ชี้แจง เฉลี่ยเคลื่อนที่ เรียบ คงที่

การคาดการณ์โดย Smoothing Techniques เว็บไซต์นี้เป็นส่วนหนึ่งของ JavaScript E-labs การเรียนรู้วัตถุสำหรับการตัดสินใจ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้จัดอยู่ในส่วนต่างๆของแอ็พพลิเคชันในส่วน MENU ในหน้านี้ชุดข้อมูลเวลาคือชุดของข้อสังเกตที่ มีการสั่งซื้อในเวลาที่สืบทอดมาในชุดของข้อมูลที่ถ่ายเมื่อเวลาผ่านไปคือรูปแบบของรูปแบบการสุ่มบางอย่างมีอยู่วิธีการในการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบการสุ่มเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ smoothing เทคนิคเหล่านี้เมื่อใช้อย่างถูกต้องเปิดเผยอย่างชัดเจนมากขึ้นแนวโน้มพื้นฐาน ใส่ชุดข้อมูลลำดับแถวตามลำดับจากมุมซ้ายบนและพารามิเตอร์ s จากนั้นคลิกที่ปุ่มคำนวณเพื่อขอรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบล่วงหน้ากล่อง Bowl ไม่รวมอยู่ในการคำนวณ แต่มีศูนย์อยู่ ในการป้อนข้อมูลของคุณเพื่อย้ายจากเซลล์ไปยังเซลล์ในข้อมูลเมทริกซ์ใช้แป้น Tab ไม่ใช่ลูกศรหรือป้อนคีย์ลักษณะของชุดเวลาซึ่งอาจถูกเปิดเผยโดย examini กราฟของค่าคาดการณ์และลักษณะการตกค้างของการคาดการณ์สภาพอากาศการคำนวณค่าเฉลี่ยการเลื่อนอันดับเฉลี่ยระหว่างเทคนิคที่นิยมใช้มากที่สุดสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดข้อมูลเวลาพวกเขาใช้เพื่อกรองสัญญาณรบกวนแบบสุ่มจากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลเวลา นุ่มนวลหรือแม้กระทั่งการเน้นองค์ประกอบข้อมูลบางอย่างที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing นี่เป็นโครงการที่ได้รับความนิยมมากในการผลิตชุดเวลาที่ราบรื่นโดยที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของการสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Exponential Smoothing กำหนดค่าน้ำหนักที่ลดลงอย่างมากเมื่อการสังเกตมีอายุมากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่งการสังเกตล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing จะดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้มของพาราโบลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบเร้าซ้อนด้วยการปรับให้เรียบสม่ำเสมอสอดคล้องกับแบบเรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความยาวเช่น ระยะเวลา n โดยที่ a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย 2 n 1 หรือ n 2 - a. ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่มีค่าความยาวคลื่นและค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 1 จะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วันและ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันจะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังยกโดยมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing สมมติว่าลำดับเวลาไม่ใช่ตามฤดูกาล แต่เป็นวิธีการแสดงแนวโน้มของ Holt s ประมาณทั้งปัจจุบัน ระดับและแนวโน้มปัจจุบันข้อสังเกตุว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นกรณีพิเศษของการเพิ่มความลําชี้แจงโดยกําหนดระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นส่วนจํานวนเต็มของอัลฟ่าอัลฟ่าอัลฟา 2 สำหรับข้อมูลธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟ่าน้อยกว่า 0 40 มักเป็น มีประสิทธิภาพ แต่หนึ่งอาจดำเนินการค้นหาตารางพื้นที่พารามิเตอร์ด้วย 0 1 ถึง 0 9 ด้วยการเพิ่มขึ้นของ 0 1 แล้ว alpha ที่ดีที่สุดมีค่าเฉลี่ยน้อยที่สุดข้อผิดพลาด Absolute MA Error. How เพื่อเปรียบเทียบวิธีการเรียบหลายแม้ว่าจะมี เป็นตัวชี้วัดเชิงตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของเทคนิคการคาดการณ์วิธีที่กว้างที่สุดคือการใช้การเปรียบเทียบภาพของการคาดการณ์ต่างๆเพื่อประเมินความถูกต้องและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆในแนวทางนี้ต้องใช้พล็อตเช่น