Moving Media Previsione Adalah

Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Peramalan merupakan aktivitas fungsi Bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan Produk sehingga Produk-Produk ITU dapat dibuat Dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan Datang berdasarkan pada beberapa variabel Peramal, SERING berdasarkan dati Deret waktu historis. Peramalan menggunakan Teknik-Teknik peramalan yang bersifat maupun formali informali (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrante dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang Belum Meals (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan Dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, Operasi pengeluaran, Arus Kas, persediaan, dan sebagainya. Dua Hal Pokok yang Harus diperhatikan Dalam prose peramalan yang Akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan dati yang relevan berupa Informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan Teknik peramalan yang tepat yang akan dati memanfaatkan Informasi yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika dati historis Tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif Adalah metode subyektif (intuitif). Metode ini didasarkan pada Informasi kualitatif. Dasar Informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan Datang. Keakuratan dari metode ini subjektif Sangat (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi Dua tipe, causale dan serie storiche. Metode peramalan causale meliputi Faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti Analisis regresi. serie temporali Peramalan merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis dati masa lampau yang Telah dikumpulkan Secara teratur menggunakan Teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan Fonte Biblio untuk peramalan nilai di masa yang akan Datang (Makridakis, 1999). Modello Deret berkala dapat digunakan dengan Mudah untuk meramal, il modello Sedang kausal Lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan Harus mendasarkan analisisnya pada pola dati yang ada. Empat dati pola yang lazim ditemui Dalam peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Pola orizzontale Pola ini terjadi dati bila berfluktuasi di sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya Tidak meningkat Atau menurun Selama Waktu tertentu termasuk Jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai dati dipengaruhi Oleh Faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada Minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini dati terjadi bila dipengaruhi Oleh fluktuasi Ekonomi jangka Panjang seperti yang berhubungan bisnis dengan siklus. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Trend terjadi bila ada kenaikan atau penurunan Sekuler jangka panjang Dalam dati. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Previsione Adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang Belum terjadi. Ramalan yang pada dilakukan umumnya akan dati berdasarkan yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Previsione diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang Bisa meminimumkan kesalahan meramal (errore di previsione) Yang biasanya diukur dengan Significa deviazione assoluta, errore assoluto. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting Dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu yang berlaku Secara Umum. Karakteristik ini Harus diperhatikan untuk menilai Hasil Suatu prose peramalan permintaan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu Faktor penyebab yang berlaku di masa Lalu diasumsikan akan berlaku Juga di masa yang akan Datang, dan peramalan Tak pernah sempurna, permintaan aktual Selalu Berbeda dengan permintaan Yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan modello berbagai peramalan akan memberikan nilai ramalan yang Berbeda dan derajat dari Galat ramalan (errore di previsione) yang Berbeda pula. Seni Dalam melakukan peramalan Adalah memilih modello peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historis dati Dari. Modello modello peramalan dapat dikelompokan ke Dalam Dua Kelompok Utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke Dalam Dua Kelompok Utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap Produk Baru, baru pasar, prose Baru, perubahan Sosial Dari Masyarakat, perubahan Teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modello kuantitatif intrinsik Sering disebut sebagai modello modello Deret waktu (modello di serie). Modello Deret waktu yang populer dan Umum diterapkan Dalam peramalan permintaan Adalah rata-rata bergerak (medie mobili), pemulusan eksponensial (esponenziale), dan proyeksi kecenderungan (Trend di proiezione). Modello kuantitatif ekstrinsik Sering disebut Juga sebagai modello kausal, dan yang Umum digunakan regresi modello Adalah (regressione modello causale) (Gaspersz, 1998). 