चलती - औसत - तकनीक - पूर्वानुमान

औसत पूर्वानुमान चलाना। परिचय जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं हम भविष्यवाणी के कुछ सबसे प्राचीन तरीकों पर विचार कर रहे हैं लेकिन उम्मीद है कि ये स्प्रेडशीट में पूर्वानुमान लागू करने से संबंधित कुछ कंप्यूटिंग मुद्दों पर कम से कम एक सार्थक परिचय है। इस नस में हम जारी रहेंगे शुरुआत से शुरू करने और मुवक्किल औसत पूर्वानुमान के साथ काम करना शुरू करना। औसत पूर्वानुमान पूर्वानुमान चलाना हर कोई औसत मौके पर चलने से परिचित है, भले ही उनका मानना ​​है कि वे सभी कॉलेज के छात्रों को हर समय उनको अपने पाठ्यक्रम के परीक्षण के बारे में सोचें, जहां आप जा रहे हैं सेमेस्टर के दौरान चार परीक्षाएं हैं, मान लें कि आपको अपनी पहली परीक्षा में 85 मिले। आप अपने दूसरे टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेंगे.तुम्हें क्या लगता है कि आपका शिक्षक आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेगा.तुम्हें क्या लगता है कि आपके दोस्तों का अनुमान लगाया जा सकता है अपने अगले टेस्ट स्कोर के लिए. तुम्हें क्या लगता है कि आपके माता-पिता आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए अनुमान लगा सकते हैं। आईएंड्स और माता-पिता, वे और आपके शिक्षक आपसे मिलने वाले 85 के क्षेत्र में कुछ पाने की उम्मीद कर रहे हैं। ठीक है, अब यह मान लें कि अपने दोस्तों को अपने स्वयं के प्रचार के बावजूद, आप खुद को अनुमान लगाते हैं और आंकड़ा है कि आप दूसरे टेस्ट के लिए कम अध्ययन कर सकते हैं और आपको 73 मिल जाए। अब आप सभी को लेकर चिंतित और निराश होने की उम्मीद कर रहे हैं कि आप अपने तीसरे परीक्षण पर पहुंचेंगे। चाहे उनके अनुमान के विकास के लिए दो संभावित संभावनाएं हों चाहे वे इसे आपके साथ साझा करेंगे.वे खुद से कह सकते हैं, यह लड़का अपने स्मार्टफोन के बारे में हमेशा धुआं उड़ रहा है वह अगर वह भाग्यशाली हो तो 73 को मिलेगा.शायद माता-पिता इससे ज्यादा सहायक बनने की कोशिश करेंगे और कहते हैं, ठीक है, इसलिए अब तक आप 85 और 73 मिल चुके हैं, इसलिए शायद आप को 85 73 2 79 के बारे में जानने के बारे में पता होना चाहिए, शायद अगर आपने कम पार्टिसाइज़ किया हो और सभी जगह पर वीज़ल को सताते हुए और यदि आप बहुत अधिक पढ़ना आप उच्च अंक प्राप्त कर सकते हैं। इन अनुमानों में से दो वास्तविक हैं लिविंग औसत पूर्वानुमान। पहले अपने भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए केवल आपके नवीनतम स्कोर का उपयोग कर रहा है यह डेटा के एक अवधि का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान कहा जाता है। दूसरा भी चलती औसत पूर्वानुमान है, लेकिन डेटा के दो अवधियों का उपयोग करते हैं। कि आपके महान दिमाग को खत्म करने वाले ये सभी लोग आपको परेशान करते हैं और आप अपने स्वयं के कारणों के लिए तीसरी परीक्षा में अच्छी तरह से काम करने का फैसला करते हैं और अपने सहयोगियों के सामने उच्च अंक डालते हैं आप परीक्षा लेते हैं और आपका स्कोर वास्तव में एक है 89 प्रत्येक व्यक्ति को, खुद सहित, प्रभावित है। अब आप सेमेस्टर की अंतिम परीक्षा आ रही है और हमेशा की तरह आपको लगता है कि आप सभी को अपनी भविष्यवाणियां बनाने की आवश्यकता महसूस करते हैं कि आप आखिरी परीक्षा में कैसे करेंगे, अच्छा, उम्मीद है कि आप देखेंगे पैटर्न. अब, उम्मीद है कि आप पैटर्न देख सकते हैं जो आपको सबसे अधिक सटीक मानते हैं। हम जब भी काम करते हैं, हमले अब हम आपकी नई सफाई वाली कंपनी