4 เดือน ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

จัดทำประมาณการเฉลี่ย 4 เดือนสำหรับ Wallace Garden Supply และคำนวณ MAD พัฒนาประมาณการเฉลี่ย 4 เดือนสำหรับ Wallace Garden Supply และคำนวณ MAD รายละเอียดของรายการรวมถึง SPREADSHEET EXCEL ด้วย FORMULAS 5-13: สร้างการคาดการณ์ค่าเฉลี่ย 4 เดือนสำหรับ Wallace Garden Supply และคำนวณ MAD การประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลัง 3 เดือนได้รับการพัฒนาขึ้นในส่วนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในตารางที่ 5.3 5-15: ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากความต้องการใช้ถุงปุ๋ย 50 ปอนด์ต่อปีที่ Wallace Garden Supply แสดงไว้ในตารางต่อไปนี้ พัฒนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ปีเพื่อคาดการณ์ยอดขาย จากนั้นคาดการณ์ความต้องการอีกครั้งโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักซึ่งยอดขายในปีล่าสุดมีน้ำหนัก 2 และยอดขายในอีก 2 ปีจะได้รับน้ำหนักเป็น 1. วิธีใดที่คุณคิดว่าเป็นความต้องการปีที่ดีที่สุดสำหรับปุ๋ย 5 -16: พัฒนาเส้นแนวโน้มสำหรับความต้องการปุ๋ยในข้อ 5-15 โดยใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ 5-19: ยอดขายเครื่องปรับอากาศ Cool Man เติบโตอย่างต่อเนื่องในช่วง 5 ปีที่ผ่านมาผู้จัดการฝ่ายขายได้คาดการณ์ว่าก่อนที่ธุรกิจจะเริ่มต้นปีแรกยอดขายจะเท่ากับ 410 เครื่อง การใช้การทำให้เรียบแบบเลขยกกำลังด้วยน้ำหนัก 0.30 พัฒนาประมาณการสำหรับปีที่ 2 ถึง 6 5-25: ยอดขายเครื่องดูดฝุ่นอุตสาหกรรมที่ บริษัท อาร์. โลเต็นทัลซัพพลาย จำกัด ในช่วง 13 เดือนที่ผ่านมามีดังนี้ขาย (1,000) ขายประจำเดือน (1,000) เดือน 11 14 มกราคม 14 สิงหาคม วันที่ 17 กุมภาพันธ์พศ. 16 มีนาคม 12 ตุลาคม 10 เมษายน 14 พฤศจิกายน 15 พฤษภาคม 16 ธันวาคม 17 มิถุนายน 11 มกราคม (ก) การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีระยะเวลาสามช่วงกำหนดความต้องการเครื่องดูดฝุ่นในเดือนกุมภาพันธ์ปีหน้า (ข) ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่มีระยะเวลาสามช่วงกำหนดความต้องการเครื่องดูดฝุ่นในเดือนกุมภาพันธ์ (c) ประเมินความถูกต้องของแต่ละวิธีการเหล่านี้ (d) ปัจจัยใดที่ R. Lowenthal พิจารณาในการพยากรณ์ยอดขาย 14 ครั้งซื้อด้วยคะแนน 4.7 จาก 5 อ้างอิงจาก 3 ความเห็นของลูกค้าถ้าคุณเห็นข้อความนี้เบราว์เซอร์ของคุณไม่ใช้งานหรือไม่สนับสนุน JavaScript หากต้องการใช้คุณลักษณะทั้งหมดของระบบช่วยเหลือเช่นการค้นหาเบราว์เซอร์ของคุณต้องเปิดใช้งานการสนับสนุน JavaScript ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการถ่วงน้ำหนักโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายค่าข้อมูลแต่ละค่าใน quotWindow ที่คำนวณได้จะให้ความสำคัญหรือน้ำหนักเท่ากัน