Moving Media Deviazione Mad

La deviazione media assoluta pazza per quanto sopra la deviazione assoluta media (MAD) per quanto sopra ponderata in movimento previsione media è 2.31. (Si prega di arrotondare a due punti decimali.) Risposta chiave: 2.322.31 Risposte: Si prega di fare riferimento al foglio di lavoro Excel distribuito separatamente per un calcolo dettagliato di questa domanda. Domanda 7 di 11 5.0 punti basato sul calcolo precedente, quale metodo pensi sia la migliore media mobile A.3 anni. B.3 anni media ponderata mobile. Risposta chiave: B Risposte: Quello con il MAD inferiore è più accurato. Parte 3 di 3 - Parte 3 35.0 punti vendita di condizionatori d'aria fredda-Man sono cresciuti costantemente nel corso degli ultimi 5 anni, come indicato nella tabella allegata. Il direttore delle vendite aveva predetto, prima che l'azienda ha iniziato, che l'anno 1rsquos vendite sarebbero 410 condizionatori d'aria. Si prega di utilizzare livellamento esponenziale con un peso di rispondere alle seguenti domande. Allegati Domanda 8 di 11 10.0 punti di partenza La previsione iniziale per le vendite di condizionatori d'aria fredda-uomo. (Si prega di arrotondare in un numero intero e comprendere nessuna unità.) A.400 B.410 C.430 D.450 chiave di risposta: B Questa anteprima ha sezioni intenzionalmente sfocate. Iscriviti per visualizzare la versione completa. Risposte: Questo è un dato informazioni. Questa domanda è progettato per aiutare a comprendere questo problema. Domanda 9 di 11 5,0 punti l'anno 2 previsioni per le vendite dei condizionatori-Man Cool è 422. (Si prega di arrotondare a un numero intero e comprendere nessuna unità.) Risposta chiave: 422422.0422.00 Risposte: Si prega di fare riferimento al foglio di lavoro Excel distribuito separatamente per un calcolo dettagliato di questa domanda. Domanda 10 di 11 10.0 Punti L'Anno 6 di previsioni per le vendite di condizionatori d'aria-uomo fresco è 521,83. (Si prega di arrotondare a due punti decimali e comprendono nessuna unità.) Risposta chiave: 521.83521.8 Risposte: Si prega di fare riferimento al foglio di lavoro Excel distribuito separatamente per un calcolo dettagliato di questa domanda. Domanda 11 di 11 10.0 punti la deviazione assoluta media (MAD) per la previsione di cui sopra livellamento esponenziale è 74.56. (Si prega di arrotondare a due punti decimali.) Risposta chiave: 74.5674.5574.54 Risposte: Si prega di fare riferimento al foglio di lavoro Excel distribuito separatamente per un calcolo dettagliato di questo question. How per calcolare deviazione media assoluta (MAD) Aiuto per favore. Dal maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato una media mobile a 4 periodo di prevedere le vendite nei prossimi mesi. Le vendite di dati per i mesi di gennaio a luglio sono riportati nella tabella. Mostra più Dal maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato una media mobile a 4 periodo di prevedere le vendite nei prossimi mesi. Le vendite di dati per i mesi di gennaio a luglio sono riportati nella tabella sottostante. Calcolare la deviazione media assoluta (MAD) per il periodo di quattro-movimento previsioni medie. I valori di previsione sono calcolati con una precisione di due cifre decimali. Specificare il matto come un numero intero da rounding. In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o lentamente cambiando. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante. Per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3. I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. La tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio. Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una conclusione è immediatamente evidente dalla figura. Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile. La polarizzazione quando aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, la polarizzazione è positivo. Il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m. Maggiore è il valore di m. maggiore è la grandezza di lag e polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m. La stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20. Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante. Per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo M più piccolo possibile (1), ma questo aumenta la varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) mostra una previsione per un periodo nel futuro. L'intervallo di previsione è in cella D3. Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in cellule E6 e E7 respectively. An esempio di una serie storica per 25 periodi è tracciata nella fig. 1 dai dati numerici in Tabella 1. I dati potrebbero rappresentare la domanda settimanale per qualche prodotto. Usiamo x per indicare una osservazione e t per rappresentare l'indice del periodo di tempo. La domanda osservata per il tempo t è specificamente designato. I dati da 1 a T è:. Le linee che collegano le osservazioni sulla figura sono forniti solo per chiarire il quadro e altrimenti non hanno alcun significato. Tabella 1. la domanda settimanale per settimane da 1 a 30 Figura 1. Una serie temporale della domanda settimanale Il nostro obiettivo è quello di determinare un modello che spiega i dati osservati e permette l'estrapolazione nel futuro per fornire una previsione. Il modello più semplice suggerisce che la serie temporale è una costante con variazioni sul valore costante determinata da una variabile casuale. Il caso superiore rappresenta la variabile casuale che è la domanda sconosciuta al tempo t. mentre il caso inferiore è un valore che è stato effettivamente osservato. La variazione casuale sul valore medio viene chiamato il rumore,. Il rumore si assume di avere un valore medio di zero e una varianza specificato. Le variazioni in due diversi periodi di tempo sono indipendenti. In particolare MAD (8.7 2.4 8230 0.9) 10 4.11 E vediamo che 1.25 (MAD) 5,138 è approssimativamente uguale alla deviazione standard del campione. La serie temporale utilizzato come esempio viene simulato con una media costante. Deviazioni dalla media sono normalmente distribuiti con media nulla e deviazione standard 5. L'errore deviazione standard include gli effetti combinati di errori nel modello e il rumore in modo che ci si aspetta un valore maggiore di 5. Naturalmente, una diversa realizzazione della simulazione produrrà diversi valori statistici. Il foglio di lavoro Excel costruito dal aggiuntivo Forecasting illustra anche il calcolo per i dati di esempio. I dati sono in colonna B. Colonna C tiene le medie mobili e le previsioni di un periodo sono in colonna D. L'errore nella colonna E è la differenza tra le colonne B e D per righe che presentano dati e previsioni. La deviazione standard dell'errore è nella cella E6 e la MAD è nella cella E7.