Monday, 14 August 2017

Enkel Glidande Medelvärde Exempel Problem


Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. OR-Notes är en serie inledande anteckningar om ämnen som faller under det breda utrymmet på fältet Av verksamhetsforskning ELLER De användes ursprungligen av mig i en inledande OR-kurs som jag ger vid Imperial College. De är nu tillgängliga för användning av studenter och lärare som är intresserade av ELLER underkastat följande villkor. En fullständig lista över ämnena som finns i OR - Anteckningar kan hittas här. Förutseende exempel. Förhandsgranskningsexempel 1996 UG-examen. Efterfrågan på en produkt i vart och ett av de senaste fem månaderna visas nedan. Använd ett två månaders glidande medelvärde för att generera en prognos för efterfrågan i månad 6.Apply exponentiell utjämning Med en utjämningskonstant på 0 9 för att generera en prognos för efterfrågan på efterfrågan i månad 6. Vilket av dessa två prognoser föredrar du och varför. De två månaders rörliga genomsnittet för månaderna två till fem ges av. Prognosen för m onth six är bara det rörliga genomsnittet för månaden innan det är det glidande medeltalet för månad 5 m 5 2350.Applying exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 9 får vi. Som före prognosen för månaden är sex bara genomsnittet för månad 5 M 5 2386. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det här finner vi det för glidande medelvärdet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.och för exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämning konstant av 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Överallt ser vi att exponentiell utjämning tycks ge den bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD föredra prognosen för 2386 som har producerats genom exponentiell utjämning. Förhandsexempel 1994 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på en ny aftershave i en butik för var och en av de senaste 7 månaderna. Beräkna ett två månaders glidande medelvärde för månader två till sju Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad åtta exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 1 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad åtta. Vilket av de två prognoserna för åtta månader föredrar du och varför. Affärshållaren tror att kunderna byter till denna nya aftershave från andra märken Diskutera Hur du kan modellera detta byte beteende och ange de data som du skulle behöva för att bekräfta om den här växlingen sker eller inte. Det tvåmånaders glidande genomsnittet för månader två till sju ges av. Prognosen för månad åtta är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medelvärdet för månaden 7 m 7 46.Opplämning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 1 får vi. Som före prognosen för månaden är åtta bara genomsnittet för månaden 7 M 7 31 11 31 som vi inte kan har en bråkdel av efterfrågan. Till att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för det glidande medelvärdet. and för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 1.Ove rall då ser vi att de två månaders rörliga genomsnittet tycks ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av två månaders glidande medelvärde. För att undersöka omkoppling skulle vi behöva använd en Markov-processmodell där staternas varumärken och vi skulle behöva initiala statsuppgifter och kundbyte sannolikheter från undersökningar. Vi skulle behöva springa modellen på historiska data för att se om vi har passformen mellan modellen och det historiska beteendet. Förberedande exempel 1992 UG examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst märke rakhyvel i en butik för var och en av de senaste nio månaderna. Beräkna ett tre månaders glidande medelvärde i månader tre till nio. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad tio. Utjämning med en utjämningskonstant på 0 3 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad tio. Vilket av de två prognoserna för månad tio föredrar du och varför. Tre månaders glidande medelvärde för månaderna 3 till 9 är giv en av. Prognosen för månad 10 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 9 m 9 20 33. Därför som vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan är prognosen för månad 10 20. Att använda exponentiell utjämning med en Utjämningskonstanten av 0 3 vi får. Som före prognosen för månad 10 är bara genomsnittet för månaden 9 M 9 18 57 19 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det här Vi finner det för det glidande medelvärdet. Och för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 3. Överallt ser vi att det tre månaders glidande genomsnittet verkar ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 20 som har producerats av tre månaders glidande medelvärde. Förutskriftsexempel 1991 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av faxapparat i ett varuhus i var och en av de senaste tolv månaderna. Beräkna de fyra månaderna mov Ing genomsnitt för månader 4 till 12 Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 2 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två prognoserna för månad 13 gör du föredra och varför. Vilka andra faktorer som inte beaktas i ovanstående beräkningar kan påverka efterfrågan på faxen i månad 13. Det fyra månaders glidande genomsnittet för månaderna 4 till 12 ges av. 