TC2000 Support Articles. Front Weighted Moving Keskimäärin FWMA v16.Edullisen painotetun siirtymän keskiarvon laskeminen. Korkeat painotetut liukuvat keskiarvot eivät ole rakennettu henkilökohtaisiin kriteereihin, mutta FWMA: n rakentaminen PCF: ssä on melko yksinkertainen. Etupainotteinen liukuva keskiarvo Lasketaan käyttäen ajanjakson dataa. Joten kahden jakson etupainotteinen liukuva keskiarvo vaatii 2 bar tietoa laskemiseksi ja 30-jaksoinen etupainotteinen liukuva keskiarvo vaatii 30 bar dataa laskea. Liikkuvaa keskiarvoa kutsutaan etupainotteiseksi, koska uudempia tietoja annetaan Suurempaa painoa kuin vanhempia tietoja laskelmissa Jokainen vanha palkki laskee laskentaan käytetyn tekijän 1: llä, kun et lasketa laskennassa käytettävää nimittäjää kokonaisuudessaan. Uusin palkki kerrotaan ajanjaksolla ja sitten jokainen vanha palkki pienentää tätä yksi kerta, kunnes laskennassa käytetty vanhin tieto kerrotaan 1: llä. Tulos jaetaan sitten kunkin palkin tekijöiden summalla. etupainotteinen liikkuva keskiarvo voidaan laskea seuraavasti. Mikä voidaan yksinkertaistaa seuraaviin. Ja 3-jaksoinen etu painotettu liukuva keskiarvo voidaan laskea seuraavasti. 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1.Mikä voidaan yksinkertaistaa seuraaviin. Tämä kuvio jatkuu ajanjakson kasvaessa. Olet tässä Indikaattorikirjasto Keskimääräinen siirto Keskimääräisen keskiarvon siirtäminen. Keskiarvojen siirtoa käytetään sujuvamuutoksiin TC2000 tarjoaa kolme erilaista Yksinkertainen liikkuva keskiarvo antaa saman painon kutakin ajanjaksoa kohti. Jos ajanjakso on 3 ja viimeiset kolme datapistettä ovat 3, 4 ja 5, viimeisin keskiarvo olisi 3 4 5 3 4 jakaa kolmeen, koska on olemassa kolme datapistettä. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA, jota kutsutaan myös eksponentiaalisesti painotetuksi liukuva keskiarvo EWMA, soveltaa painotuskertoimia, jotka vähenevät eksponentiaalisesti. Painotus jokaiselle vanhemmalle datapisteelle vähenee eksponentiaalisesti, mikä antaa paljon enemmän merkitystä viimeaikaisille havainnoille, mutta ei kuitenkaan hylkää vanhempia havaintoja kokonaan. Painotettu keskiarvo, kuten eksponentiaalinen keskiarvo, sallii viimeisimpien tietojen keskimääräisen vaikutuksen keskimääräiseen arvoon enemmän kuin vanhemmat tiedot. Se on laskelma Mutta se myös antaa viimeaikaisille tiedoille paremman painon A 5 jakso painotettu keskimääräinen keskiarvo lasketaan seuraavasti C on viimeisin palkki, C4 on 4 baaria sitten. Edellinen painotettu keskiarvo C 5 C1 4 C2 3 C3 2 C4 15. Näet, miten erilaiset keskiarvotyypit tuottavat erilaisia tuloksia Kaikki kolme keskiarvoa on piirretty käyttäen 30 yksinkertaista punaista, eksponentiaalista syaania etupainotteista keltaista jaksoa. Lisäksi voit valita, mitä hinta-elementtiä käytetään laskettaessa keskiarvoa Viimeinen , Avoin, Korkea, Matala tai Tyypillinen Hinta. Siirrettyjen keskiarvojen Offset-parametri, jonka avulla voit siirtää keskiarvon etenemistä eteen - tai taaksepäin negatiivisen offset-arvon avulla. Tämän avulla voit piirtää, mitä yleisesti kutsutaan siirretyiksi liikkuviksi keskiarvoiksi. Lue lisää siirtyneistä Liukuvat keskiarvot Investopedia-palvelusta. Lähetä kaikki TC2000-version 12 kysymykset ja kommentit. Jos tarvitset teknistä apua, ota yhteyttä tekniseen tukeen. Copyright 2011 by Worden. Exponential S Jotkut ihmiset alkavat tavata eksponentiaalisen tasoituksen, he voivat ajatella, että kuulostaa helvettiä