الأسي الحركة من المتوسط - تجانس - ثابت

التنبؤ بواسطة تقنيات التلطيخ. هذا الموقع هو جزء من جافاسكريبت E-لابس كائنات التعلم لاتخاذ القرار يتم تصنيف جافاسكريبت أخرى في هذه السلسلة تحت مجالات مختلفة من التطبيقات في القسم مينو في هذه الصفحة. السلسلة الزمنية هي سلسلة من الملاحظات التي يتم ترتيبها في الوقت المناسب متجانس في جمع البيانات التي تم التقاطها مع مرور الوقت هو شكل من أشكال الاختلاف العشوائي هناك طرق للحد من إلغاء تأثير بسبب الاختلاف العشوائي تقنيات على نطاق واسع تمهيد هذه التقنيات، عند تطبيقها بشكل صحيح، يكشف عن أكثر وضوحا الاتجاهات الأساسية. Enter السلاسل الزمنية الصف الحكيم في تسلسل، بدءا من الزاوية اليسرى العليا، والمعلمة s، ثم انقر فوق زر حساب للحصول على فترة واحدة قبل التنبؤ. لا يتم تضمين صناديق فارغة في الحسابات ولكن الأصفار هي. في إدخال البيانات الخاصة بك للانتقال من خلية إلى خلية في مصفوفة البيانات استخدام مفتاح تاب ليس السهم أو إدخال مفاتيح. الميزات من السلاسل الزمنية، والتي يمكن كشفها من قبل إكساميني نغ الرسم البياني مع القيم المتوقعة، والسلوك المتبقي، النمذجة التنبؤ حالة. المتوسطات المتحركة ترتيب المتوسطات المتحركة بين التقنيات الأكثر شعبية ل بريبروسيسينغ من السلاسل الزمنية أنها تستخدم لتصفية الضوضاء البيضاء العشوائية من البيانات، لجعل سلسلة زمنية أكثر سلاسة أو حتى للتأكيد على بعض المكونات المعلوماتية الواردة في السلاسل الزمنية. تمهيد إكسوننتيال هذا هو مخطط شعبية جدا لإنتاج سلسة سلسلة الوقت حيث أنه في المتوسطات المتحركة يتم ترجيح الملاحظات السابقة بالتساوي، الأسي تجانس يعين الأوزان تناقص أضعافا مع تقدم الملاحظة وبعبارة أخرى، أعطيت الملاحظات الأخيرة وزن أكثر نسبيا في التنبؤ من الملاحظات القديمة ضعف الأسي التمويه هو أفضل في التعامل مع الاتجاهات الثلاثي الأسي تجانس أفضل في التعامل مع اتجاهات القطع المكافئ. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة مع ثابت تجانس يتوافق تقريبا إلى بسيطة المتوسط ​​المتحرك للطول أي حيث n و n ترتبط ب a. a 2 n 1 أور n 2 a a. Thus، على سبيل المثال، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح أسيونيننتيالي مع ثابت التمهيد يساوي 0 1 أن تقابل تقريبا إلى 19 يوم متحرك المتوسط ​​و فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 40 يوما سوف يتوافق تقريبا مع متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت ثابت يساوي 0 04878.Holt s خطي الأسي تمهيد لنفترض أن السلاسل الزمنية غير موسمية ولكن لا عرض الاتجاه هولت s طريقة تقدير كل من التيار المستوى والاتجاه الحالي. لاحظ أن المتوسط ​​المتحرك البسيط هو حالة خاصة من التمهيد الأسي من خلال تحديد فترة المتوسط ​​المتحرك إلى جزء صحيح من ألفا ألفا 2. وبالنسبة لمعظم بيانات الأعمال معلمة ألفا أصغر من 0 40 في كثير من الأحيان فعالة ومع ذلك، يمكن للمرء إجراء بحث الشبكة من مساحة المعلمة، مع 0 1 إلى 0 9، مع زيادات 0 0 ثم أفضل ألفا لديه أصغر خطأ المطلق خطأ ما MA. How لمقارنة عدة طرق التجانس على الرغم من أن هناك هي مؤشرات رقمية لتقييم دقة تقنية التنبؤ، فإن النهج الأكثر