1. Peso medie mobili (WMA) Modello bergerak dati sejumlah menggunakan rata-rata aktual permintaan yang Baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan Datang. metode rata-rata bergerak Akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap Produk diasumsikan stabil waktu sepanjang. Metode rata-rata bergerak terdapat Dua Jenis, rata-rata bergerak Tidak berbobot (unweight medie mobili) dan rata-rata Bobot bergerak (Peso Moving Medie). Modello rata-rata Bobot bergerak Lebih responsif terhadap perubahan Karena dati dari periode yang Baru biasanya diberi Bobot Lebih Besar. Rumus rata-rata Bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Dati singolo esponenziale (SES) Pola Yang Tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan modello pemulusan eksponensial (modelli di livellamento esponenziale). Metode singolo esponenziale Lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya Secara acak (Tidak teratur). Peramalan modello menggunakan pemulusan eksponensial rumusnya Adalah sebagai berikut. Permasalahan Umum yang dihadapi apabila modello menggunakan pemulusan eksponensial Adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di Antara 0 dan 1 Karena berlaku 0 LT 1. Apabila pola historis dati dari aktual sangat permintaan bergejolak atau Tidak stabil dari waktu ke waktu, Nilai yang dipilih Adalah yang mendekati 1. Pola historis dari dati aktual permintaan Tidak berfluktuasi atau relatif stabil dari waktu ke waktu, Yang dipilih Adalah yang nilainya mendekati Nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modello Analisis Regresi Linier Adalah Suatu metode populer untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) Dua variabel yang digunakan, variabel x dan variabel y, diasumsikan memiliki kaitan Satu sama lain dan bersifat linier. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai berikut. Y Hasil peramalan un perpotongan dengan Sumbu tegak b pendenza menyatakan atau kemiringan Garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Model modello peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah Indikator. Indikator-Indikator yang Umum digunakan Adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mean deviazione assoluta), rata-rata KUADRAT terkecil (errore quadratico medio), rata-rata persentase kesalahan absolut (Mean Absolute errore percentuale), validasi peramalan (monitoraggio del segnale), Dan kestabilan pengujian (Moving Range). 1. deviazione media assoluta (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah Dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Media deviazione assoluta (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan Merata-rata kesalahan dugaan (Nilai absolut Masing-Masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan unità Dalam yang sama sebagai Deret Asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Errore Mean Square (MSE) errore quadratico medio (MSE) Adalah metode rimasto untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-Masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan Dan ditambahkan Con una quantità observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar Karena kesalahan-kesalahan ITU dikuadratkan. Metode ITU menghasilkan kesalahan-kesalahan Sedang yang kemungkinan Lebih baik untuk kesalahan Kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang Besar. 3. medio assoluto percentuale di errore (MAPE) medio assoluto percentuale di errore (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada TIAP periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode ITU. Kemudian, Merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika Ukuran atau besar variabel ramalan ITU penting Dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan Dalam meramal yang dibandingkan dengan Nilai nyata. 4. Validasi peramalan dilakukan dengan segnale di monitoraggio monitoraggio del segnale. Monitoraggio del segnale Adalah Suatu Ukuran bagaimana baiknya Suatu peramalan memperkirakan aktual Nilai-Nilai. Nilai monitoraggio del segnale dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. segnale di monitoraggio yang Positif menunjukan bahwa nilai aktual permintaan Lebih Besar daripada ramalan, segnale di monitoraggio sedangkan yang negatif berarti nilai aktual permintaan Lebih kecil daripada ramalan. Monitoraggio del segnale disebut baik apabila memiliki RSFE yang rendah, dan mempunyai errore positivo yang sama banyak atau seimbang dengan errore negativo. sehingga Pusat dari monitoraggio mendekati segnale Nol. segnale di monitoraggio yang Telah dihitung dapat dibuat peta Kontrol untuk Melihat kelayakkan dati di Dalam batas Kontrol atas dan batas Kontrol bawah. 