Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleMoving Gemiddeld vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. A Voorspelling Berekening Voorbeelde A.1 Voorspelling Compute wyse Twaalf metodes van die berekening van voorspellings is beskikbaar. Die meeste van hierdie metodes te voorsien vir 'n beperkte gebruiker beheer. Byvoorbeeld, kan die gewig geplaas op onlangse historiese data of die datum bereik van historiese data gebruik in die berekeninge word vermeld. Die volgende voorbeelde wys die prosedure te kan uitvoer vir elk van die beskikbare voorspelling metodes, gegee 'n identiese stel historiese data. Die volgende voorbeelde gebruik dieselfde 2004 en 2005 verkope data na 'n voorspelling van die verkoop 2006 te produseer. Benewens die voorspelling berekening, elke voorbeeld sluit 'n gesimuleerde 2005 voorspelling vir 'n drie maande holdout tydperk (verwerking opsie 19 3) wat dan gebruik word vir persent van akkuraatheid en beteken absolute afwyking berekeninge (werklike verkope in vergelyking met gesimuleerde voorspelling). A.2 voorspellings oor die prestasie Evalueringskriteria Afhangende van jou keuse van verwerking opsies en op die tendense en patrone bestaande in die verkope data, sal 'n paar voorspellings metodes beter as ander vir 'n gegewe historiese datastel te voer. 'N vooruitskatting metode wat geskik is vir 'n produk mag nie geskik is vir 'n ander produk. Dit is ook onwaarskynlik dat 'n vooruitskatting metode wat goeie resultate lewer in 'n stadium van 'n produkte lewensiklus toepaslike bly deur die hele lewensiklus. Jy kan kies tussen twee metodes om die huidige prestasie van die voorspelling metodes te evalueer. Dit is gemiddelde absolute afwyking (MAD) en Persent van akkuraatheid (POA). Beide van hierdie prestasie-evaluering metodes vereis historiese verkope data vir 'n gebruiker spesifieke tydperk. Hierdie tydperk van die tyd genoem word 'n holdout tydperk of tydperke beste passing (PBF). Die data in hierdie tydperk word gebruik as die grondslag vir die aanbeveling van watter een van die voorspelling metodes om te gebruik in die maak van die volgende voorspelling projeksie. Hierdie aanbeveling is spesifiek vir elke produk, en kan verander van een voorspelling generasie na die volgende. Die twee voorspelling prestasie-evaluering metodes word gedemonstreer in die bladsye wat volg op die voorbeelde van die twaalf voorspelling metodes. A.3 Metode 1 - Gespesifiseerde Persent teenoor verlede jaar Hierdie metode vermeerder verkope data van die vorige jaar deur 'n gebruiker gespesifiseer faktor byvoorbeeld 1.10 vir 'n 10 toename, of 0,97 vir 'n 3 afname. Vereis verkope geskiedenis: Een jaar vir die berekening van die voorspelling plus die gebruiker gespesifiseerde aantal tydperke vir die evaluering van voorspellings oor die prestasie (verwerking opsie 19). A.4.1 Voorspelling Berekening Range van verkope geskiedenis om te gebruik in die berekening van groei faktor (verwerking opsie 2a) 3 in hierdie voorbeeld. Som die laaste drie maande van 2005: 114 119 137 370 Sum dieselfde drie maande van die vorige jaar: 123 139 133 395 Die berekende faktor 370/395 0,9367 Bereken die voorspellings: Januarie 2005 verkoop 128 0,9367 119,8036 of ongeveer 120 Februarie 2005 verkope 117 0.9367 109.5939 of sowat 110 Maart 2005 verkoop 115 0,9367 107,7205 of oor 108 A.4.2 Gesimuleerde Voorspelling Berekening Som die drie maande van 2005 voor holdout tydperk (Julie Augustus, September): 129 140 131 400 Sum dieselfde drie maande vir die vorige jaar: 141 128 118 387 die berekende faktor 400/387 1,033591731 bereken gesimuleerde vooruitsig: Oktober 2004 verkoop 123 1,033591731 127,13178 November 2004 verkope 139 1,033591731 143,66925 Desember 2004 verkoop 133 1,033591731 137,4677 A.4.3 Persent van akkuraatheid Berekening POA ( 127,13178 143,66925 137,4677) / (114 119 137) 100 408,26873 / 370 100 110,3429 A.4.4 Gemiddelde Absolute Afwyking Berekening MAD (127,13178-114 143,66925-119 137.4677- 137) / 3 (13,13178 24,66925 0,4677) / 3 12,75624 A.5 Metode 3 - Verlede jaar vanjaar Hierdie metode kopieë verkoop data van die vorige jaar tot die volgende jaar. Vereis verkope geskiedenis: Een jaar vir die berekening van die voorspelling plus die aantal tydperke vermeld vir die evaluering van voorspellings oor die prestasie (verwerking opsie 19). A.6.1 Voorspelling Berekening Aantal periodes in die gemiddelde (verwerking opsie 4a) 3 ingesluit moet word in hierdie voorbeeld vir elke maand van die voorspelling, die gemiddelde van die vorige drie maande data. Januarie vooruitsig: 114 119 137 370, 370/3 123,333 of 123 Februarie vooruitsig: 119 137 123 379, 379/3 126,333 of 126 Maart vooruitsig: 137 123 126 379, 386/3 128,667 of 129 A.6.2 Gesimuleerde Voorspelling Berekening Oktober 2005 verkope (129 140 131) / 3 133,3333 November 2005 verkope (140 131 114) / 3 128,3333 Desember 2005 verkoop (131 114 119) / 3 121,3333 A.6.3 Persent van akkuraatheid Berekening POA (133,3333 128,3333 121,3333) / (114 119 137) 100 103,513 A.6.4 Gemiddelde Absolute Afwyking Berekening MAD (133,3333-114 128,3333-119 121,3333-137) / 3 14,7777 A.7 Metode 5 - Lineêre die aanpassing Lineêre die aanpassing bereken 'n tendens wat gebaseer is op twee verkope geskiedenis datapunte. Dié twee punte definieer 'n reguit tendens lyn wat geprojekteer in die toekoms. Gebruik hierdie metode met omsigtigheid, as lang afstand voorspellings is aged deur klein veranderinge in net twee datapunte. Vereis verkope geskiedenis: Die aantal periodes in regressie (verwerking opsie 5a), plus 1 plus die aantal tydperke vir die evaluering van voorspellings oor die prestasie (verwerking opsie 19) in te sluit. A.8.1 Voorspelling Berekening Aantal periodes in regressie in te sluit (verwerking opsie 6a) 3 in hierdie voorbeeld vir elke maand van die voorspelling, voeg die toename of afname in die vermelde tydperke voor tydperk die vorige tydperk holdout. Gemiddelde van die vorige drie maande (114 119 137) / 3 123,3333 Opsomming van die vorige drie maande met gewig beskou (114 1) (119 2) (137 3) 763 verskil tussen die waardes 763-123,3333 (1 2 3) 23 verhouding (12 22 32) - 2 14 Maart - 2 Desember VALUE1 verskil / verhouding 23/2 11,5 VALUE2 Gemiddeld - waarde1 verhouding 123,3333-11,5 2 100,3333 Voorspelling (1 N) waarde1 waarde2 4 11.5 100,3333 146,333 of 146 Voorspelling 5 11.5 100,3333 157,8333 of 158 voorspel 6 11.5 100,3333 169,3333 of 169 A.8.2 Gesimuleerde Voorspelling Berekening Oktober 2004 verkope: Gemiddeld van die vorige drie maande (129 140 131) / 3 133,3333 Opsomming van die vorige drie maande met gewig beskou (129 1) (140 2) (131 3) 802 verskil tussen die waardes 802-133,3333 (1 2 3) 2 verhouding (12 22 32) - 2 14 Maart - 2 Desember VALUE1 verskil / verhouding 02/02 1 VALUE2 Gemiddeld - waarde1 verhouding 133,3333-1 2 131,3333 Voorspelling (1 N) waarde1 waarde2 4 1 131,3333 135,3333 November 2004 verkope gemiddeld van die vorige drie maande (140 131 114) / 3 128,3333 Opsomming van die vorige drie maande met gewig beskou (140 1) (131 2) (114 3) 744 verskil tussen die Waarden 744-128,3333 (1 2 3) -25,9999 VALUE1 verskil / verhouding -25,9999 / 2 -12,9999 VALUE2 Gemiddeld - waarde1 verhouding 128,3333 - (-12,9999) 2 154,3333 Voorspelling 4 -12,9999 154,3333 102,3333 Desember 2004 verkoop gemiddeld van die vorige drie maande ( 131 114 119) / 3 121,3333 Opsomming van die vorige drie maande met gewig beskou (131 1) (114 2) (119 3) 716 verskil tussen die waardes 716-121,3333 (1 2 3) -11,9999 VALUE1 verskil / verhouding -11,9999 / 2 -5,9999 VALUE2 Gemiddeld - waarde1 verhouding 121,3333 - (-5,9999) 2 133,3333 Voorspelling 4 (-5,9999) 133,3333 109,3333 A.8.3 Persent van akkuraatheid Berekening POA (135,33 102,33 109,33) / (114 119 137) 100 93,78 A.8.4 Gemiddelde Absolute afwyking Berekening MAD (135,33-114 102,33-119 109,33-137) / 3 21,88 A.9 Metode 7 - tweede graad aanpassing lineêre regressie bepaal waardes vir a en b in die vooruitsig formule Y 'n bX met die doel van pas 'n reguit lyn te die verkope geskiedenis data. Tweede graad benadering is soortgelyk. Maar hierdie metode bepaal waardes vir a, b, en c in die vooruitsig formule Y 'n bX cX2 met die doel van pas 'n kurwe na die verkope geskiedenis