Um exemplo de cálculo de previsão. 1 Métodos de cálculo de previsão. Todos os métodos de cálculo de previsões estão disponíveis A maioria desses métodos fornece controle limitado do usuário Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos usados nos cálculos pode ser Especificados Os exemplos a seguir mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dados um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006 Além do cálculo de previsão, cada exemplo Inclui uma previsão simulada de 2005 para uma opção de processamento do período de retenção de três meses 19 3, que é então usada para a porcentagem de exatidão e média de desvios absolutos de vendas reais em comparação com a previsão simulada. 2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão. Dependendo de sua seleção de opções de processamento e Sobre as tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão Irá funcionar melhor do que outros para um dado conjunto de dados históricos Um método de previsão que é apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto Também é improvável que um método de previsão que fornece bons resultados em uma fase do ciclo de vida de um produto permanecerá Apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão Estes são Desvio Médio Absoluto MAD e Porcentagem de Precisão POA Ambos os métodos de avaliação de desempenho requerem dados históricos de vendas para um usuário especificado período de tempo Este período de tempo é chamado de período de retenção ou melhores períodos de ajuste PBF Os dados neste período é usado como base para recomendar qual dos métodos de previsão a ser usado na realização da próxima projeção de projeção Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar De uma geração de previsão para a seguinte Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são 3 Métodos 1 - Percentual especificado no ano passado. Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1 10 para um aumento de 10 ou 0 97 para um 3. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 4 1 Cálculo de Previsão. Range do histórico de vendas a ser usado no cálculo da opção de processamento de fator de crescimento 2a 3 neste Exemplo. Sum os três meses finais de 2005 114 119 137 370.Sum os mesmos três meses para o ano anterior 123 139 133 395.O fator calculado 370 395 0 9367.Calcular as previsões. Janeiro de 2005 vendas 128 0 9367 119 8036 ou Cerca de 120.Fevereiro, 2005 vendas 117 0 9367 109 5939 ou cerca de 110.March, 2005 vendas 115 0 9367 107 7205 ou cerca de 108.A 4 2 Simulated Forecast Calculation. Sum os três meses de 2005 antes do período holdout Julho, Sept.129 140 131 400.Sum os mesmos três meses para o ano anterior.141 128 118 387.O fator calculado 400 387 1 033591731.Calculate simulated forecast. October, 2004 vendas 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 vendas 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Método 3 - Ano passado até este ano. Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário Um ano para o cálculo da previsão Mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 6 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a serem incluídos na opção de processamento média 4a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, a média dos três meses anteriores S dados. Previsões de Janeiro 114 119 13 7 370, 370 3 123 333 ou 123. Previsões de fevereiro 119 137 123 379, 379 3 126 333 ou 126. Previsão de mercado 137 123 126 379, 386 3 128 667 ou 129.A 6 2 Simulação de Previsão CálculoOctober 2005 vendas 129 140 131 3 133 3333.November 2005 vendas 140 131 114 3 128 3333.December 2005 vendas 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Percentagem de Precisão Cálculo. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Método 5 - Aproximação Linear. A Aproximação Linear calcula uma tendência com base em dois pontos de dados do histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma tendência reta de cálculo de desvios absolutos de média. 133 - 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - Linha que é projetada no futuro Use esse método com cautela, como as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas necessário O número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 5a, mais 1 mais o número de tempo Períodos de avaliação da opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 8 1 Para Ecast Cálculo. Número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 6a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, acrescente o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. Aumento dos três meses anteriores 114 119 137 3 123 3333. Sumário dos três meses anteriores com ponderação considerada. 114 1 119 2 137 3 763.Diferença entre os valores. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Diferença Relação 23 2 11 5.Value2 Relação de valor médio 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Valor2 4 11 5 100 3333 146 333 ou 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 ou 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 ou 169.A 8 2 Cálculo de Previsão Simulado. October 2004. vendas dos três meses anteriores . 129 140 131 3 133 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 129 1 140 2 131 3 802.Diferença entre os valores. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Difference Ratio 2 2 1.Value2 Relação average-value1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n valor1 valor2 4 1 131 3333 135 3333.Novembro 2004 vendas. Average dos três meses anteriores. 