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. Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 12 m 12 46 25.Här som vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan prognosen för månad 13 är 46.Applying exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 2 får vi. Som före prognosen för månad 13 är bara genomsnittet för månaden 12 M 12 38 618 39 som w e kan inte ha fraktionerad efterfrågan. Till jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det här finner vi det för det rörliga genomsnittet. och för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 2. Överallt ser vi att fyra månaders glidande medelvärde verkar ge de bästa månadens framåtprognoser, eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av de fyra månaders glidande medelvärdet. Efterfrågan. prisändringar, både detta märke och andra märken. generell ekonomisk situation. ny teknik. Förutsägande exempel 1989 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst märke av mikrovågsugn i ett varuhus i var och en av de senaste tolv månaderna. Beräkna ett sex månaders glidande medelvärde för varje månad. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två prognoserna för månad 13 föredrar du och varför. Nu Vi kan inte beräkna ett sex månaders glidande medelvärde tills vi har minst 6 observationer, dvs vi kan bara beräkna ett sådant genomsnitt från månad 6 framåt. Därför har vi. 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.Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månaden 12 m 12 38 17.Här vi inte kan få fraktionerad efterfrågan prognosen för månad 13 är 38. Användning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 får vi. Genomsnittliga genomsnitt. Den här sidan handlar om Simple Moving Average, den vanligaste och populäraste av glidande medelvärden. Om du är intresserad av andra versioner av Det glidande medelvärdet, välj länkarna nedan. Simple Moving Average. The Simple Moving Average är förmodligen det mest populära tekniska analysverktyget som används av handlare The Simple Moving Average SMA Används ofta för att identifiera trendriktning men kan användas för att generera potentiella köp - och säljsignaler. SMA är ett medelvärde, eller i statistiskt tal - medelvärdet Ett exempel på ett enkelt rörligt medelvärde presenteras nedan. Priserna för de senaste 5 dagarna var 25, 28, 26, 24, 25 Medelvärdet skulle vara 25 28 26 26 27 5 26 4 SMA-linjen under sista dagens pris på 27 skulle vara 26 4 I det här fallet, eftersom priserna i allmänhet går högre, SMA linje på 26 4 kan fungera som support, se Support Resistance. Diagrammet nedan för Dow Jones Industrial Average Exchange-traded-fondet DIA visar ett 20-dygns Enkelt rörligt medelvärde som fungerar som stöd för prices. Moving Average Acting as Support - Potential Buy Signal. När priset ligger i en uptrend och därefter är det rörliga genomsnittet i en uptrend och det glidande medlet har testats av pris och priset har hoppat av det glidande genomsnittet några gånger, dvs det glidande medlet tjänar som en stödlinje, sedan en näringsidkare kan köpa på nästa pullbacks ba ck till Simple Moving Average. A Simple Moving Average kan fungera som en motståndslinje som diagrammet för DIA visar. Moving Average Acting as Resistance - Potential Sell Signal. At tider när priset är i en downtrend och det rörliga genomsnittet är i en downtrend också, och prissätter SMA ovan och avvisas några på varandra följande tider, dvs det rörliga genomsnittet tjänar som motståndsledning, då kan en näringsidkare sälja på nästa rally upp till Simple Moving Average. Exemplen ovan har varit endast med hjälp av ett enkelt rörligt medelvärde men handlar ofta två eller tre enkla rörliga medelvärden. De potentiella fördelarna med att använda mer än ett enkelt rörligt medelvärde diskuteras på nästa sida. Informationen ovan är endast avsedd för information och underhållning och utgör inte Handelsrådgivning eller en uppmaning att köpa eller sälja lager, alternativ, framtida, råvara eller valutaprodukt. Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. Handel är i sig Riskfylld är inte ansvarig för några speciella eller följdskador som uppstår på grund av användning eller oförmåga att använda, material och information som tillhandahålls av denna webbplats. Se fullständig ansvarsfriskrivning.

No comments:

Post a Comment