Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular la media móvil de una serie de tiempo en Excel. Un avearge móvil se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, permite echar un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón de Análisis de Datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas para análisis en. 3. Seleccionar la media móvil y haga clic en OK. 4. Haga clic en el cuadro rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Intervalo y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar la curva de estos valores. Explicación: porque nos permite establecer el intervalo de 6, la media móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y los valles se alisan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil de los primeros 5 puntos de datos debido a que no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más los picos y los valles se alisan. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca de los promedios móviles son los puntos de datos reales. ¿Le gusta esta página web gratuita Por favor, comparte esta página en GoogleOR-Notes O-Notes son una serie de notas introductorias sobre temas que caen bajo el título general del campo de la investigación de operaciones (OR). Ellos fueron utilizados originalmente por mí en un curso introductorio o doy en el Imperial College. Ahora están disponibles para su uso por cualquier estudiantes y profesores interesados en o está sujeto a las siguientes condiciones. Una lista completa de los temas disponibles en O-Notes se puede encontrar aquí. ejemplos de pronósticos de pronóstico ejemplo 1996 examen UG La demanda de un producto en cada uno de los últimos cinco meses se muestra a continuación. Utilice un promedio móvil de dos meses para generar un pronóstico para la demanda en el mes 6. Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,9 para generar un pronóstico de demanda de la demanda en el mes 6. ¿Cuál de estas dos previsiones prefiere y por whySolution Los dos mes media móvil de dos meses a cinco es dada por: la previsión para el mes seis es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil para el mes m 5 5 2350. la aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,9 obtenemos: Como antes de que el pronóstico para el mes seis es sólo el promedio para el mes 5 5 M 2386 para comparar las dos predicciones se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para el movimiento MSD media (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) SUP2 / 3 16,67 y para la media suavizada exponencialmente con una constante de alisamiento de 0,9 MSD (13 - 17 de ) sup2 (16.60 - 19) ¿sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) SUP2 / 4 10.44 en general vemos que aparece suavizado exponencial para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 2386 que ha sido producido por suavizado exponencial. La previsión de ejemplo 1994 examen UG La siguiente tabla muestra la demanda de una nueva loción de afeitar en una tienda para cada uno de los últimos 7 meses. Calcular un promedio móvil de dos meses para dos meses a siete. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes ocho Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,1 para obtener una previsión de la demanda en el mes ocho. ¿Cuál de las dos previsiones para el mes de ocho prefiere y por qué El encargado de la tienda cree que los clientes están cambiando a este nuevo después del afeitado de otras marcas. Discutir cómo se puede modelar este comportamiento de conmutación e indicar los datos que se requeriría para confirmar si este cambio se está produciendo o no. Solución El promedio móvil de dos meses para seis y cincuenta y ocho meses viene dada por: La previsión para el mes de ocho es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil para el mes 7 m 7 46. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,1 obtenemos: como antes, el pronóstico para el mes de ocho es más que el promedio para el mes 7 7 M 31.11 31 (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria). Para comparar los dos pronósticos se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para la media móvil y para el promedio suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,1 En general vemos que la media móvil bienal mes aparece para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 46 que ha sido producido por el promedio móvil de dos meses. Para examinar el cambio tendríamos que utilizar un modelo de proceso de Markov, donde afirma marcas y necesitaríamos información de estado inicial y las probabilidades de cambiar de proveedor (a partir de encuestas). Tendríamos que ejecutar el modelo en datos históricos para ver si tenemos un ajuste entre el modelo y el comportamiento histórico. La previsión de ejemplo 1992 examen UG La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de la maquinilla de afeitar en una tienda para cada uno de los últimos nueve meses. Calcular un promedio móvil de tres meses para tres meses a nueve. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes de diez Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,3 para obtener una previsión de la demanda en el mes diez. ¿Cuál de los dos pronósticos para el mes de diez prefieres y por qué Solución El promedio móvil de tres meses para meses 3 a 9 viene dada por: La previsión para el mes 10 es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil para el mes 9 9 m 20.33. Por lo tanto (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria) la previsión para el mes 10 es 20. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,3 obtenemos: Como antes, el pronóstico para el mes 10 es sólo el promedio para el mes 9 M 9 18,57 19 (como lo no puede tener la demanda fraccionada). Para comparar los dos pronósticos se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para la media móvil y para el promedio suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,3 En general vemos que la media móvil de tres mes aparece para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 20 que ha sido producido por la media móvil de tres meses. La previsión de ejemplo 1991 examen UG La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de máquina de fax en una tienda por departamentos en cada uno de los últimos doce meses. Calcular el promedio móvil de cuatro meses para los meses 4 a 12. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes 13 Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,2 para obtener una previsión de la demanda en el mes 13. ¿Cuál de las dos previsiones para el mes 13 preferís y por qué ¿Qué otros factores no considerados en los cálculos anteriores, podrían influir en la demanda de la máquina de fax en el mes 13 Solución el promedio de cuatro meses para los meses de 4 a 12 viene dada por: m 4 (23 19 15 12) / 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) / 4 21 m 6 (30 27 23 19) / 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) / 4 28 m 8 (33 32 30 27) / 4 30,5 m 9 ( 37 33 32 30) / 4 33 m 10 (41 37 33 32) / 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) / 4 40 m 12 (58 49 41 37) / 4 46.25 el pronóstico para el mes 13 es sólo el movimiento promedio para el mes antes de que esto es la media móvil de 12 meses m 12 46.25. Por lo tanto (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria) la previsión para el mes 13 es 46. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,2 obtenemos: Como antes, el pronóstico para el mes 13 es sólo el promedio para el mes 12 M 12 38.618 39 (como lo no puede tener la demanda fraccionada). Para comparar los dos pronósticos se calcula la media desviación al cuadrado (MSD). Si hacemos esto, nos encontramos con que para la media móvil y para el promedio suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,2 En general vemos que el promedio móvil de cuatro mes aparece para dar el mejor un mes antes pronósticos ya que tiene una menor MSD. Por lo tanto se prefiere que el pronóstico de 46 que ha sido producido por el promedio móvil de cuatro meses. los cambios estacionales de precios de publicidad de la demanda, tanto de esta marca y otras marcas en general la situación económica nueva tecnología ejemplo Forecasting 1989 UG examen La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de horno de microondas en unos grandes almacenes de cada uno de los últimos doce meses. Calcular un promedio móvil de seis meses para cada mes. ¿Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes 13 Aplicar suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,7 para obtener una previsión de la demanda en el mes 13. ¿Cuál de los dos pronósticos para el mes 13 ¿O prefiere y por qué Solución Ahora no puede calcular una de seis meses de media móvil hasta que tengamos al menos 6 observaciones - es decir, sólo podemos calcular un promedio ejemplo de mes 6 en adelante. Por lo tanto tenemos: m 6 (34 32 30 29 31 27) / 6 30.50 m 7 (36 34 32 30 29 31) / 6 32.00 m 8 (35 36 34 32 30 29) / 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) / 6 34.00 m 10 (39 37 35 36 34 32) / 6 35.50 m 11 (40 39 37 35 36 34) / 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) / 6 38.17 El pronóstico para el mes 13 es sólo el promedio móvil para el mes antes de que esto es la media móvil de 12 meses m 12 38.17. Por lo tanto (ya que no podemos tener una solicitud fraccionaria) la previsión para el mes 13 es 38. La aplicación de suavizado exponencial con una constante de alisamiento de 0,7 obtenemos: Moving Forecasting media Introducción. Como se puede adivinar que estamos buscando a algunos de los métodos más primitivos a los pronósticos. Pero esperemos que estos son, al menos, una introducción a la pena algunos de los problemas informáticos relacionados con la aplicación de las previsiones en hojas de cálculo. En este sentido vamos a seguir iniciando al principio y empezar a trabajar con el movimiento promedio de las proyecciones. Mover promedio de las proyecciones. Todo el mundo está familiarizado con el movimiento promedio de las proyecciones con independencia de que ellos creen que son. Todos los estudiantes universitarios que hacen todo el tiempo. Piense en sus resultados de las pruebas en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Vamos a suponer que tienes un 85 en su primera prueba. ¿Qué le predecir a su segunda calificación de la prueba ¿Qué opinas tu maestro predeciría para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus amigos podrían predecir para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus padres podrían predecir para su próxima calificación de la prueba Independientemente de todo el blabbing que podría hacer a sus amigos y los padres, ellos y su profesor es muy probable que esperar a conseguir algo en la zona de los 85 que acaba de recibir. Pues bien, ahora vamos a suponer que a pesar de su auto-promoción a sus amigos, que sobre-estimación de sí mismo y figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y así se obtiene un 73. Ahora lo están todos los interesados y sin preocuparse de ir a anticipa que recibirá en su tercera prueba Hay dos enfoques muy probables para que puedan desarrollar una estimación independientemente de si van a compartirlo con ustedes. Pueden decirse a sí mismos, quotThis tipo está siempre soplando humo sobre su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratan de ser más de apoyo y decir, quotWell, hasta ahora usted ha conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figurar en conseguir alrededor de un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si lo hizo menos fiestas y no estábamos moviendo la comadreja por todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más que estudia usted podría conseguir un mayor score. quot Ambas estimaciones están desplazándose hacia el promedio de las proyecciones. El primero consiste en utilizar solamente su puntuación más reciente para predecir el rendimiento futuro. Esto se llama un pronóstico promedio móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico promedio móvil pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a suponer que todas estas personas que revienta en su gran mente han especie de que cabreado y decide hacer el bien en la tercera prueba para sus propias razones y poner una puntuación más alta frente a su quotalliesquot. Se toma la prueba y su puntuación es en realidad un Todo el mundo 89, incluyendo a sí mismo, está impresionado. Así que ahora usted tiene la prueba final del semestre por delante y como siempre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo hacer interminables en la última prueba. Bueno, esperamos que pueda ver el patrón. Ahora, con suerte se puede ver el patrón. ¿Cuál cree que es el más preciso del silbido mientras trabajamos. Ahora volvemos a nuestra nueva empresa de limpieza iniciado por su media hermana distanciada llamados silbido mientras trabajamos. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados por la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un periodo de tres moviéndose pronóstico promedio. La entrada de la celda C6 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo los medios deja atrás los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que nosotros no necesitamos realmente para hacer las predicciones para los últimos períodos con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido el predictionsquot quotpast porque vamos a utilizar en la siguiente página Web para medir la validez de predicción. Ahora quiero dar a conocer los resultados análogos para un período de dos mover pronóstico promedio. La entrada de la celda C5 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras células C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se utilizan las dos piezas más recientes de datos históricos para cada predicción. Una vez más he incluido el predictionsquot quotpast con fines ilustrativos y para su posterior uso en la validación de previsión. Algunas otras cosas que son de importancia de aviso. Para un m-periodo en movimiento pronóstico promedio sólo el m valores de los datos más recientes se utilizan para hacer la predicción. es necesario nada más. Para un m-período de pronóstico promedio en movimiento, al hacer predictionsquot quotpast, observe que la primera predicción se produce en el periodo m 1. Ambas cuestiones será muy significativa cuando desarrollamos nuestro código. El desarrollo de la Función móvil media. Ahora tenemos que desarrollar el código para el pronóstico promedio móvil que se puede utilizar de manera más flexible. El código siguiente. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y el conjunto de valores históricos. Se puede almacenar en cualquier libro que desee. Media móvil de función (históricos, NumberOfPeriods) As Single Declarar e inicializar las variables de artículo Dim Dim como variante Contador As Integer Dim Dim Acumulación As Single HistoricalSize como número entero Inicialización de variables de contador 1 0 Acumulación Determinación del tamaño de la matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para el contador 1 Para NumberOfPeriods acumulando el número apropiado de la mayoría de los valores recientes observadas previamente Acumulación acumulación histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods contador) media móvil de acumulación / NumberOfPeriods el código será explicada en clase. Quiere posicionar la función de la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparece donde debería recibir los following. When se calcula el promedio de ejecución en movimiento, la colocación de la media en el periodo de tiempo medio tiene sentido en el ejemplo anterior se calcula la media de los 3 primeros periodos de tiempo y se colocan al lado de periodo 3. podríamos haber colocado el medio en el medio del intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado de periodo 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno por períodos iguales de tiempo. Entonces, ¿dónde podríamos colocar la primera media móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2.5, 3.5. Para evitar este problema que suavizar los MAs utilizando M 2. Así que suavizar los valores suavizados Si tenemos una media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.Question. Su administrador está tratando de determinar qué forecasti. Mostrar transcrito texto de la imagen Su administrador está tratando de determinar qué método de pronóstico de su uso. En base a los siguientes datos históricos, se calcula el siguiente pronóstico y especificar qué procedimiento se utilizaría. MES demanda real 2 56 1 53 3 58 4 65 5 74 6 75 7 76 8 77 9 77 10 79 11 81 12 82 a. Calcular el sencillo de tres meses de previsión promedio móvil de periodos 412. (Ronda de sus respuestas a las 3 cifras decimales.) Mes móviles de tres meses la media 4 5 6 7 8 9 10 11 12 b. Se calcula la media móvil de tres meses ponderado por períodos utilizando 412 pesos de 0,60 (para el período t1) 0,20 (para el periodo t2) y 0,20 (para el período t3). (No redondee los cálculos intermedios. Redondear sus respuestas a 3 cifras decimales.) Mes de tres meses de media móvil ponderada 4 5 6 7 8 9 10 11 12 c. Calcular la única previsión de alisamiento exponencial para períodos 212 utilizando una previsión inicial (F1) de 61 y un. de 0,30. (No redondee los cálculos intermedios. Redondear sus respuestas a 3 cifras decimales.) Dias del mes de suavizado exponencial Previsión 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 d. Calcular la suavización exponencial con el pronóstico del componente de tendencia para los períodos 212 utilizando una previsión inicial de tendencia (T1) de 1,70, una previsión de alisamiento exponencial inicial (F1) de 62, una. de 0,30, y un 10.mml fórmula de 0,20. (No redondee los cálculos intermedios. Redondear sus respuestas a 3 cifras decimales.) Mes suavizado exponencial con Trend 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 E-1. Se calcula la desviación absoluta media (MAD) a las previsiones realizadas por cada técnica en periodos 412. (No redondee los cálculos intermedios. Redondear sus respuestas a 3 cifras decimales.) Desviación media absoluta de tres meses promedio móvil de tres meses ponderada media móvil simple Pronóstico del suavizado exponencial suavizado exponencial con tendencia Experto respuesta Recibe esta respuesta con Estudio Chegg
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