Excel ในกราฟเดียวกัน ค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์ไว้จากวิธีการคาดการณ์ที่แตกต่างกันจำนวนมากซึ่งจะช่วยให้สามารถเปรียบเทียบภาพได้คุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ที่ผ่านมาโดยเทคนิค Smoothing JavaScript เพื่อดูค่าพยากรณ์ที่ผ่านมาโดยใช้เทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่ดีที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าทดลองโดยรวมและข้อผิดพลาดสำหรับพารามิเตอร์การปรับความเรียบแบบเอกซ์โพเน็นเชียลเดี่ยวเน้นมุมมองในระยะสั้น กำหนดระดับการสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้มการถอยหลังแบบเส้นตรง ion ซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมเล็ก ๆ น้อย ๆ กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์หรือเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์เป็นระยะทางยาวซึ่งขึ้นอยู่กับแนวโน้มขั้นพื้นฐานการเรียบแบบเสแสร้งเชิงเส้นของ Holt จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดพารามิเตอร์ในรูปแบบของโฮลท์คือพารามิเตอร์ระดับ ควรจะลดลงเมื่อปริมาณของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลมีขนาดใหญ่และแนวโน้มควรเพิ่มขึ้นหากแนวโน้มทิศทางล่าสุดได้รับการสนับสนุนจากปัจจัยที่เป็นสาเหตุบางประการการคาดการณ์ในระยะสั้นให้สังเกตว่า JavaScript ทุกหน้าจะมีขั้นตอนเดียวล่วงหน้า เมื่อต้องการได้รับการคาดการณ์สองขั้นตอนเพียงแค่เพิ่มค่าที่คาดไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลเวลาของคุณแล้วคลิกปุ่มคำนวณเดียวกันคุณอาจทำซ้ำขั้นตอนนี้สองสามครั้งเพื่อให้ได้การคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น ค่าเฉลี่ยที่น้อยกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลขในลำดับต่อเนื่องผู้ปฏิบัติงานต้นของการวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นจริงมากขึ้น conc erned กับตัวเลขแต่ละชุดเวลากว่าที่พวกเขากับการแก้ไขของข้อมูลที่การแทรกสอดในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์มามากภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบเมื่อเข้าใจเส้นโค้งรูปต่างๆและเส้นถูกวาดตามเวลา series ในความพยายามที่จะทำนายจุดข้อมูลที่อาจจะไปตอนนี้ถือเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานที่ใช้ในปัจจุบันโดยการวิเคราะห์ทางเทคนิคผู้ค้าการวิเคราะห์แผนภูมิสามารถตรวจสอบกลับไปยังศตวรรษที่ 18 ญี่ปุ่นยังอย่างไรและเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกนำมาใช้ครั้งแรกกับราคาในตลาดยังคงลึกลับ เป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของ SMA ถูกใช้เป็นเวลานานก่อนที่ EMA จะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเนื่องจาก EMA ถูกสร้างขึ้นในกรอบ SMA และความต่อเนื่องของ SMA สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตามคุณต้องการอ่านประวัติย่อเล็กน้อย พวกเขามีการเคลื่อนไหวเฉลี่ย SMA เฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายกลายเป็นวิธีที่ต้องการสำหรับ การติดตามราคาตลาดเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายและเข้าใจได้ง่ายผู้ประกอบการตลาดในยุคต้น ๆ ดำเนินการโดยไม่ต้องใช้เมตริกกราฟที่ซับซ้อนในการใช้งานในปัจจุบันดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาราคาตลาดเป็นคำแนะนำ แต่เพียงผู้เดียวพวกเขาคำนวณราคาตลาดด้วยมือและกราฟเหล่านั้น ราคาเพื่อแสดงแนวโน้มและทิศทางตลาดกระบวนการนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ แต่พิสูจน์แล้วว่ามีผลกำไรมากกับการยืนยันการศึกษาต่อไปในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเพียงแค่เพิ่มราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 The 20- วันคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดในช่วงระยะเวลา 20 วันและหารด้วย 20 และอื่น ๆ สูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ย - เซตย่อยการย้ายค่าเฉลี่ยจะเรียกว่า ย้ายเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้ในการคำนวณย้ายไปตามจุดในแผนภูมิซึ่งหมายความว่าวันเก่าจะลดลงในความโปรดปรานของวันปิดราคาใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่อยู่เสมอ n eeded สอดคล้องกับช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยที่ใช้ดังนั้นค่าเฉลี่ย 10 วันจะคำนวณใหม่โดยการเพิ่มวันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สองสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการแผนภูมิที่ใช้ในการซื้อขายสกุลเงิน ตรวจสอบข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแผนภูมิของเรา Walkthrough. Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลขได้รับการปรับแต่งและใช้กันอย่างแพร่หลายตั้งแต่ทศวรรษ 1960 โดยการทดลองกับคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุดมากกว่าในระยะยาว ชุดของจุดข้อมูลเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต้องใช้ปัจจุบันปัจจุบัน EMA ราคา - ตัวคูณ EMA ก่อนหน้านี้ E ก่อนปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือการทำให้ราบเรียบคงที่ 2 1 N โดยที่ N จำนวนวัน 10 วัน EMA 2 10 1 18 8. ซึ่งหมายความว่า EMA 10 งวดจะใช้ราคาล่าสุด 18 8, EMA 9 วัน 52 และ 50 วัน EMA 92 ในวันล่าสุด EMA ใช้น้ำหนักโดยประมาณระหว่างช่วงเวลาปัจจุบัน s ราคาและ p EMA กระปรี้กระเปร่าและเพิ่มผลให้ EMA ก่อนระยะเวลาที่สั้นมากขึ้นน้ำหนักมากขึ้นนำไปใช้กับราคาล่าสุดเส้นขอบการคำนวณโดยการคำนวณเหล่านี้จุดจะพล็อตเผยให้เห็นเส้นที่เหมาะสมการติดตั้งสายเหนือหรือต่ำกว่าราคาตลาดบ่งชี้ว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล้าหลังและใช้เป็นหลักสำหรับแนวโน้มดังต่อไปนี้พวกเขา don t ทำงานได้ดีกับตลาดช่วงและระยะเวลาของความแออัดเนื่องจากสายกระชับไม่แสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากการขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าต่ำ Plus, สายกระชับแนวโน้ม คงที่โดยไม่ต้องมีคำแนะนำทิศทางขึ้นบรรทัดด้านล่างของตลาดที่เหมาะสมหมายถึงยาวในขณะที่สายการปรับตัวที่ตกลงมาเหนือตลาดหมายสั้นสำหรับคำแนะนำที่สมบูรณ์อ่าน Moving Average Tutorial ของเราวัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคือการ จุดและวัดแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลเรียบโดยใช้วิธีของหลายกลุ่มของราคามีแนวโน้มที่จะด่างและอนุมานเป็นคาดการณ์สมมติฐานที่ว่าแนวโน้มก่อน การเคลื่อนไหวจะยังคงดำเนินต่อไปสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแนวโน้มระยะยาวสามารถหาได้ง่ายกว่า EMA โดยมีข้อสันนิษฐานที่สมเหตุสมผลว่าสายการประกอบจะแข็งแกร่งกว่าเส้น EMA เนื่องจากการมุ่งเน้นราคาเฉลี่ยต่อไป EMA ถูกนำมาใช้เพื่อจับภาพการเคลื่อนไหวที่สั้นลงอันเนื่องมาจากการให้ความสำคัญกับราคาล่าสุดโดยวิธีนี้ EMA ควรลดความล่าช้าใด ๆ ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเพื่อให้เส้นที่เหมาะสมจะกักขังราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยปัญหาเกี่ยวกับ EMA นี่คือแนวโน้มที่จะมีการแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและช่วงความผันผวน EMA ทำงานได้ดีจนกว่าราคาจะพังทลายลงในระหว่างตลาดที่มีความผันผวนสูงขึ้นคุณอาจพิจารณาเพิ่มความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีขึ้นกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่วิธีการในระยะยาวตัวชี้วัดการแข็งตัวของเงินลงทุนในฐานะตัวชี้วัดที่อยู่ในภาวะหดตัวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้ผลดีเท่ากับค่าแรงและความต้านทาน