Vooruitskatting Maandelikse verkope Vir jare het die restaurant Glass Slipper het bedryf in 'n oord gemeenskap naby 'n gewilde ski-gebied van New Mexico. Die restaurant is besigste gedurende die eerste 3 maande van die jaar, wanneer die ski-hange is oorvol en toeriste stroom na die gebied. Wanneer James en Deena Weltee gebou The Glass Slipper, hulle het 'n visie van die uiteindelike eetkamer ervaring. Soos die oog van omliggende berge was asemrowend, 'n hoë prioriteit was geplaas op met groot vensters en die verskaffing van 'n skouspelagtige sien vanaf enige plek in die restaurant. Spesiale aandag is ook gegee word aan die beligting, kleure, en algehele atmosfeer, wat lei in 'n werklik pragtige ervaring vir almal wat gekom het om te geniet gourmet eetkamer. Sedert sy opening, het The Glass Slipper ontwikkel en onderhou 'n reputasie as een van die "moet besoek" plekke in die streek van Nieu-Mexiko. Terwyl James is lief vir om te ski en werklik waardeer die berge en alles wat hulle het om te bied, het hy deel ook Deena se droom van die uittredende om 'n tropiese paradys en geniet 'n meer ontspanne leefstyl op die strand. Na 'n paar versigtige ontleding van hul finansiële toestand, kon hulle sien dat aftrede was baie jaar weg. Tog was hulle uitgebroei het 'n plan om te bring hulle nader aan hul droom. Hulle het besluit om te verkoop Die Glas Slipper en maak 'n bed en ontbyt op 'n pragtige strand in Mexiko. Terwyl dit sou beteken het dat die werk nog in hul toekoms, kan hulle wakker word in die oggend om voor die oë van die palmbome waai in die wind en die golwe gekabbel by die strand. Hulle het ook geweet dat die huur van die regte bestuurder sal toelaat Te maak dit gebeur, sal James en Deena het om te verkoop Die Glas Slipper vir die regte prys. Die prys van die besigheid sal gebaseer wees op die waarde van die eiendom en toerusting, soos sowel as vooruitskattings van toekomstige inkomste. 'N voorspelling van verkope vir die volgende jaar is nodig om te help in die bepaling van die waarde van die restaurant. Maandelikse verkope vir elk van die afgelope 3 jaar is in Tabel 5.14. bespreking Vrae 1. Stel 'n grafiek van die data. Op dieselfde grafiek te stip 'n 12-maand bewegende gemiddelde skatting. Bespreek enige oënskynlike tendens en seisoenale patrone. Q: Vooruitskatting Vooruitskatting Maandelikse verkope Vir jare het die restaurant Glass Slipper het bedryf in 'n oord gemeenskap naby 'n gewilde ski-gebied van New Mexico. Die restaurant is besigste gedurende die eerste 3 maande van die jaar, wanneer die ski-hange is oorvol en toeriste stroom na die gebied. Wanneer James en Deena Weltee gebou The Glass Slipper, hulle het 'n visie van die uiteindelike eetkamer ervaring. Soos die oog van omliggende berge was asemrowend, 'n hoë prioriteit was geplaas op met groot vensters en die verskaffing van 'n skouspelagtige sien vanaf enige plek in die restaurant. Spesiale aandag is ook gegee word aan die beligting, kleure, en algehele atmosfeer, wat lei in 'n werklik pragtige ervaring vir almal wat gekom het om te geniet gourmet eetkamer. Sedert sy opening, het The Glass Slipper ontwikkel en onderhou 'n reputasie as een van die% u201Cmust besoek% u201d plekke in die streek van Nieu-Mexiko. Terwyl James is lief vir om te ski en werklik waardeer die berge en alles wat hulle het om te bied, deel