में लौट आए हैं जो आपकी बहिष्कार वाली बहन ने शुरू की थी, जब हम काम करते थे, तो आपके पास कुछ पिछले बिक्री डेटा एक स्प्रैडशीट से निम्न अनुभाग द्वारा प्रतिनिधित्व किया गया है हम पहले तीन दिनों की औसत पूर्वानुमान चलते समय डेटा प्रस्तुत करते हैं। सेल C6 के लिए प्रविष्टि होना चाहिए. अब आप इस सेल सूत्र को C11 के माध्यम से अन्य कक्षों C7 से कॉपी कर सकते हैं। नोट करें कि कैसे औसत चालें सबसे हाल के ऐतिहासिक आंकड़ों पर, लेकिन प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए उपलब्ध तीन सबसे हाल की अवधि का उपयोग करता है आपको यह भी ध्यान देना चाहिए कि हमें वास्तव में पिछली अवधि के पूर्वानुमानों को बनाने की आवश्यकता है ताकि हमारी सबसे हाल की भविष्यवाणी विकसित हो सकें यह निश्चित रूप से अलग है घातीय चौरसाई मॉडल में मैंने पिछले भविष्यवाणियों को शामिल किया है क्योंकि हम भविष्य की वैधता को मापने के लिए अगले वेब पेज में उनका उपयोग करेंगे। अब मैं औसत अवधि के चलते दो अवधि के लिए समान परिणाम पेश करना चाहता हूं। सेल सी 5 के लिए प्रवेश होना चाहिए. अब आप इस सेल सूत्र को अन्य कोशिकाओं C6 से C11 तक कॉपी कर सकते हैं। नोटिस कैसे अब प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए केवल दो सबसे हालिया टुकड़ों का उपयोग किया जाता है फिर मैं इसमें शामिल है उदाहरण के उद्देश्यों के लिए पिछले पूर्वानुमान और पूर्वानुमान सत्यापन में बाद में उपयोग के लिए। कुछ अन्य चीजें जो ध्यान देने योग्य हैं। मी-अवधि की औसत औसत पूर्वानुमान केवल मी के सबसे हाल के डेटा मानों को भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है और कुछ नहीं आवश्यक है पिछली भविष्यवाणियां करते समय, एम-अवधि की औसत पूर्वानुमान के लिए, ध्यान दें कि पहली बार भविष्यवाणी की अवधि 1 एम में होती है। जब हम अपना कोड विकसित करते हैं तो इन दोनों मुद्दे बहुत महत्वपूर्ण होंगे.संभावना औसत समारोह का विकास अब हमें विकसित करने की आवश्यकता है चलती औसत पूर्वानुमान के लिए कोड जो अधिक लचीले ढंग से इस्तेमाल किया जा सकता है कोड निम्न सूचना देता है कि इनपुट अवधि में आप उपयोग करना चाहते हैं और ऐतिहासिक मूल्यों की सरणी के लिए हैं, आप इसे जो वही कार्यपुस्तिका में संग्रहीत कर सकते हैं। कार्य MovingAverage ऐतिहासिक, NumberOfPeriods एकल घोषित करने और चर को प्रारंभ करने के रूप में मंद आइटम के रूप में चर अंकीय काउंटर के रूप में पूर्णांक मंद संचय के रूप में एकल मंद ऐतिहासिक आकार पूर्णांक के रूप में। चर को शुरू करना काउंटर 1 संचय 0. ऐतिहासिक सरणी के आकार का निर्धारण ऐतिहासिक सिमित। काउंटर 1 के लिए संख्या - अभियान अवधि। सबसे हाल ही में देखे गए मूल्यों की उचित संख्या को संचित करना। आकलन संचय ऐतिहासिक ऐतिहासिक सिज़िज़ - संख्याऑफ़परोड्स काउंटर। मैव्वेज एवेन्यूशन नंबरऑफपेरियोड। कोड को कक्षा में समझाया जाएगा आप स्प्रेडशीट पर फ़ंक्शन की स्थिति बनाना चाहते हैं, ताकि कंप्यूटशन का नतीजा तब दिखता है जहां यह होना चाहिए जैसे कि निम्नलिखित सीरीज डेटा अवलोकन। समय श्रृंखला डेटा टिप्पणियों का समय कई लगातार समय से समान रूप से स्थानांतरित होता है, क्योंकि इसे लगातार नामित किया जाता है क्योंकि यह लगातार नए डेटा उपलब्ध हो जाता है, यह सबसे पहले मूल्य को छोड़कर और नवीनतम मान को जोड़कर आगे बढ़ता है उदाहरण के लिए, जनवरी से जून तक बिक्री के औसत को लेकर छह महीने की बिक्री बढ़ने की गणना की जा सकती है, फिर फरवरी से जुलाई तक की