Moving Genomsnittet Avvikelse Mad

Den genomsnittliga absoluta avvikelsen galen för ovanstående Den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) för ovanstående vägda glidande medelprognos är 2,31. (Vänligen runda den till två decimaler.) Svarsnyckel: 2.322.31 Återkoppling: Vänligen hänvisa till Excel-arbetsbladet separat för en detaljerad beräkning av denna fråga. Fråga 7 av 11 5.0 Poäng Baserat på din tidigare beräkning, vilken metod tror du är det bästa A.3-åriga glidande genomsnittet. B.3 år vägt glidande medelvärde. Svar nyckel: B Feedback: Den med den lägre MAD är mer exakt. Del 3 av 3 - Del 3 35,0 poäng Försäljningen av Cool-Man luftkonditioneringsapparater har ökat stadigt under de senaste 5 åren, som visas i bifogade tabellen. Försäljningschefen hade förutspått, innan verksamheten startade, det året skulle 1rsquos-försäljningen vara 410 luftkonditioneringsapparater. Använd exponentiell utjämning med en vikt för att svara på följande frågor. Bilagor Fråga 8 av 11 10.0 Poäng Utgångsprognosen för försäljningen av Cool-Man luftkonditioneringsapparater är. (Vänligen runda det till ett heltal och inte inkludera några enheter.) A.400 B.410 C.430 D.450 Svarsnyckel: B Den här förhandsvisningen har avsiktligt suddiga avsnitt. Registrera dig för att se hela versionen. Feedback: Detta är en viss information. Denna fråga är utformad för att hjälpa dig att förstå detta problem. Fråga 9 av 11 5,0 Poäng År 2-prognosen för försäljningen av Cool-Man luftkonditioneringsapparater är 422. (Vänligen runda den till ett heltal och inte inkludera några enheter.) Svar nyckel: 422422.0422.00 Feedback: Vänligen hänvisa till Excel-arbetsbladet distribuerat separat för en detaljerad beräkning av denna fråga. Fråga 10 av 11 10,0 poäng År 6 prognosen för försäljningen av Cool-Man luftkonditioneringsapparater är 521,83. (Vänligen runda den till två decimaler och inte inkludera några enheter.) Besvara nyckeln: 521.83521.8 Återkoppling: Vänligen hänvisa till Excel-kalkylbladet separat för en detaljerad beräkning av denna fråga. Fråga 11 av 11 10,0 poäng Den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) för ovanstående exponentiell utjämningsprognos är 74,56. (Vänligen runda den till två decimaler.) Svar nyckel: 74.5674.5574.54 Återkoppling: Vänligen hänvisa till Excel-kalkylbladet separat för en detaljerad beräkning av den här frågan. Hur beräknar du Mean Absolute Deviation (MAD) Hjälp vänligen. Sedan maj 2005 har inköpsansvarig på ett varuhus använt ett 4-års glidande medelvärde för att prognostisera försäljningen under kommande månader. Försäljningsdata för månaderna januari till juli anges i tabellen. visa mer Sedan maj 2005 har inköpschefen på ett varuhus använt ett 4-års glidande medelvärde för att prognostisera försäljningen under kommande månader. Försäljningsdata för månaderna januari till juli anges i tabellen nedan. Beräkna den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) för de fyra perioderna rörliga genomsnittliga prognoser. Prognosvärdena beräknas med en noggrannhet med två decimaler. Ange MAD som heltal genom avrundning. I praktiken ger det glidande medelvärdet en bra uppskattning av medelvärdet av tidsserierna om medelvärdet är konstant eller långsamt ändras. Vid konstant medelvärde kommer det största värdet av m att ge de bästa uppskattningarna av det underliggande genomsnittet. En längre observationsperiod kommer att medeltala effekterna av variationen. Syftet med att tillhandahålla en mindre m är att tillåta prognosen att svara på en förändring av den underliggande processen. För att illustrera föreslår vi en dataset som innehåller förändringar i underliggande medelvärden av tidsserierna. Figuren visar tidsserierna som används för illustration tillsammans med den genomsnittliga efterfrågan från vilken serien genererades. Medelvärdet börjar som en konstant vid 10. Börjar vid tidpunkten 21, ökar den med en enhet i varje period tills den når värdet 20 vid tiden 30. Sedan blir det konstant igen. Uppgifterna simuleras genom att lägga till i genomsnitt ett slumpmässigt brus från en normalfördelning med nollvärde och standardavvikelse 3. Resultaten av simuleringen avrundas till närmaste heltal. Tabellen visar de simulerade observationer som används för exemplet. När vi använder bordet, måste vi komma ihåg att vid varje given tidpunkt endast endast tidigare data är kända. Uppskattningarna av modellparametern, för tre olika värden på m visas tillsammans med medelvärdet av tidsserierna i figuren nedan. Figuren visar den genomsnittliga rörliga genomsnittliga beräkningen av medelvärdet vid varje tidpunkt och inte prognosen. Prognoserna skulle flytta de glidande medelkurvorna till höger av perioder. En slutsats framgår omedelbart av figuren. För alla tre uppskattningar ligger det rörliga genomsnittet bakom den linjära trenden, med att lagret ökar med m. Lagen är avståndet mellan modellen och uppskattningen i tidsdimensionen. På grund av fördröjningen underskattar det rörliga genomsnittet observationerna som medelvärdet ökar. Estimatorns förspänning är skillnaden vid en viss tidpunkt i modellens medelvärde och medelvärdet förutspått av det rörliga genomsnittet. Förspänningen när medelvärdet ökar är negativt. För ett minskande medelvärde är förspänningen positiv. Fördröjningen i tid och den bias som införs i uppskattningen är funktionerna i m. Ju