انتشارا هو استخدام المقارنة البصرية لعدة تنبؤات لتقييم دقتها والاختيار من بين أساليب التنبؤ المختلفة في هذا النهج، يجب على المرء أن رسم باستخدام، على سبيل المثال إكسيل على نفس الرسم البياني والقيم الأصلية لمتغير سلسلة زمنية والقيم المتوقعة من عدة أساليب التنبؤ المختلفة، مما يسهل المقارنة البصرية. قد ترغب في استخدام التنبؤات الماضية من قبل تقنيات تجانس جافاسكريبت للحصول على قيم التوقعات السابقة على أساس تقنيات تمهيد التي تستخدم معلمة واحدة فقط هولت، وطرق الشتاء تستخدم اثنين وثلاثة معلمات، على التوالي، وبالتالي فإنه ليس من السهل مهمة لتحديد الأمثل، أو حتى بالقرب من القيم المثلى من قبل التجربة والأخطاء للمعلمات. التمهيد الأسي واحد يؤكد على منظور قصير المدى ذلك يحدد المستوى إلى الملاحظة الأخيرة ويستند إلى شرط عدم وجود اتجاه الانحدار الخطي أيون، الذي يناسب خط المربعات الصغرى إلى البيانات التاريخية أو البيانات التاريخية المحولة، يمثل المدى الطويل، وهو مشروط على الاتجاه الأساسي هولت s الخطي الأسي التمهيد يلتقط المعلومات حول الاتجاه الأخير المعلمات في نموذج هولت s هو مستويات المعلمة التي ينبغي أن تنخفض عندما يكون مقدار تغير البيانات كبيرا وينبغي زيادة معلمة الاتجاهات إذا كان اتجاه الاتجاه الأخير مدعوما بالسببية لبعض العوامل. التنبؤ على المدى القصير لاحظ أن كل جافاسكريبت في هذه الصفحة يوفر خطوة واحدة إلى الأمام توقعات للحصول على توقعات من خطوتين إلى الأمام ببساطة إضافة القيمة المتوقعة إلى نهاية لك سلسلة بيانات الوقت ومن ثم انقر على نفس زر حساب يمكنك تكرار هذه العملية لبضع مرات من أجل الحصول على التوقعات اللازمة على المدى القصير. Simple فس المتوسطات المتحركة الأسية. المتوسطات المتحركة هي أكثر من دراسة تسلسل من الأرقام في الترتيب المتعاقب كان ممارسو التحليل السلسلي الزمني في الواقع أكثر كونك إرنيد مع أرقام سلسلة زمنية فردية مما كانت عليه مع استيفاء تلك البيانات الاستيفاء في شكل نظريات الاحتمال والتحليل، وجاء في وقت لاحق من ذلك بكثير، كما تم تطوير أنماط واكتشاف الارتباطات. بمجرد فهم، تم رسم مختلف المنحنيات على شكل وخطوط على طول الوقت في محاولة للتنبؤ حيث يمكن أن تذهب نقاط البيانات هذه تعتبر الآن الأساليب الأساسية المستخدمة حاليا من قبل تجار التحليل الفني يمكن ارجاع تحليل الرسم البياني إلى القرن ال 18 اليابان، ولكن كيف ومتى تتحرك المتوسطات لأول مرة تطبق على أسعار السوق لا يزال لغزا ومن المفهوم عموما أن المتوسطات المتحركة البسيطة سما كانت تستخدم قبل فترة طويلة من المتوسطات المتحركة الأسية إما، وذلك لأن المتوسطات إماس مبنية على إطار سما، وتمت فهم السلسلة سما بسهولة لأغراض التآمر والتتبع هل ترغب في قراءة خلفية صغيرة تحقق من المتوسطات المتحركة ماذا هي. Simple موفينغ أفيراج سما المتوسطات المتحركة البسيطة أصبحت الطريقة المفضلة ل وتتبع أسعار السوق لأنها سريعة لحساب وسهلة الفهم ممارسي السوق في وقت مبكر تعمل دون استخدام مقاييس الرسم البياني المتطورة المستخدمة اليوم، لذلك اعتمدوا في المقام الأول على أسعار السوق كدليل وحيد أنها حسبت أسعار السوق باليد، ورسم بياني تلك الأسعار للدلالة