หากราคาพองตัวลงมาต่ำกว่าเส้นแนวรับ 10 วันที่มีแนวโน้มสูงขึ้นโอกาสดีที่แนวโน้มขาลงอาจจะลดลงหรืออย่างน้อยก็อาจรวมตลาดหากราคาพุ่งขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในแนวโน้ม แนวโน้มอาจลดลงหรือรวมกันในกรณีเหล่านี้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันพร้อมกันและรอให้เส้น 10 วันข้ามด้านบนหรือด้านล่างบรรทัด 20 วันซึ่งจะกำหนดทิศทางระยะสั้นต่อไปสำหรับราคา สำหรับระยะยาวให้ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางในระยะยาวตัวอย่างเช่นการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วัน s เรียกว่าข้ามความตายและเป็นหยาบคายมากสำหรับราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่ข้ามด้านบน 200 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียกว่ากากบาทสีทองและเป็นที่พอใจมากสำหรับราคามัน doesn t เรื่องถ้า SMA หรือ EMA ถูกนำมาใช้, เพราะทั้งสองเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มเฉพาะในระยะสั้นเท่านั้น SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่สัญญา EMA ข้อสรุปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์แผนภูมิและชุดเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมากขึ้นจะช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการปรับลดการเคลื่อนไหวของราคาการวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่า art มากกว่าวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีเรียนรู้เพิ่มเติมในบทวิเคราะห์ทางเทคนิคของเราจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืมได้สร้างเพดานหนี้ภายใต้พระราชบัญญัติตราสารหนี้เสรีภาพครั้งที่สองอัตราดอกเบี้ยที่จัดเก็บ สถาบันการเงินให้ยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดที่สามารถระบุได้ว่ามีความผันผวนหรือไม่การกระทำที่รัฐสภาคองเกรสแห่งสหรัฐอเมริกาได้ออกในปีพ. ศ. 2476 ตามพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งเป็นสิ่งต้องห้าม ธนาคารพาณิชยจากการเขารวมลงทุนการจายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกกลุมครัวเรือนและครัวเรือนเอกชน a d ภาคไม่แสวงหาผลกำไร US Bureau of Labor. ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินสำหรับ INR รูปีอินเดียซึ่งเป็นสกุลเงินของอินเดีย rupee ประกอบด้วย 1.Exponential Smoothing Explained. Copyright เนื้อหาในลิขสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองและไม่สามารถใช้ได้สำหรับ เมื่อคนแรกพบคำ Exponential Smoothing พวกเขาอาจคิดว่าเสียงเหมือนนรกของจำนวนมากเรียบอะไรเรียบคือพวกเขาก็เริ่มวาดภาพคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนที่น่าจะต้องการปริญญาในคณิตศาสตร์เข้าใจและหวังว่าจะมี ฟังก์ชัน Excel ที่มีอยู่ในตัวหากจำเป็นต้องทำมันความจริงของการทำให้เรียบเป็นทวีคูณเป็นเรื่องที่น่าทึ่งมากและไม่ค่อยมีบาดแผลมากนักความจริงคือการทำให้เรียบเรียบขึ้นโดยใช้การคำนวณแบบง่าย ๆ ที่ทำได้ง่ายเพียงแค่มีชื่อที่ซับซ้อน เพราะสิ่งที่เกิดขึ้นในทางเทคนิคอันเป็นผลมาจากการคำนวณแบบง่ายๆนี้เป็นความซับซ้อนเพียงเล็กน้อยเพื่อให้เข้าใจถึงการทำให้เรียบขึ้นเรื่อย ๆ จะช่วยให้ t o เริ่มต้นด้วยแนวคิดทั่วไปของการเรียบและคู่ของวิธีการทั่วไปอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อให้เกิดความราบรื่นการเรียบคืออะไรการปรับความเรียบเป็นกระบวนการทางสถิติที่ใช้บ่อยมากในความเป็นจริงเรามักพบข้อมูลที่ราบรื่นในรูปแบบต่างๆในชีวิตประจำวันของเรา เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางสิ่งบางอย่างคุณกำลังใช้ตัวเลขที่ราบรื่นถ้าคุณคิดถึงเหตุผลที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางสิ่งบางอย่างคุณจะเข้าใจแนวความเรียบได้อย่างรวดเร็วตัวอย่างเช่นเราเพิ่งได้รับประสบการณ์ในช่วงฤดูหนาวที่อบอุ่นที่สุด เราสามารถที่จะหาจำนวนนี้ได้ดีเราเริ่มต้นด้วย datasets ของอุณหภูมิสูงและต่ำรายวันสำหรับช่วงที่เราเรียกฤดูหนาวสำหรับแต่ละปีในประวัติศาสตร์ที่บันทึกไว้ แต่ที่ทำให้เรามีพวงของตัวเลขที่กระโดดไปรอบ ๆ ไม่น้อยเหมือนวัน ฤดูหนาวนี้อุ่นกว่าวันที่เหมือนกันจากทุกปีที่ผ่านมาเราต้องมีตัวเลขที่ลบข้อมูลทั้งหมดนี้ออกจากข้อมูลเพื่อให้เราสามารถเปรียบเทียบฤดูหนาวกับฤดูถัดไปได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้น รอบในข้อมูลที่เรียกว่าเรียบและในกรณีนี้เราก็สามารถใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเพื่อบรรลุการเรียบในการพยากรณ์ความต้องการเราใช้เรียบเพื่อลบเสียงรูปแบบสุ่มจากความต้องการในอดีตของเรานี้จะช่วยให้เราดีขึ้นระบุรูปแบบความต้องการหลักแนวโน้ม และความต้องการและระดับฤดูกาลที่สามารถนำมาใช้ในการประมาณความต้องการในอนาคตเสียงในความต้องการเป็นแนวคิดเดียวกับการกระโดดรายวันของข้อมูลอุณหภูมิไม่แปลกใจวิธีที่คนส่วนใหญ่เอาเสียงรบกวนออกจากประวัติความต้องการคือการใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายหรือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของช่วงเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยและช่วงเวลาเหล่านั้นจะเลื่อนตามเวลาที่ผ่านไปตัวอย่างเช่นถ้าฉันใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนและวันนี้คือวันที่ 1 พฤษภาคมฉัน โดยใช้ค่าเฉลี่ยความต้องการที่เกิดขึ้นในเดือนมกราคมกุมภาพันธ์มีนาคมและเมษายนในวันที่ 1 มิถุนายนฉันจะใช้ความต้องการตั้งแต่กุมภาพันธ์มีนาคมเมษายนและพฤษภาคมโดยเฉลี่ยเราใช้ค่าเฉลี่ย ใช้ค่าความสำคัญเดียวกันกับแต่ละค่าในชุดข้อมูลในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนค่าเฉลี่ยของแต่ละเดือนเท่ากับ 25 จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อใช้ประวัติความต้องการเพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตและแนวโน้มในอนาคตโดยเฉพาะอย่างยิ่งก็เป็นเหตุผลที่จะสรุปได้ว่า คุณต้องการให้ประวัติล่าสุดมีผลกระทบมากขึ้นกับการคาดการณ์ของคุณเราสามารถปรับการคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อใช้น้ำหนักที่ต่างกันในแต่ละช่วงเวลาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการเราแสดงน้ำหนักดังกล่าวเป็นเปอร์เซ็นต์และน้ำหนักรวมทั้งหมดสำหรับทุกช่วงเวลา ต้องเพิ่มขึ้น 100 ดังนั้นหากเราตัดสินใจว่าเราต้องการใช้ 35 เป็นน้ำหนักในช่วงเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 4 เดือนของเราเราสามารถหัก 35 จาก 100 เพื่อหาว่าเราเหลืออีก 65 รายการในช่วง 3 งวดอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นเราอาจจะจบลงด้วยการให้น้ำหนัก 15, 20, 30 และ 35 ตามลำดับเป็นเวลา 4 เดือน 15 20 30 35 100. การปรับให้เรียบขึ้นถ้าเรากลับไปใช้แนวความคิดในการใช้น้ำหนักกับช่วงเวลาล่าสุดเช่น เป็น 3 5 ในตัวอย่างก่อนหน้านี้และการกระจายน้ำหนักที่เหลือคำนวณโดยการลบน้ำหนักงวดล่าสุดของ 35 จาก 100 เพื่อให้ได้ 65 เรามีหน่วยการสร้างพื้นฐานสำหรับการคำนวณการเรียบของเราชี้แจงการป้อนข้อมูลการควบคุมของการคำนวณการคำนวณความเร่งเป็นที่รู้จักกันว่าการทำให้ราบเรียบ ปัจจัยที่เรียกว่าราบเรียบคงที่มันเป็นหลักหมายถึงการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดดังนั้นที่เราใช้ 35 เป็นน้ำหนักสำหรับงวดล่าสุดในการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเรายังสามารถเลือกที่จะใช้ 35 เป็นเรียบ ปัจจัยในการคำนวณการเรียบของเราชี้แจงเพื่อให้ได้ผลที่เหมือนกันความแตกต่างกับการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนคือการที่เราจะต้องคำนวณน้ำหนักเท่าไหร่ที่จะนำไปใช้กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้โดยที่ปัจจัยการทำให้ราบเรียบถูกใช้โดยอัตโนมัติ ถ้าเราใช้ 35 เป็นปัจจัยการทำให้ราบเรียบการถ่วงน้ำหนักของความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดจะ เป็น 35 การถ่วงน้ำหนักของระยะเวลาถัดไปที่ต้องการช่วงก่อนที่จะล่าสุดจะเป็น 65 จาก 35 65 มาจากหัก 35 จาก 100 นี้เท่ากับ 22 75 น้ำหนักสำหรับงวดนั้นถ้าคุณทำคณิตศาสตร์ช่วงถัดไปล่าสุดต่อไป s ความต้องการจะ 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 14 79 ระยะเวลาก่อนที่จะมีน้ำหนักเป็น 65 จาก 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 9 61 และอื่น ๆ และนี้ไปในช่วงหลังของทุกช่วงเวลาก่อนหน้าของคุณ ทุกทางกลับไปที่จุดเริ่มต้นของเวลาหรือจุดที่คุณเริ่มใช้การทำให้เรียบเรียบขึ้นสำหรับ item. You ที่เฉพาะเจาะจงที่คุณอาจจะคิดว่ากำลังมองหาเหมือนคณิตศาสตร์จำนวนมากทั้ง แต่ความงามของการคำนวณการเรียบเรียงชี้แจงก็คือแทนที่จะมี เพื่อคำนวณใหม่กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่คุณได้รับความต้องการของช่วงเวลาใหม่คุณก็ใช้ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณความเร่งจากงวดก่อนหน้าเพื่อแสดงรอบระยะเวลาก่อนหน้าทั้งหมดคุณสับสน แต่จะทำให้รู้สึกมากขึ้นเมื่อเรา ดูการคำนวณที่เกิดขึ้นจริงโดยปกติเราจะอ้างถึงผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณแบบเรียบเป็นการคาดการณ์ระยะเวลาต่อไปในความเป็นจริงการคาดการณ์ที่ดีที่สุดต้องการการทำงานเพียงเล็กน้อย แต่สำหรับวัตถุประสงค์ของการคำนวณเฉพาะนี้เราจะอ้างถึงมันเป็น การคาดการณ์การคำนวณความเรียบเป็นเอกเทศมีดังต่อไปนี้ความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดของคูณด้วยปัจจัยการปรับให้เรียบ PLUS การคาดการณ์ของงวดล่าสุดคูณด้วยปัจจัยลบอย่างหนึ่งลบความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดของ S ปัจจัยการทำให้ราบรื่นเป็นตัวแทนในรูปแบบทศนิยม ดังนั้น 35 จะแสดงเป็น 0 35 F ในช่วงเวลาล่าสุดคาดการณ์ผลลัพธ์ของการคำนวณการปรับให้เรียบจากงวดก่อนหน้านี้สมมติว่าเป็นปัจจัยการปรับให้เรียบ 0 35. มันไม่ได้ง่ายกว่าที่มากคุณสามารถดูได้ทั้งหมด เราต้องการข้อมูลที่นี่คือความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดและการคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดเราใช้การปรับน้ำหนักให้ราบเรียบตามระยะเวลาล่าสุดของความต้องการเช่นเดียวกับที่เราต้องการ การคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากนั้นเราจะใช้การถ่วงน้ำหนักที่ยังเหลืออยู่ 1 ลบปัจจัยที่ทำให้ราบเรียบไปสู่การคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดเนื่องจากการคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดถูกสร้างขึ้นตามความต้องการของช่วงก่อนหน้าและการคาดการณ์ของช่วงก่อนหน้าซึ่งอิงตาม เกี่ยวกับความต้องการสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้านั้นและการคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้านั้นและการคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับระยะเวลาก่อน that. well คุณสามารถ ดูว่าความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้าทั้งหมดเป็นอย่างไรในการคำนวณโดยไม่มีการย้อนกลับและคำนวณอะไรใหม่และนั่นคือสิ่งที่ผลักดันความนิยมเริ่มแรกของการทำให้เรียบแบบทวีคูณขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากไม่ใช่งานที่ดีกว่าการถ่วงน้ำหนักมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก มันง่ายกว่าที่จะคำนวณในโปรแกรมคอมพิวเตอร์และเพราะคุณไม่จำเป็นต้องคิดเกี่ยวกับสิ่งที่ให้น้ำหนักเพื่อให้งวดก่อนหน้าหรือจำนวนงวดก่อนหน้าการใช้งานตามที่คุณ จะอยู่ในค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและเพราะมันฟังดูเย็นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจริงในความเป็นจริงมันอาจจะแย้งว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นเนื่องจากคุณมีการควบคุมมากขึ้นกว่าการถ่วงน้ำหนักของงวดก่อนหน้านี้ความเป็นจริงเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งเหล่านี้สามารถให้ ผลลัพธ์ที่น่านับถือดังนั้นทำไมไม่ไปกับเสียงที่ง่ายขึ้นและเย็นลง Exponential Smoothing ใน Excel ลองดูว่านี่จะเป็นจริงในสเปรดชีตที่มีข้อมูลจริงเนื้อหาที่เป็นลิขสิทธิ์ในลิขสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองและไม่สามารถเผยแพร่ได้ในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีต Excel ที่มีความต้องการใช้งานเป็นเวลา 11 สัปดาห์และมีการคาดการณ์ที่ราบเรียบตามหลักเกณฑ์ที่คำนวณจากความต้องการดังกล่าวฉันได้ใช้ปัจจัยการทำให้ราบเรียบของ 25 0 25 ในเซลล์ C1 เซลล์ที่ใช้งานปัจจุบันคือเซลล์ M4 ซึ่งมีการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 12 ดูในแถบสูตรสูตรคือ L3 C1 L4 1- C1 ดังนั้นปัจจัยการผลิตโดยตรงเพียงอย่างเดียวในการคำนวณนี้คือความต้องการของช่วงก่อนหน้า Cell L3 ช่วงก่อนหน้านี้คาดการณ์ Cell L4, และปัจจัยการทำให้ราบเรียบ Cell C1 แสดงเป็นค่าสัมบูรณ์ของเซลล์ C1 เมื่อเราเริ่มต้นการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนเราจำเป็นต้องเสียบค่าสำหรับการคาดการณ์ครั้งที่ 1 ด้วยตนเองดังนั้นใน Cell B4 แทนที่จะเป็นสูตรเราจึงพิมพ์ตามความต้องการจาก ในช่วงเวลาเดียวกันกับที่คาดการณ์ไว้ใน Cell C4 เรามีการคำนวณการคำนวณหาผลคูณของเราเป็นครั้งที่ 1 B3 C1 B4 1- C1 จากนั้นเราสามารถคัดลอกเซลล์ C4 และวางลงในเซลล์ D4 ผ่าน M4 เพื่อเติมส่วนที่เหลือทั้งหมดของเซลล์คาดการณ์ของเราได้ คลิกที่เซลล์คาดการณ์ใด ๆ เพื่อดูมันขึ้นอยู่กับเซลล์คาดการณ์ช่วงเวลาก่อนหน้าและเซลล์ความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้าดังนั้นการคำนวณการคำนวณตามความเร่งด่วนแต่ละครั้งจะสืบทอดผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณหากำไรที่อธิบายก่อนหน้านี้ว่าเป็นอย่างไร การคำนวณระยะเวลาล่าสุดแม้ว่าการคำนวณดังกล่าวไม่ได้อ้างอิงถึงช่วงเวลาก่อนหน้านี้โดยตรง แต่ถ้าคุณต้องการรับแฟนซีคุณสามารถใช้ฟังก์ชัน precedents trace ของ Excel เมื่อต้องการทำเช่นนี้ให้คลิกที่ Cell M4, จากนั้นบนแถบเครื่องมือริบบิ้น Excel 2007 หรือ 2010 คลิกแท็บสูตรจากนั้นคลิก Trace Precedents จะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังระดับที่ 1 ของ precedents แต่ถ้าคุณคลิกที่ Trace Precedents ก็จะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังงวดก่อน ๆ ทั้งหมดเพื่อแสดงให้คุณเห็น ความสัมพันธ์ที่สืบทอดมาตอนนี้เรามาดูว่าการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเสแสร้งทำได้อย่างไรสำหรับเรารูปที่ 1B แสดงแผนภูมิเส้นของความต้องการและการคาดการณ์ของเราคุณเห็นว่าการคาดการณ์ที่ราบเรียบตามลำดับส่วนนี้ช่วยขจัดส่วนที่หย่อนยานออกจากความต้องการรายสัปดาห์ เพื่อทำตามสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นความต้องการที่สูงขึ้นนอกจากนี้คุณยังสังเกตเห็นว่าเส้นคาดการณ์ที่ราบรื่นมีแนวโน้มที่จะต่ำกว่าเส้นความต้องการนี้เรียกว่าล้าหลังแนวโน้มและเป็นผลข้างเคียงของขั้นตอนการทำให้เรียบทุกครั้งที่คุณใช้การปรับให้ราบเรียบเมื่อ แนวโน้มเป็นปัจจุบันคาดการณ์ของคุณจะล่าช้าหลังแนวโน้มนี้เป็นจริงสำหรับเทคนิคการทำให้ราบเรียบใด ๆ ในความเป็นจริงถ้าเราจะดำเนินการต่อสเปรดชีตนี้และเริ่มใส่ตัวเลขความต้องการลดลงทำให้ทำ แนวโน้มหดหู่คุณจะเห็นความต้องการลดลงสายและเส้นแนวโน้มย้ายไปข้างต้นก่อนที่จะเริ่มทำตามแนวโน้มลดลงนั่นคือเหตุผลที่ฉันก่อนหน้านี้กล่าวถึงการส่งออกจากการคำนวณเรียบชี้แจงที่เราเรียกว่าการคาดการณ์ยังคงต้องมีการทำงานมากขึ้นมี เป็นจำนวนมากที่จะคาดการณ์กว่าเพียงแค่เรียบออกกระแทกในความต้องการเราจำเป็นต้องทำการปรับเพิ่มเติมสำหรับสิ่งที่ต้องการความล่าช้าแนวโน้มฤดูกาลรู้จักเหตุการณ์ที่อาจมีผลต่อความต้องการ ฯลฯ แต่ทั้งหมดที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้คุณอาจจะ นอกจากนี้ยังใช้เป็นเงื่อนไขเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ double-exponential และการปรับให้เรียบแบบสามเท่าคำศัพท์เหล่านี้ล้วนทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากคุณไม่ต้องการปรับความต้องการตามที่คุณต้องการอีกหลายเท่า แต่ก็ไม่ใช่จุดที่นี่ เกี่ยวกับองค์ประกอบเพิ่มเติมของการคาดการณ์ดังนั้นด้วยการเรียบง่ายชี้แจงคุณจะราบรื่นความต้องการพื้นฐาน แต่ด้วยการเพิ่มความเปรียบเสมือนเป็นสองเท่าคุณจะปรับความต้องการพื้นฐานให้เรียบ แนวโน้มและด้วยการเรียบเรียบขึ้นสามเท่าคุณจะทำให้ความต้องการของฐานเรียบขึ้นบวกกับแนวโน้มบวกกับฤดูกาลคำถามที่ถามกันมากที่สุดเกี่ยวกับการทำให้เรียบเป็นแบบทวีคูณคือฉันจะได้รับปัจจัยด้านการปรับให้เรียบของฉันได้ที่ไหนไม่มีคำตอบที่น่าอัศจรรย์ที่นี่คุณต้องทดสอบ ปัจจัยการราบเรียบต่างๆกับข้อมูลความต้องการของคุณเพื่อดูว่าอะไรทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมีการคำนวณที่สามารถตั้งค่าและเปลี่ยนปัจจัยการปรับให้เรียบได้โดยอัตโนมัติการตกงานเหล่านี้อยู่ภายใต้การปรับให้เรียบแบบปรับได้ แต่คุณต้องระมัดระวังกับพวกเขา คุณควรใช้การคำนวณใด ๆ โดยไม่มีการทดสอบอย่างละเอียดและพัฒนาความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการคำนวณแบบนี้คุณควรใช้สถานการณ์สมมติแบบใดหากต้องการดูว่าการคำนวณเหล่านี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการที่อาจไม่มีอยู่ในข้อมูลความต้องการที่คุณกำลังใช้อยู่ ตัวอย่างข้อมูลที่ผมใช้ก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีมากสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องการทดสอบสถานการณ์อื่น ๆ Th ตัวอย่างข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่มีแนวโน้มสูงขึ้นอย่างมาก บริษัท ขนาดใหญ่หลายแห่งที่มีซอฟต์แวร์คาดการณ์ราคาแพงมีปัญหาใหญ่ในอดีตที่ไม่ไกลเกินไปเมื่อการตั้งค่าซอฟต์แวร์ของตนที่ปรับแต่งเพื่อให้เศรษฐกิจเติบโตไม่ตอบสนองได้ดีเมื่อเศรษฐกิจเริ่มซบเซา หรือหดตัวสิ่งต่างๆเช่นนี้เกิดขึ้นเมื่อคุณไม่เข้าใจว่าซอฟท์แวร์การคำนวณของคุณกำลังทำอะไรอยู่จริงถ้าพวกเขาเข้าใจระบบการคาดการณ์ของพวกเขาพวกเขาก็จะรู้ว่าพวกเขาต้องการที่จะก้าวกระโดดและเปลี่ยนแปลงอะไรบางอย่างเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างฉับพลัน มีข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการอธิบายความเรียบอธิบายต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การจัดเลขที่ชี้แจงให้เป็นจริงในการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจริงตรวจสอบหนังสือการจัดการพื้นที่โฆษณาของฉันได้อธิบายเนื้อหาบนลิขสิทธิ์ถูกป้องกันโดยลิขสิทธิ์และไม่มีให้บริการสำหรับการเผยแพร่ Dave Piasecki เป็นเจ้าของ Inventory Operations Consulting LLC บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังคู่ค้า การจัดการไร่และการดำเนินงานคลังสินค้าเขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการบริหารจัดการการดำเนินงานและสามารถเข้าถึงได้จากเว็บไซต์ของเขาซึ่งเขามีข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมจากธุรกิจของฉัน