المتوسط المرجح طرق التنبؤ: إيجابيات وسلبيات مرحبا، أحب مشاركتك. كان يتساءل عما إذا كان يمكن أن تطرح فوثر. نحن نستخدم ساب. في ذلك هناك مجموعة مختارة يمكنك اختيار قبل تشغيل توقعاتك دعا التهيئة. إذا قمت بتحديد هذا الخيار يمكنك الحصول على نتيجة التنبؤ، إذا قمت بتشغيل توقعات مرة أخرى، في نفس الفترة، ولا تحقق التهيئة التغييرات النتيجة. لا أستطيع معرفة ما تقوم به التهيئة. أعني، ماثماتيكالي. أي نتيجة توقع هي الأفضل لحفظها واستخدامها على سبيل المثال. والتغييرات بين الاثنين ليست في الكمية المتوقعة ولكن في ماد وخطأ، والسلامة مخزون وكميات البوليفيين. لست متأكدا مما إذا كنت تستخدم ساب. مرحبا شكرا لشرح ذلك إفيسيانتلي أيضا غ. شكرا مرة أخرى جاسبريت ترك الرد إلغاء الرد الأكثر شعبية عن شمولا بيت أبيلا هو مؤسس شمولا والطابع، كانبان كودي. وقد ساعد الشركات مثل الأمازون، زابوس، باي، باككونتري، وغيرها من خفض التكاليف وتحسين تجربة العملاء. وهو يفعل ذلك من خلال طريقة منهجية لتحديد نقاط الألم التي تؤثر على العملاء والأعمال، ويشجع مشاركة واسعة من الشركات الزميلة لتحسين العمليات الخاصة بهم. هذا الموقع هو مجموعة من تجاربه انه يريد أن أشاطركم. البدء بالتنزيل الحر النهج الكمية للتنبؤ تحسب معظم التقنيات الكمية توقعات الطلب كمتوسط من الطلب السابق. وفيما يلي أهم تقنيات التنبؤ بالطلب. طريقة المتوسط البسيط: يؤخذ متوسط بسيط للمطالب التي تحدث في جميع الفترات الزمنية السابقة على أنها توقعات الطلب للفترة التالية في هذه الطريقة. (المثال 1) طريقة المتوسط المتحرك البسيط: في هذه الطريقة، يؤخذ متوسط الطلبات من عدة فترات حديثة على أنها توقعات الطلب للفترة التالية. يتم اختيار عدد الفترات السابقة لاستخدامها في الحسابات في البداية ويتم الاحتفاظ بها ثابتة (مثل المتوسط المتحرك لمدة 3 فترات). (المثال 2) طريقة المتوسط المتحرك المرجح: في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان غير المتساوية على بيانات الطلب السابقة مع حساب المتوسط المتحرك البسيط كتوقعات الطلب للفترة الزمنية القادمة. عادة ما يتم تعيين معظم البيانات الأخيرة أعلى عامل الوزن. (المثال 3) طريقة التجانس الأسي: في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان في ترتيب أسي. وتقلل أوزان الترجيح أضعافا مضاعفة من أحدث بيانات الطلب إلى بيانات الطلب القديمة. (مثال 4) طريقة تحليل الانحدار: في هذه الطريقة، يتم استخدام بيانات الطلب السابقة لإنشاء علاقة وظيفية بين متغيرين. ويعرف أحد المتغيرات أو يفترض أنه معروف ويستخدم في التنبؤ بقيمة متغير غير معروف آخر (أي الطلب). (المثال 5) خطأ في التنبؤ بالخطأ في التنبؤ ليس سوى الفرق الرقمي في الطلب المتوقع والطلب الفعلي. ماد (متوسط الانحراف المطلق) والتحيز هما مقياسان يستخدمان لتقييم دقة الطلب المتوقع. وتجدر الإشارة إلى أن الدرهم يعبر عن حجم الخطأ ولكن ليس اتجاهه. المقاربات الكمية للتنبؤ تحسب معظم التقنيات الكمية توقعات الطلب كمتوسط من الطلب السابق. وفيما يلي أهم تقنيات التنبؤ بالطلب. طريقة المتوسط البسيط: يؤخذ متوسط بسيط للمطالب التي تحدث في جميع الفترات الزمنية السابقة على أنها توقعات الطلب للفترة التالية في هذه الطريقة. (المثال 1) طريقة المتوسط المتحرك البسيط: في هذه الطريقة، يؤخذ متوسط الطلبات من عدة فترات حديثة على أنها توقعات الطلب للفترة التالية. يتم اختيار عدد الفترات السابقة لاستخدامها في الحسابات في البداية ويتم الاحتفاظ بها ثابتة (مثل المتوسط المتحرك لمدة 3 فترات). (المثال 2) طريقة المتوسط المتحرك المرجح: في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان غير المتساوية على بيانات الطلب السابقة مع حساب المتوسط المتحرك البسيط كتوقعات الطلب للفترة الزمنية القادمة. عادة ما يتم تعيين معظم البيانات الأخيرة أعلى عامل الوزن. (المثال 3) طريقة التجانس الأسي: في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان في ترتيب أسي. وتقلل أوزان الترجيح أضعافا مضاعفة من أحدث بيانات الطلب إلى بيانات الطلب القديمة. (مثال 4) طريقة تحليل الانحدار: في هذه الطريقة، يتم استخدام بيانات الطلب السابقة لإنشاء علاقة وظيفية بين متغيرين. ويعرف أحد المتغيرات أو يفترض أنه معروف ويستخدم في التنبؤ بقيمة متغير غير معروف آخر (أي الطلب). (المثال 5) خطأ في التنبؤ بالخطأ في التنبؤ ليس سوى الفرق الرقمي في الطلب المتوقع والطلب الفعلي. ماد (متوسط الانحراف المطلق) والتحيز هما مقياسان يستخدمان لتقييم دقة الطلب المتوقع. وتجدر الإشارة إلى أن ماد تعبر عن حجم الخطأ ولكن ليس اتجاهه.
No comments:
Post a Comment