Statistikk Kalkulator Betyd Absolutt Avvik MAD. Mean Absolutt Avvik Kalkulator. Denne kalkulatoren beregner gjennomsnittlig absolutt avvik fra et datasett. Du trenger ikke å spesifisere om dataene er for en hel befolkning eller fra et eksempel Bare skriv inn eller lim inn alle observerte verdier i boksen over verdier må være numerisk og kan skilles med komma, mellomrom eller ny linje Trykk på Send data-knappen for å utføre beregningen For å slette kalkulatoren, trykk Reset. Hva er gjennomsnittlig absolutt avvik. Gjennomsnittlig avvik er et mål på dispersjon Et mål på hvor mye verdiene i datasettet sannsynligvis vil avvike fra deres gjennomsnitt. Den absolutte verdien brukes til å unngå avvik med motsatte tegn, som avbryter hverandre. Måler absolutt avviksformel. Denne kalkulatoren bruker følgende formel for å beregne betyr absolutt avvik. hvor n er antall observerte verdier, x-bar er gjennomsnittet av de observerte verdiene og xi er de individuelle verdiene.2009-2016 Giorgio Arcidiacono. How for å beregne Mean Absolute Deviation MAD Help please. Siden mai 2005 har kjøpesjef hos et varehus benyttet et 4-års glidende gjennomsnitt for å prognostisere salget i kommende måneder. Salgsdata for show mer Siden mai 2005 har kjøpsansvarlig ved et varehus har brukt et 4-års glidende gjennomsnitt for å prognostisere salget i kommende måneder Salgsdata for månedene januar til juli er gitt i tabellen underpute gjennomsnittlig absolutt avvik MAD for fire-års glidende gjennomsnittlige prognoser Værmeldingsverdiene er Beregnet med en nøyaktighet på to desimaler Angi MAD som et heltal ved å avrunde. Det kan være interessant å se på MAD for bare dataene selv og sammenligne med MAD for de bevegelige gjennomsnittene. Dette svarer ikke på spørsmålet ditt - bare legger til litt ekstra farge Dette viser at utjevningseffekten av bevegelige gjennomsnitt sammenlignet med de rade dataene. MAD 1 nx median. Mark 8 år siden. Tagget med gjennomsnittlig absolutt avvik. I forrige uke s Prognose Fredag post, diskuterte vi bevegelige gjennomsnittlige prognosemetoder, både enkle og veide Når en tidsserie er stasjonær, viser den ingen merkbar trend eller sesongmessighet og er kun gjenstand for tilfeldigheten av hverdagen, og deretter flytter gjennomsnittlige metoder eller til og med en enkel Gjennomsnittet av hele serien er nyttig for å prognose de neste par perioder. De fleste tidsserier er alt annet enn stasjonært detaljhandel med trend, sesongmessige og sykliske elementer, mens offentlige tjenester har trend og sesongmessige komponenter som påvirker bruken av strøm og varme. Det er ofte et behov for å ha et prognosesystem som legger større vekt på nyere observasjoner, i tillegg til at de nyeste salgstallene er mer veiledende for fremtidig salg. Flytte gjennomsnittlige modeller, som bruker et fast antall av de nyeste verdiene i tidsserier for smoo ting og prognoser, eksponentiell utjevning inkorporerer alle verdier tidsserier, plasserer den tyngste vekten på gjeldende data og vekt på eldre observasjoner som minsker eksponentielt over tid på grunn av vekten på alle tidligere perioder i datasettet, er eksponensiell utjevningsmodell rekursiv Når en tidsserie ikke viser sterk eller merkbar årstid eller trend, kan den enkleste formen for eksponensiell utjevning enkelt eksponensiell utjevning brukes. Formelen for enkel eksponensiell utjevning er. I denne ligningen representerer t 1 prognosen for perioden t 1 Y t er den aktuelle verdien av den nåværende perioden, tt er prognosen for den nåværende perioden, t og er utjevningskonstanten eller alfa, et tall mellom 0 og 1 Alpha er vekten du tilordner til den nyeste observasjonen i tidsseriene. I hovedsak, du baserer din prognose for neste periode på den faktiske verdien for denne perioden, og verdien du prognostiserte for denne perioden, som i sin tur wa s basert på prognoser for perioder før det. Vi antar at du har vært i virksomhet i 10 uker og vil prognostisere salg for 11. uke. Salg for de første 10 ukene er. Fra ligningen ovenfor vet du at for å komme opp med en prognose for uke 11, trenger du prognostiserte verdier for uker 10, 9 og helt ned til uke 1. Du vet også at uke 1 ikke har noen forutgående periode, så det kan ikke prognose. Og du må bestemme utjevning av konstant eller alfa, for å bruke for prognosene. Definere den første prognosen. Det første trinnet i å bygge din eksponentielle utjevningsmodell er å generere en prognoseverdi for den første perioden i tidsseriene. Den vanligste praksisen er å angi den forventede verdien av uke 1 tilsvarer den faktiske verdien 200, som vi vil gjøre i vårt