data. Hierdie metode dalk mag wees bruikbare wanneer 'n produk is in die oorgang tussen stadiums van 'n lewensiklus. Byvoorbeeld, wanneer 'n nuwe produk beweeg van inleiding tot groeistadiums, kan die verkope tendens versnel. As gevolg van die tweede orde termyn, kan die voorspelling vinnig nader oneindigheid of daal tot nul (afhangende van of koëffisiënt c positief of negatief). Daarom is hierdie metode is net nuttig in die kort termyn. Voorspelling spesifikasies: Die formules vind a, b, en c aan 'n kromme presies drie punte aan te pas. Jy spesifiseer N in die verwerking opsie 7a, die aantal tydperke van data te versamel in elk van die drie punte. In hierdie voorbeeld N 3. Daarom werklike verkope data vir April tot Junie is gekombineer in die eerste punt, Q1. Julie tot September word bymekaar getel om die 2de kwartaal skep, en Oktober tot Desember som tot Q3. Die kurwe sal toegerus wees om die drie waardes Q1, Q2, en Q3. Vereis verkope geskiedenis: 3 N periodes vir die berekening van die voorspelling plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (PBF). Aantal periodes om (verwerking opsie 7a) 3 in hierdie voorbeeld gebruik van die vorige (3 N) maande in drie maande blokke sluit in: Q1 (April-Junie) 125 122 137 384 Q2 (Julie-September) 129 140 131 400 Q3 ( Oktober-Desember) 114 119 137 370 die volgende stap behels die berekening van die drie koëffisiënte a, b, en C om gebruik te word in die voorspelling formule Y 'n bX cX2 (1) Q1 n bX cX2 (waar X 1) ABC (2) Q2 'n bX cX2 (waar X 2) 'n 2b 4C (3) Q3 n bX cX2 (waar X 3) 'n 3b 9c Los die drie vergelykings gelyktydig te b, a, en c te vind: Trek vergelyking (1) van vergelyking (2) en op te los vir b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c plaasvervanger hierdie vergelyking vir b in vergelyking (3) (3) Q3 n 3 (Q2 - Q1) - 3c c slotte, vervang hierdie vergelykings vir a en b in vergelyking (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (Q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 Die tweede graad aanpassing metode bereken a, b, en c soos volg: 'n Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400-384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 (370-400) (384-400) / 2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400-384) - (3 -23) 85 Y 'n bX cX2 322 85 X (-23) X2 Januarie deur middel van Maart voorspel (X4): (322 340-368) / 3 294/3 98 per periode April deur middel Junie voorspelling (X5): (322 425-575) / 3 57,333 of 57 per periode Julie deur middel van September voorspelling (X6): (322 510-828) / 3 1.33 of 1 per periode Oktober deur middel van Desember (X7) (322 595-1127 / 3 -70 A.9.2 Gesimuleerde Voorspelling Berekening Oktober, November en Desember 2004 verkope: Q1 (Januarie-Maart) 360 Q2 (April-Junie) 384 Q3 (Julie-September) 400 'n 400-3 (384-360) 328 c (400-384) (360-384) / 2 -4 b (384-360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16/3 136 A.9.3 Persent van akkuraatheid Berekening POA (136 136 136) / (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Gemiddelde Absolute Afwyking Berekening MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) / 3 13,33 A.10 Metode 8 - Veelsydige Metode Die buigbare metode (persent oor N maande voor) is soortgelyk aan Metode 1, persent oor verlede jaar. Beide metodes vermeerder verkope data uit 'n vorige tydperk deur 'n gebruiker gespesifiseer faktor, dan projek wat lei na die toekoms. In die persent meer as verlede jaar metode, is die projeksie gebaseer op data van die dieselfde tydperk in die vorige jaar. Die buigbare metode voeg die vermoë om 'n tydperk anders as die ooreenstemmende tydperk verlede jaar om te gebruik as die basis vir die berekening spesifiseer. Vermenigvuldigingsfaktor. Byvoorbeeld, spesifiseer 1.15 in die verwerking opsie 8b die vorige verkope geskiedenis data te verhoog deur 15. Base tydperk. Byvoorbeeld, sal N 3 veroorsaak dat die eerste skatting word wat gebaseer is op verkope data in Oktober 2005. Minimum verkope geskiedenis: Die gebruiker gespesifiseerde aantal periodes terug na die basis tydperk, plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie ( PBF). A.10.4 Mean Absolute Afwyking Berekening MAD (148-114 161-119 151-137) / 3 30 A.11 Metode 9 - Geweegde bewegende gemiddelde geweegde bewegende gemiddelde (WBA) metode is soortgelyk aan Metode 4, bewegende gemiddelde (MA) . Maar met die Geweegde bewegende gemiddelde jy kan ongelyke gewigte toewys aan die historiese data. Die metode bereken 'n geweegde gemiddelde van die afgelope verkope geskiedenis te kom by 'n projeksie vir die kort termyn. Meer onlangse data word gewoonlik toegeken 'n groter gewig as ouer data, so dit maak WBG meer reageer op veranderinge in die vlak van verkope. Maar voorspel vooroordeel en sistematiese foute nog steeds plaasvind wanneer die produk verkoop geskiedenis uitbeeld sterk tendens of seisoenale patrone. Hierdie metode werk beter vir 'n kort reeks voorspellings van volwasse produkte eerder as vir produkte in die groei of veroudering stadiums van die lewensiklus. N die aantal periodes van verkope geskiedenis om te gebruik in die vooruitsig berekening. Byvoorbeeld, spesifiseer N 3 in die verwerking opsie 9a tot die mees onlangse drie tydperke gebruik as die grondslag vir die projeksie in die volgende tydperk. 'N Groot waarde vir N (soos 12) vereis meer verkope geskiedenis. Dit lei tot 'n stabiele vooruitsig, maar sal stadig om skofte te erken in die vlak van verkope wees. Aan die ander kant, sal 'n klein waarde vir N (soos 3) vinniger om skofte in die vlak van verkope te reageer, maar die voorspelling kan so wyd dat produksie kan nie reageer op die verskille wissel. Die gewig wat aan elk van die historiese data tydperke. Die opgedra gewigte moet totaal tot 1.00. Byvoorbeeld, wanneer n 3, toewys gewigte van 0.6, 0.3, en 0.1, met die mees onlangse data ontvangs van die grootste gewig. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (PBF). MAD (133,5-114 121,7-119 118,7-137) / 3 13.5 A.12 Metode 10 - Lineêre Smoothing Hierdie metode is soortgelyk aan Metode 9, Geweegde bewegende gemiddelde (WBA). Maar in plaas van na willekeur toeken gewigte aan die historiese data, 'n formule word gebruik om gewig wat lineêr afneem toewys en som tot 1.00. Die metode bereken dan 'n geweegde gemiddelde van die afgelope verkope geskiedenis te kom by 'n projeksie vir die kort termyn. As geld vir alle lineêre bewegende gemiddelde vooruitskatting tegnieke, voorspelling vooroordeel en sistematiese foute kom voor wanneer die produk verkoop geskiedenis uitbeeld sterk tendens of seisoenale patrone. Hierdie metode werk beter vir 'n kort reeks voorspellings van volwasse produkte eerder as vir produkte in die groei of veroudering stadiums van die lewensiklus. N die aantal periodes van verkope geskiedenis om te gebruik in die vooruitsig berekening. Dit is vermeld in die verwerking opsie 10a. Byvoorbeeld, spesifiseer N 3 in die verwerking opsie 10b tot die mees onlangse drie tydperke gebruik as die grondslag vir die projeksie in die volgende tydperk. Die stelsel sal outomaties die gewigte na die historiese data wat lineêr afneem en som toewys aan 1.00. Byvoorbeeld, wanneer n 3, die stelsel sal gewigte van 0,5, 0,3333, en 0.1 wys, met die mees onlangse data ontvangs van die grootste gewig. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (PBF). A.12.1 Voorspelling Berekening Aantal periodes in glad gemiddelde (verwerking opsie 10a) in te sluit 3 in hierdie voorbeeld verhouding vir een periode voor 3 / (N2 N) / 2 3 / (32 3) / 2 3/6 0,5 verhouding vir twee tydperke voor 2 / (N2 N) / 2 2 / (32 3) / 2 2/6 0,3333 .. verhouding vir drie periodes voor 1 / (N2 N) / 2 1 / (32 3) / 2 1/6 0,1666. . Januarie vooruitsig: 137 0.5 119 1/3 114 1/6 127,16 of 127 Februarie vooruitsig: 127 0.5 137 1/3 119 1/6 129 Maart vooruitsig: 129 0.5 127 1/3 137 1/6 129,666 of 130 A.12.2 gesimuleerde Voorspelling Berekening Oktober 2004 verkoop 129 1/6 140 2/6 131 3/6 133,6666 November 2004 verkope 140 1/6 131 2/6 114 3/6 124 Desember 2004 verkoop 131 1/6 114 2/6 119 3/6 119,3333 A.12.3 Persent van akkuraatheid Berekening POA (133,6666 124 119,3333) / (114 119 137) 100 101,891 A.12.4 Gemiddelde Absolute Afwyking Berekening MAD (133,6666-114 124 - 119 119,3333-137) / 3 14,1111 A.13 Metode 11 - eksponensiële Gladstryking Hierdie metode is soortgelyk aan metode 10, Lineêre Smoothing. In Lineêre Smoothing ken die stelsel gewigte aan die historiese data wat lineêr afneem. In eksponensiële gladstryking, die stelsel wys gewigte wat eksponensieel verval. Die eksponensiële gladstryking vooruitskatting vergelyking is: voorspel 'n (Vorige werklike verkope) (1 - a) vorige skatting Die voorspelling is 'n geweegde gemiddeld van die werklike verkope van die vorige tydperk en die voorspelling van die vorige tydperk. n is die gewig van toepassing op die werklike verkope vir die vorige tydperk. (1 - a) is die toepassing op die voorspelling vir die vorige tydperk gewig. Geldige waardes vir 'n verskeidenheid 0-1, en val gewoonlik tussen 0.1 en 0.4. Die som van die gewigte is 1.00. 