större värdet av m. desto större är storleken på fördröjning och förspänning. För en ständigt ökande serie med trend a. värdena för fördröjning och förspänning av estimatorn för medelvärdet ges i ekvationerna nedan. Exemplet kurvorna stämmer inte överens med dessa ekvationer eftersom exemplet modellen inte ständigt ökar, utan det börjar som en konstant, ändras till en trend och blir sedan konstant igen. Även kurvorna påverkas av bruset. Den rörliga genomsnittliga prognosen för perioder i framtiden representeras genom att man ändrar kurvorna till höger. Fördröjningen och förskjutningen ökar proportionellt. Ekvationerna nedan anger fördröjningen och förspänningen av prognosperioder i framtiden jämfört med modellparametrarna. Återigen är dessa formler för en tidsserie med en konstant linjär trend. Vi borde inte bli förvånad över resultatet. Den glidande medelvärdesberäkaren baseras på antagandet om ett konstant medelvärde och exemplet har en linjär trend i medelvärdet under en del av studieperioden. Eftersom realtidsserier sällan exakt kommer att följa antagandena till en modell, bör vi vara beredda på sådana resultat. Vi kan också dra slutsatsen av att variationen i bruset har störst effekt för mindre m. Uppskattningen är mycket mer flyktig för det glidande medlet på 5 än det glidande medlet på 20. Vi har de motstridiga önskningarna att öka m för att minska effekten av variationer på grund av bullret och att minska m för att göra prognosen mer mottaglig för förändringar i medelvärdet. Felet är skillnaden mellan den faktiska data och det prognostiserade värdet. Om tidsserierna verkligen är ett konstant värde är det förväntade värdet av felet noll och variansen av felet består av en term som är en funktion av och en andra term som är brusets varians. Den första termen är medelvärdet av det medelvärde som uppskattas med ett urval av m-observationer, förutsatt att data kommer från en population med konstant medelvärde. Denna term minimeras genom att göra m så stor som möjligt. En stor m gör prognosen inte svarande mot en förändring i underliggande tidsserier. För att prognosen ska kunna reagera på förändringar, vill vi ha m så liten som möjligt (1), men detta ökar felvariationen. Praktisk prognos kräver ett mellanvärde. Prognoser med Excel Prognostillägget implementerar de glidande medelformlerna. Exemplet nedan visar analysen som tillhandahålls av tillägget för provdata i kolumn B. De första 10 observationerna indexeras -9 till 0. Jämfört med tabellen ovan förskjuts periodens index med -10. De första tio observationerna ger startvärdena för uppskattningen och används för att beräkna det glidande medlet för period 0. MA (10) kolumnen (C) visar beräknade rörliga medelvärden. Den rörliga genomsnittsparametern m är i cell C3. Fore (1) kolumnen (D) visar en prognos för en period framåt. Prognosintervallet finns i cell D3. När prognosintervallet ändras till ett större antal flyttas numren i Fore-kolumnen nedåt. Err-kolumnen (E) visar skillnaden mellan observationen och prognosen. Till exempel är observationen vid tidpunkten 1 6. Det prognostiserade värdet som gjorts från det glidande medlet vid tidpunkten 0 är 11,1. Felet är då -5,1. Standardavvikelsen och medelvärdesavvikelsen (MAD) beräknas i cellerna E6 respektive E7. Ett exempel på en tidsserie för 25 perioder är avbildad i figur 1 från de numeriska data i tabell 1. Uppgifterna kan representera den veckovisa efterfrågan på någon produkt. Vi använder x för att ange en observation och t för att representera indexet för tidsperioden. Den observerade efterfrågan på tid t är specifikt angiven. Uppgifterna från 1 till T är:. Linjerna som förbinder observationerna i figuren är endast avsedda för att förtydliga bilden och annars har ingen betydelse. Tabell 1. Veckans efterfrågan på veckor 1 till 30 Figur 1. En tidsserie av veckopriset Vårt mål är att bestämma en modell som förklarar observerade data och möjliggör extrapolering i framtiden för att ge en prognos. Den enklaste modellen tyder på att tidsserien är en konstant med variationer om det konstanta värdet bestämt av en slumpmässig variabel. Huvudfallet representerar den slumpmässiga variabeln som är den okända efterfrågan vid tidpunkten t. medan små bokstäver är ett värde som faktiskt har observerats. Den slumpmässiga variationen om medelvärdet kallas bruset,. Bullret antas ha ett medelvärde av noll och en specificerad varians. Variationerna i två olika tidsperioder är oberoende. Specifikt MAD (8,7 2,4 8230 0,9) 10 4,11 och vi ser att 1,25 (MAD) 5,138 är ungefär lika med provstandardavvikelsen. Tidsserien som används som ett exempel simuleras med ett konstant medelvärde. Avvikelser från medelvärdet fördelas normalt med medelvärde noll och standardavvikelse 5. Felfunktionsavvikelsen inkluderar de kombinerade effekterna av fel i modellen och bruset så man förväntar sig ett värde som är större än 5. Naturligtvis är en annan realisering av simuleringen kommer att ge olika statistiska värden. Excel-kalkylbladet som konstruerats av prognostillägget illustrerar beräkningen för exempeldata. Uppgifterna finns i kolumn B. Kolumn C innehåller de glidande medelvärdena och prognoserna för en period är i kolumn D. Felet i kolumn E är skillnaden mellan kolumnerna B och D för rader som har både data och prognos. Standardavvikelsen för felet ligger i cell E6 och MAD är i cell E7.