4 Monats Gewichtet Gleitender Durchschnitt

Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen Sie die MAD Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen Sie die MAD Item Beschreibung INKLUSIVE EXCEL SPREADSHEET MIT FORMULAS 5-13: Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garten versorgen und berechnen die MAD. Eine dreimonatige gleitende Durchschnittsprognose wurde im Abschnitt über bewegte Durchschnitte in Tabelle 5.3 5-15 entwickelt: Daten, die auf der jährlichen Nachfrage für 50 Pfund Beutel von Dünger bei Wallace Garden Supply gesammelt wurden, sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Entwickeln Sie einen dreijährigen gleitenden Durchschnitt, um den Umsatz zu prognostizieren. Dann schätzen Sie die Nachfrage erneut mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, in dem der Umsatz im letzten Jahr ein Gewicht von 2 gegeben wird und der Umsatz in den anderen 2 Jahren jeweils ein Gewicht von 1 gegeben wird. Welche Methode ist Ihrer Meinung nach am besten JAHRES ANGEBOT FÜR DÜNGEMITTEL 5 -16: Entwickeln Sie eine Trendlinie für die Nachfrage nach Dünger in Problem 5-15, mit jeder Computer-Software. 5-19: Verkäufe von Cool-Man-Klimaanlagen sind in den vergangenen 5 Jahren stetig gewachsen. Der Vertriebsleiter hatte vorhergesagt, bevor das Geschäft begann, in diesem Jahr 1 Umsatz wäre 410 Klimaanlagen. Mit exponentieller Glättung mit einem Gewicht. 0.30, entwickeln Prognosen für die Jahre 2 bis 6. 5-25: Der Verkauf von industriellen Staubsaugern bei R. Lowenthal Supply Co. in den letzten 13 Monaten sind wie folgt: SALES (1.000) MONTH SALES (1.000) MONAT 11. Januar 14 August 14 17. Februar 16. September, 16. März, 12. Oktober, 10. April, 14. November, 15. Mai, 16. Dezember, 17. Juni, 11. Januar (a) Mit einem gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden bestimmen Sie die Nachfrage nach Staubsaugern für den nächsten Februar. (B) Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden, bestimmen die Nachfrage nach Staubsaugern für Februar. (C) Bewertung der Genauigkeit der einzelnen Methoden. (D) Welche anderen Faktoren könnte R. Lowenthal bei der Prognose des Umsatzes betragen 14-mal mit einer Bewertung von 4,7 von 5 basierend auf 3 Kundenrezensionen gekauft haben. Wenn Sie diese Nachricht sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt JavaScript nicht. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems zu nutzen, wie zB die Suche, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Gewichtete Bewegungsdurchschnitte bei einfacher gleitender Durchschn. Wird jeder Datenwert in der Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht gegeben. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzpreisdatenanalyse, dass chronologisch neuere Daten ein größeres Gewicht tragen sollten. In diesen Fällen wird Weighted Moving Average (oder Exponential Moving Average - siehe folgendes Thema) die Funktionalität oft bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdatenwerte für zwölf Monate: Um einen gewichteten beweglichen Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average-Berechnung teilnehmen (d. h. die Größe der Berechnung quotwindowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, dann wird der aktuellste Datenwert im Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten beweglichen Durchschnitt über dieses Fenster zu geben. Platzieren Sie den gewichteten Moving Average Wert in einer neuen Spalte entsprechend der oben beschriebenen übergeordneten Mittelwertpositionierung. Um diese Schritte zu veranschaulichen, ist zu prüfen, ob im Dezember ein 3-monatiger gewichteter Umsatzkurs im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff quot3-monthquot impliziert, dass die Berechnung quotwindowquot 3 ist, daher sollte der gewichtete Moving Average Berechnungsalgorithmus für diesen Fall sein: Oder wenn ein 3-Monats-gewichteter Moving Average über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet wurde, wäre das Ergebnis : 3-Monats-gewichteter bewegter DurchschnittDer Durchschnitt der tatsächlichen Nachfrage nach Periode t und der Durchschnitt der tatsächlichen Nachfrage nach Periode t und prognostizierter Nachfrage nach Periode t ANS: C PTS: 1 6. Wenn ein Tracking-Signal positiv ist, was eines der folgenden ist Wahr a. Istwert höher als Vorhersage b. Istwert ist kleiner als prognostiziert c. Istwert ist gleich prognostiziert d. Kann keine Schlussfolgerung ziehen ANS: A PTS: 1 7. Die exponentielle Glättungsvorhersage hat den gleichen Wert wie die naiumlve-Prognose, wenn alpha im exponentiellen Glättungsmodell gleich ist: a. 0 b. 0,5 c. 1 d. Unzureichende Informationen zur Ermittlung der Antwort ANS: C PTS: 1 Datensatz E1 Periode Verkaufsvolumen 1 10000 2 12400 3 14250 4 15750 5 20500 6 18500 7 15750 8 20500 9 21500 10 22550 8. Mit dem Datensatz E1, was wäre die Prognose Für Periode 7 mit einem vierperiodischen gleitenden Durchschnitt: (Wählen Sie die nächste Antwort.) A. 17625 b. 15225 c. 15300 Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. D. 17250 ANS: D PTS: 1 9. Mit dem Datensatz E1, was wäre die Prognose für die Periode 6 mit einem fünfwertigen gewichteten gleitenden Durchschnitt Die Gewichte für jede Periode sind 0,05, 0,10, 0,20, 0,30 und 0,35 von der ältesten Periode zu Die jüngste Periode. (Wählen Sie die nächste Antwort.) A. 16500 b. 17825 c. 14575 d. 16275 ANS: A PTS: 1 10. Mit dem Datensatz E1, was wäre die Prognose für die Periode 6 mit der exponentiellen Glättungsmethode Angenommen, die Prognose für die Periode 5 ist 14000. Verwenden Sie eine Glättungskonstante von alpha 0.4 (Wählen Sie die nächste Antwort.) ein. 14575 b. 26100 c. 16600 d. 19700 ANS: C PTS: 1 11. Die Gleichung für eine einfache lineare Regression, die einen Umsatz von durchschnittlich 225.000 in den letzten zehn Perioden erzielte, und Werbebudgets im Durchschnitt von 3.000 in den letzten 10 Perioden ist: Y 3250 120x Dies deutet darauf hin, dass eine 1 Zunahme der Werbung Wird den Umsatz steigern: a. 3370 b. 250 c. 120 d. 1875 ANS: C PTS: 1 12. Welches der folgenden ist nicht eine Art qualitative Prognose a. Vertriebskraftverbund b. Verbraucherumfrage c. Jury der Geschäftsführung d. Naiumlve-Methode ANS: D PTS: 1 Datensatz E2 Monat Tatsächliche Prognose 1 10 11 2 8 10 3 9 8 4 6 6 5 7 8 13. Eine Prognosemethode hat in den letzten 5 Monaten die folgenden Daten in Data Set E2 dargestellt. Was ist die mittlere absolute Abweichung (genau 2 Dezimalstellen) a. - 0.60 b. - 1.20 c. 1,00 d. 1.25 ANS: C PTS: 1 14. Auf der Grundlage der Informationen im Datensatz E2, was ist der mittlere quadratische Fehler (genau auf 2 Dezimalstellen) a. 7.00 b. 1,40 c. 1,00 d. 0.80 ANS: B PTS: 1 15. Mit der tatsächlichen Nachfrage, die in der nachstehenden Tabelle gezeigt wird, ist die Prognose für Mai (genau auf 1 Dezimal) mit einem 4-Monats-gewichteten gleitenden Durchschnitt und den Gewichten 0,1, 0,2, 0,3, 0,4 ( Mit dem schwersten Gewicht, das auf die jüngste Periode angewendet wird) Nov. Dez. Jan. Feb. Mär. Apr. 39 36 40 38 48 46 a. 44.4 b. 43,0 c. 42,5 d. 41.6 ANS: A PTS: 1 16. Angesichts der folgenden Informationen, berechnen Sie die Prognose (genau auf 2 Dezimalstellen) für die Periode drei mit exponentielle Glättung und Alpha 0,3. Periode Nachfrage Prognose 1 64 59 2 70 a. 36,90 b. 57,50 c. 61,50 d. 63.35 ANS: D PTS: 1 Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. Wenn Sie einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnen, ist die Platzierung des Mittelwerts in der mittleren Zeitspanne sinnvoll. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und als nächstes auf die Periode 3 gelegt Platziert den Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichzeitige Zeiträume. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, der Moving Average würde bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. Damit glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.