'n (1 - a) 1 Jy moet 'n waarde toeken vir die glad konstante, 'n. As jy nie waardes vir die glad konstante hoef te ken, die stelsel bereken 'n veronderstelde waarde wat gebaseer is op die aantal periodes van verkope geskiedenis wat in die verwerking opsie 11a. n die smoothing konstante gebruik in die berekening van die reëlmatige gemiddelde vir die algemene vlak of omvang van verkope. Geldige waardes vir 'n verskeidenheid van 0 tot 1. N die reeks van verkope geskiedenis data in die berekeninge te sluit. Oor die algemeen 'n jaar van verkope geskiedenis data is voldoende om die algemene vlak van verkope te skat. Vir hierdie voorbeeld, 'n klein waarde vir N (N 3) is gekies om die handleiding berekeninge wat nodig is om die resultate te verifieer verminder. Eksponensiële gladstryking kan 'n voorspelling gebaseer op so min as een historiese data punt te genereer. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (PBF). A.13.1 Voorspelling Berekening Aantal periodes in glad gemiddelde (verwerking opsie 11a) 3 sluit, en alfa faktor (verwerking opsie 11b) leeg in hierdie voorbeeld 'n faktor vir die oudste verkope data 2 / (11), of 1 toe Alpha is gespesifiseerde n faktor vir die 2de verkope data oudste 2 / (12), of alfa wanneer alfa 'n faktor is wat vir die 3de oudste verkope data 2 / (13), of alfa wanneer alfa 'n faktor is wat vir die mees onlangse verkope data 2 / (1n), of alfa wanneer alfa gespesifiseer November Sm. Gem. 'n (Oktober Werklike) (1 - a) Oktober Sm. Gem. 1 114 0 0 114 Desember Sm. Gem. 'n (November Werklike) (1 - a) November Sm. Gem. 03/02 119 1/3 114 117,3333 Januarie voorspel '(Desember Werklike) (1 - a) Desember Sm. Gem. 2/4 137 2/4 117,3333 127,16665 of 127 Februarie Voorspelling Januarie Voorspelling 127 Maart Voorspelling Januarie Voorspelling 127 A.13.2 Gesimuleerde Voorspelling Berekening Julie 2004 Sm. Gem. 02/02 129 129 Augustus Sm. Gem. 03/02 140 1/3 129 136,3333 September Sm. Gem. 2/4 131 2/4 136,3333 133,6666 Oktober 2004 verkope September Sm. Gem. 133.6666 Augustus 2004 Sm. Gem. 02/02 140 140 September Sm. Gem. 03/02 131 1/3 140 134 Oktober Sm. Gem. 2/4 114 2/4 134 124 November 2004 verkope September Sm. Gem. 124 September 2004 Sm. Gem. 02/02 131 131 Oktober Sm. Gem. 03/02 114 1/3 131 119,6666 November Sm. Gem. 2/4 119 2/4 119,6666 119,3333 Desember 2004 verkope September Sm. Gem. 119,3333 A.13.3 Persent van akkuraatheid Berekening POA (133,6666 124 119,3333) / (114 119 137) 100 101,891 A.13.4 Gemiddelde Absolute Afwyking Berekening MAD (133,6666-114 124 - 119 119,3333-137) / 3 14,1111 A.14 Metode 12 - eksponensiële Smoothing met Trend en Seisoenaliteit Hierdie metode is soortgelyk aan metode 11, eksponensiële Gladstryking in daardie 'n reëlmatige gemiddelde bereken word. Maar Metode 12 sluit ook 'n term in die vooruitskatting vergelyking met 'n reëlmatige tendens te bereken. Die voorspelling is saamgestel uit 'n reëlmatige het gemiddeld aangepas vir 'n lineêre tendens. Wanneer vermeld in die opsie verwerking, is die voorspelling ook aangepas vir die seisoen. n die smoothing konstante gebruik in die berekening van die reëlmatige gemiddelde vir die algemene vlak of omvang van verkope. Geldige waardes vir Alpha wissel van 0 tot 1. b die smoothing konstante gebruik in die berekening van die reëlmatige gemiddelde vir die tendens komponent van die skatting. Geldige waardes vir beta wissel van 0 tot 1. Of 'n seisoenale indeks is van toepassing op die voorspelling A en B is onafhanklik van mekaar. Hulle hoef nie te voeg tot 1.0. Minimum vereiste verkope geskiedenis: twee jaar plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (PBF). Metode 12 gebruik twee eksponensiële gladstryking vergelykings en 'n eenvoudige gemiddelde tot 'n reëlmatige gemiddelde, 'n reëlmatige tendens, en 'n eenvoudige gemiddelde seisoenale faktor te bereken. A.14.1 Voorspelling Berekening A) 'n eksponensieel stryk gemiddelde MAD (122,81-114 133,14-119 135,33-137) / 3 8.2 A.15 Evaluering van die voorspellings Jy kan vooruitskatting metodes kies om soveel as twaalf voorspellings vir elke produk te genereer. Elke vooruitskatting metode sal waarskynlik 'n effens ander projeksie te skep. Wanneer duisende produkte word voorspel, is dit onprakties om 'n subjektiewe besluit oor watter een van die voorspellings te gebruik in jou planne vir elk van die produkte te maak. Die stelsel evalueer outomaties prestasie vir elk van die voorspelling metodes wat jy kies, en vir elk van die voorspel produkte. Jy kan kies tussen twee prestasiekriteria, Gemiddelde Absolute Afwyking (MAD) en Persent van akkuraatheid (POA). MAD is 'n maatstaf van voorspelling fout. POA is 'n maatstaf van voorspelling vooroordeel. Beide van hierdie prestasie-evaluering tegnieke vereis werklike verkope geskiedenis data vir 'n gebruiker spesifieke tydperk. Hierdie tydperk van die onlangse geskiedenis is bekend as 'n holdout tydperk of tydperke beste passing (PBF). Om die prestasie van 'n vooruitskatting metode meet, gebruik die voorspelling formules om 'n voorspelling vir die historiese holdout tydperk na te boots. Daar sal gewoonlik wees verskille tussen werklike verkope data en die gesimuleerde voorspelling vir die holdout tydperk. Wanneer verskeie voorspelling metodes gekies word, dieselfde proses vind vir elke metode. Veelvuldige voorspellings word bereken vir die holdout tydperk, en in vergelyking met die bekende verkope geskiedenis vir dieselfde tydperk. Die vooruitskatting metode vervaardiging van die beste wedstryd (beste passing) tussen die voorspelling en die werklike verkope gedurende die holdout tydperk word aanbeveel vir gebruik in jou planne. Hierdie aanbeveling is spesifiek vir elke produk, en kan verander van een voorspelling generasie na die volgende. A.16 Mean Absolute Afwyking (MAD) MAD is die gemiddelde (of gemiddelde) van die absolute waardes (of omvang) van die afwykings (of foute) tussen werklike en voorspelde data. MAD is 'n maatstaf van die gemiddelde grootte van foute te verwag, gegewe 'n vooruitskatting metode en data geskiedenis. Omdat absolute waardes word gebruik in die berekening, moenie positiewe foute nie kanselleer negatiewe foute. Wanneer vergelyk verskeie voorspelling metodes, het die een met die kleinste MAD getoon die mees betroubare vir daardie produk vir daardie holdout tydperk te wees. Wanneer die voorspelling is onbevooroordeelde en foute is normaal verdeel, daar is 'n eenvoudige wiskundige verhouding tussen MAD en twee ander algemene maatstawwe van verspreiding, gemiddeldes en standaardafwykings Squared Fout: A.16.1 Persent van akkuraatheid (POA) persent van akkuraatheid (POA) is 'n mate van voorspelling vooroordeel. Wanneer voorspellings is konsekwent te hoog, voorraad ophoop en voorraad koste styg. Wanneer voorspellings is konsekwent twee lae, is voorrade verteer en kliëntediens weier. 