बिक्री का औसत, मार्च से अगस्त तक, और इसलिए चलने की औसत 1 पर अस्थायी भिन्नताओं के प्रभाव को कम करता है डेटा, 2 एक पंक्ति में डेटा के फिट को बेहतर बनाने के लिए एक प्रक्रिया को चिकनाई के रूप में डेटा की प्रवृत्ति को दिखाने के लिए और अधिक सी नीच, और 3 प्रवृत्ति से ऊपर या नीचे किसी भी मूल्य को उजागर करते हैं। यदि आप बहुत उच्च विचरण के साथ कुछ गणना कर रहे हैं तो सबसे अच्छा आप कर सकेंगे, यह चल औसत औसत है। मुझे यह जानना चाहिए कि चलती औसत डेटा का क्या था, इसलिए मुझे बेहतर ढंग से समझना पड़ेगा कि हम कैसे कर रहे थे। जब आप कुछ संख्याओं का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं, तो आप जितनी अच्छी तरह से बदल सकते हैं, उतना सबसे अच्छा चलते औसत गणना की जा रही है। औसत औसत मूल्य एमएपी। डेटा हिलना यादृच्छिक भिन्नता को दूर करता है और रुझान को दर्शाता है और चक्रीय घटकों। समय के साथ ली गई आंकड़ों के संग्रह में अनियमित यादृच्छिक भिन्नता का कोई रूप है यादृच्छिक भिन्नता के कारण प्रभाव को रद्द करने के तरीकों में मौजूद हैं तकनीक में अक्सर प्रयोग की जाने वाली तकनीक चौरसाई होती है जब तकनीक ठीक से लागू होती है, तो इसे और अधिक स्पष्ट रूप से पता चलता है अंतर्निहित प्रवृत्ति, मौसमी और चक्रीय घटकों। चौरसाई विधियों के दो अलग-अलग समूह हैं। औसत तरीकों। एक्सपेंनेशन चिकनाई तरीके। लेना औसत डेटा चिकनी बनाने का सबसे आसान तरीका है। हम बीमार पहले कुछ औसत तरीकों की जांच करते हैं, जैसे कि सभी पिछले डेटा की साधारण औसत। एक गोदाम के प्रबंधक को यह जानना चाहता है कि एक सामान्य आपूर्तिकर्ता 1000 डॉलर इकाइयों में कितना उद्धार करता है वह वह 12 सप्लायरों का एक नमूना लेता है, यादृच्छिक पर, निम्नलिखित प्राप्त करना परिणाम। आंकड़ों की गणना या औसत 10 प्रबंधक एक विशिष्ट आपूर्तिकर्ता के व्यय के अनुमान के रूप में इसका इस्तेमाल करने का निर्णय लेता है। यह एक अच्छा या बुरा अनुमान है.मैन स्क्वेर त्रुटि, यह तय करने का एक तरीका है कि मॉडल कितना अच्छा है। हम मतलब स्क्वायर त्रुटि की गणना करेगा। गलती से सही राशि ने अनुमानित राशि को घटा दिया है। त्रुटि स्क्वायर ऊपर त्रुटि है, स्क्वेर्ड। एसएसई स्क्वेर्ड त्रुटियों का योग है। एमएसई स्क्वेर्ड त्रुटियों का मतलब है। एमएसई परिणाम के लिए उदाहरण। परिणाम त्रुटि और स्क्वायर त्रुटियां हैं। अनुमान 10. प्रश्न उठता है कि अगर हम एक प्रवृत्ति पर संदेह करते हैं तो हम अनुमान का अनुमान लगा सकते हैं नीचे दिए गए ग्राफ़ पर एक नतीजा स्पष्ट रूप से दिखाता है कि हमें यह नहीं करना चाहिए। औसत पिछले अवलोकनों का वजन समान रूप से। सारांश में, हम यह राज्य कहता है कि। पिछले अवलोकनों का सरल औसत या अनुमान केवल अनुमान लगाने के लिए एक उपयोगी अनुमान है, जब कोई प्रवृत्ति नहीं है। यदि कोई रुझान है, तो अलग-अलग अनुमानों का उपयोग करें जो खाते में प्रवृत्ति लेते हैं। औसत सभी अतीत टिप्पणियों का वजन बराबर है उदाहरण के लिए, मूल्य 3, 4, 5 के औसत 4 हमें पता है, निश्चित रूप से, सभी मानों को जोड़कर और योगों की संख्या से योग को विभाजित करके औसतन गणना की जाती है औसत गणना करने का दूसरा तरीका प्रत्येक मूल्य को जोड़कर मूल्यों की संख्या, या 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. मल्टीप्लेयर 1 3 को वजन सामान्य कहा जाता है। बार फ्राक राशि छोड़ दिया frac सही x1 छोड़ दिया frac सही x2,,, छोड़ दिया frac सही xn। छोड़ दिया frac सही वजन हैं और जाहिर है, वे 1 के लिए योग।