Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnitt, er det gjennomsnittlig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. I det forrige eksempelet beregnet vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av perioden 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervall på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder, men ikke så bra for like tidsperioder. Så hvor skal vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk vil det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glatter vi MAs ved å bruke M 2 Således glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall termer, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.What er forskjellen mellom flytte gjennomsnittlig og vektet glidende gjennomsnitt. Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, ville bli beregnet ved hjelp av følgende formel. Basert på ligningen ovenfor ble gjennomsnittsprisen over perioden som er nevnt ovenfor var 90 66 Bruke å flytte avera ges er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer inn i spill. Veidede gjennomsnitt tildeler en tyngre vekting til mer nåværende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden Summen av vektingen skal legge til opptil 1 eller 100 I tilfelle av det enkle glidende gjennomsnittet er vektene fordelt like mye, og derfor er de Ikke vist i tabellen ovenfor. Avsluttende pris på AAPL. Veidende Moving Gjennomsnittlig Forecasting Metoder Fordeler og ulemper. Han, ELSKER innlegget. Lurer på om du kunne utdype videre. Vi bruker SAP I det er det et valg du kan velge før du kjører prognosen din. kalt initialisering Hvis du sjekker dette alternativet får du et prospektresultat, hvis du kjører prognosen igjen, i samme periode, og ikke kontroller initialisering, endres resultatet jeg ikke kan finne ut hva den initialiseringen gjør jeg mener matematisk Hvilket prognoseresultat er best å lagre og bruke for eksempel Endringene mellom de to er ikke i prognosen, men i MAD og Error, sikkerhetslager og ROP-mengder. Ikke sikker på om du bruker SAP. hi takk for å forklare så effektivt det er også gd takk igjen Jaspreet. Leave a Reply Avbryt reply. About Shmula. Pete Abilla er grunnleggeren av Shmula og tegnet Kanban Cody Han har hjulpet selskaper som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry og andre reduserer kostnader og forbedrer kundeopplevelsen Han gjør dette gjennom en systematisk metode for å identifisere smertepunkter som påvirker kunden og virksomheten, og oppfordrer bred deltakelse fra selskapets medarbeidere til å forbedre sine egne prosesser. Dette nettstedet er en samling av sine erfaringer han ønsker å dele med deg Kom i gang med gratis nedlastinger.
Comments
Post a Comment