eksempel. En annen tilnærming ville være at hvis du har tidligere salgsdata til dette, men ikke bruker det i konstruksjonen av modellen, kan du ta et gjennomsnitt på et par umiddelbart før p eriods og bruk det som prognosen. Hvordan du bestemmer din første prognose, er subjektiv. Hvor stor skal alfa være. Dette er også en dom, og det å finne riktig alfa er underlagt forsøk og feil. Generelt, hvis tidsserien din er veldig stabil, en liten er riktig Visuell inspeksjon av salget ditt på en graf er også nyttig når du prøver å bestemme en alfa til å begynne med Hvorfor er størrelsen på viktige Fordi jo nærmere 1 er, desto mer vekt blir tildelt til den nyeste verdien ved å bestemme Din prognose, desto raskere vil prognosen din tilpasse seg mønstre i tidsseriene, og jo mindre utjevning som oppstår. På samme måte er jo nærmere 0, jo mer vekt som er lagt på tidligere observasjoner ved å bestemme prognosen, jo langsommere blir prognosen din tilpasset til mønstre i tidsseriene, og jo mer utjevning som oppstår. La oss se på visuelt de 10 ukene av salget. Eksponentiell utjevning. Salget virker litt tynt, oscillerende mellom 200 og 235 liter et s start med en alfa på 0 5 Det gir oss følgende tabell. Notat hvordan, selv om prognosene dine ikke er nøyaktige, når din faktiske verdi for en bestemt uke er høyere enn hva du forutslo uker 2 til 5, for eksempel din prognosene for hver av de følgende ukers uker 3 til 6 justeres oppad når dine faktiske verdier er lavere enn prognosen din, f. eks. uker 6, 8, 9 og 10, justerer prognosene for neste uke nedover. Merk også det når du flytter til senere Perioder, dine tidligere prognoser spiller mindre og mindre en rolle i dine senere prognoser, ettersom deres vekt reduseres eksponentielt. Bare ved å se på tabellen ovenfor, vet du at prognosen for uke 11 blir lavere enn 220 8, din prognose for uke 10.Så, basert på vår alfa og vårt tidligere salg, er vårt beste gjetning at salget i uke 11 vil være 215 4 Ta en titt på grafen over det faktiske versus prognostisert salg i uker 1-10.Notikk at det forventede salget er jevnere enn faktisk, og du kan se hvordan forecas ted-salgslinjen justerer seg til pigger og dips i den faktiske salgstidsserien. Hva om vi hadde brukt en mindre eller større alfa. Vi skal demonstrere ved å bruke både en alfa på 30 og en av 70 som gir oss følgende tabell og diagram. Bruke en alfa på 0 70, slutter vi med den laveste MAD av de tre konstantene. Husk at dømming av prognoser er pålitelig, er det ikke alltid om å minimere MAD MAD, tross alt, er et gjennomsnitt avvik. Legg merke til hvor dramatisk de absolutte avvikene for hver av alfasendringen fra uke til uke Prognoser kan være mer pålitelige ved hjelp av en alfa som produserer en høyere MAD, men har mindre varians blant sine individuelle avvik. Forhold til eksponensiell utjevning. Eksponensiell utjevning er ikke beregnet for langsiktig prognose Vanligvis brukes den å forutse en eller to, men sjelden mer enn tre perioder fremover Også, hvis det er en plutselig drastisk endring i nivået av salg eller verdier, og tidsserien fortsetter på det nye nivået, vil algoritmen være sakte til Hindre den plutselige forandringen Deretter vil det bli større prognosefeil I situasjoner som det ville det være best å ignorere de foregående periodene før endringen, og begynne den eksponensielle utjevningsprosessen med det nye nivået Til slutt diskuterte dette innlegget en enkelt eksponensiell utjevning , som brukes når det ikke er merkbar sesongmessighet eller trend i dataene Når det er en merkbar trend eller sesongmessig mønster i dataene, vil enkelt eksponensiell utjevning gi betydelig prognosevise. Dobbel eksponensiell utjevning er nødvendig her for å justere for disse mønstrene. Vi vil dekke dobbel eksponensiell utjevning i neste uke s Prognose fredag post. One av de enkleste, mest vanlige tidssergete prognostiseringsteknikker er den av de bevegelige gjennomsnittlige Flytte gjennomsnittlige metodene kommer til nytte hvis alt du har er flere påfølgende perioder av variabelen, for eksempel salg, nye besparelser kontoer åpnet, workshop deltakere, osv. du prognoser, og ingen andre data for å forutsi hva neste periode s verdi vil være Bruk av de siste månedene av salget for å forutsi den kommende måneds salg er å foretrekke for unaided estimater. Imidlertid kan bevegelige gjennomsnittlige metoder ha alvorlige prognosefeil hvis det brukes uforsiktig. Gjennomsnittlig metode. I gjennomsnitt prøver glidende gjennomsnitt å estimere neste periode s verdi ved å beregne verdien av de siste par perioder umiddelbart før. La oss si at du har vært