على الاتجاهات واتجاه السوق كانت هذه العملية مملة جدا، ولكن ثبت مربحة جدا مع تأكيد المزيد من الدراسات. لحساب المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 10 أيام، ببساطة إضافة أسعار الإغلاق خلال الأيام ال 10 الماضية وتقسيم بنسبة 10 20- يتم حساب المتوسط ​​المتحرك اليوم بإضافة أسعار الإغلاق خلال فترة 20 يوما وتقسيمها إلى 20 وما إلى ذلك. وهذه الصيغة لا تعتمد فقط على أسعار الإغلاق، ولكن المنتج هو متوسط ​​الأسعار - مجموعة فرعية يطلق على المتوسطات المتحركة تتحرك لأن مجموعة الأسعار المستخدمة في حساب التحويل وفقا لنقطة على الرسم البياني وهذا يعني يتم إسقاط الأيام القديمة لصالح أيام جديدة سعر الإغلاق، لذلك حساب جديد هو دائما ن وهو ما يقابل الإطار الزمني للمتوسط ​​المستخدم لذلك، يعاد حساب متوسط ​​10 أيام بإضافة اليوم الجديد وإسقاط اليوم العاشر، ويتم إسقاط اليوم التاسع في اليوم الثاني لمزيد من المعلومات عن كيفية استخدام الرسوم البيانية في تداول العملات ، تحقق من أساسيات الرسم البياني التجوال. المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتوسط ​​تم تحسين المتوسط ​​المتحرك الأسي واستخدامه بشكل أكثر شيوعا منذ الستينيات، وذلك بفضل تجارب الممارسين السابقين مع الكمبيوتر. ستركز إما الجديدة على أكثر الأسعار الأخيرة بدلا من التركيز على فترة طويلة سلسلة من نقاط البيانات، حيث أن المتوسط ​​المتحرك البسيط المطلوب. الحالي إما السعر الحالي - إما X مضاعف السابق إما. العامل الأكثر أهمية هو ثابت التمهيد أن 2 1 N حيث N عدد الأيام. A 10 يوما إما 2 10 1 18 8. هذا يعني 10 أسابيع إما أوزان آخر سعر 18 8، و 20 يوما إما 9 52 و 50 يوما إما 3 92 الوزن في اليوم الأخير تعمل إما عن طريق ترجيح الفرق بين الفترة الحالية s السعر و p ريفيوس إما، وإضافة النتيجة إلى إما السابقة أقصر الفترة، والمزيد من الوزن المطبق على أحدث الأسعار. الخطوط المناسبة من خلال هذه الحسابات، يتم رسم النقاط، وكشف عن خط المناسب خطوط المناسب فوق أو أقل من سعر السوق يدل على أن كل المتوسطات المتحركة هي مؤشرات متخلفة وتستخدم أساسا للاتجاهات التالية أنها لا تعمل بشكل جيد مع الأسواق مجموعة وفترات الازدحام لأن خطوط المناسب تفشل في دلالة على الاتجاه بسبب عدم وجود ارتفاع أعلى واضح أو أدنى مستوياته المنخفضة زائد، خطوط المناسب تميل أن يبقى ثابتا دون تلميح من الاتجاه خط الارتفاع المناسب تحت السوق يدل على فترة طويلة، في حين أن خط السقوط المناسب فوق السوق يدل على قصير للحصول على دليل كامل، قراءة لدينا المتحرك المتوسط ​​التعليمي. الغرض من استخدام المتوسط ​​المتحرك بسيط هو قياس وقياس الاتجاهات عن طريق تمهيد البيانات باستخدام وسائل عدة مجموعات من الأسعار يتم رصد اتجاه واستقراءه في التنبؤات الافتراض هو أن الاتجاه السابق ستستمر التحركات بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البسيط، يمكن العثور على اتجاه طويل الأمد واتباعه أسهل بكثير من المتوسط ​​المتحرك، مع افتراض معقول بأن خط التركيب سيكون أقوى من خط إما بسبب التركيز الأطول على الأسعار المتوسطة. يستخدم للقبض على تحركات الاتجاه الأقصر، وذلك بسبب التركيز على أحدث