paljon tasoittavaksi mitä tahansa tasoittamista. He sitten alkavat kuvitella monimutkaista matemaattista laskentaa Että todennäköisesti matematiikan tutkinto on ymmärrettävä ja toivottavasti on olemassa sisäänrakennettu Excel-funktio, jos he tarvitsevat sitä koskaan. Eksponenttien tasoituksen todellisuus on huomattavasti dramaattisempi ja paljon vähemmän traumaattinen. Totuus on, että eksponentti tasoitus on hyvin yksinkertainen laskelma, joka tekee melko yksinkertaisen tehtävän Se on vain monimutkainen nimi, koska mitä teknisesti tapahtuu tämän yksinkertaisen laskelman seurauksena on todella vähän monimutkainen. Ymmärrä eksponentiaalinen tasoittaminen auttaa aluksi yleisen tasoitustavan ja pari muita tavanomaisia menetelmiä, joita käytetään tasoittamiseen. Mikä on tasoitus. Smoothing on hyvin yleinen tilastoprosessi T, me säännöllisesti kohtaavat tasoitettuja tietoja eri muodoissa päivittäisessä elämässämme. Kun käytät keskimäärin jotakin, käytät tasoitettua numeroa. Jos ajattelet, miksi käytät keskimäärin jotain, voit nopeasti ymmärtää tasoituksen käsite Esimerkiksi olemme kokeneet lämpimän talven ennätyksellisinä Kuinka voimme määrittää tämän hyvin? Aloitamme päivittäisten korkeiden ja alhaisten lämpötila-arvojen tiedot sillä kaudella, jota kutsumme Talveksi kullekin vuodelle tallennetussa historiassa. meillä on joukko numeroita, jotka hyppäävät melko vähän, koska se ei ole kuin joka päivä tällä talvena oli lämpimämpi kuin vastaavan päivän kaikki aiemmat vuodet Tarvitsemme numeron, joka poistaa kaiken tämän hyppäämällä tietoja, jotta voimme vertailla yhtä Talvi seuraavaan Jos poistat hyppäämisen tietoja, kutsutaan tasoitukseksi, ja tässä tapauksessa voimme vain käyttää yksinkertaista keskiarvoa tasoittamiseksi. Kysynnän ennustamisessa käytämme tasoitusta poistamalla satunnaisia Tämä antaa meille mahdollisuuden tunnistaa paremmin kysyntämallit lähinnä trendi ja kausivaihtelu sekä kysynnän tasot, joita voidaan käyttää tulevan kysynnän arvioimiseen. Kysyntävaje on sama käsite kuin päivittäinen hyppääminen lämpötilatietoihin. Ei ole yllättävää, että Yleisin tapa, jolla ihmiset poistavat melua kysynnän historiasta, on käyttää yksinkertaista keskiarvoa tai tarkemmin, liikkuvaa keskiarvoa Liikkuva keskiarvo käyttää vain ennalta määritettyä lukumäärää keskiarvon laskemiseksi ja nämä ajanjaksot liikkuvat ajan kuluttua Esimerkiksi jos olen Käyttäen 4 kuukauden liukuvaa keskiarvoa ja tänään 1. toukokuuta. Käytän tammikuun, helmikuun, maaliskuun ja huhtikuun keskimääräistä kysyntää. Käytän kysyntää helmikuun, maaliskuun, huhtikuun ja toukokuun välisenä aikana..Keskipistemääräinen keskimääräinen keskiarvo. Käytettäessä keskimäärin sovellamme samaa painoarvoa jokaiselle aineiston arvolle. Neljäkymmentä liukuva keskiarvo kuukausittain edustaa 25: tä liukuvaa keskiarvoa. Kun käytät kysynnän historiaa pro Tulevaisuuden kysyntä ja erityisesti tulevaisuuden suuntaus, on loogista päätyä siihen, että haluat, että viimeisimmällä historialla on suurempi vaikutus ennusteeseesi. Voimme mukauttaa liikkumavälin laskennan soveltamalla eri painoja jokaiseen jaksoon saadaksemme halutun tulokset Näiden painojen prosenttiosuudet ilmaistaan ja kaikkien painojen paino on yhteensä 100. Siksi, jos päätämme, että haluamme soveltaa 35: a lähimpään neljänneksi painotettuun liukuvaan keskiarvoon nähden, voimme vähennä 35: stä 100: een, jotta löydettäisiin 65 jäljellä olevaa jakautumista kolmen muun