تتحرك من المتوسط - الانحراف - جنون

متوسط ​​الانحراف المطلق للانحراف عن المتوسط ​​أعلاه الانحراف المطلق المتوسط ​​(ماد) لتوقعات المتوسط ​​المتحرك المرجح أعلاه هو 2.31. (يرجى الرجوع إلى نقطتين عشريتين.) مفتاح الإجابة: 2.322.31 ملاحظات: يرجى الرجوع إلى ورقة عمل إكسيل موزعة بشكل منفصل للحصول على حساب مفصل لهذا السؤال. السؤال 7 من 11 5.0 النقاط استنادا إلى الحساب السابق الخاص بك، ما هي الطريقة التي تعتقد أنها أفضل المتوسط ​​المتحرك A.3 سنة. المتوسط ​​المتحرك المرجح ل B.3. مفتاح الإجابة: B ملاحظات: واحد مع انخفاض درهم هو أكثر دقة. الجزء 3 من 3 - الجزء 3 35.0 النقاط نمت مبيعات مكيفات هواء كول مان بشكل مطرد خلال السنوات الخمس الماضية كما هو مبين في الجدول المرفق. وكان مدير المبيعات قد توقع، قبل بدء العمل، أن مبيعات 1rsquos العام سيكون 410 مكيفات الهواء. يرجى استخدام التجانس الأسي مع وزن للرد على الأسئلة التالية. المرفقات السؤال 8 من 11 10.0 النقاط بداية التوقعات الأولية لمبيعات مكيفات الهواء كول مان هو. (يرجى الرجوع إلى عدد صحيح وعدم تضمين أي وحدات.) A.400 B.410 C.430 D.450 مفتاح الإجابة: B تحتوي هذه المعاينة على أقسام غير واضحة عمدا. الاشتراك لعرض النسخة الكاملة. ملاحظات: هذه هي معلومات معينة. تم تصميم هذا السؤال لمساعدتك على فهم هذه المشكلة. السؤال 9 من 11 5.0 نقاط توقعات السنة 2 لمبيعات مكيفات الهواء كول مان هو 422. (يرجى استطلاعه إلى عدد صحيح ولا تتضمن وحدات.) مفتاح الإجابة: 422422.0422.00 ملاحظات: يرجى الرجوع إلى ورقة عمل إكسيل الموزعة بشكل منفصل من أجل حساب مفصل لهذه المسألة. السؤال 10 من 11 10.0 النقاط توقعات السنة 6 لمبيعات مكيفات الهواء كول مان هو 521.83. (يرجى الرجوع إلى نقطتين عشريتين وعدم تضمين أي وحدات.) مفتاح الإجابة: 521.83521.8 التعليقات: يرجى الرجوع إلى ورقة عمل إكسيل الموزعة بشكل منفصل للحصول على حساب مفصل لهذا السؤال. السؤال 11 من 11 10.0 نقاط متوسط ​​الانحراف المطلق (د. م) لتوقعات التمهيد الأسي المذكورة أعلاه هو 74.56. (يرجى الرجوع إلى نقطتين عشريتين.) مفتاح الإجابة: 74.5674.5574.54 ملاحظات: يرجى الرجوع إلى ورقة عمل إكسيل موزعة بشكل منفصل للحصول على حساب مفصل لهذا السؤال. كيفية حساب متوسط ​​الانحراف المطلق (ماد) هيلب بليس. منذ مايو من عام 2005، مدير الشراء في متجر يستخدم المتوسط ​​المتحرك لمدة 4 أيام للتنبؤ بالمبيعات في الأشهر المقبلة. وترد بيانات المبيعات للأشهر من يناير حتى يوليو في الجدول. عرض المزيد منذ مايو من عام 2005، مدير الشراء في متجر يستخدم المتوسط ​​المتحرك لمدة 4 أيام للتنبؤ بالمبيعات في الأشهر المقبلة. وترد بيانات المبيعات للأشهر من يناير حتى يوليو في الجدول أدناه. حساب متوسط ​​الانحراف المطلق (ماد) لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة أربع سنوات. وتحسب قيم التوقعات بدقة دقيقتين عشريتين. تحديد عدد الدرهم الكلي كليا عن طريق التقريب. في الممارسة العملية سوف يوفر المتوسط ​​المتحرك تقديرا جيدا لمتوسط ​​التسلسل الزمني إذا كان المتوسط ​​ثابت أو ببطء في التغير. وفي حالة المتوسط ​​الثابت، فإن أكبر قيمة m تعطي أفضل التقديرات للمتوسط ​​الأساسي. وستؤدي فترة المراقبة الأطول إلى الحد من آثار التباين. والغرض من توفير m أصغر هو السماح للتنبؤ بالاستجابة للتغيير في العملية الأساسية. ولتوضيح ذلك، نقترح مجموعة بيانات تتضمن التغييرات