Aikasarjamenetelmät. Aikasarjamenetelmät ovat tilastollisia tekniikoita, jotka käyttävät ajan mittaan kertyneitä historiallisia tietoja. Aikasarjamenetelmät olettavat, että aiemmin tapahtunut tulevaisuus jatkuu tulevaisuudessa. Kuten aikasarjassa ehdotetaan, nämä menetelmät liittyvät Ennuste vain yhdeksi tekijä - ajaksi. Ne sisältävät liikkuvaa keskiarvoa, eksponentti - tasoitusta ja lineaarista suuntauslinjaa. Ne ovat suosituimpia menetelmiä lyhyen kantaman ennusteiden tekemiseksi palvelu - ja tuotantoyhtiöiden kesken. Nämä menetelmät edellyttävät, että tunnistettavat historialliset mallit tai suuntaukset Kysyntä ajan mittaan toistaa itsensä. Siirtyminen keskimäärin. Aikasarjojen ennuste voi olla yhtä yksinkertainen kuin kysynnän käyttö kuluvan kauden aikana kysynnän ennustamiseksi seuraavan jakson aikana. Tätä kutsutaan joskus naiiviseksi tai intuitiiviseksi ennusteeksi. 4 Esimerkiksi jos kysyntä on 100 yksikköä Tällä viikolla ennustettu ensi viikon kysyntä on 100 yksikköä, jos kysyntä on 90 yksikköä, sen jälkeen seuraavan viikon kysyntä on 90 uni Ts, jne. Tämäntyyppinen ennustemenetelmä ei ota huomioon historiallista kysynnän käyttäytymistä, joka perustuu vain kysyntään kuluvalla kaudella. Se reagoi suoraan normaaleihin satunnaisiin kysynnän liikkeisiin. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo - menetelmä käyttää useita kysyntäarvoja Viime aikoina ennusteiden kehittäminen Tämä pyrkii vaimentamaan tai tasoittamaan ennustuksen satunnaisia korotuksia ja vähennyksiä, jotka käyttävät vain yhtä ajanjaksoa Yksinkertainen liukuva keskiarvo on hyödyllinen ennustettavan kysynnän ennustamiseksi, eikä se näytä merkittävää kysyntätapaa, kuten Trendinä tai kausittaisena mallina. Keskimääräiset keskiarvot lasketaan tiettyinä ajanjaksoina, kuten kolmen kuukauden tai viiden kuukauden ajan, riippuen siitä, kuinka paljon ennustaja haluaa sopeuttaa kysyntätietoja. Mitä pidempi liikkuva keskiarvo on, sitä sujuvammaksi se on. Yksinkertaisen liikkuvat keskiarvot laskevat yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon. Instant Paper Clip Office Supply Company myy ja toimittaa toimistotarvikkeita yrityksille, kouluille, D virastot 50 meripeninkulman säteellä varastosta Toimistotarviketoiminta on kilpailukykyinen ja kyky toimittaa tilauksia nopeasti on tekijä uusien asiakkaiden hankkimisessa ja vanhojen toimihenkilöiden pitämisessä. Toimistot eivät tyypillisesti ole tilauksia, kun ne ovat vähissä toimituksissa, mutta kun ne Täysin loppunut Tuloksena he tarvitsevat tilauksiaan välittömästi Yhtiön päällikkö haluaa olla riittävän varma kuljettajia ja ajoneuvoja on saatavilla tilausten toimittamiseen viipymättä ja heillä on riittävät varastot varastossa. Siksi päällikkö haluaa pystyä ennustamaan numeron Jotka tulevat esiin seuraavan kuukauden aikana eli toimitusten kysynnän ennakoimiseksi. Toimituskonttoreiden kirjanpidosta johdolle on kertynyt seuraavat tiedot viimeisten 10 kuukauden aikana, mistä se haluaa laskea kolmen ja viiden kuukauden liukuvat keskiarvot. Oletetaan, että se on lokakuun loppu. Kolmen tai viiden kuukauden liukuva keskiarvo johtuu tyypillisesti seuraavalle kuukaudelle sekvenssissä, joka tässä tapauksessa on N Ovember Liikkuva keskiarvo lasketaan tilausten kysynnästä edellisen kolmen kuukauden aikana seuraavan kaavan mukaisesti. Viiden kuukauden liukuva keskiarvo lasketaan kyselyn aikaisemmasta 5 kuukaudesta