Calcolare A 4 Settimane Mobile Media Per La Sopra Time Series

Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono al points. tutor4helpyou dati effettivi acquistato 251 di 3599 ha risposto questione (s) Calcolare quattro settimane e cinque settimane di medie mobili per il tempo della serie Compute quattro settimane e di cinque settimane medie mobili per la serie storica (a 2 decimali). Quattro settimane di cinque settimane b. Calcolare il MSE per le quattro settimane e di cinque settimane in movimento previsioni medie (a 2 decimali). MSE (4 settimane) MSE (5 settimane) b. Ciò che sembra essere il miglior numero di settimane di dati passati (tre, quattro o cinque) da utilizzare nel calcolo della media in movimento Ricordiamo che MSE per la media mobile di tre settimane è 10.22. Selezionare una delle seguenti opzioni: La media mobile di 3 settimane offre la più piccola MSE La media mobile a 4 settimane offre la più piccola MSE La media mobile a 5 settimane offre la più piccola MSE mostrano le previsioni di livellamento esponenziale utilizzando 0.1. A) applicare la misura MSE di accuratezza delle previsioni, si preferisce una costante livellamento di 0,1 o 0,2 per la serie storica delle vendite di benzina (a 2 decimali) MSE per .1 MSE per .2 B) sono i risultati lo stesso se si applicare MAE come la misura di precisione (a 2 decimali) MAE per .1 MAE per .2 C) Quali sono i risultati se si utilizza MAPE (per 2 decimali) MAE per .1 MAE per .2 question. docxB. le vendite di previsioni per periodo 10. ans: a. t t 12 Questa è la fine dell'anteprima. Iscriviti per accedere al resto del documento. Non formattato anteprima del testo: b. le vendite di previsioni per periodo di 10 ANS: a. T t 12 1.464t b. 26,640,000 PTS: 1 TOP: Tempo di analisi serie e di previsione 15. Studente iscrizione all'università nel corso degli ultimi sei anni è dato seguito. Anno di immatricolazione (t) (in 1.000 s) 1 6.30 2 7.70 3 8.00 4 8.20 5 8.80 6 8.00 a. Sviluppare un'espressione andamento lineare per la serie temporale di cui sopra. b. iscrizione Previsione per l'anno 10. ANS: a. T t 6,633 0.343t b. 10.063 PTS: 1 TOP: Tempo di analisi e di previsione Serie 16. La seguente serie storica mostra le vendite di un negozio di abbigliamento in un periodo di 10 settimane. Settimana di vendita (1.000 s) 2 16 1 15 3 19 4 18 5 19 6 20 7 19 8 22 9 15 10 21 a. Calcolare una media mobile a 4 settimane per la serie temporale di cui sopra. b. Calcola l'errore quadratico medio (MSE) per il 4 settimane movimento previsione media. c. Utilizzare un 0,3 per calcolare i valori di livellamento esponenziale per la serie storica. d. le vendite di previsioni per la settimana 11. ANS: a. 17, 18, 19, 19, 20, 19 b. 7.67 c. 15.00, 15.00, 15.30, 16.40, 16.89, 17.52, 18.26, 19.38, 18.07, 18.95 d. 19,560 PTS: 1 TOP: Tempo di analisi e di previsione Serie 17. La seguente serie storica mostra il numero di unità di un particolare prodotto venduto nel corso degli ultimi sei mesi. Unità il mese venduti (in migliaia) 1 8 2 3 3 4 4 5 5 12 6 10 a. Calcolare una media mobile a 3 mesi (centrato) per la serie temporale sopra. b. Calcola l'errore quadratico medio (MSE) per la media mobile a 3 mesi. c. Utilizzare un 0,2 per calcolare i valori di livellamento esponenziale per la serie storica. d. Prevedere il volume di vendite per il mese 7. ANS: a. 5, 4, 7 b. MSE 733 24.33 c. 8, 8, 7, 6.4, 6.12, 7.296 d. F 7 7,836 PTS: 1 TOP: Tempo di analisi serie e Previsione 18. I volumi di vendita di CMM, Inc. una società di computer, per gli ultimi 8 anni è riportata qui sotto. Anno Vendite (T) (in milioni di dollari) 1 2 2 3 3 5 4 4 5 6 6 8 7 9 8 9 a. Sviluppare un'espressione andamento lineare per la serie temporale di cui sopra. b. le vendite di previsioni per periodo 9. ANS: a. T t 0,929 1.071t b. 10,568,000 PTS: 1 TOP: Tempo di analisi e di previsione Serie 19. I registri di vendita di un importante produttore di auto nel corso degli ultimi dieci anni sono riportati di seguito. Anno (t) Numero di vetture vendute (in migliaia di unità) 1 195 2 200 3 250 4 270 5 320 6 380 7 440 8 460 9 500 10 500 Sviluppare un'espressione trend lineare e proiettare le vendite (il numero di auto vendute) per il periodo di tempo t 11. ANS: T t 136 39.182t T 11 567 PTS: 1 TOP: Analisi delle serie e di previsione 20. i dati che seguono mostrano le vendite trimestrali di stupefacente Graphics, Inc. per gli anni da 6 a 8. trimestre anno Vendite 6 1 2.5 2 1.5 3 2.4 4 1.6 7 1 2 1.4 3 2.0 1.7 4 1.9 8 1 2.5 2 2.0 3 2.4 4 2.1 a. Calcolare il mobili di quattro trimestri valori medi per la serie temporale sopra. b. Calcolare i fattori stagionali per i quattro trimestri. c. Utilizzare i fattori stagionali sviluppate nella parte B per regolare la previsione per l'effetto della stagione per l'anno 6. Documento di vista completa Questo preparazione di test è stato caricato su 01.052.015 per il corso di MGMT 30500 insegnato dal professor Arnabbisi durante il periodo autunno 03.914 alla Purdue University-Ovest Lafayette. Fare clic per modificare il detailsQuestion documento. La seguente serie storica mostra le vendite di un clo. Domanda 2 6 segna la seguente serie storica mostra le vendite di un negozio di abbigliamento in un periodo di 10 settimane. Settimana di vendita (1.000 s) 2 16 1 15 3 19 4 18 5 19 6 20 7 19 8 22 9 15 10 21 a. Calcolare una media mobile a 4 settimane per la serie temporale di cui sopra. b. Calcola l'errore quadratico medio (MSE) per il 4 settimane movimento previsione media. c. Utilizzare alpha 0.3 per calcolare i valori di livellamento esponenziale per la serie storica. d. le vendite di previsioni per la settimana 11. La seguente serie storica mostra le vendite di un negozio di abbigliamento in un periodo di 10 settimane. Settimana di vendita (1.000 s) 1 15 2 16 3 19 4 18 5 19 6 20 7 19 8 22 9 15 10 21 a. Calcolare una media mobile a 4 settimane per la serie temporale di cui sopra. b. Calcola l'errore quadratico medio (MSE) per il 4 settimane movimento previsione media. c. Utilizzare un 0,3 per calcolare i valori di livellamento esponenziale per la serie storica. d. le vendite di previsioni per settimana 11.s