Definition I den vägda glidande genomsnittsmodellen (prognosstrategi 14) vägs varje historiskt värde med en faktor från viktningsgruppen i den univariata prognosprofilen. Formel för det vägda rörliga genomsnittsvärdet Med den viktade glidande genomsnittsmodellen kan du viktiga historiska data mer än äldre data när du bestämmer genomsnittsvärdet. Det gör du om de senaste uppgifterna är mer representativa för vilken framtida efterfrågan än äldre data. Därför kan systemet reagera snabbare på en nivåförändring. Noggrannheten i denna modell beror till stor del på ditt val av viktningsfaktorer. Om tidsseriemönstret ändras måste du också anpassa viktningsfaktorerna. När du skapar en viktgrupp, anger du viktningsfaktorerna som procentandelar. Summan av viktningsfaktorerna behöver inte vara 100. Ingen prognos i efterhand beräknas med denna prognosstrategi. Vad är skillnaden mellan glidande medelvärdet och det vägda glidande genomsnittet? Ett 5-års glidande medelvärde, baserat på priserna ovan, skulle vara beräknat med följande formel: Baserat på ekvationen ovan var genomsnittspriset över perioden ovan 90,66. Att använda glidande medelvärden är en effektiv metod för att eliminera starka prisfluktuationer. Huvudbegränsningen är att datapunkter från äldre data inte vägs något annorlunda än datapunkter nära början av datasatsen. Det här är där viktade glidande medelvärden kommer till spel. Viktiga medelvärden tilldelar tyngre viktning till mer aktuella datapunkter eftersom de är mer relevanta än datapunkter i det avlägsna förflutna. Summan av viktningen ska lägga till upp till 1 (eller 100). För det enkla glidande medlet fördelas viktningarna jämnt, varför de inte visas i tabellen ovan. Slutkurs för AAPLWeighted Moving Average Prognosmetoder: Fördelar och nackdelar Hej, ÄLSKAR din inlägg. Undrade om du kunde utveckla vidare. Vi använder SAP. I det finns ett urval som du kan välja innan du kör din prognos som heter initialisering. Om du markerar det här alternativet får du ett prognosresultat, om du kör prognos igen, under samma period och inte kontrollerar initieringen ändras resultatet. Jag kan inte ta reda på vad den här initialiseringen gör. Jag menar matematiskt. Vilket prognosresultat är bäst att spara och använda till exempel. Förändringarna mellan de två är inte i den prognostiserade kvantiteten men i MAD och Error, säkerhetslager och ROP-kvantiteter. Inte säker på om du använder SAP. hej tack för att du förklarade så effektivt dess för gd. tack igen Jaspreet Lämna ett svar Avbryt svar Om Shmula Pete Abilla är grundaren av Shmula och karaktären, Kanban Cody. Han har hjälpt företag som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry och andra att minska kostnaderna och förbättra kundupplevelsen. Han gör det genom en systematisk metod för att identifiera smärtpunkter som påverkar kunden och verksamheten och uppmuntrar ett brett deltagande från företagets intresseföretag för att förbättra sina egna processer. Den här webbplatsen är en samling av sina erfarenheter som han vill dela med dig. Kom igång med gratis nedladdningar
No comments:
Post a Comment