seuraavasti. Kuukauden liukuva keskimääräinen ennuste kaikkien kysyntäkuukausien aikana on esitetty seuraavassa taulukossa. Ainoastaan viimeisin kuukausittainen kysyntä perustuu marraskuun ennusteeseen, mutta hallinnoija käyttää kuitenkin aikaisempien kuukausien aikaisempia ennusteita. Ennakoida todellisen kysynnän avulla, kuinka tarkka ennustemenetelmä on - eli kuinka hyvin se on. Kolmen - ja viiden kuukauden keskiarvot. Yllä olevassa taulukossa olevat liikkuvat keskimääräiset ennusteet pyrkivät parantamaan todellisten tietojen vaihtelevuutta. Tasoittavaa vaikutusta voidaan havaita seuraavassa kuvassa, jossa kolmen kuukauden ja 5 kuukauden keskiarvot on asetettu alkuperäisen datan kaaviolle. Edellisen kuvan 5 kuukauden liukuva keskiarvo tasoittaa vaihteluita Enemmän kuin 3 kuukauden liukuva keskiarvo Kuitenkin kolmen kuukauden keskiarvo kuvaa entistä paremmin toimiston toimitusjohtajan käytettävissä olevia viimeisimpiä tietoja. Yleensä pitkän aikavälin liukuva keskiarvoennusteet ovat hitaampia reagoimaan viimeaikaisiin muutoksiin Kysyntä kuin lyhyemmällä aikavälillä käytettävät liikkuvat keskiarvot Lisäjaksot heikentävät nopeutta, jolla ennuste reagoi Määräävien liikkumisjaksojen määrittäminen liikkuvaan keskimääräiseen ennusteeseen vaatii usein jonkin verran kokeilu - ja virhekokeet. Liikkuvan keskiarvomenetelmän haittapuoli on se, että se ei reagoinut syihin liittyviin vaihteluihin, kuten sykleihin ja kausivaihteluihin. Muutokset aiheuttavat tekijät jätetään yleensä huomiotta. Se on periaatteessa mekaaninen menetelmä, joka heijastaa historiallisia tietoja johdonmukaisesti. Liikkuvan keskiarvomenetelmän etuna on se, että se on helppokäyttöinen, nopea ja suhteellisen halpa. Yleensä tämä menetelmä voi tarjota hyvän Astista lyhyen ajan, mutta sitä ei tule työntää liian kauas tulevaisuuteen. Painotettu liikkuva keskiarvo. Liikkuvaa keskimääräistä menetelmää voidaan säätää tarkemmin heijastelemaan tietojen vaihtelua. Painotetussa liukuva keskiarvomenetelmässä painot määritetään eniten Viimeisimmät tiedot seuraavan kaavan mukaisesti. Esimerkki 10 3: n taulukossa esitetyt PM-tietopalvelujen kysynnän tiedot näyttävät vastaavan lineaarisen trendin kasvua. Yritys haluaa laskea lineaarisen trendilinjan nähdäkseen, onko se tarkempi kuin eksponentiaalinen tasoitus Ja mukautetut eksponentiaaliset tasausennusteet, jotka on kehitetty esimerkeissä 10 3 ja 10 4. Pienimmän neliösumman laskelmissa vaaditut arvot ovat seuraavat. Näiden arvojen käyttämistä lineaarisen trendilinjan parametrit lasketaan seuraavasti. Siksi lineaarisen trendilinjan yhtälö on. Jotta lasketaan ennuste kaudelle 13, anna x 13 lineaariselle trendilinjalle. Seuraava kaavio näyttää lineaarisen trendilinjan verrattuna todellisiin tietoihin. Suuntaviiva näyttää r Tarkastele tarkasti varsinaisia tietoja - toisin sanoen hyvää sovittamista - ja se olisi siis hyvä ennuste malli tähän ongelmaan. Huolimatta lineaarisesta suuntauslinjasta on kuitenkin, että se ei sopeudu trendin muutokseen, Koska eksponentiaalisen tasoitusennusteen menetelmät eli oletetaan, että kaikki tulevat ennusteet noudattavat suoraa linjaa. Tämä rajoittaa tämän menetelmän käyttöä lyhyemmäksi ajaksi, jolloin voi olla suhteellisen varmaa, että trendi ei muutu. . Kausikuvio on kysynnän toistuva kasvu ja kysynnän lasku Useissa kysyntätavaroissa on kausiluonteista käyttäytymistä Vaatetusmyynti seuraa