hy ook Deena% u2019s droom van die uittredende om 'n tropiese paradys en geniet 'n meer ontspanne leefstyl op die strand. Na 'n paar versigtige ontleding van hul finansiële toestand, kon hulle sien dat aftrede was baie jaar weg. Tog was hulle uitgebroei het 'n plan om te bring hulle nader aan hul droom. Hulle het besluit om te verkoop Die Glas Slipper en maak 'n bed en ontbyt op 'n pragtige strand in Mexiko. Terwyl dit sou beteken het dat die werk nog in hul toekoms, kan hulle wakker word in die oggend om voor die oë van die palmbome waai in die wind en die golwe gekabbel by die strand. Hulle het ook geweet dat die huur van die regte bestuurder sal toelaat Te maak dit gebeur, sal James en Deena het om te verkoop Die Glas Slipper vir die regte prys. Die prys van die besigheid sal gebaseer wees op die waarde van die eiendom en toerusting, soos sowel as vooruitskattings van toekomstige inkomste. 'N voorspelling van verkope vir die volgende jaar is nodig om te help in die bepaling van die waarde van die restaurant. Maandelikse verkope vir elk van die afgelope 3 jaar is in Tabel 5.14. bespreking Vrae 1. Stel 'n grafiek van die data. Op dieselfde grafiek te stip 'n 12-maand bewegende gemiddelde skatting. Bespreek enige oënskynlike tendens en seisoenale patrone. J E Beasley OF-Notes is 'n reeks van inleidende notas oor onderwerpe wat onder die breë opskrif van die veld van operasionele navorsing (OR) val. Hulle is oorspronklik gebruik deur my op 'n inleidende of kursus gee Ek aan die Imperial College. Hulle is nou beskikbaar vir gebruik deur enige studente en onderwysers wat belangstel in of onderworpe aan die volgende voorwaardes. 'N Volledige lys van die beskikbare in OF-Notes onderwerpe kan hier gevind word. vooruitskatting voorbeelde Vooruitskatting byvoorbeeld 1996 UG eksamen Die vraag na 'n produk in elk van die afgelope vyf maande word hieronder getoon. Gebruik 'n twee maande bewegende gemiddelde om 'n voorspelling vir die vraag in maand 6 genereer. Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 tot 'n voorspelling vir die vraag na die vraag in maand 6 genereer. Watter een van hierdie twee voorspellings verkies jy en hoekom? Die twee maande bewegende gemiddelde vir maande 2-5 gegee word deur: m 2 = (13 + 17) / 2 = 15.0 m 3 = (17 + 19) / 2 = 18.0 m = 4 (19 + 23) / 2 = 21.0 m = 5 (23 + 24) / 2 = 23.5 Die voorspelling vir maand ses is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 5 = m 5 = 2350. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 kry ons: M 2 = 0.9Y 2 + 0.1M 1 = 0,9 (17) + 0,1 (13) = 16,60 M 3 = 0.9Y 3 + 0.1M 2 = 0,9 (19) + 0,1 (16,60) = 18,76 M 4 = 0.9Y 4 + 0.1M 3 = 0,9 (23) + 0,1 (18,76) = 22,58 M 5 = 0.9Y 5 + 0.1M 4 = 0,9 (24) + 0,1 (22,58) = 23,86 Soos voorheen die voorspelling vir maand ses is net die gemiddelde vir maand 5 = M 5 = 2386 Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = [(15-19) en sup2; + (18 - 23) en sup2; + (21 - 24) en sup2;] / 3 = 16,67 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.9 MSD = [(13-17) en sup2; + (16,60-19) & sup2; + (18,76-23) & sup2; + (22,58-24) & sup2;] / 4 = 10,44 Algehele dan sien ons dat eksponensiële gladstryking verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 2386 wat reeds vervaardig deur eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting byvoorbeeld 1994 UG eksamen Die tabel hieronder toon die vraag na 'n nuwe aftershave in 'n winkel vir elk van die afgelope 7 maande. Bereken 'n twee maande bewegende gemiddelde vir maande 06:58. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand agt wees? Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.1 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand agt lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand agt verkies jy en hoekom? Die winkel bewaarder van mening dat kliënte oor te skakel na die nuwe aftershave van ander handelsmerke. Bespreek hoe jy hierdie skakel gedrag kan en dui die data wat jy sal benodig om te bevestig of dit skakel nie plaasvind of. Die twee maande bewegende gemiddelde vir maande 2-7 gegee word deur: m 2 = (23 + 29) / 2 = 26.0 m 3 = (29 + 33) / 2 = 31.0 m = 4 (33 + 40) / 2 = 36.5 m = 5 (40 + 41) / 2 = 40.5 m 6 = (41 + 43) / 2 = 42.0 m 7 = (43 + 49) / 2 = 46,0 Die voorspelling vir maand agt is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 7 = m 7 = 46. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.1 kry ons: M 2 = 0.1Y 2 + 0,9 m 1 = 0,1 (29) + 0,9 (23) = 23,60 M 3 = 0.1Y 3 + 0,9 m 2 = 0,1 (33) + 0,9 (23,60) = 24,54 M 4 = 0.1Y 4 + 0,9 m 3 = 0,1 (40) + 0,9 (24,54) = 26,09 M 5 = 0.1Y 5 + 0,9 m 4 = 0,1 (41) + 0,9 (26,09) = 27,58 M 6 = 0.1Y 6 + 0,9 m 5 = 0,1 (43) + 0,9 (27,58) = 29,12 M 7 = 0.1Y 7 + 0,9 m 6 = 0,1 (49) + 0,9 (29,12) = 31,11 Soos voorheen die voorspelling vir maand agt is net die gemiddelde vir maand 7 = M 7 = 31,11 = 31 (as ons nie kan hê fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = [(26,0-33) & sup2; +. + (42,0-49) & sup2;] / 5 = 41,1 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.1 MSD = [(23 - 29) en sup2; +. + (29,12-49) & sup2;] / 6 = 203,15 Algehele dan sien ons dat die twee maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 46 wat is opgestel deur die twee maande bewegende gemiddelde. Om te ondersoek skakel ons nodig sou wees om 'n Markov-proses model, waar state = handelsmerke en ons begintoestand inligting en kliënte te skakel waarskynlikhede (van opnames) sal moet gebruik. Ons sal moet die model op historiese data uit te voer om te sien of daar 'n passing tussen die model en historiese gedrag. Vooruitskatting byvoorbeeld 1992 UG eksamen Die tabel hieronder toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van skeermes in 'n winkel vir elk van die afgelope nege maande. Bereken 'n drie maande bewegende gemiddelde vir maande 08:57. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand tien wees? Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,3 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand tien lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand tien verkies jy en hoekom? Die drie maande bewegende gemiddelde vir maande 3-9 gegee word deur: m 3 = (10 + 12 + 13) / 3 = 11,67 m = 4 (12 + 13 + 17) / 3 = 14.00 m = 5 (13 + 17 + 15) / 3 = 15,00 m 6 = (17 + 15 + 19) / 3 = 17.00 m N 7 = (15 + 19 + 20) / 3 = 18,00 m 8 = (19 + 20 + 21) / 3 = 20.00 m = 9 (20 + 21 + 20) / 3 = 20,33 Die voorspelling vir maand 10 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 9 = m 9 = 20,33. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 10 is 20. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,3 kry ons: M 2 = 0.3Y 2 + 0.7M 1 = 0,3 (12) + 0,7 (10) = 10,60 M 3 = 0.3Y 3 + 0.7M 2 = 0,3 (13) + 0,7 (10,60) = 11,32 M 4 = 0.3Y 4 + 0.7M 3 = 0,3 (17) + 0,7 (11,32) = 13,02 M 5 = 0.3Y 5 + 0.7M 4 = 0,3 (15) + 0,7 (13,02) = 13,61 M 6 = 0.3Y 6 + 0.7M 5 = 0,3 (19) + 0,7 (13,61) = 15,23 M 7 = 0.3Y 7 + 0.7M 6 = 0,3 (20) + 0,7 (15,23) = 16,66 M 8 = 0.3Y 8 + 0.7M 7 = 0,3 (21) + 0,7 (16,66) = 17,96 M 9 = 0.3Y 9 + 0.7M 8 = 0,3 (20) + 0,7 (17,96) = 18,57 Soos voorheen die voorspelling vir maand 10 is net die gemiddelde vir maand 9 = M 9 = 18,57 = 19 (as ons nie kan hê fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = [(11,67-17) & sup2; +. + (20,00-20) & sup2;] / 6 = 10,57 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0,3 MSD = [(10-12) en sup2; +. + (17,96-20) & sup2;] / 8 = 15,08 Algehele dan sien ons dat die drie maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 20 wat is opgestel deur die drie maande bewegende gemiddelde. Vooruitskatting byvoorbeeld 1991 UG eksamen Die tabel hieronder toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van faksmasjien in 'n winkel in elk van die afgelope twaalf maande. Bereken die vier maande bewegende gemiddelde vir maande 4 tot 12. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand 13 word? Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.2 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand 13 lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand 13 verkies jy en hoekom? Wat ander faktore, nie in die bostaande berekeninge beskou, kan die vraag na die faksmasjien in maand 13 beïnvloed? Die vier maande bewegende gemiddelde vir maande 4 tot 12 word gegee deur: 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 N 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 Die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 12 = m 12 = 46,25. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 13 is 46. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.2 kry ons: M 2 = 0.2Y 2 + 0.8m 1 = 0,2 (15) + 0,8 (12) = 12,600 M 3 = 0.2Y 3 + 0.8m 2 = 0,2 (19) + 0,8 (12,600) = 13,880 M 4 = 0.2Y 4 + 0.8m 3 = 0,2 (23) + 0,8 (13,880) = 15,704 M 5 = 0.2Y 5 + 0.8m 4 = 0,2 (27) + 0,8 (15,704) = 17,963 M 6 = 0.2Y 6 + 0.8m 5 = 0,2 (30) + 0,8 (17,963) = 20,370 M 7 = 0.2Y 7 + 0.8m 6 = 0,2 (32) + 0,8 (20,370) = 22,696 M 8 = 0.2Y 8 + 0.8m 7 = 0,2 (33) + 0,8 (22,696) = 24,757 M 9 = 0.2Y 9 + 0.8m 8 = 0,2 (37) + 0,8 (24,757) = 27,206 M 10 = 0.2Y 10 + 0.8m 9 = 0,2 (41) + 0,8 (27,206) = 29,965 M 11 = 0.2Y 11 + 0.8m 10 = 0,2 (49) + 0,8 (29,965) = 33,772 M 12 = 0.2Y 12 + 0.8m 11 = 0,2 (58) + 0,8 (33,772) = 38,618 Soos voorheen die voorspelling vir maand 13 is net die gemiddelde vir maand 12 = M 12 = 38,618 = 39 (as ons nie kan hê fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = [(17,25-27) & sup2; +. + (40-58) en sup2;] / 8 = 107,43 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.2 MSD = [(12 - 15) en sup2; +. + (33,772-58) & sup2;] / 11 = 176,05 Algehele dan sien ons dat die vier maande bewegende gemiddelde verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 46 wat is opgestel deur die vier maande bewegende gemiddelde. Ander faktore: seisoenale vraag advertensies prysveranderings, beide hierdie handelsmerk en ander handelsmerke algemene ekonomiese situasie nuwe tegnologie Vooruitskatting byvoorbeeld 1989 UG eksamen Die tabel hieronder toon die vraag na 'n spesifieke handelsmerk van mikrogolfoond in 'n winkel in elk van die afgelope twaalf maande. Bereken 'n ses maande bewegende gemiddelde vir elke maand. Wat sou jou voorspelling vir die vraag in maand 13 word? Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 tot 'n voorspelling vir die vraag in maand 13 lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand 13 verkies jy en hoekom? Nou kan ons nie 'n ses maande bewegende gemiddelde bereken totdat ons het ten minste 6 kommentaar - dit wil sê ons net so 'n gemiddelde van maand 6 af kan bereken. Vandaar het ons: m 6 = (34 + 32 + 30 + 29 + 31 + 27) / 6 = 30,50 m N 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 Die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 12 = m 12 = 38,17. Vandaar (soos ons fraksionele vraag nie kan hê) die voorspelling vir maand 13 is 38. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 kry ons: M 2 = 0.7Y 2 + 0.3M 1 = 0,7 (31) + 0,3 (27) = 29,80 M 3 = 0.7Y 3 + 0.3M 2 = 0,7 (29) + 0,3 (29,80) = 29,24 M 4 = 0.7Y 4 + 0.3M 3 = 0,7 (30) + 0,3 (29,24) = 29,77 M 5 = 0.7Y 5 + 0.3M 4 = 0,7 (32) + 0,3 (29,77) = 31,33 M 6 = 0.7Y 6 + 0.3M 5 = 0,7 (34) + 0,3 (31,33) = 33,20 M 7 = 0.7Y 7 + 0.3M 6 = 0,7 (36) + 0,3 (33,20) = 35,16 M 8 = 0.7Y 8 + 0.3M 7 = 0,7 (35) + 0,3 (35,16) = 35,05 M 9 = 0.7Y 9 + 0.3M 8 = 0,7 (37) + 0,3 (35,05) = 36,42 M 10 = 0.7Y 10 + 0.3M 9 = 0,7 (39) + 0,3 (36,42) = 38,23 M 11 = 0.7Y 11 + 0.3M 10 = 0,7 (40) + 0,3 (38,23) = 39,47 M 12 = 0.7Y 12 + 0.3M 11 = 0,7 (42) + 0,3 (39,47) = 41,24 Soos voorheen die voorspelling vir maand 13 is net die gemiddelde vir maand 12 = M 12 = 41,24 = 41 (as ons nie kan hê fraksionele vraag). Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = [(30,50-36) & sup2; +. + (36,83-42) & sup2;] / 6 = 21,66 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0,7 MSD = [(27-31) en sup2; +. + (39,47-42) & sup2;] / 11 = 5,25 'n glad konstante van 0,7 verskyn om die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 41 wat is opgestel deur eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7. Vooruitskatting byvoorbeeld 1987 UG eksamen Die tabel hieronder toon die temperatuur (° C), by 23:00 die afgelope tien dae: Bereken 'n driedaagse bewegende gemiddelde vir elke dag. Wat sou jou voorspelling vir die temperatuur 23:00 op dag 11 wees? Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.8 tot 'n voorspelling vir die temperatuur af te lei by 23:00 op dag 11. Watter een van die twee voorspellings vir die temperatuur 23:00 op dag 11 verkies jy en hoekom? Nou kan ons nie 'n 3 dae bewegende gemiddelde bereken totdat ons het ten minste 3 Waarnemings maw kan ons net so 'n gemiddelde van maand 3 af te bereken. Vandaar het ons: m 3 = (1,5 + 2,3 + 3,7) / 3 = 2,50 m 4 = (2,3 + 3,7 + 3,0) / 3 = 3,00 m 5 = (3,7 + 3,0 + 1,4) / 3 = 2,70 m 6 = (3.0 + 1,4-1,3) / 3 = 1.03 m 7 = (1,4-1,3 - 2.4) / 3 = -0,77 m 8 = (-1,3 - 2,4-3,7) / 3 = -2,47 m 9 = (-2,4 - 3,7-0,5) / 3 = -2,20 m 10 = (-3,7 - 0,5 + 1,3) / 3 = -0,97 Vandaar die voorspelling vir die temperatuur 23:00 op dag 11 is net m 10 = -0,97. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.8 kry ons: M 2 = 0.8Y 2 + 0.2m 1 = 0,8 (2,3) + 0,2 (1,5) = 2,14 M 3 = 0.8Y 3 + 0.2m 2 = 0,8 (3,7) + 0,2 (2,14) = 3,39 M 4 = 0.8Y 4 + 0.2m 3 = 0,8 (3,0) + 0,2 (3,39) = 3,08 M 5 = 0.8Y 5 + 0.2m 4 = 0,8 (1,4) + 0,2 (3,08) = 1,74 M 6 = 0.8Y 6 + 0.2m 5 = 0,8 (-1,3) + 0,2 (1,74) = -0,69 M 7 = 0.8Y 7 + 0.2m 6 = 0,8 (-2,4) + 0,2 (-0,69) = -2,06 M 8 = 0.8Y 8 + 0.2m 7 = 0,8 (-3,7) + 0,2 (-2,06) = -3,37 M 9 = 0.8Y 9 + 0.2m 8 = 0,8 (-0,5) + 0,2 (-3,37) = -1,07 M 10 = 0.8Y 10 + 0.2m 9 = 0,8 (1,3) + 0,2 (-1,07) = 0,83 Vandaar die voorspelling vir die temperatuur 23:00 op dag 11 is net M 10 = 0.83. Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = 7,90 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.8 MSD = 3,86. Vandaar algehele verkies die eksponensieel stryk voorspelling as wat blyk om die beste een dag voor gee voorspellings aangesien dit 'n kleiner MSD. Vooruitskatting byvoorbeeld 1985 UG eksamen Die tabel hieronder toon die verkope van 'n speelding robot oor die laaste 11 maande. Bereken 'n vier maande bewegende gemiddelde vir elke maand. Wat sou jou voorspelling vir die verkope in maand 12 word? Pas eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 tot 'n voorspelling vir die verkope in maand 12 lei. Watter een van die twee voorspellings vir maand 12 verkies jy en hoekom? Nou kan ons nie 'n 4 maande bewegende gemiddelde bereken totdat ons ten minste 4 kommentaar - dit wil sê ons net so 'n gemiddelde van maand 4 af kan bereken. Vandaar het ons: m = 4 (3651 + 4015 + 3874 + 3501) / 4 = 3760,25 m = 5 (4015 + 3874 + 3501 + 3307) / 4 = 3674,25 m 6 = (3874 + 3501 + 3307 + 3105) / 4 = 3446,75 m 7 = (3501 + 3307 + 3105 + 2986) / 4 = 3224,75 m 8 = (3307 + 3105 + 2986 + 3100) / 4 = 3124,50 m = 9 (3105 + 2986 + 3100 + 3209) / 4 = 3100,00 m = 10 (2986 + 3100 + 3209 + 3450) / 4 = 3186,25 m 11 = (3100 + 3209 + 3450 + 3507) / 4 = 3316,50 Die voorspelling vir maand 12 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 11 = m 11 = 3316,50 Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 kry ons: M 2 = 0.9Y 2 + 0.1M 1 = 0,9 (4015) + 0,1 (3651) = 3978,60 M 3 = 0.9Y 3 + 0.1M 2 = 0,9 (3874) + 0,1 (3978,60) = 3884,46 M 4 = 0.9Y 4 + 0.1M 3 = 0,9 (3501) + 0,1 (3884,46) = 3539,35 M 5 = 0.9Y 5 + 0.1M 4 = 0,9 (3307) + 0,1 (3539,35) = 3330,24 M 6 = 0.9Y 6 + 0.1M 5 = 0,9 (3105) + 0,1 (3330,24) = 3127,52 M 7 = 0.9Y 7 + 0.1M 6 = 0,9 (2986) + 0,1 (3127,52) = 3000,15 M 8 = 0.9Y 8 + 0.1M 7 = 0,9 (3100) + 0,1 (3000,15) = 3090,02 M 9 = 0.9Y 9 + 0.1M 8 = 0,9 (3209) + 0,1 (3090,02) = 3197,10 M10 = 0.9Y10 + 0.1M 9 = 0,9 (3450) + 0,1 (3197,10) = 3424,71 M 11 = 0.9Y 11 + 0.1M10 = 0.9 (3507) + 0.1 (3424,71) = 3498,77 Soos voorheen die voorspelling vir maand 12 is net die gemiddelde vir maand 11 = M 11 = 3498,77. Om die twee voorspellings ons bereken die gemiddelde kwadraat afwyking (MSD) vergelyk. As ons dit doen, vind ons dat vir die bewegende gemiddelde MSD = [(3.760,25-3.307) & sup2; +. + (3.186,25-3.507) & sup2;] / 7 = 141407,9 en vir die eksponensieel stryk gemiddelde met 'n glad konstante van 0.9 MSD = [(3651 - 4015) en sup2; +. + (3.424,71-3.507) & sup2;] / 10 = 51.008,3 Algehele dan sien ons dat eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9 blyk die beste een maand vooruit gee voorspellings aangesien dit 'n laer MSD. Vandaar verkies ons die voorspelling van 3498,77 wat is vervaardig deur eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.9. vooruitskatting voorbeeld Die tabel hieronder toon die beweging van die prys van 'n kommoditeit meer as 12 maande. Bereken 'n 6 maande bewegende gemiddelde vir elke maand. Wat is die voorspelling vir maand 13? Pas eksponensiële gladstryking met glad konstantes van 0,7 en 0,8 voorspellings af te lei vir maand 13. Watter een van die twee voorspellings gebaseer op eksponensiële gladstryking vir maand 13 verkies jy en hoekom? Nou kan ons nie 'n 6 maande bewegende gemiddelde bereken totdat ons het ten minste 6 kommentaar - dit wil sê ons net so 'n gemiddelde van maand 6 af kan bereken. Vandaar het ons: m 6 = (25 + 30 + 32 + 33 + 32 + 31) / 6 = 30,50 m N 7 = (30 + 32 + 33 + 32 + 31 + 30) / 6 = 31,33 m 8 = (32 + 33 + 32 + 31 + 30 + 29) / 6 = 31,17 m = 9 (33 + 32 + 31 + 30 + 29 + 28) / 6 = 30,50 m = 10 (32 + 31 + 30 + 29 + 28 + 28) / 6 = 29,67 m 11 = (31 + 30 + 29 + 28 + 28 + 29) / 6 = 29,17 m 12 = (30 + 29 + 28 + 28 + 29 + 31) / 6 = 29,17 Die voorspelling vir maand 13 is net die bewegende gemiddelde vir die maand voor dat dit wil sê die bewegende gemiddelde vir maand 12 = m 12 = 29,17. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 kry ons: M 2 = 0.7Y 2 + 0.3M 1 = 0,7 (30) + 0,3 (25) = 28,50 M 3 = 0.7Y 3 + 0.3M 2 = 0,7 (32) + 0,3 (28,50) = 30,95 M 4 = 0.7Y 4 + 0.3M 3 = 0,7 (33) + 0,3 (30,95) = 32,39 M 5 = 0.7Y 5 + 0.3M 4 = 0,7 (32) + 0,3 (32,39) = 32,12 M 6 = 0.7Y 6 + 0.3M 5 = 0,7 (31) + 0,3 (32,12) = 31,34 M 7 = 0.7Y 7 + 0.3M 6 = 0,7 (30) + 0,3 (31,34) = 30,40 M 8 = 0.7Y 8 + 0.3M 7 = 0,7 (29) + 0,3 (30,40) = 29,42 M 9 = 0.7Y 9 + 0.3M 8 = 0,7 (28) + 0,3 (29,42) = 28,43 M 10 = 0.7Y 10 + 0.3M 9 = 0,7 (28) + 0,3 (28,43) = 28,13 M 11 = 0.7Y 11 + 0.3M 10 = 0,7 (29) + 0,3 (28,13) = 28,74 M 12 = 0.7Y 12 + 0.3M 11 = 0,7 (31) + 0,3 (28,74) = 30,32 Soos voorheen die voorspelling vir maand 13 is net die gemiddelde vir maand 12 = M 12 = 30,32. Die toepassing van eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.8 kry ons: M 2 = 0.8Y 2 + 0.2m 1 = 0,8 (30) + 0,2 (25) = 29,00 M 3 = 0.8Y 3 + 0.2m 2 = 0,8 (32) + 0,2 (29,00) = 31,40 M 4 = 0.8Y 4 + 0.2m 3 = 0,8 (33) + 0,2 (31,40) = 32,68 M 5 = 0.8Y 5 + 0.2m 4 = 0,8 (32) + 0,2 (32,68) = 32,14 M 6 = 0.8Y 6 + 0.2m 5 = 0,8 (31) + 0,2 (32,14) = 31,23 M 7 = 0.8Y 7 + 0.2m 6 = 0,8 (30) + 0,2 (31,23) = 30,25 M 8 = 0.8Y 8 + 0.2m 7 = 0,8 (29) + 0,2 (30,25) = 29,25 M 9 = 0.8Y 9 + 0.2m 8 = 0,8 (28) + 0,2 (29,25) = 28,25 M 10 = 0.8Y 10 + 0.2m 9 = 0,8 (28) + 0,2 (28,25) = 28,05 M 11 = 0.8Y 11 + 0.2m 10 = 0,8 (29) + 0,2 (28,05) = 28,81 M 12 = 0.8Y 12 + 0.2m 11 = 0,8 (31) + 0,2 (28,81) = 30,56 Soos voorheen die voorspelling vir maand 13 is net die gemiddelde vir maand 12 = M 12 = 30,56. Om te besluit watter een van die twee voorspellings gebaseer op eksponensiële gladstryking ons verkies ons bereken die MSD vir die twee eksponensieel stryk gemiddeldes. Die gevolglike syfers verteenwoordig die geskiedkundige akkuraatheid van die twee vooruitskatting prosedures met betrekking tot 'n maand voor voorspellings. Aangesien ons dit weet akkuraatheid vertel ons watter van die twee eksponensieel stryk voorspellings vir maand 13 ons verkies. Die uitvoer van die berekeninge wat ons vind dat vir eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0,7 MSD = 4,97, terwyl vir eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.8 MSD = 4,43. Algehele dan sien ons dat eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.8 blyk die beste een maand vooruit voorspellings gee oor die afgelope 11 maande. Vandaar verkies ons die voorspelling van 30,56 vir maand 13 wat is opgestel