jakson aikana. Esimerkiksi voimme päätyä 15, 20, 30 ja vastaavasti 35 painolla neljän kuukauden ajan 15 20 30 35 100. Eksponentti tasoitus. Jos palataan käsitykseen siitä, että paino lasketaan edelliseen esimerkkiin, kuten edelliseen esimerkkiin 35 ja levittämällä jäljellä olevaa painoa laskemalla vähentämällä viimeisimmän jakson paino 35: stä 100: stä 65: een, meillä on perusrakenteet fo r eksponenttien tasoituslaskenta Eksponenttien tasauslaskennan ohjausintegraatiota kutsutaan tasoituskertoimeksi, jota kutsutaan myös tasoitusvakiona. Se edustaa olennaisesti viimeisimmän ajanjakson kysynnän painotusta. Joten, kun käytimme 35 painotettuna viimeisimmän Painotetun liukuvan keskiarvon laskennassa, voisimme myös valita 35: n punnitustekijänä eksponenttien tasoituslaskennassa saadaksemme samanlaisen vaikutuksen. Ero eksponentiaalisen tasoituslaskennan kanssa on se, että meidän on myös selvitettävä, kuinka paljon painoa Sovelletaan jokaiseen aikaisempaan jaksoon, tasoituskerrointa käytetään automaattisesti tekemään se. Silloin tulee eksponentiaalinen osa Jos käytämme 35 tasoituskertoimena, painotus viimeisimmän ajanjakson s kysyntä on 35 Seuraavien viimeisimpien ajanjakso s kysyntä ennen viimeisintä on 65 35 35: stä vähennetään 35: stä 100: sta Tämä vastaa 22 75 painotusta Jos matemaattinen. Seuraava viimeisin ajanjakso s kysyntä on 65 65: sta 35: sta, mikä vastaa 14 79 aikaisempaa ajanjaksoa painotetaan 65 65: stä 65: sta 35: sta, mikä vastaa 9 61 , ja niin edelleen Ja tämä jatkuu läpi kaikki aikaisemmat kausiasi aina alkamisajankohtaan tai pisteeseen, jossa olet alkanut käyttää eksponentiaalisia tasoituksia kyseiselle kohteelle. Luultavasti luulet, että s näyttäisi olevan paljon Matematiikka Mutta eksponenttien tasauslaskennan kauneus on se, että sen sijaan, että sinun on laskettava jokaista aikaisempaa ajanjaksoa joka kerta, kun saat uuden ajanjakson kysynnän, käytät vain eksponenttien tasoituslaskennan tuottoa edellisestä kaudesta edustaa kaikkia aiempia jaksoja. Oletko hämmentynyt vielä Tämä on järkevämpää, kun tarkastelemme todellista laskutoimitusta. Tyypillisesti viitataan eksponenttien tasoituslaskennan tuotokseen seuraavan jakson ennusteessa. Todellisuudessa äärimmäisen ennuste vaatii litt Enemmän työtä, mutta tätä erityistä laskentaa varten viitataan siihen ennusteina. Eksponenttien tasoituslaskenta on seuraavanlainen. Viimeisin ajanjakso s: n kysyntä kerrottuna tasoituskerroin PLUS Viimeisimmän ajanjakson ennuste kerrottuna yksi miinus tasoituskerroin. Viimeisimmän ajanjakson kysyntä S tasoituskerroin edustettuna desimaalimuodossa, joten 35 olisi edustettuna 0 35 F viimeisimmällä kaudella s ennustaa tasoituslaskennan tuottoa edellisestä jaksosta. OR olettaen tasoituksen tekijä on 0 35.Ei ei ole paljon yksinkertaisempaa kuin. Kuten näet, kaikki, mitä tarvitsemme tietopanosten täällä ovat viimeisin ajanjakso s kysyntä ja viimeisimmän ajanjakson ennusteessa Sovellamme tasauskerrointa painotus uusimpaan ajanjakso s kysyntä samalla tavalla kuin painotettu liukuva keskiarvo laskemalla Sitten käytetään jäljellä olevaa painotusta 1 miinus tasoituskerroin viimeisimpään kauden ennusteeseen. Koska viimeisin kausi s Joka perustui aiempaan kauden kysyntään ja aikaisempaan kauden ennusteeseen, joka perustui ennen sitä edeltävän kauden kysyntään ja ennusteeseen ennen sitä, joka perustui aiempaan ajanjaksoon ja siihen perustuvaan kysyntään Ennustettu aika ennen sitä, joka