vuosittain kausiluonteista mallia, kun lämmin vaatteiden kysyntä kasvaa syksyllä ja talvella ja laskee keväällä ja kesällä, kun jäähdyttimen vaatteiden kysyntä kasvaa Useiden vähittäiskaupan kohteet, kuten lelut, urheiluvälineet, vaatteet, elektroniset laitteet, kinkut, kalkkunat, viini ja hedelmät, kasvavat lomakauden aikana. Yhdessä erityisten päivien, kuten Ystävänpäivä ja äitien päivä Kausiluonteiset mallit voivat esiintyä myös kuukausittain, viikoittain tai päivittäin. Jotkut ravintolat vaativat enemmän iltaa kuin lounaalla tai viikonloppuisin kuin arkisin Liikenne - tästä syystä Myynti - ostoskeskuksissa nousee perjantaina ja lauantaina. Aika-sarjan ennusteessa on useita menetelmiä, joilla heijastetaan kausivaihteluja. Kuvataan yksi yksinkertaisista menetelmistä kausittaisen tekijän avulla. Kausittainen tekijä on numeerinen arvo, jota kerrotaan Normaali ennuste kausitasoitetun ennusteen saamiseksi. Yksi menetelmä kausittaisten tekijöiden kysynnän kehittämiseksi on kunkin kauden ajan kysynnän jakaminen vuotuisen kokonaiskysynnän mukaan seuraavan kaavan mukaan. Saatujen kausittaisten tekijöiden välillä on 0 ja 1 0 Vaikutus kausikohtaiseen vuotuiseen kokonaiskysyntään. Näitä kausittaisia tekijöitä kerrotaan vuotuisella ennustetulla kysynnällä, jotta saadaan kausittaiset ennusteet kunkin kauden aikana A - ennuste kausittaisten oikaisujen kanssa. Wishbone Farms kasvattaa kalkkunoita myytäväksi liha-alan yritykselle koko vuoden ajan. Kuitenkin sesonki on ilmeisesti vuoden viimeisellä neljänneksellä, lokakuusta joulukuuhun. Wishbone Farms on kokenut kalkkunoiden kysynnän Kolmen seuraavan vuoden aikana. Koska meillä on kolmen vuoden kysyntätietoja, voimme laskea kausitekijät jakamalla koko kolmen vuosineljänneksen kysynnän kolmella vuodella kokonaiskysynnän mukaan kaikissa kolmessa vuodessa. Seuraavaksi haluamme moninkertaistaa ennustetun kysynnän Seuraavalle vuodelle 2000 kunkin kausitekijän osalta, jotta saataisiin ennustettu kysyntä kullekin vuosineljännekselle. Tämän saavuttamiseksi tarvitsemme vuoden 2000 kysyntäennusteen. Tällöin, koska taulukossa esitetyillä kysyntitiedoilla näyttää olevan yleisesti kasvava trendi , Lasketaan lineaarinen trendilinja kolmen vuoden tietojen taulukossa saada karkea ennustearvio. Tämän vuoksi ennuste vuodelle 2000 on 58 17 tai 58,170 kalkkunaa. Käytetään tämän vuosittaisen ennusteen Kysyntä, kausitasoitetut ennusteet, SF i, vuodelle 2000, jotka ovat näiden neljännesvuosittaisten ennusteiden mukaiset ja taulukon todelliset kysyntäarvot näyttävät olevan suhteellisen hyviä ennusteita, mikä heijastaa sekä kausivaihteluita että yleistä nousevaa suuntausta.10 -12 Kuinka liukuva keskimääräinen menetelmä on samanlainen kuin eksponentiaalinen tasoitus.10-13 Mikä eksponentiaalisen tasoitusmallin vaikutus tasoitusvakion nostamiseen on.10-14 Miten sopeutunut eksponenttinen tasoitus eroaa eksponentiaalisesta tasoituksesta.10-15 Mikä päättää Tasoitustasosta trendinä säädetyllä eksponenttien tasoitusmallilla. 10-16 Aikasarjamenetelmien luvussa esitetyistä lähtöennusteista oletettiin aina olevan sama kuin ensimmäisen kauden todellinen kysyntä. Ehdota muita tapoja, joiden mukaan aloitusennuste voisi Voidaan johtaa varsinaiseen käyttöön.10-17 Kuinka lineaarinen trendilinjan ennustamamalli poikkeaa lineaarisesta regressiomallista ennusteeseen.10-18 Aikasarjojen mo Tässä luvussa esitetyt luvut, mukaan lukien liukuva keskiarvo ja painotettu liukuva keskiarvo, eksponentiaalinen tasoitus ja säädetty eksponentiaalinen tasoitus sekä lineaarinen trendilinja, mitkä pidätte parhaiten Miksi? 