deur eksponensiële gladstryking met 'n glad konstante van 0.8. Vooruitskatting Maandelikse verkope Vir jare het die restaurant Glass Slipper het bedryf in 'n oord gemeenskap naby 'n gewilde ski-gebied van New Mexico. Die restaurant is besigste gedurende die eerste 3 maande van die jaar, wanneer die ski-hange is oorvol en toeriste stroom na die gebied. Wanneer James en Deena Weltee gebou The Glass Slipper, hulle het 'n visie van die uiteindelike eetkamer ervaring. Soos die oog van omliggende berge was asemrowend, 'n hoë prioriteit was geplaas op met groot vensters en die verskaffing van 'n skouspelagtige sien vanaf enige plek in die restaurant. Spesiale aandag is ook gegee word aan die beligting, kleure, en algehele atmosfeer, wat lei in 'n werklik pragtige ervaring vir almal wat gekom het om te geniet gourmet eetkamer. Sedert sy opening, het The Glass Slipper ontwikkel en onderhou 'n reputasie as een van die "moet besoek" plekke in die streek van Nieu-Mexiko. Terwyl James is lief vir om te ski en werklik waardeer die berge en alles wat hulle het om te bied, het hy deel ook Deena se droom van die uittredende om 'n tropiese paradys en geniet 'n meer ontspanne leefstyl op die strand. Na 'n paar versigtige ontleding van hul finansiële toestand, kon hulle sien dat aftrede was baie jaar weg. Tog was hulle uitgebroei het 'n plan om te bring hulle nader aan hul droom. Hulle het besluit om te verkoop Die Glas Slipper en maak 'n bed en ontbyt op 'n pragtige strand in Mexiko. Terwyl dit sou beteken het dat die werk nog in hul toekoms, kan hulle wakker word in die oggend om voor die oë van die palmbome waai in die wind en die golwe gekabbel by die strand. Hulle het ook geweet dat die huur van die regte bestuurder sal toelaat Te maak dit gebeur, sal James en Deena het om te verkoop Die Glas Slipper vir die regte prys. Die prys van die besigheid sal gebaseer wees op die waarde van die eiendom en toerusting, soos sowel as vooruitskattings van toekomstige inkomste. 'N voorspelling van verkope vir die volgende jaar is nodig om te help in die bepaling van die waarde van die restaurant. Maandelikse verkope vir elk van die afgelope 3 jaar is in Tabel 5.14. bespreking Vrae 1. Stel 'n grafiek van die data. Op dieselfde grafiek te stip 'n 12-maand bewegende gemiddelde skatting. Bespreek enige oënskynlike tendens en seisoenale patrone. 'N voorspelling met 'n tydhorison van ongeveer 3 maande tot 3 jaar is tipies bekend as 'n Voorspellings wat gebruik word vir 'n nuwe produk beplanning, kapitale uitgawes, fasiliteit geleë of uitbreiding, en John se House of pannekoek gebruik 'n geweegde bewegende gemiddelde metode om pannekoek verkope voorspel. Dit Die vraag na 'n sekere produk na verwagting 800 eenhede per maand, gemiddeld oor al 12 maande van 'N seisoenale indeks vir 'n maandelikse reeks gaan word bereken op grond van drie jaar Die persent van variasie in die afhanklike veranderlike wat verklaar word deur die regressievergelyking is Watter van die volgende is nie in ooreenstemming met 'n suiwer vlak strategie? Watter van die volgende is in ooreenstemming met 'n suiwer jaag strategie? Watter van die volgende is nie 'n voordeel van vlak skedulering? 'N firma gebruik die suiwer jaag strategie van gesamentlike beplanning. Dit geproduseer 1000 eenhede in die laaste periode.
No comments:
Post a Comment