perustui aika ennen tätä. hyvin, voit nähdä, miten kaikki aiemman ajanjakson kysyntä on edustettu laskelmassa ilman tosiasiallisesti palata ja uudelleen laskemalla mitään. Ja s, mikä ajoi alkuperäisen suosio eksponentiaalinen tasoittaminen Se ei ollut, koska se teki paremman työn tasaamisesta kuin painotettu liukuva keskiarvo, koska se oli helpompi laskea tietokoneohjelmassa. Ja koska et tarvinnut ajatella, mitä painotusta aikaisemmille jaksoille tai kuinka monta edellistä jaksoa käyttää, kuten painotettuun liukuvaan keskiarvoon Ja koska se kuulosti vain viileämpi kuin painotettu liukuva keskiarvo. Itse asiassa voitaisiin väittää, että painotettu liukuva keskiarvo tarjoaa suurempaa joustavuutta Koska sinulla on entistä enemmän painoarvoa aikaisemmista jaksoista. Todellisuus on, että jokin näistä voi tuottaa kunnollisia tuloksia, joten miksi ei mennä helpommin ja viileämmillä äänityksillä. Eksponentti tasoittaminen Excelissä. Katsotaan, kuinka tämä todella näkisi laskentataulukossa Todellista tietoa. Copyright-sisältö on tekijänoikeussuojattu ja sitä ei ole saatavana julkaisemiselle. Kuvassa 1A meillä on Excel-laskentataulukko, jossa on 11 viikkoa kysyntä ja eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste laskettuna tuosta kyselystä olen käyttänyt tasoituskerrointa 25 0 25 solussa C1 Nykyinen aktiivinen solu on Cell M4, joka sisältää ennustuksen viikolle 12 Kaavapalkissa näkyy kaava L3 C1 L4 1- C1 Joten tämän laskelman ainoat suorat tulot ovat edellisen jakson s kysyntä Solu L3, edellisen jakson s ennuste Cell L4 ja tasoituskerroin Cell C1, joka on esitetty absoluuttisena soluviitteenä C1. Kun aloitamme eksponentiaalisen tasoituslaskelman, täytyy manuaalisesti kytkeä arvo ensimmäinen ennusteeseen. Solussa B4, eikä kaavaa, kirjoitimme juuri kyselyn samasta jaksosta kuin ennustuksessa In Cell C4 meillä on ensimmäinen eksponenttien tasoituslaskenta B3 C1 B4 1- C1 Voimme sitten kopioida Cell C4: n ja liittää sen soluihin D4 M4: n kautta täyttämään loppusijoitetut solut. Voit nyt kaksoisnapsauttaa mitä tahansa ennustettua solua nähdäksesi, että se perustuu edellisen jakson s ennustesoluun ja edellisen jakson s kysyntätasoon. Jokainen myöhempi eksponentiaalinen tasoituslaskelma perii aikaisempi eksponenttien tasoituslaskenta Siten, kuinka kukin aikaisempi ajanjakso s kysyntää edustaa viimeisintä ajanjaksoa s laskenta vaikka tämä laskelma ei suoraan viitata aiempiin kausiin Jos haluat saada fancy, voit käyttää Excel s jäljittää precedences toiminto Tee napsauta sitten solua M4 ja sitten Excel 2007 tai 2010 nauhan työkalurivillä, klikkaa Lomakkeet-välilehteä ja napsauta sitten Trace Precedents. Se piirtää liitinlinjoja ennakkotapausten ensimmäiseen tasoon, mutta jos pidät cli Cking Trace Precedents se vetää liitinlinjoja kaikkiin aikaisempaan jaksoon, jotta voit näyttää perinnölliset suhteet. Nyt päästään näkemään, mitä eksponentti tasoitus teki meille. Kuvio 1B esittää linja-kaavion kysyntään ja ennusteeseen Sinun tapaus nähdä kuinka eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste poistaa Suurin osa jaggedness hyppää ympäriinsä viikoittaista kysyntää, mutta silti seuraa sitä, mikä näyttää olevan kysynnän kasvava trendi. Huomaat myös, että tasoitettu ennustejono on yleensä pienempi kuin kysyntäraja. Tätä kutsutaan trendijakaumaksi ja On tasoitusprosessin sivuvaikutus Kun käytät tasoitusta, kun trendi on läsnä, ennusteesi jää trendin jälkeen. Tämä pätee