140 131 114 3 128 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 140 1 131 2 114 3 744.Diferença entre os valores 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Diferença Relação -25 9999 2 -12 9999.Valor2 Relação média-valor1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004. vendas dos três meses anteriores. 131 114 119 3 121 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 131 1 114 2 119 3 716.Diferença entre os valores. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Diferença Relação -11 9999 2 -5 9999.Valor2 Relação média-valor1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Método 7 - Segundo A regressão linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas A aproximação de segundo grau é semelhante No entanto, este método determina valores para a, b e c em A fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre estágios de um ciclo de vida Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para as fases de crescimento , A tendência de vendas pode acelerar Devido ao prazo de segunda ordem, a previsão pode rapidamente abordagem Infinito ou queda para zero dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo Portanto, este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de Força As fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos Você especifica n na A opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo de dados para acumular em cada um dos três pontos Neste exemplo n 3 Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 , E de outubro a dezembro somam a Q3 A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. Número de Períodos para incluir a opção de processamento 7a 3 neste exemplo. Use os 3 meses anteriores em blocos de três meses. T1 Abr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Set 129 140 131 400.Q3 Oct - Dec 114 119 137 370. A etapa seguinte envolve c Alculando os três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 onde X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c. Subtraímos a equação 1 da equação 2 e resolvemos para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finalmente, substitua essas equações por aeb na equação 1. O método de Aproximação de Segundo Grau calcula A, b e c da seguinte forma: a Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 -23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.Janeiro até março previsão X 4.322 340 - 368 3 294 3 98 por período. April até junho previsão X 5.322 425 - 575 3 57 333 ou 57 por período. Previsão de julho a setembro X 6. 322 510 - 828 3 1 33 ou 1 por período. Outubro a dezembro X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Cálculo de Previsão Simulado. Outubro, Novembro E Dezembro de 2004. Jan. - Mar. 360.Q2 Abr. - Jun. 384.Q3 Jul. - Sep. 400.a 400 - 3 384 - 360 328.c 400 - 384 360 - 384 2 -4.b 384 - 360 - 3 -4 36. 328 36 4 -4 16 3 136.A 9 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Cálculo do Desvio Médio Absoluto. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Método 8 - Método Flexível. O método flexível Percentagem ao longo de n Meses Prior é semelhante ao Método 1, Percentagem ao longo do ano passado Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário , Então projete esse resultado no futuro No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para Utilizar como base para os cálculos. Factor de multiplicação Por exemplo, especifique 1 15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores por 15. Período de base Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em Outubro, 2005.Mínimo histórico de vendas O usuário especificou número o F períodos de volta ao período base, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 10 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Método 9 - Mudança Ponderada Média Móvel Ponderada WMA é semelhante ao Método 4, Média Móvel MA No entanto, com a Média Móvel Ponderada você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o Curto prazo Dados mais recentes geralmente é atribuído um peso maior do que os dados mais antigos, por isso isso torna WMA mais responsivo às mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o produto história de vendas exibe tendência forte ou padrões sazonais Método funciona melhor para previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n o número de períodos de história de vendas a serem usados em O cálculo da previsão Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo Um valor grande para n como 12 requer mais histórico de vendas Isso resulta em uma previsão estável , Mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n como 3 irá responder mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder a As variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 3, atribuir pesos de 0 6, 0 3 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Mínimo histórico de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Método 10 - Suavização linear. Método 9, média móvel ponderada WMA Como Em vez de arbitrariamente atribuir pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Verdadeiro de todas as técnicas lineares de média móvel de previsão, viés de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência da vida Ciclo. n o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão Isto é especificado na opção de processamento 10a Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para utilizar os três períodos mais recentes como base para a projecção na Próximo período de tempo O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n 3, o s O ystem atribuirá pesos de 0 5, 0 3333 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico mínimo de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 12 1 Cálculo de