الأسعار من خلال هذه الطريقة، من المفترض أن تقلل إما من أي تباطؤ في المتوسط ​​المتحرك البسيط، وبالتالي فإن خط المناسب سيعزز الأسعار أقرب من المتوسط ​​المتحرك البسيط المشكلة مع إما هذا هو عرضة لانخفاض الأسعار وخاصة خلال الأسواق السريعة وفترات التقلب. تعمل إما بشكل جيد حتى تكسر الأسعار خط التركيب خلال أسواق التقلبات العالية، يمكنك التفكير في زيادة طول المتوسط ​​المتحرك يمكن للمرء أن يتحول حتى من المتوسط ​​المتحرك إلى وهو سما، حيث أن المتوسط ​​المتحرك لسوق المال يسلط الضوء على البيانات بشكل أفضل بكثير من المتوسط ​​المتحرك نظرا لتركيزه على الوسائل طويلة الأجل. الترتيب - بعد المؤشرات كمؤشرات متخلفة، فإن المتوسطات المتحركة تخدم بشكل جيد كمقاومة ومقاومة خطوط الآس في حالة كسر الأسعار تحت خط الترکیب لمدة 10 أیام في اتجاه تصاعدي، فمن المحتمل أن یکون الاتجاه التصاعدي قد تراجع، أو علی الأقل قد یتعزز السوق في حالة كسر الأسعار فوق المتوسط ​​المتحرك ل 10 أیام في اتجاه ھبوطي، قد یتباطأ الاتجاه أو یتعزز في ھذه الحالات، استخدم متوسط ​​متحرك لمدة 10 و 20 یوما معا، وانتظر خط العشرة أیام للعبور فوق أو أسفل خط ال 20 یوما ھذا یحدد الاتجاه القصیر الأجل للأسعار لفترات أطول، شاهد المتوسطات المتحركة لمدة 100 و 200 يوم للاتجاه على المدى الطويل على سبيل المثال، باستخدام المتوسطات المتحركة 100 و 200 يوم، إذا تجاوز المتوسط ​​المتحرك 100 يوم دون المتوسط ​​200 يوم، فإنه وهو ما يسمى بصلب الموت وهو هبوطي جدا بالنسبة للأسعار المتوسط ​​المتحرك لمدة 100 يوم الذي يعبر فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم يسمى الصليب الذهبي وهو صاعد جدا للأسعار لا يهم إذا تم استخدام سما أو إما، لأن كلا من المؤشرات التالية الاتجاه انها فقط في المدى القصير أن أما المتوسط ​​المتحرك فهو أساس تحليل الرسوم البيانية والسلاسل الزمنية. إن المتوسطات المتحركة البسيطة والمتوسطات المتحركة الأسية الأكثر تعقيدا تساعد على تصور الاتجاه من خلال تمهيد تحركات الأسعار يشار أحيانا إلى التحليل الفني على أنه الفن بدلا من العلم، وكلاهما يستغرق سنوات لإتقان تعلم المزيد في التحليل الفني Tutorial. The أقصى قدر من الأموال الولايات المتحدة يمكن الاقتراض تم إنشاء سقف الديون بموجب قانون السندات الحرية الثانية. سعر الفائدة الذي إيداع تقوم المؤسسة بتمويل الأموال التي يحتفظ بها في مجلس الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى. (1) مقياس إحصائي لتشتت العائدات لمؤشر أمني أو سوق معين يمكن قياس التقلب. وقد تصرف الكونغرس الأمريكي في عام 1933 بوصفه قانون المصارف الذي يحظر والبنوك التجارية من المشاركة في الاستثمار. المرتبات نونفارم يشير إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة أ د القطاع غير الربحي مكتب الولايات المتحدة للعمل. اختصار العملة أو رمز العملة للروبية الهندية إنر، عملة الهند الروبية تتكون من 1.Exonential تجانس إكسبليند. محتوى حقوق الطبع والنشر على محمية بحقوق الطبع والنشر وغير متوفرة ل ريبوبليكاتيون. عندما يلتقي الناس لأول مرة مصطلح التماسي الأسي قد يعتقدون أن يبدو وكأنه جحيم الكثير من تمهيد أي