Gestión de la cadena de suministro Capítulo 18 Al igual que este conjunto estudio Crear una cuenta gratis para guardarlo. Regístrese para obtener una cuenta Crear una cuenta Si el valor de intercepción de un modelo de regresión lineal es 40, el valor de la pendiente es de 40, y el valor de X es 40, ¿cuál de los siguientes es el valor de pronóstico de resultado en este modelo C La regresión lineal la línea es de la forma y a bx, donde y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo para, a es el intercepto y, b es la pendiente, y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 40 x 40 40 1640. Una empresa que contrata para desarrollar un modelo de predicción de regresión lineal. Sobre la base de la información de ventas históricos company039s, se determina el valor de intercepción del modelo a ser 1.200. También se encuentra el valor de la pendiente es de menos de 50. Si, después de desarrollar el modelo, se le da un valor de X 10, ¿cuál de los siguientes es el valor de pronóstico de resultado en este modelo B La línea de regresión lineal es de la forma y a bx , donde y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo para, a es la ordenada al origen y, b es la pendiente, y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 1.200 (-50) x 10 700. Está utilizando un modelo de suavizado exponencial para el pronóstico. La suma acumulada de las estadísticas de error de pronóstico (RSFE) se calcula cada vez que se genera un pronóstico. A encontrar la última RSFE sea 34. Originalmente, el modelo de predicción utilizado fue seleccionado debido a su relativamente baja de 0,4 MAD. Para determinar cuándo es el momento de volver a evaluar la utilidad del modelo de suavizado exponencial, a calcular el seguimiento de señales. ¿Cuál de las siguientes es la señal de seguimiento resultante favor permita el acceso al micrófono computerrsquos utilizar la grabación de voz. Tiene problemas Haga clic aquí para obtener ayuda. Nos canrsquot acceder al micrófono Haga clic en el icono de arriba para actualizar sus permisos del navegador y vuelva a intentarlo Volver a cargar la página para volver a intentarlo Pulse Comando-0 para reajustar el valor de zoom Presione Ctrl-0 para restablecer su zoom Parece que su navegador puede hacer zoom o alejar . Su navegador necesita ser ampliada a un tamaño normal para grabar audio. Por favor, actualice Flash o instalar Chrome para utilizar la grabación de voz. El micrófono está silenciado ayuda para solucionar este problema, consulte este. Moving Forecasting media Introducción. Como se puede adivinar que estamos buscando a algunos de los métodos más primitivos a los pronósticos. Pero esperemos que estos son, al menos, una introducción a la pena algunos de los problemas informáticos relacionados con la aplicación de las previsiones en hojas de cálculo. En este sentido vamos a seguir iniciando al principio y empezar a trabajar con el movimiento promedio de las proyecciones. Mover promedio de las proyecciones. Todo el mundo está familiarizado con el movimiento promedio de las proyecciones con independencia de que ellos creen que son. Todos los estudiantes universitarios que hacen todo el tiempo. Piense en sus resultados de las pruebas en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Vamos a suponer que tienes un 85 en su primera prueba. ¿Qué le predecir a su segunda calificación de la prueba ¿Qué opinas tu maestro predeciría para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus amigos podrían predecir para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus padres podrían predecir para su próxima calificación de la prueba Independientemente de todo el blabbing que podría hacer a sus amigos y los padres, ellos y su profesor es muy probable que esperar a conseguir algo en la zona de los 85 que acaba de recibir. Pues bien, ahora vamos a suponer que a pesar de su auto-promoción a sus amigos, que sobre-estimación de sí mismo y figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y así se obtiene un 73. Ahora lo están todos los interesados y sin preocuparse de ir a anticipa que recibirá en su tercera prueba Hay dos enfoques muy probables para que puedan desarrollar una estimación independientemente de si van a compartirlo con ustedes. Pueden decirse a sí mismos, quotThis tipo está siempre soplando humo sobre su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratan de ser más de apoyo y decir, quotWell, hasta ahora usted ha conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figurar en conseguir alrededor de un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si lo hizo menos fiestas y no estábamos moviendo la comadreja por todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más que estudia usted podría conseguir un mayor score. quot Ambas estimaciones están desplazándose hacia el promedio de las proyecciones. El primero consiste en utilizar solamente su puntuación más reciente para predecir el rendimiento futuro. Esto se llama un pronóstico promedio móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico promedio móvil pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a suponer que todas estas personas que revienta en su gran mente han especie de que cabreado y decide hacer el bien en la tercera prueba para sus propias razones y poner una puntuación más alta frente a su quotalliesquot. Se toma la prueba y su puntuación es en realidad un Todo el mundo 89, incluyendo a sí mismo, está impresionado. Así que ahora usted tiene la prueba final del semestre por delante y como siempre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo hacer interminables en la última prueba. Bueno, esperamos que pueda ver el patrón. Ahora, con suerte se puede ver el patrón. ¿Cuál cree que es el más preciso del silbido mientras trabajamos. Ahora volvemos a nuestra nueva empresa de limpieza iniciado por su media hermana distanciada llamados silbido mientras trabajamos. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados por la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un periodo de tres moviéndose pronóstico promedio. La entrada de la celda C6 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo los medios deja atrás los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que nosotros no necesitamos realmente para hacer las predicciones para los últimos períodos con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido el predictionsquot quotpast porque vamos a utilizar en la siguiente página Web para medir la validez de predicción. Ahora quiero dar a conocer los resultados análogos para un período de dos mover pronóstico promedio. La entrada de la celda C5 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras células C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se utilizan las dos piezas más recientes de datos históricos para cada predicción. Una vez más he incluido el predictionsquot quotpast con fines ilustrativos y para su posterior uso en la validación de previsión. Algunas otras cosas que son de importancia de aviso. Para un m-periodo en movimiento pronóstico promedio sólo el m valores de los datos más recientes se utilizan para hacer la predicción. es necesario nada más. Para un m-período de pronóstico promedio en movimiento, al hacer predictionsquot quotpast, observe que la primera predicción se produce en el periodo m 1. Ambas cuestiones será muy significativa cuando desarrollamos nuestro código. El desarrollo de la Función móvil media. Ahora tenemos que desarrollar el código para el pronóstico promedio móvil que se puede utilizar de manera más flexible. El código siguiente. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y el conjunto de valores históricos. Se puede almacenar en cualquier libro que desee. Media móvil de función (históricos, NumberOfPeriods) As Single Declarar e inicializar las variables de artículo Dim Dim como variante Contador As Integer Dim Dim Acumulación As Single HistoricalSize como número entero Inicialización de variables de contador 1 0 Acumulación Determinación del tamaño de la matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para el contador 1 Para NumberOfPeriods acumulando el número apropiado de la mayoría de los valores recientes observadas previamente Acumulación acumulación histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods contador) media móvil de acumulación / NumberOfPeriods el código será explicada en clase. Quiere posicionar la función de la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparece donde debe recibir el following. Weighted en movimiento promedio de los métodos de predicción: Pros y Contras Hola, amen a sus correos. Se preguntaba si podría elaborar futher. Utilizamos SAP. En ella hay una selección se puede elegir antes de ejecutar la previsión de llamada de inicialización. Si marca esta opción se obtiene un resultado de previsión, si se ejecuta el Pronóstico de nuevo, en el mismo período, y no marca la inicialización, el resultado cambia. No puedo imaginar lo que la inicialización está haciendo. Es decir, mathmatically. ¿Qué pronóstico del resultado es mejor para guardar y utilizar por ejemplo. Los cambios entre los dos no están en la cantidad prevista pero en el MAD y error, stock de seguridad y las cantidades de ROP. No estoy seguro de si utiliza SAP. hola gracias por explicar tan eficientemente que sea demasiado gd. gracias de nuevo Jaspreet Deja un comentario Cancelar respuesta Publicaciones más populares acerca de Pete Pete Abilla Abilla es el fundador de Shmula. Él ayuda a compañías como Amazon, Zappos, eBay, fuera de pista, y otros reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Lo hace a través de un método sistemático para la identificación de puntos críticos que afectan el cliente y el negocio y fomenta la participación amplia de los socios de la compañía para mejorar sus propios procesos. TagsChapter 11 - Gestión de la Demanda amp Forecasting Al igual que este conjunto estudio Crear una cuenta gratis para guardarlo. Regístrese para obtener una cuenta Crear una cuenta Medición de errores 1. Error Estándar - regresión lineal 2. Error Cuadrático Medio (o varianza) - error estándar es la raíz cuadrada de una función. Promedio de error de la plaza. 