previsão. Número de períodos a incluir na suavização da opção de processamento média 10a 3 neste exemplo. Ratio para um período anterior 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio para dois períodos anteriores 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio para três períodos anteriores 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Previsões de Janeiro 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 ou 127.Previsões de Fevereiro 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Previsão de mercado 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 ou 130.A 12 2 Simulação de Previsão CálculoOctober 2004 vendas 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Novembro 2004 vendas 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.Vendas de Dezembro de 2004 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Cálculo do Desvio Médio Absoluto Madrinha Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados históricos que declinam linearmente Em suavização exponencial , O sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão exponencial de suavização é. Previsão de Vendas Previas Reais 1 - a Previsão Prevista. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior a é a Peso aplicado às vendas reais para o período anterior 1 - a é o peso aplicado à previsão para o período anterior Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0 1 e 0 4 A soma dos pesos é 1 00 a 1 - a 1.Deve atribuir um valor para a constante de suavização, a Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado D na opção de processamento 11a. a a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas Valores válidos para um intervalo de 0 a 1.n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos Geralmente um ano De dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas Para este exemplo, um pequeno valor para nn 3 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados O suavização exponencial pode gerar uma previsão com base em apenas um histórico Ponto de dados. Histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 13 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento média de alisamento 11a 3 e opção de processamento de factor alfa 11b em branco nesta Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 1, ou 1 quando alfa é especificado. Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 2, ou alfa quando alfa é especificado. Um fator Para o 3º mais antigo dados de vendas 2 1 3, ou alfa quando alfa é especificado. um fator para os dados de vendas mais recentes 2 1 n, ou alfa quando alfa é especificado. Novembro Sm Avg a outubro Real 1 - a outubro Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm. Avg. A Nov. Reais 1 - a Novembro Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Dezembro Actual 1 - a Dezembro Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 ou 127.Frebruary Forecast Previsão de janeiro Previsão de 127.March Previsão de janeiro 127.A 13 2 Simulated Forecast Calculation. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Média 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.Novembro, 2004 vendas Setembro Sm Média 124.September 2004 Sm Média 2 2 131 131.Octobre Sm Média 2 3 114 1 3 131 119 6666.Novembro Sm Média 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 vendas Setembro Sm Média 119 3333.A 13 3 Percentagem Do cálculo da precisão PTO 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Método 12 - Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade. Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência alisada A previsão é composta de uma média alisada ajustada para uma tendência linear Quando especificado Na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. a constante de alisamento usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas Valores válidos para alfa variam de 0 a 1.b a constante de suavização usada no cálculo do alisado Média para a componente de tendência da previsão Valores válidos para a gama beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. A e b são independentes uns dos outros Eles não têm que adicionar a 1 0.Min O modelo 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um fator sazonal médio simples. A 14 1 Cálculo de Previsão. Uma média exponencialmente suavizada. 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Avaliando as Previsões. Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto Cada previsão Método provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável fazer uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão Que você seleciona e para cada um dos produtos previstos Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Mean Absolute Deviation MAD e Percentagem de Accur Acy POA MAD é uma medida do erro de previsão POA é uma medida do preconceito de previsão Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário Este período do histórico recente é chamado de período de retenção ou períodos melhor ajustados PBF. Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico Normalmente haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando múltiplos métodos de previsão são selecionados, Para cada método Previsões múltiplas são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo É recomendado o método de previsão que produz o melhor ajuste melhor ajuste entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção Em seus planos Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a Xt. A 16 Desvio Médio Absoluto MAD. MAD é a média ou média dos valores absolutos ou magnitude dos desvios ou erros entre dados reais e previstos MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e dados Uma vez que os valores absolutos são utilizados no cálculo, os erros positivos não anulam os erros negativos Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para aquele período de retenção. Erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio. 16 1 Porcentagem de precisão POA. Percent of Exactitude POA é uma medida do viés de previsão Quando as previsões são consistentemente Muito alto, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o declínio do serviço ao cliente S Uma previsão que é 10 unidades muito baixas, então 8 unidades muito altas e, em seguida, 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2.Error Actual - Forecast. When um produto Pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros Nesta situação, não é tão importante para eliminar erros de previsão como é gerar previsões imparciais No entanto, em indústrias de serviços , A situação acima seria vista como três erros O serviço seria insuficiente no primeiro período, em seguida, overstaffed para os próximos dois períodos Em serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que previsão de viés. A soma sobre o período de retenção Permite erros positivos para cancelar erros negativos Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é maior do que 100 Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos Quando uma previsão é unbias Ed, a razão POA será 100 Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que ser precisos de 110 O critério POA selecionar o método de previsão que tem uma relação POA mais próxima de 100.Scripting nesta página melhora a navegação de conteúdo, mas não Alterar o conteúdo de qualquer maneira. Tagged com média desvio absoluto. Em semana passada s Previsão sexta-feira post, discutimos a média móvel métodos de previsão, tanto simples e ponderada Quando uma série de tempo é estacionário, ou seja, não exibe nenhuma tendência discernível ou sazonalidade e é Sujeito apenas à aleatoriedade da existência cotidiana, em seguida, os métodos de média móvel ou até mesmo uma média simples de toda a série são úteis para prever os próximos períodos No entanto, a maioria das séries de tempo são tudo, mas as vendas de varejo estacionário têm tendência, sazonal e elementos cíclicos, Enquanto os serviços públicos têm tendência e componentes sazonais que afetam o uso de eletricidade e calor. Portanto, as abordagens de média móvel podem fornecer resultados menos do que desejáveis Além disso, os números de vendas mais recentes são tipicamente mais indicativos de vendas futuras, por isso há muitas vezes a necessidade de ter um sistema de previsão que coloca maior peso em observações mais recentes Digite suavização exponencial. Unlike modelos de média móvel, que usam um número fixo do Os valores mais recentes na série de tempo para suavização e previsão, suavização exponencial incorpora todos os valores de séries temporais, colocando o peso mais pesado sobre os dados atuais e pesos em observações mais antigas que diminuem exponencialmente ao longo do tempo Devido à ênfase em todos os períodos anteriores nos dados O modelo de suavização exponencial é recursivo Quando uma série temporal não exibe uma sazonalidade ou tendência forte ou discernível, a forma mais simples de suavização exponencial de suavização exponencial simples pode ser aplicada. A fórmula para a suavização exponencial simples é. Nesta equação, t 1 representa a previsão Valor para o período t 1 Y t é o valor real do período corrente, tt é o valor de previsão fo R o período atual, t e é a constante de suavização ou alfa, um número entre 0 e 1 Alfa é o peso que você atribui à observação mais recente em sua série de tempo Essencialmente, você está baseando sua previsão para o próximo período sobre o valor real Para este período, eo valor que você previu para este período, que por sua vez foi baseado em previsões para períodos antes that. Let s supor você ve sido no negócio por 10 semanas e quer prever as vendas para a 11 ª semana de vendas para os primeiros 10 A partir da equação acima, você sabe que, a fim de chegar a uma previsão para a semana 11, você precisa de valores previstos para as semanas 10, 9 e todo o caminho até a semana 1 Você também sabe que a semana 1 não tem Qualquer período anterior, por isso não pode ser a previsão E, você precisa determinar a constante de alisamento, ou alfa, para usar para as suas previsões. Determinar a previsão inicial. A primeira etapa na construção de seu modelo de suavização exponencial é gerar um valor de previsão para o Primeiro período em Sua série de tempo A prática mais comum é definir o valor previsto da semana 1 igual ao valor real, 200, o que faremos em nosso exemplo Outra abordagem seria que se você tiver dados de vendas anteriores para isso, mas não está usando Em sua construção do modelo, você pode tomar uma média de um par de períodos imediatamente anteriores e usar isso como a previsão Como você determinar a sua previsão inicial é subjetiva. Como grande deve Alpha Be. This também é um julgamento chamada, e encontrar o Alfa apropriado está sujeito a tentativa e erro Geralmente, se sua série de tempo é muito estável, um pequeno é apropriado Inspeção visual de suas vendas em um gráfico também é útil na tentativa de identificar um alfa para começar com Por que é o tamanho de importante Porque o Mais próximo é 1, quanto mais peso for atribuído ao valor mais recente na determinação de sua previsão, quanto mais rapidamente sua previsão se ajustar a padrões em sua série de tempo e menos alisamento que ocorre, da mesma forma, mais próximo será 0, th E