i virksomhet i tre måneder, januar til mars, og ønsket å prognose april s. Salget ditt for de siste tre månedene ser slik ut. enkleste tilnærmingen ville være å ta gjennomsnittet fra januar til mars og bruke det til å estimere april s salg. 129 134 122 3 128 333. På grunnlag av salget fra januar til mars forutser du at salget i april vil være 128 333. Når april s faktiske salg kommer inn, vil du deretter beregne prognosen for mai, denne gangen bruker februar til april Du må være i samsvar med antall perioder du bruker til å flytte gjennomsnittlig prognose. Antall perioder du bruker i gjennomsnittlige gjennomsnittlige prognoser er vilkårlige. Du kan bare bruke to perioder eller fem eller seks perioder uansett hva du ønsker å generere prognosene dine. Tilnærmingen ovenfor er et enkelt glidende gjennomsnitt. Noen ganger kan salg i nyere måneder være sterkere påvirkning av salget i kommende måneder, så du vil gi de nærmere månedene mer vekt i prognosemodellen. Dette er et vektet glidende gjennomsnitt. Og akkurat som tallet av perioder, vekter du tildeler er rent vilkårlig La oss si at du ønsket å gi mars s salg 50 vekt, februar s 30 vekt og januar s 20 Da vil din prognose for april være 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L imitasjoner av bevegelige gjennomsnittlige metoder Flytte gjennomsnitt er ansett som en jevnlig prognoseteknikk Fordi du tar et gjennomsnitt over tid, myker du eller utjevner effekten av uregelmessige hendelser i dataene Som et resultat av effektene av sesongmessighet, forretningsykluser og andre tilfeldige hendelser kan dramatisk øke prognosen Feil Ta en titt på en helårs s verdi av data, og sammenlign et 3-års glidende gjennomsnitt og et 5-års glidende gjennomsnitt. Merk at i dette tilfellet at jeg ikke lagde prognoser, men heller sentrert de bevegelige gjennomsnittene Det første tre måneders glidende gjennomsnittet er i februar, og det er gjennomsnittet for januar, februar og mars. Jeg gjorde også lignende for 5-måneders gjennomsnittet. Nå ser du på følgende diagram. Hva ser du Is ikke tremåneders glidende gjennomsnittsserien mye jevnere enn den faktiske salgsserien Og hva med femmåneders glidende gjennomsnitt Det er enda jevnere Derfor, jo flere perioder du bruker i glidende gjennomsnitt, jo glattere tiden din s derfor er det bare for prognoser at et enkelt bevegelige gjennomsnitt ikke er den mest nøyaktige metoden. Flytte gjennomsnittlige metoder viser seg ganske verdifulle når du prøver å trekke ut sesongmessige, uregelmessige og sykliske komponenter i en tidsserie for mer avanserte prognosemetoder, som regresjon og ARIMA, og bruken av bevegelige gjennomsnittsverdier i dekomponering av en tidsserie vil bli adressert senere i serien. Bestemme nøyaktigheten til en flytende gjennomsnittsmodell. Generelt vil du ha en prognosemetode som har minst feil mellom faktiske og forventede resultater. En av De vanligste målene for prognose nøyaktighet er gjennomsnittlig absolutt avviksmodus. I denne tilnærmingen, for hver periode i tidsseriene som du genererte en prognose for, tar du absoluttverdien av forskjellen mellom den perioden og de faktiske og prognostiserte verdiene avviket deretter du gjennomsnitt de absolutt avvik, og du får et mål på MAD MAD kan være nyttig når du bestemmer deg for antall perioder du gjennomsnittlig, og eller mengden av vekt du plasserer på hver periode Generelt velger du den som resulterer i laveste MAD Her er et eksempel på hvordan MAD er beregnet. MAD er bare gjennomsnittet av 8, 1 og 3.Moving Averages Recap Når du bruker bevegelige gjennomsnitt for prognoser , husk. Gjennomsnittlige gjennomsnitt kan være enkle eller vektede. Antall perioder du bruker til gjennomsnittet, og eventuelle vekter du tilordner hver, er strengt vilkårlige. Gjennomsnittlige gjennomsnitt utjevner uregelmessige mønstre i tidsseriedata, jo større antall perioder som brukes til hvert datapunkt, jo større utjevningseffekt. På grunn av utjevning, prognose neste måned s salg basert på de siste månedene, kan salget føre til store avvik på grunn av sesongmessige, sykliske og uregelmessige mønstre i dataene og utjevningskapasiteten av en bevegelig gjennomsnittlig metode kan være nyttig ved å dekomponere en tidsserie for mer avanserte prognosemetoder. Neste uke Eksponensiell utjevning I neste uke s Prognose fredag vil vi diskutere eksponensielle utjevningsmetoder , og du vil se at de kan være langt bedre enn å flytte gjennomsnittlige prognosemetoder. Ikke vet hvorfor våre Forecast Friday-innlegg vises på torsdag. Finn ut på. Legg til nye innlegg, kom til deg.
No comments:
Post a Comment