في الوسط الأساسي للمسلسلات الزمنية. ويبين الشكل السلاسل الزمنية المستخدمة للتوضيح مع متوسط ​​الطلب الذي نشأت منه السلسلة. يبدأ المتوسط ​​ك ثابت عند 10. يبدأ في الوقت 21، يزداد بوحدة واحدة في كل فترة حتى يصل إلى القيمة 20 في وقت 30. ثم يصبح ثابتة مرة أخرى. وتتم محاكاة البيانات بإضافة متوسط ​​الضوضاء العشوائية من التوزيع العادي مع متوسط ​​الصفر والانحراف المعياري 3. وتقريب نتائج المحاكاة إلى أقرب عدد صحيح. ويبين الجدول الملاحظات المحاكاة المستخدمة في المثال. عندما نستخدم الجدول، يجب أن نتذكر أنه في أي وقت من الأوقات، إلا أن البيانات السابقة معروفة. وتظهر تقديرات معلمة النموذج، بالنسبة إلى ثلاث قيم مختلفة من m، مع متوسط ​​السلاسل الزمنية في الشكل أدناه. ويبين الشكل متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​في كل مرة وليس التنبؤ. ومن شأن التنبؤات أن تحول منحنيات المتوسط ​​المتحرك إلى اليمين حسب الفترات. وهناك استنتاج واحد واضح على الفور من هذا الرقم. وبالنسبة للتقديرات الثلاثة جميعها، فإن المتوسط ​​المتحرك يتخلف عن الاتجاه الخطي، مع زيادة الفارق الزمني مع m. والفارق الزمني هو المسافة بين النموذج والتقدير في البعد الزمني. وبسبب الفارق الزمني، فإن المتوسط ​​المتحرك يقلل من الملاحظات نظرا لأن المتوسط ​​يتزايد. انحياز المقدر هو الفرق في وقت محدد في متوسط ​​قيمة النموذج والقيمة المتوسطة التي يتنبأ بها المتوسط ​​المتحرك. التحيز عندما يكون المتوسط ​​يزداد سلبيا. أما بالنسبة للمتوسط ​​المتناقص، فإن التحيز إيجابي. التأخر في الوقت والتحيز التي أدخلت في التقدير هي وظائف م. وكلما زادت قيمة m. وكلما كبر حجم التأخر والتحيز. لسلسلة متزايدة باستمرار مع الاتجاه أ. فإن قيم التأخر والتحيز لمقدر المتوسط ​​تعطى في المعادلات أدناه. لا تتطابق منحنيات المثال مع هذه المعادلات لأن نموذج المثال لا يزداد بشكل مستمر، بل يبدأ كتغيير ثابت للاتجاه ثم يصبح ثابتا مرة أخرى. كما تتأثر منحنيات المثال بالضوضاء. ويتمثل متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك للتوقعات في المستقبل في تحويل المنحنيات إلى اليمين. ويزيد التأخر والتحيز تناسبيا. وتدل المعادلات أدناه على الفارق الزمني والتحيز لفترات التنبؤ في المستقبل عند مقارنتها بمعلمات النموذج. مرة أخرى، هذه الصيغ هي لسلسلة زمنية مع الاتجاه الخطي المستمر. ولا ينبغي لنا أن نفاجأ بهذه النتيجة. ويستند متوسط ​​التقدير المتحرك إلى افتراض متوسط ​​ثابت، والمثال له اتجاه خطي في المتوسط ​​خلال جزء من فترة الدراسة. وبما أن سلسلة الوقت الحقيقي نادرا ما تتوافق تماما مع افتراضات أي نموذج، يجب أن نكون مستعدين لمثل هذه النتائج. ويمكننا أيضا أن نخلص من الشكل إلى أن تباين الضوضاء له أكبر تأثير على m أصغر. ويكون التقدير أكثر تقلبا بكثير بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البالغ 5 من المتوسط ​​المتحرك البالغ 20. ولدينا رغبة متضاربة في زيادة m لتقليل تأثير التباين الناجم عن الضوضاء وتقليل m لجعل التنبؤ أكثر استجابة للتغيرات في الحقيقة. والخطأ هو الفرق بين البيانات الفعلية والقيمة المتوقعة. وإذا كانت السلسلة الزمنية حقا قيمة ثابتة، فإن القيمة المتوقعة للخطأ هي صفر، ويتألف تباين الخطأ من عبارة دالة وعبارة ثانية هي تباين الضوضاء. المصطلح الأول هو التباين في المتوسط ​​المقدر مع عينة من الملاحظات m، على افتراض أن البيانات