10-19 Mitä etuja säätää eksponentiaalinen tasoittaminen ylittää lineaarisen kehityksen 4 kpl Kahn ja JT Mentzer, ennuste kuluttaja - ja teollisuusmarkkinoilla, ennuste 14, nro 2 Kesä 1995 21-28.MAT 540 Viikko 4 Kotitehtävien ongelmat, luku 15.MAT 540 Viikko 4 Kotitehtävä 15 luku Carpet Cityn pistorasian johtaja tarvitsee tarkan ennusteen Soft Shag - matotista, joka on sen suurin myyjä. Jos johtaja ei tilata tarpeeksi mattoa mattoyritykseltä, asiakkaat ostavat matonsa yhdeltä Carpet Cityn monet kilpailijat Johtaja on kerännyt seuraavat kysynnän tiedot viimeisten 8 kuukauden aikana Kuukausi Vaatimus Soft Shag - matotille 1 000 m 1 10 2 9 3 8 4 9 5 10 6 12 7 14 8 11.a Laske 3 m Kuukausien 4 - 9 välinen liikkuva keskimääräinen ennuste b Laske painotettu kolmen kuukauden liukuva keskimääräinen ennuste kuukausina 4 - 9 Määritä painot 0 55, 0 35 ja 0 10 kuukausina peräkkäin viimeisestä kuukaudesta alkaen c Vertaa Kaksi ennustetta käyttämällä MAD: ää Mikä ennuste vaikuttaa tarkemmalta 2 Petroco Service Stationin johtaja haluaa ennustaa lyijyttömän bensiinin kysyntää ensi kuussa, jotta gallonaa voidaan tilata jakelijalta. Omistaja on kerännyt seuraavat Tietoja lyijyttömän bensiinin kysynnästä viimeisten 10 kuukauden aikana Kuukausi Bensiini Kysytty gall 775 lokakuu 835 joulukuu 605 tammikuu 450 helmikuu 600 maaliskuu 700 huhtikuu 820 toukokuu 925 kesäkuu 1500 heinäkuu 1 200 a Laske eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste käyttäen arvoa 0 40 B Laske MAPD 3 Emily Andrews on investoinut tieteen ja teknologian rahastoon Nyt hän harkitsee likvidaatiota ja sijoittaa toiseen rahastoon Hän haluaisi ennustaa t Tieteen ja teknologian rahaston hinta ensi kuussa ennen päätöksen tekemistä Hän on kerännyt seuraavat tiedot rahaston keskihinnasta viimeisten 20 kuukauden aikana Kuukausi Rahaston hinta 1 55 3 4 2 54 1 4 3 55 1 8 4 58 1 8 5 53 3 8 6 51 1 8 7 56 1 4 8 59 5 8 9 62 1 4 10 59 1 4 11 62 3 8 12 57 1 1 13 58 1 8 14 62 3 4 15 64 3 4 16 66 1 8 17 68 3 4 18 60 5 19 65 875 20 72 25 a Kolmen kuukauden keskiarvon mukaan ennustetaan rahaston hintaa 21 kuukaudeksi b Kolmen kuukauden painotetun keskiarvon mukaan viimeisimmällä kuukaudella painotettu 0 50, Kuukausipainotettu 0 30 ja kolmannen kuukauden painotettu 0 20, ennustivat rahaston hintaa 21 kuukauden ajan c Laske eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste käyttäen 0 30 ja ennustaa rahaston hintaa 21 kk: ssa d Vertaa ennusteita a, b ja c , Käyttäen MAD: ia ja ilmoittaa tarkin 4 Carpet City haluaa kehittää keinoja ennustaa sen mattojen myyntiä. Kauppahallitsija uskoo, että myymälöiden myynti liittyy suoraan uusien asuntojen Rts in town Toimitusjohtaja on kerännyt tietoja kuukausittaisten talonrakennuslupien kuukausittaisista talonrakennustilanteista ja kuukausittaisesta myyntikirjasta. Nämä tiedot ovat seuraavat Kuukausimatkamyynnin myynti 1 000 m Kuukausittaiset rakennusluvat 9 17 14 25 10 8 12 7 15 14 9 7 24 45 21 19 20 28 29 2 a Kehitä lineaarinen regressiomalli näille tiedoille ja arvioi maton myynti, jos 30 uudisrakentamislupa myönnetään b Määritä kuukausittaisen myynnin ja uuden kodin rakentamisen syy-suhteen vahvuus käyttämällä korrelaatiota 5. Gilley's Ice Cream Parlour tarvitsee