'N voorspelling wat 10 eenhede te laag is, dan 8 eenhede te hoog is, dan 2 eenhede te hoog is, sal 'n onbevooroordeelde voorspelling wees. Die positiewe dwaling van 10 is gekanselleer deur negatiewe foute van 8 en 2. Fout Werklike - Voorspelling Wanneer 'n produk kan gestoor word in voorraad, en wanneer die voorspelling is onbevooroordeelde, kan 'n klein hoeveelheid van veiligheid voorraad gebruik word om die foute te buffer. In hierdie situasie, is dit nie so belangrik om voorspelling foute uit te skakel as dit is om onbevooroordeelde voorspellings te genereer. Maar in diens nywerhede, sal die bogenoemde situasie word beskou as drie foute. Die diens sal word te min personeel in die eerste tydperk, dan veel personeel vir die volgende twee tydperke. In dienste, die grootte van voorspelling foute is gewoonlik meer belangrik as wat voorspel vooroordeel. Die opsomming oor die holdout tydperk kan positiewe foute negatiewe foute te kanselleer. Wanneer die totaal van werklike verkope die totaal van vooruitskatting verkope oorskry, die verhouding is groter as 100. Natuurlik, dit is onmoontlik meer as 100 akkuraat te wees. Wanneer 'n voorspelling is onbevooroordeelde, sal die POA verhouding Wees daarom 100. Dit is meer wenslik wees 95 akkuraat as om 110 akkurate. Die POA kriteria kies die vooruitskatting metode wat 'n POA verhouding naaste moet 100. Scripting op hierdie bladsy verhoog inhoud navigasie, maar nie die inhoud in enige way. In verander oefen die bewegende gemiddelde sal 'n goeie raming van die gemiddelde van die tyd te voorsien reeks as die gemiddelde is konstant of stadig verander. In die geval van 'n konstante gemiddelde, sal die grootste waarde van m die beste raming van die onderliggende gemiddelde gee. 'N langer tydperk waarneming sal gemiddeld uit die gevolge van variasie. Die doel van die verskaffing van 'n kleiner m is om voorsiening te maak die voorspelling om te reageer op 'n verandering in die onderliggende proses. Om te illustreer, stel ons 'n datastel wat veranderinge in die onderliggende gemiddelde van die tydreeks inkorporeer. Die figuur toon die tyd reeks gebruik ter illustrasie saam met die vraag gemiddelde waaruit die reeks was gegenereer. Die gemiddelde begin as 'n konstante by 10. Vanaf die tyd 21, verhoog dit met 'n eenheid in elke tydperk totdat dit die waarde van 20 ten tye 30. bereik Dan weer konstant raak dit. Die data word gesimuleer deur die byvoeging van die gemiddelde, 'n ewekansige geluid van 'n normale verspreiding met 'n nul gemiddelde en standaardafwyking 3. Die resultate van die simulasie is afgerond tot die naaste heelgetal. Die tabel toon die gesimuleerde Waarnemings wat gebruik word vir die voorbeeld. Wanneer ons die tafel gebruik, moet ons onthou dat op enige gegewe tyd, word slegs die afgelope data bekend. Die raming van die model parameter, vir drie verskillende waardes van m word saam met die gemiddelde van die tydreeks in die figuur hieronder. Die figuur toon die bewegende gemiddelde skatting van die gemiddelde by elke keer en nie die voorspelling. Die vooruitskattings sal die bewegende gemiddelde kurwes skuif na regs deur periodes. Een gevolgtrekking is onmiddellik duidelik uit die figuur. Vir al drie skattings loop die bewegende gemiddelde agter die lineêre tendens, met die lag verhoog met m. Die lag is die afstand tussen die model en die raming in die tydsdimensie. As gevolg van die lag, die bewegende gemiddelde onderskat die waarnemings as die gemiddelde is aan die toeneem. Die vooroordeel van die beramer is die verskil op 'n spesifieke tyd in die gemiddelde waarde van die model en die gemiddelde waarde voorspel deur die bewegende gemiddelde. Die vooroordeel wanneer die gemiddelde is aan die toeneem is negatief. Vir 'n dalende gemiddelde, die vooroordeel is positief. Die vertraging in die tyd en die vooroordeel wat in die raming is funksies van m. Hoe groter die waarde van m. hoe groter die omvang van die lag en vooroordeel. Vir 'n voortdurend toenemende reeks met tendens a. die waardes van die lag en vooroordeel van die beramer van die gemiddelde is in die onderstaande vergelykings. Die voorbeeld krommes stem nie ooreen hierdie vergelykings omdat die voorbeeld model is nie voortdurend aan die toeneem, eerder dit begin as 'n konstante, veranderinge aan 'n tendens en dan weer word konstant. Ook die voorbeeld krommes geraak word deur die lawaai. Die bewegende gemiddelde voorspelling van periodes in die toekoms word verteenwoordig deur die verskuiwing van die kromme na regs. Die lag en vooroordeel te verhoog proporsioneel. Die onderstaande vergelykings dui die lag en vooroordeel van 'n voorspelling tydperke in die toekoms in vergelyking met die model parameters. Weereens, hierdie formules is vir 'n tyd reeks met 'n konstante lineêre tendens. Ons moet nie verbaas wees oor die resultaat wees. Die bewegende gemiddelde beramer is gebaseer op die aanname van 'n konstante gemiddelde, en die voorbeeld het 'n liniêre tendens in die gemiddelde tydens 'n gedeelte van die studietydperk. Sedert real time reeks sal selde presies die aannames van enige model te gehoorsaam, moet ons bereid wees om vir sulke resultate. Ons kan ook aflei uit die figuur dat die variasie van die geraas het die grootste effek vir kleiner m. Die skatting is baie meer wisselvallig vir die bewegende gemiddelde van 5 as die bewegende gemiddelde van 20. Ons het die botsende begeertes te m verhoog die effek van variasie te verminder as gevolg van die geraas, en om m te verminder die voorspelling meer reageer op veranderinge aan te bring in die gemiddelde. Die fout is die verskil tussen die werklike data en die geskatte waarde. As die tyd reeks is werklik 'n konstante waarde van die verwagte waarde van die fout is nul en die variansie van die fout bestaan uit 'n term wat 'n funksie is van en 'n tweede termyn wat die variansie van die geraas,. Die eerste kwartaal is die variansie van die gemiddelde geskatte met 'n monster van m waarnemings, die aanvaarding van die data kom uit 'n bevolking met 'n konstante gemiddelde. Hierdie term word tot die minimum beperk deur m so groot as moontlik. 'N Groot m maak die voorspelling nie reageer op 'n verandering in die onderliggende tydreekse. Die voorspelling reageer op veranderinge aan te bring, wil ons m so klein as moontlik (1), maar dit verhoog die foutvariansie. Praktiese vooruitskatting vereis 'n intermediêre waarde. Vooruitskatting met Excel Die vooruitskatting add-in implemente die bewegende gemiddelde formules. Die voorbeeld hieronder toon die analise wat deur die byvoeging in vir die voorbeeld van die data in kolom B. Die eerste 10 waarnemings word geïndekseer -9 deur 0. In vergelyking met die tabel hierbo, is die tydperk indekse verskuif deur -10. Die eerste tien Waarnemings verskaf die begin waardes vir die beraming en gebruik word om die bewegende gemiddelde vir tydperk 0. Die MA (10) kolom (C) toon die berekende bewegende gemiddeldes te bereken. Die bewegende gemiddelde parameter m is in sel C3. Vore (1) kolom (D) toon 'n voorspelling vir een periode na die toekoms. Die voorspelling interval is in sel D3. Wanneer die voorspelling interval verander word na 'n groter aantal van die getalle in die kolom vore geskuif af. Die kolom Fout (1) (e) toon die verskil tussen die waarneming en die voorspelling. Byvoorbeeld, die waarneming by die tyd 1 is 6. Die geskatte waarde uit die bewegende gemiddelde op tydstip 0 is 11.1. Die fout dan is -5,1. Die gemiddeldes en standaardafwykings Gemiddelde Afwyking (MAD) word bereken in selle E6 en E7 respectively. Calculate 'n voorspelling gebruik van 'n drie Tydperk Geweegde Moving Gemiddelde opstelle en navorsingsartikels MGMT E 5070 data-ontginning en VOORSPELLING BESTUUR Professor Vaccaro 1 EKSAMEN. (Voorspelling Fout, Tydreeksmodelle. Dop Seine) NAAM Oplossing Waar of Vals 1. T F Volgens die handboek, 'n korttermyn-voorspelling dek gewoonlik 'n 1-jaar tydhorison. 2. T F Regressie is altyd 'n beter voorspelling metode om eksponensiële gladstryking. 3. T F Die 3 kategorieë voorspellingsmodelle is tydreekse, kwantitatief. Data-analise. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting 1066 Woorde 2 bladsye A voorspelling is 'n kwantifiseerbare raming van toekomstige aanvraag. Vooruitskatting in besigheid is die proses van die bepaling van die toekomstige vraag na produkte. en dienste. Finansiële state vooruitskatting toelaat organisasies om hul huidige bedryfstelsel prestasie te evalueer, kyk na die situasie van die ekonomie en vas te stel hoe hulle sal optree in die toekoms. Vooruitskatting is 'n belangrike praktyk in die korporatiewe aktiwiteit. As 'n noodsaaklike deel van besluitnemingsprosesse, finansiële data vooruitskatting ondersteun 'n firma te. Balansstaat. Finansiële state. Toekomstige 786 Woorde 3 bladsye die boek oefening 9.1 hulle wil hê jy moet voorspel wat die 20X5 figure sou wees. Dit gee jou 'n paar agtergrondinligting, soos die mens. dienste uitgawes oor die afgelope vier jaar. 20X1 5250000 20X2 5500000 20X3 6000000 20X4 6750000 Geweegde bewegende gemiddeldes en bewegende gemiddeldes. net gebruik maak van die data vir die afgelope drie fiskale jaar. Dit sou lyk Bewegende Gemiddeldes - 20X2 5500000 20X3 6000000. Rekenkundige gemiddelde. Gemiddelde. Data-analise 279 Woorde 3 bladsye 275 188 312 a. Bepaal die een-stap-ahead voorspellings vir die vraag na Januarie 2000 die gebruik van 3-, 6- en 12-maande. bewegende gemiddeldes. b. Met behulp van 'n vier maande bewegende gemiddelde. bepaal die een-stap-ahead voorspellings vir Julie tot Desember 1999. c. Bereken MAD, MSE, Mape vir die voorspellings wat in b. Oplossing: a. MA (3) voorspel. 258,33 MA (6) voorspel. 249,33 MA (12) voorspel. 205,33 b. Maand Julie Augustus September Oktober November Desember Voorspelling 205,50 225,25 241,50 250,25 249,00 240,25 Die vraag. Outoregressiewe bewegende gemiddelde model. Gemiddelde. Data-analise 718 Woorde 3 bladsye binne drie verskillende bedrywighede, insluitend olie en gas eksplorasie en produksie (EampP), raffinering en bemarking (RampM), en petrochemikalieë. Midland het bewys dat 'n baie winsgewende maatskappy te wees, met gerapporteerde bedryfsinkomste van 248500000000 en bedryfsinkomste van 42200000000. Die maatskappy is in die besigheid vir meer as 120 jaar en diens meer as 80.000 mense. Janet Mortensen, die senior vise-president van projekfinansiering vir Midland Energy Resources, is gevra om die geweegde bereken. Berekening. Capital. Afdeling 1750 Woorde 7 bladsye INLEIDING: Hierdie sessie lang projek kyk na die berekeninge gebruik word om die geweegde gemiddelde koste van kapitaal te bepaal. (GGKK). Dit SLP word bereken dat die GGKK vir my SLP maatskappy McDonalds, bespreek hoe die berekeninge is aangekom by en kortliks beskryf GGKK en wat beleggers gebruik dit vir. Company Name: McDonalds Inc balansstaatdatum 31 Desember 7 markwaardes datum: 1 September 08 BRON. Verband. Korporatiewe finansies. Finansies 1757 Woorde 6 bladsye 'n aanvanklike studie op die voorspelling model vir werkloosheidsyfer Mohd Nadzri Mohd Nasir, Kon Mee Hwa en Huzaifah Mohammad1 Opsomming Die doel. van die artikel is om die mees geskikte tegniek om die voorspelling van werkloosheidsyfer met behulp van data uit die reeks van Labour Force Opnames genereer bepaal. Die understudied modelle is gebaseer op Eenveranderlike Modellering Tegnieke maw Nave met Trend Model, gemiddelde verandering Model, Double Eksponensiële Smoothing en Holts Metode Model. Hierdie modelle is gewoonlik. Data-analise. Ekonomie. Eksponensiële gladstryking 2111 Woorde 7 bladsye Vra Voorspelling Die gebruik van historiese data om die rigting van toekomstige tendense te bepaal staan bekend as die vraag vooruitskatting. Vooruitskatting gebruik word deur maatskappye. bepaal hoe om hul begrotings te wys vir 'n opkomende periode van tyd. Dit is tipies wat gebaseer is op die vraag na die goedere en dienste wat dit bied, in vergelyking met die koste van hulle produseer. Beleggers maak met die gebruik voorspel om te bepaal of gebeure wat 'n maatskappy, soos verkope verwagtinge, sal verhoog of die prys van aandele daal in daardie maatskappy. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting. Toekomstige 531 Woorde 3 bladsye Marriott bereken dat 'n fondament ekwiteitswaarde en sal sy aandele terug te koop as die prys laer as die bewese ekwiteitswaarde val. Deur die verkoop van. sy onderwaardeer gewone aandele, Marriott in staat is om die winste te verhoog. Ook, die maatskappy gebruik die maatstaf van geregverdig waarde in plaas van dag-tot-dag markprys van sy voorraad. Dit laat Marriott nie afhanklik te wees van die mark prys. Q2-5: Marriott gemeet die geleentheidskoste van kapitaal vir beleggings van soortgelyke risiko met behulp van die geweegde gemiddelde koste van kapitaal. Rekenkundige gemiddelde. Koste van kapitaal. Ekonomie 1963 Woorde 6 bladsye vir kwalitatiewe en kwantitatiewe besigheid vooruitskatting en die gebruik daarvan in Firstlogic Inc. om die vraag onder toestande van onsekerheid voorspel. Tydreekse en Delphi voorspelling metodes oorweeg word vir hierdie navorsing om hul vermoë om effektiewe besluite oor die toekoms maak evalueer. Besigheid vooruitskatting besigheid vooruitskatting is die proses van die bestudering van historiese prestasie vir die doel van die gebruik van die kennis wat aan toekomstige saketoestande projekteer sodat besluite geneem kan word. Data-analise. Delphi-metode. Vooruitskatting 1483 Woorde 5 bladsye GGKK Geweegde gemiddelde koste van kapitaal Formule Die GGKK Geweegde gemiddelde koste van kapitaal formule is. komplekse en gebreek kan word in verskeie dele. Die individuele komponent koste word in die volgende afdelings. GGKK Geweegde gemiddelde koste van kapitaal Veranderlikes VFirm Totale waarde (skuld voorkeur aandele gemeenskaplike gelykheid behoue verdienste) MdMarket waarde van skuldinstrumente MpMarket Waarde van voorkeur aandele McMarket Waarde van gemeenskaplike gelykheid MrMarket Waarde van behoue verdienste KCurrent. Capital. Korporatiewe finansies. Koste van kapitaal 565 Woorde 3 bladsye makro-ekonomiese vooruitsig Papier Die Ford-motormaatskappy 16 November, 2004 Ekonomiese aanwysers en voorspellings is 'n integrale deel. van enige korporasies alledaagse besigheid. Hulle help bestuur te implementeer huidige en toekomstige pogings. Hierdie inligting kan gebruik word om aanpassings te maak om teenwoordig situasies te verbeter of om planne vir toekomstige planne te bepaal. Span B analiseer drie planne vir die Ford Motor Company. Diegene planne is uitbreiding in China, navorsingsprogramme en brandstofdoeltreffendheid voertuie. Bank van Engeland. Sentrale bank. Federale Reserweraad 1769 Woorde 5 bladsye BEPALING verkope voorspellings voorspelling van die verkoop - as jy die aantal gaste julle wil dien en die inkomste wat hulle sal voorspel. genereer in 'n gegewe toekomstige tydperk werklike verkope kan vir 'n huidige tydperk bepaal word deur die gebruik van 'n gerekenariseerde stelsel bekend as 'n punt van verkope (POS) stelsel wat ontwerp is om spesifieke verkope inligting te verskaf. verkope volume-aantal eenhede verkoop Voordele van Presiese Verkope Voorspellings 1. Akkurate inkomste beraam 2. Verbeterde vermoë om uitgawes 3. Groter voorspel. Rekenkundige gemiddelde. Gemiddelde. Vooruitskatting 626 Woorde 9 bladsye met die mees akkurate voorspelling moontlik sodat hulle kan beplan vir die eise. Daar is voorspel gereedskap wat help met die maak van berekeninge te. ontvang die beste uitkoms deur u maatskappy se behoeftes. Die gereedskap is bewegende gemiddelde. geweegde bewegende gemiddelde en eksponensiële gladstryking. Die bewegende gemiddelde neem die totale werklike vraag na vorige maande verdeel dan deur die aantal maande bygevoeg. Die aantal maande wat gebruik kan word gedefinieerde soos die gebruik van die vorige drie maande. Dit is die eenvoudigste. Outoregressiewe bewegende gemiddelde model. Gemiddelde. Data-analise 421 Woorde 2 bladsye Ondersoek van die faktore wat die tydperk van vibrasie van 'n geweegde swing Inleiding Die doel van die. eksperiment is om uit te vind hoe die periode T van vibrasie van 'n geweegde swing hang af van die vibrerende lengte L. Hipotese: Aanvaar die verhouding tussen die vibrerende periode T en vibrerende lengte L is in ooreenstemming met die vergelyking: TkLn, waar k en N is beide konstante waardes. Volgens die hipotese, die vibrerende periode T en vibrerende lengte L is 'n lineêre verwantskap. Data. Funksie. Duur 1095 Woorde 5 bladsye Hoofstuk p 3 Moving g Gemiddeld g en Eksponensiële p Smoothing Metodes Gee lesings deur: CHHAY Khun Lang chhaykgmail yg 1 1. 2. 3 3. 4. 5. CHHA AY KL-Forecastting, 2010-2011 I. bewegende gemiddelde METODES idee van metodes Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde bewegende gemiddelde bewegende gemiddelde met breukmetodes Double bewegende gemiddelde 2 1.Main idee van die metode CHHA AY KL-Forecastting, 2010-2011 die bewegende gemiddelde gebruik die gemiddelde van 'n gegewe aantal van die tydperke waarde te voorspel mees onlangse p die waarde. Gemiddelde. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting 1462 Woorde 26 bladsye opgevoed menings van gepaste persone 1. Delphi metode: voorspelling is ontwikkel deur 'n paneel van kundiges wat anoniem 'n reeks beantwoord. vrae antwoorde is teruggevoer na paneel lede wat dan kan verander hul oorspronklike antwoorde n - baie tydrowend en duur B - nuwe groupware maak hierdie proses baie meer haalbaar 2. Marknavorsing: panele, vraelyste, toetse markte, opnames, ens 3. produk lewensiklus analogie: voorspellings gebaseer op die lewe-siklusse van soortgelyke. Eksponensiële gladstryking. Voorspelling fout. Vooruitskatting 1773 Woorde 7 bladsye Metodes 1. Lees Probleem 6 in hoofstuk 6 van jou handboek. Bereken en dele 'n antwoord deur d. Sluit alle berekeninge en sigblaaie in. Jou post. Verduidelik waarom die bewegende gemiddelde metode is gebruik in plaas van 'n ander vooruitskatting metode. Wat kan 'n ander vooruitskatting metode wat kan bewys dat net so nuttig 2. Die syfers wees onder dui die aantal samesmeltings wat in die spaar-en lening bedryf oor 'n tydperk van 12 jaar plaasgevind het. Jaar Samesmeltings jaar Samesmeltings 2000 46 2006 83 2001 46 2007 123. 1913. 1916. 1918 215 Woorde 1 Pages Target Kapitaalstruktuur vir Kaynat manufacting is 50 gewone aandele, 15 voorkeur voorraad, en 35 skuld. As die koste van gewone aandele vir die firma is 19,6. die koste van voorkeur voorraad is 12.9 en die voor belasting koste van skuld is 9.5 wat is die geweegde gemiddelde koste van kapitaal Die firmas belastingkoers is 35. Antwoord: GGKK (50 x 19.6) (15 x 12.9) (35 x 9,5 x 65 Q2: die volgende is die inligting van 'n maatskappy. Tipe kapitaal Boekwaarde (Tk) Markwaarde Koste van kapitaal Finansies Investment 670 Woorde 3 bladsye analitiese resultate as 30 proewe van die simulasie is gedoen a:... Vals Data kan nie uitstal beide tendens en sikliese patrone a:.. Vals die Delphi metode ontwikkel 'n konsensusvoorspelling oor wat sal gebeur in die toekoms 'n:. Ware a markte maatskappy onderwys sagteware produkte en is gereed om drie nuwe produkte op die mark, vorige ondervinding het getoon dat vir hierdie spesifieke sagteware. die kans op sukses is 80. Aanvaar dat die waarskynlikheid van sukses is onafhanklik vir elke produk. vooruitskatting. Lineêre regressie. Moving gemiddelde 1005 Woorde 4 bladsye vrae. Deel Een vrae dra 1 punt elk amp Deel Twee vrae dra 5 punte elk. MM.100 deel: Veelvuldige keuses: 1. seisoen indeks a. Tydperk gemiddelde vraag / seisoen gezuiverde vraag b. seisoen gezuiverde vraag / tydperk gemiddelde vraag c. Tydperk gemiddelde vraag / gemiddelde vraag na alle tydperke d. gemiddelde vraag na alle tydperke / tydperk gemiddelde vraag 2. Poke-juk is vir die eerste stel deur 'n. OXIA Schein van Amerika b. Lawrence D. Miles van U. S.A c. Shigeo Shingo van Japan d. Nie een van die opsies. Absolute afwyking. Afwyking. Inventaris 1082 Woorde 4 bladsye Garden Products Limited. Oor die afgelope 5 jaar, het sy vise-president van bemarking is die verskaffing van die voorspelling van die verkoop met behulp van sy. spesiale fokus vooruitskatting tegniek. Die werklike verkope vir die afgelope tien jaar en die voorspellings van die vise-president van bemarking word hieronder gegee. Jaar Verkope VP / Marketing Voorspelling 1 170300. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting. Lineêre regressie 1119 Woorde 6 bladsye word toegelaat nie. 1. Gebruik 'n 3 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde om 'n voorspelling te ontwikkel vir jaar 6. Jaar 2 3 4 5 6 a. b. c. d. e. 415 445 525 605 625 Verkope 450 495 518 563 584 Voorspelling 2. Data wat ingesamel is op die jaarlikse vraag na 50-pond sakke kunsmis op Pikes Garden Supply word hieronder getoon. Gebruik 'n 3-jaar geweegde bewegende gemiddelde verkope vir vanjaar 6, waar die gewig is 0.5, 0.3, en 0.2 onderskeidelik (waar 0.5 is die gewig vir die mees onlangse tydperk) voorspel. Jaar vraag na kunsmis. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting. Lineêre regressie 1531 Woorde 5 bladsye groeikoerse en hoe om dit te bereken. Groeikoerse kan lastig om te bereken en te interpreteer en baie mense deurmekaar raak. So. Hier is hoe om voor almal te kry. Kom ons begin met 'n tydreeks waar ons weet die antwoord. In die voorbeeld hieronder, X begin by 100, groei 3, dan val weer terug, dan groei 3 weer. So oor die drie jaar, het dit gegroei van 100 tot 103. 1 Jaar 2000 2001 2002 2003 Gemiddelde CAGR 2 3 4 X Groei X DlnX 100 103 0,03 0,0295588 100 -0,0291262 -0,0295588 103 0,03 0,0295588. 2000 logaritme. Wiskunde 771 Woorde 3 bladsye rit, asook indrukwekkende brandstofverbruik en lae emissies. Die Toyota Prius is heeltemal herontwerp vir 2010, met vars buite en binne stilering. meer kajuit kamer, en opgegradeer standaard en opsionele toerusting. 'N Groter 1.8 liter-enjin met drie kies ry modi debut, die verskaffing van meer krag sonder om brandstofdoeltreffendheid, terwyl veiligheid is versterk met 'n nuwe bestuurders knielugsak en standaard stabiliteit voertuig beheer. Daarbenewens het die beskikbare moonroof spog nou sonpanele. Vooruitskatting. Hibriede elektriese voertuig. Bewegende gemiddelde 8611 Woorde 33 Bladsye PROBLEEM 414 Omvattende Probleem Geweegde - gemiddelde metode LU2, LU3, LU4, LU5 Honeybutter, Inc. vervaardig 'n produk wat. gaan deur twee departemente voor completionthe Meng Departement gevolg deur die Departement Packaging. Die volgende inligting is beskikbaar oor die werk in die eerste afdeling, die vermenging Departement, in Junie. Vereiste: Aanvaar dat die maatskappy gebruik die geweegde - gemiddelde metode. 1.Determine die ekwivalente eenhede vir Junie vir die meng Departement. 407 Woorde 3 bladsye voorspellingsmodelle: assosiatiewe en Tyd Reeks vooruitskatting behels die gebruik van die verlede data na 'n nommer, stel nommers genereer, of. scenario wat ooreenstem met 'n toekomstige gebeurtenis. Dit is absoluut noodsaaklik om kort-reeks en 'n lang reeks beplanning. modelle tydreekse en Assosiatiewe is beide kwantitatiewe voorspelling tegnieke is meer objektief as kwalitatiewe tegnieke soos die Delphi-tegniek en marknavorsing. Tydreeksmodelle Op grond van die aanname dat die geskiedenis sal herhaal. Foute en residue in statistieke. Beramingsteorie. Vooruitskatting 1499 Woorde 6 bladsye Hoofstuk 4: Multikeusevrae 1. Voorspellings n. meer akkuraat met meer tyd horisonne b. is selde volmaak c. is meer akkuraat. vir individuele items as vir groepe van items d. al die bogenoemde e. Nie een van die bogenoemde Een doel van kort-reeks voorspellings is om 'n te bepaal. produksie beplanning b. inventaris begrotings c. planne navorsing en ontwikkeling d. fasiliteit geleë e. werk opdragte voorspellings is gewoonlik geklassifiseer deur tydhorison in drie kategorieë a. kort-reeks, medium-reeks. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting. Bewegende gemiddelde 1639 Woorde 7 bladsye en doeltreffend gegenereer 7. Data kan beide tendens en sikliese patrone nie uitstal. 8. Kwalitatiewe metodes is die minste algemene tipe van vooruitskatting metode. vir die langtermyn strategiese beplanningsproses. 9. Aanvaar dat dit 'n kollege-student 'n gemiddeld van 5 minute om 'n parkeerplek in die hoof parkeerterrein vind. Aanvaar ook dat hierdie tyd normaal versprei is met 'n standaardafwyking van 2 minute. Hoe laat is oorskry deur ongeveer 75 van die kollege studente wanneer ek probeer om 'n parkeerplek te vind. Kumulatiewe verdelingsfunksie. Normaalverdeling. Waarskynlikheid digtheidsfunksie 850 Woorde 3 bladsye departement () 375,000 620,000 Bob n nuwe Die sy arbeidskoste per uur toegeneem van. gemiddeld van 13 per uur om 'n gemiddeld van 14 per uur, hoofsaaklik as gevolg van 'n skuif deur die bestuur om meer mededingend met 'n nuwe maatskappy wat net 'n plant oopgemaak het in die gebied geword. Hy het ook geweet dat sy gemiddelde koste per vat van nuwe materiaal van 320 toegeneem tot 360. Hy was bekommerd oor die rekeningkundige prosedure wat sy kapitaalkoste toegeneem. Rekenkundige gemiddelde. Gemiddelde. Ekonomiese bestelhoeveelheid 709 Woorde 4 bladsye eindig met week 11, voorspel registrasies met behulp van die naïewe vooruitskatting metode. 