mais peso que é colocado em observações anteriores na determinação da previsão, mais lentamente sua previsão se ajusta aos padrões na série de tempo e quanto mais suavização que ocorre Deixe s inspecionar visualmente as 10 semanas de vendas. O processo de suavização exponencial. Aparecem um pouco irregulares, oscilando entre 200 e 235 Vamos começar com um alfa de 0 5 Isso nos dá a seguinte tabela. Notice como, mesmo que suas previsões não são precisos, quando o seu valor real para uma determinada semana é maior do que o previsto Semanas 2 a 5, por exemplo, suas previsões para cada uma das semanas subseqüentes semanas 3 a 6 ajustar para cima quando seus valores reais são inferiores à sua previsão, por exemplo, semanas 6, 8, 9 e 10, suas previsões para a semana seguinte ajusta para baixo Observe também que, à medida que você se move para períodos posteriores, suas previsões anteriores jogam menos e menos de um papel em suas previsões posteriores, como seu peso diminui exponencialmente Apenas olhando para a tabela acima, você sabe que t Ele prevê para a semana 11 será inferior a 220 8, a sua previsão para a semana 10. Então, com base no nosso alfa e nossas vendas passadas, o nosso melhor palpite é que as vendas na semana 11 será 215 4 Dê uma olhada no gráfico de reais Vs as vendas previstas para as semanas 1-10. Observe que as vendas previstas são mais suaves do que reais, e você pode ver como a linha de vendas previstas se ajusta a picos e mergulhos na série de tempo de vendas reais. O que se tivéssemos usado um alfa menor ou maior . Vamos demonstrar usando um alfa de 30 e um de 70 Isso nos dá a seguinte tabela e gráfico. Usando um alfa de 0 70, terminamos com o menor MAD das três constantes Tenha em mente que julgar a confiabilidade de As previsões não são sempre sobre minimizar MAD MAD, afinal, é uma média de desvios Observe como dramaticamente os desvios absolutos para cada um dos alphas mudam de semana para semana As previsões podem ser mais confiáveis usando um alfa que produz um maior MAD, mas tem menos Variância entre seus desvios individuais. Ts em Suavização Exponencial. A suavização exponencial não se destina a previsão a longo prazo Geralmente é usada para prever um ou dois, mas raramente mais de três períodos adiante. Além disso, se houver uma mudança súbita e drástica no nível de vendas ou valores e A série temporal continua nesse novo nível, então o algoritmo será lento para alcançar a mudança súbita. Assim, haverá maior erro de previsão. Em situações como essa, seria melhor ignorar os períodos anteriores antes da mudança e começar O processo de suavização exponencial com o novo nível Finalmente, este post discutido único suavização exponencial, que é usado quando não há sazonalidade notável ou tendência nos dados Quando há uma tendência perceptível ou padrão sazonal nos dados, suavização exponencial único vai render significativo Erro de previsão Double suavização exponencial é necessária aqui para ajustar para esses padrões Vamos cobrir dupla exponencial alisamento na próxima semana s Previsão sexta-feira post. One da ea Seest, a maioria das técnicas comuns de previsão de séries temporais é a da média móvel. Métodos de média móvel são úteis se tudo o que você tem são vários períodos consecutivos da variável, por exemplo, vendas, novas contas de poupança abertas, participantes da oficina, etc. Os dados para prever qual será o valor do próximo período será Muitas vezes, usando os últimos meses de vendas para prever as vendas do próximo mês s é preferível a estimativas sem ajuda No entanto, métodos de média móvel pode ter graves erros de previsão se aplicado descuidadamente..Esencialmente, as médias móveis procuram estimar o valor do próximo período, calculando a média do valor dos últimos dois períodos imediatamente anteriores. Vamos dizer que você tem estado no mercado há três meses, de janeiro a março, e queria prever as vendas de abril. Vendas para os últimos três meses olhar como este. A aproximação a mais simples seria fazer exame da média de janeiro através de março e usar isso estimar vendas de abril. 129 134 122 3 128 333.Hence, based on the sales of January through March, you predict that sales in April will be 128,333 Once April s actual sales come in, you would then compute the forecast for May, this time using February through April You must be consistent with the number of periods you use for moving average forecasting. The number of periods you use in your moving average forecasts are arbitrary you may use only two-periods, or five or six periods whatever you desire to generate your forecasts. The approach above is a simple moving average Sometimes, more recent months sales may be stronger influencers of the coming month s sales, so you want to give those nearer months more weight in your forecast model This is a weighted moving average And just like the number of periods, the weights you assign are purely arbitrary Let s say you wanted to give March s sales 50 weight, February s 30 weight, and January s 20 Then your forecast for April will be 127,000 122 50 134 30 129 20 127.L imitations of Moving Average Methods Moving averages are considered a smoothing forecast technique Because you re taking an average over time, you are softening or smoothing out the effects of irregular occurrences within the data As a result, the effects of seasonality, business cycles, and other random events can dramatically increase forecast error Take a look at a full year s worth of data, and compare a 3-period moving average and a 5-period moving average. Notice that in this instance that I