може да бъде разрешено за с въвеждането на тегло за всяка стойност на индекса в плъзгащата слот. Резултатът е претеглената пълзяща средна метод, който математически може да се запише като:
където - теглото, което се използва pokazatelpri изчисление.
Тегло - тя винаги е положително число. В случай, че всички са равни тегла, методът дегенерира проста пълзяща средна.
Сега специалистът по маркетинг може да използва метода на претеглената пълзяща средна в продължение на 3 месеца. Но първо трябва да се разбере как да изберете тегло. Използването на решения инструмент за търсене, ние можем да се определят оптималните единици тегло. За да се определи теглото на възлите с помощта на търсене на решение, при което стойността на средната абсолютна отклонение ще бъде минимално, изпълнете следните стъпки:
Изберете Инструменти -> Solver.
В търсене на диалоговия решения кутия, изберете целева клетка G16 на (см. Лист на "тегло"), той свежда до минимум.
Клетки да се променят, да уточнят обсег B1: B3.
Ограничаване B4 = 1.0; В1: VZ ≥ 0; В1: B3 ≤ 1; В1 ≤ ≤ В2 В2 и В3.
Започнете търсенето на решения (резултат дисплей).
Фигура 58. Пример 1 - Търсене тегла индикаторни стойности при използване на метода на пълзяща средна претеглена
Резултатите показват, че оптималното разпределение на тегло, така че цялото тегло се концентрира върху най-новата наблюдение, стойността на средната абсолютна отклонение, равно на 7.56 (вж. Също фигура 59). Този резултат потвърждава предположението, че по-новите наблюдения трябва да се даде по-голяма тежест.
Фигура 59. Пример 1 - предсказване крива графика на претеглената пълзяща средна метод и график на обем реално продажби
Свързани статии