2 b) Begin met week 3. en eindig met week 11, voorspel registrasie behulp van 'n twee-week bewegende gemiddelde. 3 c) Begin met week 5 en eindig met week 11, voorspel registrasies met behulp van 'n vier-week bewegende gemiddelde. 3 d) Plot die oorspronklike data en die drie voorspellings op dieselfde grafiek. Watter voorspelling stryk die data die mees wat voorspel reageer op verandering. Bas drom. Ekonometrie. Eksponensiële gladstryking 1146 Woorde 6 bladsye deurset maar die beperking is die bottelnek. 3. Die vragmotors wag omdat die verwerking van kapasiteit minder as die stelsel insette is. En die tydelike. hou dromme is onvoldoende om die bessies inkom en die plante verwerking kapasiteit buffer. Maar deur die gebruik van die teorie van beperkinge tov die stelsel bottel nekke te identifiseer ons in staat is om die oorsaak van die wag te ontdek. Die groot terug log van bessies word veroorsaak deur verskeie faktore die plant is tans nie toegerus is om die verskaffing van nat bessies te hanteer. Berry. Bottelnek. Kapasiteitsbenutting 1103 Woorde 6 bladsye Ontwikkel 'n 3-jaar bewegende gemiddelde verkope voorspel. b. skat dan die vraag weer met 'n geweegde. bewegende gemiddelde waarin verkope in die mees onlangse jaar 'n gewig van 3 en 'n gewig van 2 vir die tweede afgelope jaar en verkope word in die ander 2 jaar is elkeen 'n gewig van 1 c. Watter metode dink jy is die beste In hierdie geval, die 3 jaar bewegende gemiddelde is die beter metode as die gemiddelde absolute afwyking (MAD) is slegs 3,042 in vergelyking met 3,347 vir die geweegde bewegende gemiddelde metode. Wat. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting. Toekomstige 806 Woorde 9 bladsye pizza. Die bestuurder moet weeklikse vraag na hierdie spesiale pizzas voorspel sodat hy pizza doppe weeklikse kan bestel. Onlangs het die vraag nie as. volg: Week 1 2 3 4 5 6 pizzas 50 65 52 56 55 60 (a) Voorspelling die vraag na pizza vir Week 4, 5, en 6 met behulp van 'n skip metode. (B) Voorspel die vraag na pizza vir Week 4, 5, en 6 met behulp van die eenvoudige bewegende gemiddelde metode met N 3. (c). Data-analise. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting 640 Woorde 3 bladsye doeltreffend gegenereer. 6. Begin voorwaardes het geen invloed op die geldigheid van 'n simulasiemodel. 7. Die Delphi ontwikkel 'n konsensus. voorspel oor wat sal gebeur in die toekoms. 8. Kwalitatiewe metodes is die minste algemene tipe van vooruitskatting metode vir die langtermyn strategiese beplanningsproses. 9. Aanvaar dat dit 'n kollege-student 'n gemiddeld van 5 minute om 'n parkeerplek in die hoof parkeerterrein vind. Aanvaar ook dat hierdie tyd normaal versprei is met 'n standaardafwyking van. Kumulatiewe verdelingsfunksie. Normaalverdeling. Waarskynlikheidsdigtheidsfunksie funksie 1304 Woorde 5 bladsye tegnieke. Dit maak gebruik van persoonlike waarnemings. Stappe in vooruitskatting Prosedure, fases of algemene stappe wat betrokke is in vooruitskatting word hieronder: - Ontleding en. begrip van die probleem: moet die bestuurder eers die werklike probleem waarvoor die voorspelling is gemaak identifiseer. Dit sal die bestuurder help om die omvang van die voorspelling te los. Die ontwikkeling van gesonde grondslag: Die bestuur kan 'n stewige grondslag te ontwikkel, vir die toekoms na oorweging van die beskikbare inligting, ervaring, tipe besigheid, en die tempo. Data-analise. Vooruitskatting. Toekomstige 1475 Woorde 5 bladsye student spreadsheet vir Yeats kleppe wat jy moet gebruik as die basis vir jou analise. Vrae word hieronder Een manier om te bepaal waardasie contiinued. van Yeats is deur GGKK, die geweegde gemiddelde koste van kapitaal. Dit is die minimum opbrengs 'n maatskappy moet verdien ten einde sy beleggers basis te bevredig (as gelaai word vir die bedrag van die skuld teen ekwiteit in die teiken / kapitaalstruktuur), en dit is wat die maatskappy beleggers moet betaal om nuwe finansiering te samel ter ondersteuning nuwe projekte of ondernemings. GGKK is veral. Basiese finansiële konsepte. Wiskundige finansies. Netto huidige waarde 1729 Woorde 7 bladsye 000 20X3 6000000 20X4 6750000 Vir bewegende gemiddeldes en geweegde bewegende. gemiddeldes. gebruik slegs die data vir die afgelope drie fiskale jaar. Vir geweegde bewegende gemiddeldes. wys 'n waarde van 1 tot die data vir 20X2, 'n waarde van 2 tot die data vir 20X3, en 'n waarde van 3 tot die data vir 20X4. Voorspel personeel uitgawes vir die boekjaar 20X5 met behulp van bewegende gemiddeldes. geweegde bewegende gemiddeldes. eksponensiële gladstryking, en tydreeks regressie. Bewegende gemiddeldes boekjaar Uitgawes 20X2 5. Data-ontleding. Bewegende gemiddelde. Tydreeksanalise 807 Woorde 5 bladsye Q4-15 Wat is die Dow Jones Industrial Average. Hoe verskil dit van die SampP 500 saamgestelde indeks Dow Jones Industrial. Gemiddeld DJIA is die bekendste gemiddelde. wat nog altyd verbind met die Dow Jones amp Company, uitgewers van The Wall Street Journal, en dit word daagliks berig oor feitlik al die groot nuusgebeure. Die DJIA is 'n prys-geweegde reeks van 30 voorste aandele aan verskillende nywerhede verteenwoordig. Dit word gebruik as 'n maatstaf van aandelemark aktiwiteit. Die groot verskil tussen hierdie. Charles Dow. Afgeleide. Dow Jones Maatskappy 823 Woorde 3 bladsye figure met behulp van verskeie voorspellingsmodelle. Die proses van vonds 20X5 sal insluit die gebruik van bewegende gemiddeldes. geweegde bewegende gemiddeldes. en eksponensiële gladstryking. Die Palmdale Human Services persoonlike uitgawes vir die afgelope vier jaar word in die volgende data: boekjaar Expense 20X1 5250000 20X2 5500000 20X3 6000000 20X4 6750000 Vir bewegende gemiddeldes en geweeg bewegende gemiddeldes. gebruik slegs die data vir die afgelope drie fiskale jaar: Moving gemiddeldes. Allyn Spek. Rekenkundige gemiddelde. Gemiddeld 505 Woorde 3 bladsye Staalfabriek om meer akkuraat te voorspel verwag inventaris vir lae-volume produkte, sowel as produkte produkte twee keer 'n tydperk. Ten einde 'n oplossing vir Staalfabriek inventaris probleem skep is dit nodig om die volgende aannames te maak. In die eerste plek veronderstel ons 'n 92 diensvlakooreenkomste met inagneming van die groot persentasie van gekanselleer bestellings (tot 30), en maak voorsiening vir 'n hoë kliënt behoud. Om lei tyd skat ons kyk na die gemiddelde baie grootte, en dan vergelyk dit aan die gemiddelde vraag, wat vir ons 'n gegee. Rekenkundige gemiddelde. Inventaris. Lood tyd 1239 Woorde 5 bladsye hul onderskeie franchises. Die werklike verkope en die ooreenstemmende voorspellings vir tegnieke 1 amp 2 vir die tydperk lente 2010 tot. Lente 10 Summer 10 Val 10 Winter 10 Lente 11 Werklike 17178 11452 6106 1527 18183 Voorspelling 1 16948 11250 6308. Gemiddeld: lente 2011 word hieronder gegee. Beheer grafiek. Vooruitskatting 1318 Woorde 5 bladsye wat gebaseer is op ons berekeninge tussen die eenvoudige drie - maand bewegende gemiddelde en die drie. tydperk geweegde bewegende gemiddelde. die metode wat die beste voorspelling geproduseer was die geweegde bewegende gemiddelde. Die rede waarom die geweegde bewegende gemiddelde is 'n beter metode is in wese omdat dit nie aanvaar dat daar sal wees gelyk gewigte vir elke periode. Sedert die doel is om te voorspel toekomstige band verbruik, dit maak meer sin om swaarder gewigte meer onlangse vraag toewys omdat die ouer eise word. Vertering. Die etiek van die eet van vleis. Vleis 704 Woorde 2 bladsye Agtergrond In die begin van Januarie 2006 Little Technologies (LT) het sy eerste en enigste fabriek om sy nuut ontwikkelde digitale satelliet-stelsel te produseer. (DVS) ontvangers. Little Technologies verkoop hoofsaaklik aan kleinhandelaars en klein vervaardigers met behulp van die DSSS in meer komplekse produkte. Little Technologies vra 'n premie en kompeteer met die belofte om 'n ontvanger stuur binne 24 uur na ontvangs van die einde, of die kliënt sal 'n korting gebaseer op die vertraging ontvang. Die produk leeftyd van. Rekenkundige gemiddelde. Gemiddelde. Kapasiteit bestuur 1749 Woorde 7 bladsye GGKK: Geweegde gemiddelde koste van kapitaal GGKK SSBRsBSBRB1-tC nota: Rs. koste van ekwiteit RB. koste van skuld tC. korporatiewe belastingkoers. Vir koste van ekwiteit, R, bereken ons dit deur die gebruik van die SML, volgens CAPM model. RsRFRM-RF Soos ons kan sien in die grafiek agter die geval, beta van die Global Paper Company is 1.10 die markrisikopremie (RM-RF) is 6,0. Omdat hierdie on-site Longwood WOODYARD projek het ses jaar die lewe en die belegging besteding meer as twee jaar, die totale lang van hierdie program. 1916 2010s. Kapitaalbate prysmodel 472 Woorde 2 bladsye 285 Offset Driehoekige Mesh Gebruik die meerdere normaalvektore van 'n Vertex Su-Jin Kim1, Dong-Yoon Lee2 en Min-Yang Yang3 1-Korea. Gevorderde Instituut van Wetenskap en Tegnologie, sujinkimkaist. ac. kr 2 Korea Gevorderde Instituut van Wetenskap en Tegnologie, yunnykaist. ac. kr 3 Korea Gevorderde Instituut van Wetenskap en Tegnologie, myyangkaist. ac. kr OPSOMMING Hierdie artikel stel en illustreer die resultate van 'n nuwe metode vir aanwending driehoekige maas deur die beweging van al hoekpunte langs die verskeie normaal. 3D rekenaargrafika. Face. Force 1225 Woorde 4 bladsye Drie verskillende vooruitskatting aansoeke by Hard Rock Die drie verskillende vooruitskatting aansoeke by Hard rock CAF is: Verkope. Vooruitskatting: Onder hierdie aansoek van die voorspelling van Hard rock CAF gebruik Point van verkope data na ander vorm van verkope op verskillende plekke van die CAF op verskillende punte van tyd met behulp van historiese data voorspel. Die soort verkope bereken word op grond van die voorspelling sluit verskillende offers wat deur Hard rock caf, insluitend, maandelikse gaste tel, kleinhandelverkope, banket. Data. Vooruitskatting. Kwalitatiewe navorsing 1435 Woorde 4 bladsye 1) Wat is die ses sensitiewe periodes. Beskryf elkeen kortliks. Die ses sensitiewe periodes is: a) Sensitief vir orde. b) Verfyning van sintuie c) Sensitief vir taal d) sensitief te wees vir stap e) sensitief te wees vir klein voorwerpe f) Sensitief vir sosiale aspekte Sensitief vir orde: Dit overgevoeligheid om orde verskyn om die kind by hul eerste jaar en dit gaan voort om die tweede jaar ook. Dit word gekenmerk deur 'n begeerte vir konsekwentheid en herhaling. Daar bestaan 'n passievolle liefde vir. Buitesintuiglike waarneming. Taal. Leer 1050 Woorde 3 bladsye Hoekom doen voorspellings misluk Hoe doen jy aanbeveel die verbetering van die resultate Wat gereedskap sal jy gebruik Dit is baie belangrike vrae wat jy moet. vra jouself wanneer, monitering en opdatering n skatting. Die antwoorde op hierdie vrae sal jou help om 'n meer akkurate voorspelling te maak of jou help om op te dateer of los 'n voorspelling wat reeds mag wees in plek. Voorspellings in hul eie aard verwag om 'n soort van fout, maar met die regte tegnieke dit gemeet kan word en gemonitor word. Sommige faktore. Absolute afwyking. Afwyking. Foute en residue in statistiek 852 Woorde 3 bladsye grafiese oorsprong (0, 0) is in die gangbare gebied. Antwoord: C Q2) 'n Bestuurder moet besluit oor die mengsel van produkte te produseer vir die komende week. Produk A. vereis dat drie minute per eenheid vir giet, twee minute per eenheid vir die verf, en 'n minuut vir die verpakking. Produk B vereis twee minute per eenheid vir giet, vier minute vir die verf, en drie minute per eenheid vir verpakking. Daar sal 600 minute beskikbaar vir giet, 600 minute vir die verf, en 420 minute vir die verpakking. Beide produkte het bydraes. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting. Maksima en minima 608 Woorde 3 bladsye te vind die moontlike geprojekteerde verkope van SMC vir die vorige jaar met behulp van die drie metodes: Trend projeksie, Moving. Gemiddelde. en Eksponensiële Smoothing. Laastens, die doel is om waarop bereken op geskatte verkope besluit is mees akkurate om die beste voorspelling identifiseer vir die jaar geëindig Desember 2012. omvang en beperkings Hierdie vraestel dek slegs die beraamde verkope van die San Miguel Corporation vir Desember 2012 met behulp van die drie bogenoemde voorspellingsmodelle. Dit behels ook die versameling van data. Rekenkundige gemiddelde. Gemiddelde. Eksponensiële gladstryking 2235 Woorde 7 bladsye Terme: Voorspelling vs Voorspelling Fout Ons verduidelik die terme wat gebruik word in die praktyk probleme en die eindeksamen probleme. Sommige. statistici praat van die standaardafwyking of afwyking van die skatting. Die voorspelling is hier om die verspreiding van toekomstige waardes. Dit is 'n ewekansige veranderlike, wat 'n standaard fout (standaardafwyking en variansie) het. Ander statistici gebruik die term voorspelling vir die gemiddelde van die verdeling van toekomstige waardes. Die voorspelling fout (die foutterm in die vooruitsig) is die verspreiding. Outoregressiewe bewegende gemiddelde model. Afwyking. Normaalverdeling 4080 Woorde 11 bladsye Tele Tech Corporation Die eerste prosedure wat ons het in die evaluering van die finansiële posisie van Tele Tech was om die Geweegde skat. Gemiddelde koste van kapitaal (GGKK) vir beide sy Telekommunikasie segment en sy produkte en stelsels segment en vergelyk dan dat die maatskappye korporatiewe GGKK. Die GGKK beoordeel die bedrag van die risiko dat 'n gemiddelde kapitale projek wat deur die firma bevat. Dit is ook die vereiste opbrengskoers die firma moet uiteindelik betaal om later te genereer fondse, wat kan. Wins. Opbrengskoers. Risikopremie 1139 Woorde 3 bladsye arbitrage geleentheid Probleme 1. Die gebruik van die Amerikaanse term aanhalings uit Exhibit 5.4 Bereken 'n kruis-koers matriks vir die. euro, Switserse frank, Japannese jen, en die Britse pond, sodat die gevolglike driehoekige matriks is soortgelyk aan die stuk land bo die diagonale in Exhibit 5.6. 4. herhaal die volgende een-, drie - en ses maande blatante vorentoe Europese termyn bod-vra kwotasies in vorentoe punte. Spot 1,3431-1,3436 n maand 1,3432-1,3442 Drie - maand 1,3448-1,3463 ses maande 1,3488-1. Kanadese dollar. Geldeenheid. Dollar 900 woorde 4 bladsye groot bevolking gemiddelde 60 duim lank. Jy sal 'n ewekansige steekproef te neem en sal 'n dollar vir elke persoon in jou monster wat oor 65 duim lank. Byvoorbeeld, as jy proe 100 mense en 20 draai uit na meer as 65 duim lank wees, jy 20. Watter beter: 'n steekproef van grootte 100 of 'n monster van grootte 1000 Kies een en verduidelik. Het die wet van gemiddeldes betrekking het op die antwoord wat jy gee In hierdie geval 'n steekproefgrootte van 100 sou beter wees. Dit kan verduidelik word met behulp van die wet van gemiddeldes en ook deur te kyk. Rekenkundige gemiddelde. Normaalverdeling. Nulhipotese 1479 Woorde 6 bladsye vooruitskatting Besigheid vooruitskatting is die proses van die bestudering van historiese prestasie vir die doel van die gebruik van die inligting wat aan die projek. toekomstige saketoestande sodat besluite vandag wat jou sal help in die bereiking van sekere doelwitte kan word. Vooruitskatting behels die neem van historiese datum en gebruik dit om toekomstige data met 'n wiskundige model projek. Voorspellings word op groot skaal te sakebesluite te ondersteun en rig die werk van bedrywighede bestuurders. In hierdie vraestel sal ek voer. Data-analise. Vooruitskatting. Toekomstige 1319 Woorde 5 bladsye HTime reeks met behulp van Holt-Winters vooruitskatting Prosedure Opsomming Die Holt-Winters vooruitskatting prosedure is 'n eenvoudige wyd gebruik projeksie. metode wat kan hanteer tendens en seisoenale variasie. Ons kan hierdie metode van toepassing op baie gebiede, soos banke data-analise, belegging vooruitskatting, voorraad beheer en so aan. Hierdie vraestel wys vir ons 'n praktiese bank kredietkaart byvoorbeeld met behulp van metode Holt-Winter in Java-programmeertaal vir data vooruitskatting. Die rede waarom ons gebruik Holt-Winter is dat. Data-analise. Eksponensiële gladstryking. Vooruitskatting 978 Woorde 4 bladsye departement () 375,000 620,000 Bob n nuwe Die sy arbeidskoste per uur toegeneem van. gemiddeld van 13 per uur om 'n gemiddeld van 14 per uur, hoofsaaklik as gevolg van 'n skuif deur die bestuur om meer mededingend met 'n nuwe maatskappy wat net 'n plant oopgemaak het in die gebied geword.
No comments:
Post a Comment