kaikkiin tasoitusmenetelmiin. Tosiasiassa, jos jatkamme tätä laskentataulukkoa ja aloitamme pienempien kysyntänumeroiden tekemisen laskusuuntaus näkisi kysynnän lasku ja trendilinja liikkuu sen yläpuolella ennen kuin alkaisi seurata laskevaa suuntausta. Siksi olen aiemmin maininnut tuotoksen Eksponentiaalinen tasoituslaskenta, jota kutsumme ennusteeksi, tarvitsee vielä lisää työtä Enemmän ennustetta ei ole pelkästään kysynnän heikkenemisen tasoittaminen Meidän on tehtävä lisämuutoksia esimerkiksi trendin viivästymiseen, kausiluonteisuuteen, tunnettuihin tapahtumiin, jotka voivat vaikuttaa kysyntään, Jne. Mutta kaikki tämä ei kuulu tämän artikkelin soveltamisalaan. Sinulla on todennäköisesti myös termejä, kuten kaksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus ja triple-eksponentiaalinen tasoittaminen. Nämä termit ovat harhaanjohtavaa, koska et riitä tasoittamaan kysyntää useita kertoja, haluavat, mutta se ei ole täällä. Nämä termit edustavat eksponentiaalista tasoitusta ennusteiden lisä elementteihin. Yksinkertaisella eksponenttien tasoittamisella tasoitat peruskysyntää, mutta kaksinkertaisella eksponentilla tasoittamalla tasoitat peruskysynnän ja trendin, ja triple-eksponentiaalisella tasoittamisella tasoitat perustarpeen sekä trendin ja kausivaihtelun. Muita yleisimmin kysyttyjä kysymyksiä eksponentiaalista smoo asia on, mistä saan tasoitustekijän. Tässä ei ole maagista vastausta, sinun on testattava erilaisia sivelytekijöitä kysyntitietosi avulla, jotta näet, mikä saa sinut parhaisiin tuloksiin. Laskelmat, jotka voivat automaattisesti asettaa ja muuttaa tasoituskerrointa. termi adaptiivinen tasoittaminen, mutta sinun on oltava varovainen heidän kanssaan. Yksinkertaisesti ei ole täydellistä vastausta, eikä sinun pitäisi sokeasti toteuttaa mitään laskutoimituksia ilman perusteellista testausta ja kehittää perusteellista käsitystä siitä, mitä tämä laskelma on Sinun pitäisi myös käyttää mitä-jos skenaarioita nähdä miten nämä laskelmat reagoivat kysynnän muutoksiin, joita ei ehkä ole olemassa testaamistasi kysyntätiedoissa. Esimerkkinä oleva esimerkki on erittäin hyvä esimerkki tilanteesta, jossa sinun on todella testattava joitain muita skenaarioita. jokseenkin johdonmukainen nousuprosessi Monet suuret yritykset, joilla on erittäin kallis ennusteohjelmisto, joutuivat suuressa vaikeudessa ei-kaukaisessa menneisyydessä, kun Niiden ohjelmistokokonaisuudet, joita oli muokattu kasvavaan talouteen, eivät reagoineet hyvin, kun talous alkoi pysähtyä tai kutistua. Tällaiset asiat tapahtuvat, kun et ymmärrä, mitä laskentatietokoneesi ohjelmisto todella tekee. Jos he ymmärtäisivät ennakointijärjestelmänsä, he olisivat tienneet, että he tarvitsevat Hypätä ja muuttaa jotain, kun heidän liiketoiminnassaan oli äkillisiä dramaattisia muutoksia. Joten sinulla on eksponentiaalisen tasoituksen perusteet. Haluat tietää enemmän eksponentiaalisen tasoituksen käyttämisestä todellisessa ennusteessa, tutustu kirjastomallinnuksen selittämiseen. on on tekijänoikeuksien suojaama eikä sitä voi julkaista uudelleen. Dave Piasecki on Inventory Operations Consulting LLC: n omistajana toimiva konsulttiyritys, joka tarjoaa varastonhallintaan, materiaalinkäsittelyyn ja varastotoimintaan liittyviä palveluja. Hänellä on yli 25 vuoden kokemus toiminnan johtamisesta ja voi olla saavutettu verkkosivuillaan, missä hän ylläpitää muita asiaankuuluvia inf ormation. My Business.
No comments:
Post a Comment