3 기간 가중 평균 이동 평균

이동 평균 예측. 소개 당신이 추측 할 수 있듯이 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부를보고 있습니다. 그러나 이것은 적어도 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 일부 컴퓨팅 문제에 대한 가치있는 소개 일 것입니다. 이 경우 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측으로 작업을 시작하십시오. 이동 평균 예측 모든 사람들은 자신이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다. 모든 대학생들이 항상 그 일을합니다. 진행할 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 4 학기 동안 시험을 치러야합니다. 첫 번째 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 두 번째 시험 점수를 어떻게 예측할 것입니까? 당신의 선생님이 다음 시험 점수를 예측할 것이라고 생각합니까. 친구들이 예측할 수 있다고 생각합니까? 다음 시험 성적을 위해. 부모님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측 하시는지 생각해보십시오. 귀하가 귀하의 fr에 할 수있는 모든 모방에 상관없이 부모님들과 부모님들, 선생님과 선생님은 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것을 기대할 가능성이 큽니다. 이제, 당신의 친구들에게 당신의 자기 승진에도 불구하고, 당신 자신을 과대 평가한다고 가정합시다. 두 번째 테스트에서 더 적은 수를 공부하면 73 점을 얻을 수 있습니다. 이제 걱정 스럽거나 걱정하지 않는 것이 무엇인지 예상하여 세 번째 테스트를 시작하게 될 것입니다. 그들이 너와 나눌 지 여부. 그들은 스스로에게 말할지도 모른다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고있다. 그는 운이 좋다면 73 세를 더 가질 것이다. 어쩌면 부모님이 더 많은지지를 얻으려고 노력할 것이다. 음. 지금까지 85와 73을 얻었습니다. 85 73 2 79 알지 못합니다. 만약 파티가 덜하고 집집마다 족제비를 흔들지 않았다면 더 많이 공부하면 더 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 이 두 견적은 모두 실제입니다. 이동 평균 예측. 첫 번째는 가장 최근의 점수 만 사용하여 미래의 실적을 예측합니다. 이것은 한 기간의 데이터를 사용하는 이동 평균 예측이라고합니다. 두 번째는 이동 평균 예측이지만 두 기간의 데이터를 사용합니다. 당신의 위대한 마음에 파문을 가진이 사람들은 모두 당신을 화나게하고, 당신은 당신 자신의 이유로 3 번째 시험에서 잘하고 동맹국 앞에서 더 높은 점수를 얻기로 결정합니다. 시험을 치고 점수는 실제로 89 자신을 포함한 모든 사람들이 감명받습니다. 그래서 이제 학기말 테스트가 끝납니다. 평소처럼 모든 사람들이 마지막 테스트에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을 할 필요가 있다고 느낍니다. 패턴입니다. 자, 이제 패턴을 볼 수 있습니다. 가장 정확하다고 믿습니다. 우리가 일하는 동안 지금 우리는 일하는 동안 호각이라고 불리는 이분의 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 과거 판매 데이터가 있습니다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시됩니다. 우리는 먼저 3 기간 이동 평균 예측 데이터를 제시합니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C7에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 평균 이동 방법을 알려줍니다. 가장 최근의 과거 데이터를 사용하지만 각 예측에 사용할 수있는 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용합니다. 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 실제로 수행 할 필요가 없음을 알아야합니다. 지수 평활화 모델 저는 예측 결과를 다음 웹 페이지에서 사용하여 예측 유효성을 측정하기 때문에 과거 예측을 포함 시켰습니다. 이제는 2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이 셀 수식을 다른 셀 C6에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 이제는 가장 최근의 두 가지 기록 데이터 만 각 예측에 사용됩니다. 다시 말하지만 예측을 검증하기 위해 나중에 사용하기 위해 과거 예측을 사용합니다. 주목해야 할 다른 중요한 사항입니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값만 예측에 사용됩니다. . m - 기간 이동 평균 예측에 대해 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측이 m1 기간에 발생 함을 주목하십시오. 우리가 코드를 개발할 때이 두 문제 모두 매우 중요합니다. 이동 평균 기능 개발 이제는 보다 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측에 대한 코드 코드는 다음과 같습니다. 예측은 예측에서 사용하려는 기간 수 및 기록 값 배열에 대한 것입니다. 원하는 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods 단일 변수로 선언 및 초기화 함 Dim 항목으로 Variant Dim 카운터를 정수로 희석 Accumulation As Single Dimarch HistoricalSize As Integer. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 Counter. MovingAverage 누적 누적 횟수. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 다음과 같이. 이동 평균 이동. 가중 이동 평균은 최근 가격 이동에 더 중요한 영향을 미치므로 가중 이동 평균은 일반 이동 평균보다 가격 변경에 더 빨리 반응합니다. 단순 이동 평균을 참조하십시오. 가중 이동 평균은 아래에 제시됩니다. 지난 3 일간의 행간은 5, 4, 8이었습니다. 3 개의 마침표가 있기 때문에 가장 최근의 날 8은 3의 가중치를 받고 두 번째 최근 일은 4의 가중치를받습니다. 2, 3 기간 5의 마지막 날에 1의 무게 만받습니다. 계산은 다음과 같습니다. 3 x 8 2 x 4 1 x 5 6 6 17. 가중치 이동 평균 값 6 17은 단순 이동 평균 계산과 비교합니다. 67 가장 최근 날짜에 발생한 8의 큰 가격 증가가 가중 이동 평균 계산에 더 잘 반영된 점에 유의하십시오. 월마트 주식의 아래 차트는 10 일 가중 평균과 10 일 단순 이동 평균 간의 시각적 차이 가중 평균 이동 지표의 구매 및 판매 신호는 단순 이동 평균과 함께 심도있게 논의됩니다. 단순 이동 평균을 참조하십시오. 이동 평균 이동 예측 방법 장점과 단점. 안녕하세요, 귀하의 포스트를 사랑해주십시오. 더 자세히 설명 할 수 있을지 궁금합니다. SAP를 사용합니다. 초기화라는 예측을 실행하기 전에 선택할 수있는 선택 항목이 있습니다. 이 옵션을 선택하면 예상 결과가 나타납니다. 같은 기간에 다시 예측하고 결과를 초기화하지 않는지 확인합니다. 초기화가 무엇인지 파악할 수 없습니다. 수학적으로 예측 한 것입니다. 결과는 예를 들어 저장 및 사용하는 것이 가장 좋습니다. 두 가지 사이의 변경 사항은 예측 된 수량이 아니지만 MAD 및 오류, 안전 재고 및 ROP 수량에 있습니다. SAP. hi를 사용하는 경우 확실하지 않은 점을 너무 자세히 설명해 주셔서 감사드립니다. Jaspreet. 회신을 취소하십시오. 회신을 취소하십시오. Shmula에 대하여. Pete Abilla는 Shmula와 캐릭터 인 Kanban Cody의 창립자입니다. 그는 Amazon, Zappos, eBay, Backcountry 및 기타 기업이 비용을 절감하고 고객 경험을 개선 할 수 있도록 도왔습니다. 고객과 비즈니스에 영향을 미치는 통증 포인트를 식별하는 체계적인 방법 및 회사 동료의 폭 넓은 참여를 유도하여 자신의 프로세스 개선이 웹 사이트는 자신이 공유하고자하는 자신의 경험 모음입니다. 무료 다운로드를 시작하십시오.