تأتي من مجتمع ذو متوسط ​​ثابت. يتم تقليل هذا المصطلح من خلال جعل m كبيرة قدر الإمكان. A م كبير يجعل التوقعات لا تستجيب لتغيير في السلسلة الزمنية الأساسية. لجعل التنبؤات تستجيب للتغييرات، نريد m صغيرة قدر الإمكان (1)، ولكن هذا يزيد من التباين الخطأ. ويتطلب التنبؤ العملي قيمة وسيطة. التنبؤ مع إكسيل تقوم الوظيفة الإضافية للتنبؤ بتطبيق صيغ المتوسط ​​المتحرك. ويبين المثال الوارد أدناه التحليل الذي توفره الوظيفة الإضافية لعينة البيانات في العمود باء. ويتم فهرسة الملاحظات العشرة الأولى من 9 إلى 0. وبالمقارنة بالجدول أعلاه، يتم تغيير مؤشرات الفترة بمقدار -10. وتوفر الملاحظات العشرة الأولى قيم بدء التشغيل للتقدير وتستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك للفترة 0. ويبين العمود (10) (C) المتوسطات المتحركة المحسوبة. وتكون معلمة المتوسط ​​المتحرك m في الخلية C3. ويبين العمود (1) (D) توقعات لفترة واحدة في المستقبل. الفترة الزمنية المتوقعة في الخلية D3. عندما يتم تغيير الفاصل الزمني المتوقع إلى عدد أكبر يتم تحويل الأرقام في العمود فور إلى أسفل. ويبين العمود إر (1) (E) الفرق بين الملاحظة والتنبؤ. على سبيل المثال، الملاحظة في الوقت 1 هي 6. القيمة المتوقعة من المتوسط ​​المتحرك في الوقت 0 هي 11.1. الخطأ ثم -5.1. ويحسب الانحراف المعياري ومتوسط ​​الانحراف المتوسط ​​في الخلايين E6 و E7 على التوالي. ويتم رسم مثال لسلسلة زمنية لمدة 25 فترة في الشكل 1 من البيانات العددية الواردة في الجدول 1. وقد تمثل البيانات الطلب الأسبوعي على بعض المنتجات. نحن نستخدم x للإشارة إلى الملاحظة و t لتمثيل مؤشر الفترة الزمنية. ويحدد الطلب الملحوظ على الوقت t تحديدا. البيانات من 1 إلى T هي:. وتقدم الخطوط التي تربط الملاحظات على الشكل فقط لتوضيح الصورة وإلا ليس لها معنى. الجدول 1. الطلب الأسبوعي للأسابيع من 1 إلى 30 الشكل 1. سلسلة زمنية من الطلب الأسبوعي هدفنا هو تحديد نموذج يفسر البيانات الملحوظة ويسمح بالاستقراء في المستقبل لتقديم توقعات. أبسط نموذج يشير إلى أن السلاسل الزمنية ثابتة مع الاختلافات حول القيمة الثابتة التي يحددها متغير عشوائي. تمثل الحالة العليا المتغير العشوائي الذي هو الطلب غير معروف في الوقت t. في حين أن الحالة الدنيا هي القيمة التي لوحظت بالفعل. ويسمى الاختلاف العشوائي حول القيمة المتوسطة الضوضاء. ويفترض أن يكون للضوضاء قيمة متوسطية للصفر وتفاوت محدد. والاختلافات في فترتين زمنيتين مختلفتين مستقلة. على وجه التحديد درهم (8.7 2.4 8230 0.9) 10 4.11 ونرى أن 1.25 (درهم) 5.138 يساوي تقريبا الانحراف المعياري العينة. يتم محاكاة السلاسل الزمنية المستخدمة كمثال مع المتوسط ​​الثابت. وعادة ما توزع الانحرافات عن المتوسط ​​مع متوسط ​​الصفر والانحراف المعياري 5. ويشمل الانحراف المعياري للخطأ التأثيرات المجمعة للأخطاء في النموذج والضوضاء بحيث يتوقع المرء أن تكون القيمة أكبر من 5. وبطبيعة الحال فإن الإدراك مختلف للمحاكاة سوف ينتج قيم إحصائية مختلفة. توضح ورقة عمل إكسيل التي أنشأتها الوظيفة الإضافية للتنبؤ حساب بيانات المثال. وترد البيانات في العمود باء. ويحمل العمود C المتوسطات المتحركة وتنبؤات الفترة الواحدة في العمود دال. والخطأ في العمود هاء هو الفرق بين العمودين B و D بالنسبة للصفوف التي تحتوي على بيانات وتوقعات على السواء. الانحراف المعياري للخطأ في الخلية E6 و ماد في الخلية E7.