did not create forecasts, but rather centered the moving averages The first 3-month moving average is for February, and it s the average of January, February, and March I also did similar for the 5-month average Now take a look at the following chart. What do you see Is not the three-month moving average series much smoother than the actual sales series And how about the five-month moving average It s even smoother Hence, the more periods you use in your moving average, the smoother your time s eries Hence, for forecasting, a simple moving average may not be the most accurate method Moving average methods do prove quite valuable when you re trying to extract the seasonal, irregular, and cyclical components of a time series for more advanced forecasting methods, like regression and ARIMA, and the use of moving averages in decomposing a time series will be addressed later in the series. Determining the Accuracy of a Moving Average Model. Generally, you want a forecasting method that has the least error between actual and predicted results One of the most common measures of forecast accuracy is the Mean Absolute Deviation MAD In this approach, for each period in the time series for which you generated a forecast, you take the absolute value of the difference between that period s actual and forecasted values the deviation Then you average those absolute deviations and you get a measure of MAD MAD can be helpful in deciding on the number of periods you average, and or the amount of weight you place on each period Generally, you pick the one that results in the lowest MAD Here s an example of how MAD is calculated. MAD is simply the average of 8, 1, and 3.Moving Averages Recap When using moving averages for forecasting, remember. Moving averages can be simple or weighted. The number of periods you use for your average, and any weights you assign to each are strictly arbitrary. Moving averages smooth out irregular patterns in time series data the larger the number of periods used for each data point, the greater the smoothing effect. Because of smoothing, forecasting next month s sales based on the most recent few month s sales can result in large deviations because of seasonality, cyclical, and irregular patterns in the data and. The smoothing capabilities of a moving average method can be useful in decomposing a time series for more advanced forecasting methods. Next Week Exponential Smoothing In next week s Forecast Friday we will discuss exponential smoothing methods , and you will see that they can be far superior to moving average forecasting methods. Still don t know why our Forecast Friday posts appear on Thursday Find out at. Let New Posts Come to You. How do you calculate mean absolute deviation. Answer by MostCuriousWill. The Mean Absolute Deviation is calculated in three simple steps.1 Determine the Mean Add all numbers and divide by the count. example the weights of the following three people, denoted by letters are A - 56 Kgs B - 78 Kgs C - 90 Kgs. Mean 56 78 90 3 74 6 2 Determine deviation of each variable from the Mean i e 56-74 6 -18 67 78-74 6 3 33 90-74 6 15 33 3 Make the deviation absolute by squaring and determining the roots i e eliminate the negative aspect Thus the Mean Absolute Deviation is 18 67 3 33 15 33 3 12 44.Alternatively you can use the excel formula AVEDEV 56,78,90 to obtain the result Different Methods There are different formulas for the calculation of mean absolute deviation For example mean absolute deviation from mean an d mean absolute deviation from median Similarly the formulas for grouped and ungrouped data are also different In order to see the calculation of mean absolute deviation from mean and mean absolute deviation from median for both grouped and ungrouped data please visit the link given below Let s consider the sample. First of all you must decide, what am I calculating the mean absolute deviation from Will it be the mean, the mode or the median It could be any measure of what statisticians call location or central tendency. For no good reason except that it s familiar to most people let me choose the mean of the sample It proves to be 5.Now we need the absolute deviation of each sample element from the mean Notice that these are the distances between the mean and the sample elements. The sum of these is 18 then their average is 18 5 3 6 So the mean absolute deviation from the mean is 3 6 In other words, the sample points are, on average 3 6 units from the mean. For more information visit the Links Relacionados. 267 others found this useful. First, you need to determine the mean The mean of a list of numbers is the sum of those numbers divided by the quantity of items in the list read add all the numbers up and divide by how many there are Then, subtract the mean from every number to get the list of deviations Create a list of these numbers It s OK to get negative numbers here Next, square the resulting list of numbers read multiply them with themselves Add up all of the resulting squares to get their total sum Divide your result by one less than the number of items in the list To get the standard deviation, just take the square root of the resulting number Example your list of numbers 1, 3, 4, 6, 9, 19 mean 1 3 4 6 9 19 6 42 6 7 list of deviations -6, -4, -3, -1, 2, 12 squares of deviations 36, 16, 9, 1, 4, 144 sum of deviations 36 16 9 1 4 144 210 divided by one less than the number of items in the list 210 5 42 square root of this number square root 42 about 6 48 MORE.30 people found this useful.
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