tarkan ennusteen jäätelön kysynnästä. Store järjestää jäätelöä jakelijalta viikkoa eteenpäin, jos myymälä tilaa liian vähän, se menettää liiketoimintansa ja jos se tilaa liikaa, ylimääräinen hinta on hylättävä Johtaja luulee, että jäätelön myynnin merkittävä tekijä on lämpötila eli lämpimämpi sää, sitä enemmän jäätelöä ostaa Almanakkaa, johtaja on määrittänyt keskimääräisen päivätilan Joka on valittu satunnai - sesti, ja varastointitietueista hän on määrittänyt jäätelön kulutuksen samojen 14 viikon ajan. Nämä tiedot on tiivistetty seuraavasti Viikko Keskilämpötila Jäätelö Myyty taso gal 1 68 80 2 70 115 3 73 91 4 79 87 5 77 110 6 82 128 7 85 164 8 90 178 9 85 144 10 92 179 11 90 144 12 95 197 13 80 144 14 75 123 a Kehitä lineaarinen regressiomalli näille tiedoille ja ennusta jäätelön kulutus, jos keskimääräinen viikoittainen Päivittäisen lämpötilan odotetaan olevan 85 astetta b Määritä lämpötilan ja jäätelön kulutuksen välisen lineaarisen suhteen vahvuus käyttämällä korrelaatiota.6 Ilmoita ongelman 5 määritykselle kerroin ja selitä sen merkitys RELATED PRODUCTS. Linear Programming Case Study, Chip Company. Linear-ohjelmoinnin tapaustutkimus, Rayhoon Restaurant. Linear-ohjelmoinnin tapaustutkimus, Portfolio Manager XYZ Investment. Moving keskimääräinen ennuste. Introduction Kuten ehkä arvaamme, etsimme joitakin alkeellisimpia ap Ennusteita ennusteeseen Mutta toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllisiä johdatuksia laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentakysymyksiin. Tällä tavoin jatkamme aloittamalla alusta ja aloittaessamme Moving Average - ennusteiden kanssa. Siirtyminen keskimäärin ennusteisiin Jokainen on tuttu Liikuttavat keskimäärin ennusteet riippumatta siitä, uskooko he kaikki. Kaikki opiskelijat tekevät heidät koko ajan. Ajattele testituloksia kurssiin, jossa sinulla on neljä testia lukukauden aikana. Oletetaan, että sinulla on 85 testissä. Mitä arvioisit toisen testipistemäärän suhteen. Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne. Mitä mieltä olet ystäväsi seuraavista testipisteistään? Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavasta testistään Pisteet. Ei ole väliä, mitä voit tehdä ystäville ja vanhemmille, he ja opettajasi todennäköisesti odottavat, että saisit jotain 85 olet juuri saanut. No, nyt luulkaamme, että huolimatta sinun itsensä edistämisestä ystävillesi, voit yliarvioida itsesi ja luku olet vähemmän opiskelemaan toisen testin ja niin saat 73. Nyt mitä kaikki Asianomainen ja kiinnostunut menossa ennakoimaan, että saat kolmannen testin. Heille kaksi todennäköistä lähestymistapaa kehittää arvio, riippumatta siitä, jakavatko he sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen: Tämä kaveri puhaltaa aina savua hänen Älykkyjä Hän on menossa saada toinen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa, No niin, sinä olet saanut 85 ja 73, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää saada noin 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teet vähemmän juhlimista ja ettet vaivannut pikkulintua koko paikkaan ja jos lähdit tekemään paljon enemmän opiskeluja, saatat saada korkeamman pistemäärän. Jotkut näistä arvioista ovat itse asiassa keskimääräisiä ennusteita. Ensimmäinen Käyttää vain viimeisintä pistettäsi, jotta voit ennustaa tulevan suorituksesi Tämä on nimeltään liukuva keskimääräinen ennuste käyttäen yhtä tietojaksoa. Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttäen kahta dataa. Oletetaan, että kaikki nämä ihmiset runtelemalla teidän mielessäsi ovat jonkinlaista pissed sinua pois ja päätät Tehdä hyvin kolmannella testillä omasta syystä ja laittaa korkeamman pistemäärän liittolaisten eteen. Sinä otat testiä ja pisteesi on todella 89. Jokainen, mukaanlukien itseesi, on vaikuttunut. Nyt sinulla on lopullinen testi Lukukausi tulee esiin ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustusta siitä, miten teet viimeisen testin aikana No, toivottavasti näet kuvion. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mikä on mielestänne tarkin. Whistle kun työskentelemme Nyt palaamme uuteen siivousyritykseen, jonka aloitti äänihäisempi puolisko nimeltä Whistle While We Work Sinulla on joitakin aikaisempia myyntitilastoja, joita edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmelle ajanjaksolle Ng keskimääräinen ennuste. Solu C6-merkinnän pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän soluosan kahteen muuhun soluun C7: stä C11: een. Huomaa, kuinka keskiarvo liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen perusteella, mutta käyttää tarkasti kolmea viimeistä käytettävissä olevaa jaksoa kullekin Ennuste Sinun tulisi myös huomata, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aikaisempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisintä ennustetta. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin eksponentiaalinen tasoitusmalli, johon olen sisällyttänyt aiemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavassa Web-sivun mittaamaan ennusteiden voimassaolon. Nyt haluan esittää samanlaiset tulokset kahden ajan liikkuvaan keskimääräiseen ennusteeseen. C5-solun merkintä pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C6-C11. Kustakin ennustuksesta käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennustevalidoinnissa. Jotka ovat merkityksellisiä huomaamaan. M-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käytetään vain m viimeisimpien datan arvojen avulla ennusteen tekemiseen Mitään muuta ei ole välttämätöntä. M-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käytettäessä huomaa, että Ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksossa m 1. Näistä ongelmista tulee oleellisesti merkittäviä, kun kehitämme koodimme. Liikkuvaa keskimääräistä funktiota kehitettäessä on kehitettävä liikkuvaa keskimääräistä ennusteita, joita voidaan käyttää joustavammin. Että tulot ovat niiden aikojen lukumäärää, joita haluat käyttää ennusteessa ja historiallisten arvojen joukossa Voit tallentaa sen mihin tahansa työkirjaan haluat. Function MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods Yksittäisen ilmoituksen ja alustuksen muuttujat Dim Item As Variant Dim Counter As Kokonaisluku Dim-kertyminen yhtenä kokonaisuutena Historiallinen koko kokonaislukuna. Muuttujien alustus Laskuri 1 Akumulaatio 0. Historical array HistoricalSize. for for Counter 1: n lukumäärän määrittäminen NumberOfPeriods. Kertyminen sopivasta määrästä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kertymän kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingMaksujen keskimääräinen kertymänumero. Perot. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa funktion laskentataulukkoon siten, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi Kuten seuraavassa.
No comments:
Post a Comment