تجانس هو ثم تبدأ في تصور حساب رياضي معقد من المرجح أن يتطلب درجة في الرياضيات لفهم، ونأمل أن يكون هناك المدمج في وظيفة إكسيل المتاحة إذا كانوا بحاجة إلى أي وقت مضى للقيام بذلك واقع التجانس الأسي هو أقل بكثير دراماتيكية وصدمة أقل بكثير. الحقيقة هي، تمهيد الأسي هو حساب بسيط جدا أن ينجز مهمة بسيطة نوعا ما انها مجرد اسم معقد لأن ما يحدث من الناحية الفنية نتيجة لهذه العملية الحسابية البسيطة هو في الواقع معقدة قليلا. للفهم التمهيد الأسي، فإنه يساعد ر س تبدأ مع المفهوم العام للتمهيد واثنين من الأساليب الشائعة الأخرى المستخدمة لتحقيق تمهيد. ما هو التمهيد. التمهيد هو عملية إحصائية شائعة جدا في الواقع، ونحن نواجه بانتظام بيانات ممهدة في أشكال مختلفة في حياتنا يوما بعد يوم في أي وقت تستخدم فيه متوسطا لوصف شيء ما، فإنك تستخدم رقم سلس إذا كنت تفكر في سبب استخدامك لمتوسط ​​لوصف شيء ما، فسوف تفهم بسرعة مفهوم التجانس على سبيل المثال، لقد شهدنا فقط أحر فصل الشتاء في السجل كيف يتم ونحن قادرون على قياس هذا حسنا نبدأ مع مجموعات من درجات الحرارة العالية والمنخفضة اليومية للفترة التي نسميها الشتاء لكل سنة في التاريخ المسجل ولكن هذا يترك لنا مجموعة من الأرقام التي تقفز حولها قليلا انها ليست مثل كل يوم كان هذا الشتاء أكثر دفئا من الأيام المقابلة من جميع السنوات السابقة نحن بحاجة إلى عدد الذي يزيل كل هذا القفز من حول البيانات حتى نتمكن من مقارنة بسهولة أكثر فصل الشتاء إلى التالي إزالة القفز حول في البيانات يسمى التمهيد، وفي هذه الحالة يمكننا فقط استخدام متوسط ​​بسيط لإنجاز التجانس. في التنبؤ الطلب، ونحن نستخدم تمهيد لإزالة الضوضاء الاختلاف عشوائي من الطلب التاريخي لدينا هذا يسمح لنا لتحديد أفضل أنماط الطلب في المقام الأول الاتجاه و مستويات الموسمية والطلب التي يمكن استخدامها لتقدير الطلب في المستقبل الضجيج في الطلب هو نفس مفهوم القفز اليومي حول بيانات درجة الحرارة ليس من المستغرب أن الطريقة الأكثر شيوعا الناس إزالة الضوضاء من تاريخ الطلب هو استخدام متوسط ​​بسيط أو وبشكل أكثر تحديدا، المتوسط ​​المتحرك A المتوسط ​​المتحرك يستخدم فقط عدد محدد مسبقا من الفترات لحساب المتوسط، وتلك الفترات تتحرك بمرور الوقت على سبيل المثال، إذا كنت باستخدام المتوسط ​​المتحرك لمدة 4 أشهر، واليوم هو 1 مايو، أنا م وذلك باستخدام متوسط ​​الطلب الذي حدث في يناير وفبراير ومارس وأبريل. في الأول من حزيران (يونيو)، سأستخدم الطلب من شباط (فبراير) ومارس وأبريل ومايو (أيار). المتوسط ​​المتحرك المتوسط. عند استخدام متوسط يطبق نفس الأهمية على كل قيمة في مجموعة البيانات في المتوسط ​​المتحرك لمدة 4 أشهر، يمثل كل شهر 25 من المتوسط ​​المتحرك عند استخدام سجل الطلب في الطلب المستقبلي وخاصة الاتجاه المستقبلي، فمن المنطقي التوصل إلى استنتاج مفاده أن كنت ترغب في المزيد من التاريخ الحديث أن يكون لها تأثير أكبر على توقعاتك يمكننا تكييف حسابنا المتوسط ​​المتحرك لتطبيق مختلف الأوزان لكل فترة للحصول على النتائج المرجوة لدينا نعرب عن هذه الأوزان كنسب مئوية، ومجموع جميع الأوزان لجميع الفترات يجب أن تضيف ما يصل إلى 100 لذلك، إذا قررنا أننا