5. Spostare Range (MR) Peta range di movimento dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan Nilai peramalan. Dati permintaan aktual dibandingkan dengan nilai Peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan Datang hingga dapat dibandingkan dati peramalan dengan permintaan aktual. Peta range di movimento digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta range di movimento Adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu Titik yang berada diluar batas kendali pada Saat peramalan diverifikasi maka Harus ditentukan apakah dati Harus diabaikan atau mencari Peramal Baru. Jika ditemukan Sebuah Titik berada diluar batas kendali maka Harus diselidiki penyebabnya. Penemuan ITU mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jika semua Titik berada di Dalam Batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan Telah cukup Baik. Jika terdapat Titik yang berada di Luar Batas kendali, Jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan Harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta range di movimento ialah untuk melakukan verifikasi Hasil peramalan terdahulu minimi quadrati. Jika peta range di movimento menunjukkan keadaan diluar Kritéria kendali. Hal ini berarti terdapat dati yang Tidak berasal Dari sistem sebab-akibat yang sama dan Harus dibuang maka peramalan gioco di parole Harus diulangi Lagi. Rebloggato questo su ProfesorBisnis e ha commentato: Peramalan merupakan aktivitas fungsi Bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan Produk sehingga Produk-Produk ITU dapat dibuat Dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan Datang berdasarkan pada beberapa variabel Peramal, SERING berdasarkan dati Deret waktu historis. Peramalan menggunakan Teknik-Teknik peramalan yang bersifat maupun formali informali (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrante dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang Belum Meals (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan Dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, Operasi pengeluaran, Arus Kas, persediaan, dan sebagainya. Dua Hal Pokok yang Harus diperhatikan Dalam prose peramalan yang Akurat dan bermanfaat Maaf mas Tanya numpang. judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 ITU kira2 modello rumus pendekatan yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut Yang Yang Akurat mana ya mas. trima kasih (Mohon d balas yang secepatnya ya mas trim.) permisi pak, saya Baru Saja menulis tentang fungsi autocorrelazione untuk penentuan serie temporali di dati pola apakah musiman, tren, atau cartoleria, berikut di artikel: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada Teknik rimasto untuk mencari pola serie temporali di dati selain fungsi autocorrelazione ya pak Terima kasih mas sy mau Tanya kalau peramalan amp discussioni Bahan Baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan amp discussioni Produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih kalau Hasil previsione Nya bernilai negatif, gimana mas ditambah Lagi dari semua metode eksponensial Baik yang semplice, Holt, marrone dan smorzata nilai MAE dan MAPEnya Besar diatas sekali 200. Solusinya masPortal - Statistik Bertemu Lagi dengan postingan Kali ini, setelah sekian Lama in linea Dari dunia blogger, Tidak pernah Lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan Kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan esercitazione atau pengetahuan tentang previsione peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang previsione. Semoga tulisan ini dapat berguna Bagi kita semua. Pada postingan Pertama tentang Analisis Runtun waktu Kali ini, saya akan berbagi tentang Analisis Runtun waktu yang palizzata Sederhana yaitu metode media mobile. Analisis Runtun waktu merupakan Suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola dati Masa Lalu yang Telah dikumpulkan Secara teratur. Analisis Runtun waktu merupakan salah Satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada Suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel bersama berdistribusi casuale. Gerakan musiman Adalah Gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang Selalu pola menunjukkan yang Identik. contohnya: di prezzo Saham, inflasi. Gerakan Adalah casuale Gerakan Naik Turun Waktu yang dapat Tidak diduga sebelumnya dan terjadi Secara acak contohnya: gempa Bumi, kematian sebagainya dan. Asumsi yang penting yang Harus dipenuhi Dalam memodelkan Runtun waktu Adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari prose Tidak dipengaruhi Oleh waktu atau prose Dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner Belum dipenuhi maka Deret Belum dapat dimodelkan. Namun, Deret yang dapat nonstasioner ditransformasikan menjadi Deret yang stasioner. Pola dati Runtun Waktu Salah Satu Aspek yang palizzata penting Dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk dati Runtun waktu Adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola dati. Ada Empat tipe Umum. orizzontale, tendenza, stagionale, dan ciclico. Ketika dati observasi berubah-Ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola orizzontale. Sebagai contoh penjualan TIAP bulan Suatu Produk Tidak meningkat atau menurun Secara konsisten pada Suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola orizzontale. Ketika dati observasi Naik atau menurun pada perluasan periode Suatu waktu disebut tendenza pola. Pola ciclico ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang dati yang terjadi di sekitar Garis tendenza. Ketika observasi dipengaruhi Oleh Faktor musiman disebut pola stagionale yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang Secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk Runtun Bulan TIAP, Ukuran variabel komponen stagionale Runtun TIAP Januari, TIAP Februari, dan seterusnya. Untuk Runtun TIAP triwulan ada elemen Empat Musim, Satu untuk Masing-Masing triwulan. Singolo media mobile Rata-rata bergerak Tunggal (Media mobile) untuk periode t Adalah Nilai rata-rata untuk n dati jumlah terbaru. Dengan munculnya baru dati, Maka Nilai rata-rata yang dapat baru dihitung dengan menghilangkan dati yang terlama dan menambahkan dati yang terbaru. Media mobile ini untuk digunakan memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modello ini dati sangat dati cocok digunakan pada yang stasioner atau yang konstant terhadap variansi. tetapi Tidak dati dapat bekerja dengan yang mengandung Unsur musiman tendenza atau. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan dati terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi dati pada periode selanjutnya. Metode ini Sering dati pada digunakan kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen Suatu Runtun waktu. Semakin besar orde bergerak rata-rata, Semakin pula besar pengaruh pemulusan (smoothing). Dibanding dengan Sederhana rata-rata (Dari Satu dati masa Lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari dati yang diketahui. Jumlah Titik dati Dalam setiap rata-rata Tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini Adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang Lebih banyak Karena semua T pengamatan terakhir Harus disimpan, Tidak Hanya Nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenza atau musiman, walaupun metode ini Lebih baik dibanding totale rata-rata. Diberikan N dati Titik dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya Adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode Gennaio 2013 sampai dengan Aprile 2014 menghasilkan dati penjualan sebagai berikut:. Manajemen ingin meramalkan Hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dati dengan tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk dati di ATAS dan berikan alasannya Baiklah sekarang kita Mulai, kita Mulai dari singolo media mobile Adapun Langkah-Langkah melakukan di previsione dei terhadap dati penjualan Pakaian sepak bola Adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan doppio click pada icona sul desktop Setelah aplikasi Minitab TERBUKA dan SIAP digunakan, Buat nama variabel Bulan dan dati kemudian dati masukkan sesuai studi Kasus. Sebelum memulai untuk melakukan previsione, terlebih dahulu Yang Harus dilakukan Adalah Melihat bentuk sebaran dati Runtun waktunya, menù klik Grafico 8211 Time Series Plot 8211 semplice, variabel masukkan dati ke Kotak Series , sehingga didapatkan gambar uscita seperti. Selanjutnya untuk previsioni melakukan dengan metode media mobile singolo orde 3, menù klik Stat 8211 Time Series 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada Kotak variabile: dati masukkan Variabel, pada lunghezza Kotak MA: Angka masukkan 3, selanjutnya berikan centang pada Generare previsioni dan ISI Kotak Numero delle previsioni: dengan 1. tasto Opzione Klik dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Pulsante Selanjutnya klik bagagli dan berikan Pada Medie mobili centang, Fits (previsioni di un periodo-ahead), residui, Dan previsioni, klik OK. Kemudian klik Grafici dan Pilih Trama previsto a quelle effettive dan OK. Sehingga Muncul uscita seperti gambar dibawah ini, Pada diatas Gambar, terlihat dengan Jelas Hasil dari previsione dei dati tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya Adalah 24, denngan MAPE, MAD, Dan MSD seperti diatas pada Gambar. Cara peramalan dengan metode doppio Moving dapat Visualizzati di recente media DISINI. Ganti Saja langsung Angka-angkanya dati dengan Sobat, hehhe. maaf yaa saya Tidak jelaskan, Lagi laperr soalnya: D postingannya demikian, semoga bermanfaat. Terimakasih ATAS kunjungannya. In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie storica se la media è costante o lentamente cambiando. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante. Per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3. I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. La tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio. Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una conclusione è immediatamente evidente dalla figura. Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile. La polarizzazione quando aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, la polarizzazione è positivo. Il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m. Maggiore è il valore di m. maggiore è la grandezza di lag e polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m. La stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20. Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante. Per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo M più piccolo possibile (1), ma questo aumenta la varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) mostra una previsione per un periodo nel futuro. L'intervallo di previsione è in cella D3. Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in cellule E6 e E7, rispettivamente.