3. La desviación absoluta media - el error de pronóstico promedio usando el valor absoluto del error de cada una de las previsiones anteriores. Error absoluto promedio. El MAD ideal es cero, lo que significaría que no hay error de predicción. Cuanto mayor sea el MAD, menor será la precisión del modelo resultante. 4. absoluta media de error - Error absoluto promedio receptor de señales - es una medida que indica si el pronóstico promedio sigue el ritmo de la genuina hacia arriba o hacia abajo los cambios en la demanda. - Es el de las desviaciones absolutas medias que el valor de pronóstico está por encima o por debajo de la ocurrencia real. - - 5 límites están acceptableFORECASTING factor estacional - el porcentaje de la demanda promedio trimestral que se produce en cada trimestre. Pronóstico anual para el año 4 se prevé que sea de 400 unidades. pronóstico promedio por trimestre es 400/4 100 unidades. Pronóstico promedio trimestral. pronosticar factor estacional. Métodos de previsión CAUSALES métodos de pronóstico causales se basan en una relación conocida o supuesta entre el factor de ser pronosticadas y otros factores externos o internos 1. Regresión: ecuación matemática se relaciona una variable dependiente de una o más variables independientes que se cree que influyen en la variable dependiente 2. los modelos econométricos: sistema de ecuaciones de regresión interdependientes que describen algún sector de actividad económica 3. los modelos de entrada-salida: describe los flujos provenientes de un sector de la economía a otra, y así predice los insumos necesarios para producir salidas en otro sector 4. eRRORES dE pREDICCIÓN modelo de simulación MEDICIÓN Hay dos aspectos de los errores de previsión para estar preocupados - sesgo y Precisión Bias - Un pronóstico está sesgada si se equivoca más en una dirección que en la otra - el método tiende a menores de previsiones o exceso de pronósticos. Precisión - la precisión del pronóstico se refiere a la distancia de las previsiones de la demanda real ignorar la dirección de ese error. Ejemplo: Durante seis períodos previsiones y la demanda real se han rastreado la siguiente tabla se da la demanda real de D t y la demanda prevista F t durante seis períodos: suma acumulada de los errores de predicción (CFE) -20 desviación media absoluta (MAD) 170/6 28.33 media error (MSE) 5150/6 858,33 desviación estándar de los errores de predicción al cuadrado 5150/6 29.30 significa porcentaje de error absoluto (MAPE) 83,4 / 6 13.9 ¿Qué información tiene cada dar el pronóstico tiene una tendencia a error promedio de la demanda sobre-estimación por previsión era 28.33 unidades o 13.9 de la distribución de muestreo de la demanda real de los errores de predicción tiene desviación estándar de 29,3 unidades. Criterios para seleccionar una PRONÓSTICO DEL MÉTODO Precisión Objetivos: 1. Maximizar y minimizar el sesgo 2. Reglas potenciales para la selección de un método de previsión de serie temporal. Seleccione el método que da el sesgo más pequeño, medida por el error de pronóstico acumulativa (CFE) o da la desviación media absoluta más pequeña (MAD) o da la señal de seguimiento más pequeño o apoya gerencias creencias sobre el patrón subyacente de la demanda u otros. Parece evidente que una cierta medida de la precisión y el sesgo se debe utilizar juntos. ¿Cómo ¿Qué pasa con el número de períodos de incluirse en la muestra si la demanda es inherentemente estable, bajos valores de y y los valores más altos de N se sugieren si la demanda es inherentemente inestables valores altos de y y los valores más bajos de N se sugirió FOCUS PREDICCIÓN quotfocus forecastingquot se refiere a una aproximación a la previsión que se desarrolla pronósticos mediante diversas técnicas, a continuación, recoge la previsión de que fue producido por el quotbestquot de estas técnicas, donde quotbestquot está determinada por un cierto grado de error de pronóstico. FOCUS PREDICCIÓN: Ejemplo Para los primeros seis meses del año, la demanda de un artículo al por menor ha sido de 15, 14, 15, 17, 19 y 18 unidades. Un minorista utiliza un sistema de enfoque de pronóstico basado en dos técnicas de predicción: una media móvil de dos periodos, y un modelo de suavizado exponencial tendencia ajustados con 0,1 y 0,1. Con el modelo exponencial, el pronóstico para enero fue de 15 y el promedio tendencia a finales de diciembre fue de 1. El minorista utiliza la desviación absoluta media (MAD) durante los últimos tres meses como el criterio para elegir qué modelo se utilizará para pronosticar para el próximo mes. a. ¿Cuál será el pronóstico para julio y qué modelo será utilizado b. ¿Le respuesta a la parte a. ser diferente si la demanda de mayo había sido 14 en lugar de 19
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