มักเป็นเช่นนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลราคาทางการเงินว่าข้อมูลล่าสุดเมื่อเร็ว ๆ นี้ควรมีน้ำหนักมากขึ้น ในกรณีเหล่านี้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่มีการถ่วงน้ำหนัก (หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา - ดูหัวข้อต่อไปนี้) มักต้องการ พิจารณาตารางค่าข้อมูลการขายแบบเดียวกันเป็นเวลา 12 เดือน: ในการคำนวณ Average Weighted Moving Average: คำนวณจำนวนช่วงเวลาของข้อมูลที่เข้าร่วมในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (เช่นขนาดของคำจำกัดความการคำนวณ) หากหน้าต่างคำนวณถูกระบุว่าเป็น n ค่าข้อมูลล่าสุดในหน้าต่างจะคูณด้วย n ค่าคูณด้วย n-1 ล่าสุดคูณด้วยค่าก่อนคูณด้วย n-2 และอื่น ๆ สำหรับค่าทั้งหมด ในหน้าต่าง หารผลรวมของค่าคูณทั้งหมดด้วยการรวมน้ำหนักเพื่อให้ค่า Average Weighted Moving Average เหนือหน้าต่างดังกล่าว วางค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในคอลัมน์ใหม่ตามการวางตำแหน่งโดยรวมต่อท้ายที่อธิบายไว้ด้านบน หากต้องการอธิบายขั้นตอนเหล่านี้ให้พิจารณาว่าจะต้องใช้ค่าเฉลี่ยการขายถ่วงน้ำหนัก 3 เดือนของยอดขายในเดือนธันวาคม (โดยใช้ตารางด้านบนของมูลค่าการขาย) คำว่า quot3-monthquot อนุมานได้ว่าคำจำกัดความในการคำนวณเป็น 3 ดังนั้นอัลกอริธึมการคำนวณ Weighted Moving Average สำหรับกรณีนี้ควรเป็นดังนี้หรือถ้าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักย้อนหลัง 3 เดือนได้รับการประเมินในช่วงข้อมูลต้นฉบับทั้งหมดผลลัพธ์จะเป็น ค่าเฉลี่ยของความต้องการที่แท้จริงของระยะเวลา t และค่าเฉลี่ยของความต้องการจริงสำหรับระยะเวลา t และความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับระยะเวลา ANS: C PTS: 1 6. ถ้าสัญญาณการติดตามเป็นบวกซึ่งหนึ่งในข้อใดต่อไปนี้ จริง a. มูลค่าที่แท้จริงสูงกว่าที่คาดการณ์ b. ค่าที่แท้จริงต่ำกว่าที่คาดไว้ c. ค่าที่แท้จริงเท่ากับการคาดการณ์ d. ไม่สามารถสรุปข้อสรุปได้ ANS: A PTS: 1 7. การคาดการณ์การให้ราบเรียบชี้แจงมีค่าเท่ากับการคาดการณ์ของ naiumlve เมื่อ alpha ในรูปแบบการให้ความเรียบแบบเสวนาเท่ากับ: a. 0 ข. 0.5 c. 1 วัน ข้อมูลไม่เพียงพอในการกำหนดคำตอบ ANS: C PTS: 1 ชุดข้อมูล E1 ช่วงเวลาการขาย 1 10000 2 12400 3 14250 4 15750 5 20500 6 18500 7 15750 8 20500 9 21500 10 22550 8. การใช้ชุดข้อมูล E1 สิ่งที่คาดการณ์ไว้ สำหรับรอบระยะเวลา 7 โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่ช่วง: (เลือกคำตอบที่ใกล้เคียงที่สุด) a. 17625 ข. 15225 c. 15300 ภาพตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม d 17250 ANS: D PTS: 1 9. การใช้ชุดข้อมูล E1 คาดว่าจะมีการคาดการณ์สำหรับงวด 6 โดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักห้าช่วงเวลาน้ำหนักตัวในแต่ละช่วงเวลาคือ 0.05, 0.10, 0.20, 0.30 และ 0.35 จากระยะเวลาที่เก่าแก่ที่สุดไปเป็น ระยะเวลาล่าสุดตามลำดับ (เลือกคำตอบที่ใกล้เคียงที่สุด) a. 16500 b. 17825 c. 14575 d 16275 ANS: A PTS: 1 10. การใช้ชุดข้อมูล E1 การคาดการณ์สำหรับงวด 6 โดยใช้วิธีการทำให้เรียบแบบเอ็กซเรนแนนเชียลสมมติว่าการคาดการณ์สำหรับระยะเวลา 5 คือ 14000 ใช้ค่าคงที่ที่ราบเรียบของ alpha 0.4 (เลือกคำตอบที่ใกล้เคียงที่สุด)14575 ข. 26100 c. 16600 d. 19700 ANS: C PTS: 1 11. สมการถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายๆที่มียอดขายเฉลี่ย 225,000 ในช่วงสิบรอบที่ผ่านมาและงบประมาณการโฆษณาเฉลี่ย 3,000 ครั้งในช่วง 10 งวดล่าสุดคือ Y 3250 120x ซึ่งแสดงว่ามีการโฆษณาเพิ่มขึ้น 1 ครั้ง จะเพิ่มยอดขายโดย: a. 3370 ข. 250 c. 120 วัน 1875 ANS: C PTS: 1 12. ข้อใดต่อไปนี้ไม่ใช่ประเภทของการคาดการณ์เชิงคุณภาพ a. กองกำลังการขาย b. การสำรวจผู้บริโภค c. คณะกรรมการตัดสินของผู้บริหาร d. วิธีการในการพยากรณ์ ANS: D PTS: 1 ชุดข้อมูล E2 เดือนพยากรณ์อากาศจริง 1 10 11 2 8 10 3 9 8 4 6 6 5 7 8 13. วิธีการพยากรณ์ได้จัดทำข้อมูลดังต่อไปนี้ในช่วง 5 เดือนที่ผ่านมาซึ่งแสดงในชุดข้อมูล E2 ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (หมายถึง 2 หลัก) หมายถึงอะไร - 0.60 b. - 1.20 c. 1.00 d. 1.25 ANS: C PTS: 1 14. จากข้อมูลในชุดข้อมูล E2 ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับกำลังสอง (หมายถึง 2 หลัก) a. 7.00 b. 1.40 c. 1.00 d. 0.80 ANS: B PTS: 1 15. โดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 4 เดือนและความถีน้ำหนัก 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 (จากเดิม 1 ถึงทศนิยม) น้ำหนักที่หนักที่สุดที่นำมาใช้กับช่วงเวลาล่าสุด) พ. ย. ธ. ค. ม. ค. ก. พ. มี.ค. 39 มี.ค. 36 40 38 48 46 a. 44.4 ข. 43.0 c. 42.5 วัน 41.6 ANS: A PTS: 1 16. ให้ข้อมูลต่อไปนี้ให้คำนวณการคาดการณ์ (แม่นยำ 2 เดซิเบล) ในงวดที่สามโดยใช้การคำนวณหาค่าดัชนีชี้แจงและ alpha 0.3 การพยากรณ์ความต้องการในช่วงเวลา 1 64 59 2 70 a. 36.90 b. 57.50 c. 61.50 d. 63.35 ANS: D PTS: 1 ภาพตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ให้คำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลา 3 ช่วงแรกและวางไว้ถัดจากช่วงที่ 3 เราสามารถมีได้ วางค่าเฉลี่ยในช่วงกลางของช่วงเวลาสามช่วงคือถัดจากช่วงเวลา 2 ซึ่งทำงานได้ดีกับช่วงเวลาที่แปลก ๆ แต่ไม่ค่อยดีเท่าช่วงเวลาที่เท่ากัน เราจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครั้งแรกเมื่อ M 4 ในทางเทคนิคค่า Moving Average จะลดลงที่ 2.5, 3.5 เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราจะทำให้ MAs เรียบขึ้นโดยใช้ M 2. ดังนั้นเราจึงเรียบค่าที่ราบเรียบถ้าเราใช้ค่าเฉลี่ยของจำนวนที่เท่ากันเราจำเป็นต้องเรียบค่าที่เรียบขึ้นตารางต่อไปนี้แสดงผลลัพธ์โดยใช้ M 4