نريد تطبيق 35 كوزن لأقرب فترة في المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 4 أشهر لدينا، يمكننا طرح 35 من 100 لإيجاد لدينا 65 المتبقية لتقسيم على مدى 3 فترات أخرى على سبيل المثال، قد ننتهي مع ترجيح 15، 20، 30، و 35 على التوالي لمدة 4 أشهر 15 20 30 35 100. تمهيد غير عادي. إذا عدنا إلى مفهوم تطبيق الوزن إلى الفترة الأخيرة مثل 3 5 في المثال السابق ونشر الوزن المتبقي محسوبة بطرح وزن الفترة الأخيرة من 35 من 100 للحصول على 65، لدينا اللبنات الأساسية لحساب الأسية لدينا تمهيد حساب الإدخال السيطرة على حساب تجانس الأسي المعروف باسم تجانس عامل يسمى أيضا ثابت التمهيد وهو يمثل أساسا الترجيح المطبق على آخر فترة ق الطلب لذلك، حيث استخدمنا 35 كما الترجيح للفترة الأخيرة في حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح، يمكننا أيضا اختيار لاستخدام 35 كما تمهيد عامل في حساب تمهيد الأسي للحصول على تأثير مماثل الفرق مع حساب تمهيد الأسي هو أنه بدلا من أن علينا أيضا معرفة مقدار الوزن لتطبيقها على كل فترة سابقة، ويستخدم عامل تمهيد للقيام بذلك تلقائيا. لذلك هنا ويأتي الجزء الأسي إذا كنا نستخدم 35 كعامل تمهيد، فإن الترجيح من آخر فترة ق الطلب يكون 35 ترجيح الفترة الأخيرة الأخيرة ق الطلب على الفترة قبل آخر سيكون 65 من 35 65 يأتي من طرح 35 من 100 وهذا يعادل 22 75 الترجيح لتلك الفترة إذا كنت تفعل الرياضيات. القادمة الفترة الأخيرة سوف يكون 65 من 65 من 35، وهو ما يعادل 14 79 سيتم ترجيح الفترة قبل ذلك 65 من 65 من 65 من 35، وهو ما يعادل 9 61، وهلم جرا وهذا يمر مرة أخرى من خلال جميع الفترات السابقة على طول الطريق إلى بداية الوقت أو النقطة التي بدأت باستخدام تمهيد الأسي لهذا البند معين. يمكنك إعادة ربما التفكير في ق تبدو وكأنها الكثير من الرياضيات ولكن جمال الحساب الأسي تمهيد هو أنه بدلا من وجود لإعادة حساب ضد كل فترة سابقة في كل مرة تحصل على طلب فترة جديدة ق، يمكنك ببساطة استخدام الإخراج من حساب التجانس الأسي من الفترة السابقة لتمثيل جميع الفترات السابقة. هل كنت الخلط بعد وهذا سيكون منطقي عندما نحن ننظر في الحساب الفعلي. عادة ما نشير إلى إخراج حساب تجانس الأسي كما توقعات الفترة المقبلة في الواقع، فإن توقعات النهائي يحتاج إلى مزيد من العمل قليلا، ولكن لأغراض هذا الحساب المحدد، وسوف نشير إليها باسم التنبؤ. حساب تمهيد الأسي هو على النحو التالي. الطلب الفترة الأخيرة ق مضروبا في عامل تمهيد بلوس أحدث فترة ق توقعات مضروبا في واحد ناقص عامل تمهيد. د معظم فترة الأخيرة الطلب S عامل التمهيد ممثلة في شكل عشري لذلك سيتم تمثيل 35 كما 0 35 F الفترة الأخيرة s توقع إخراج حساب تمهيد من الفترة السابقة. أفترض عامل تمهيد من 0 35.It لا تحصل على أبسط من ذلك بكثير. كما ترون، كل نحن بحاجة إلى مدخلات البيانات هنا هي آخر فترة ق الطلب و أحدث فترة ق توقعات نحن تطبيق عامل تمهيد الترجيح إلى آخر فترة ق الطلب بنفس الطريقة التي في حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح ثم نطبق الترجيح المتبقي 1 مطروحا منه عامل التمهيد لتوقعات الفترة الأخيرة. منذ أن تم إنشاء توقعات الفترة الأخيرة استنادا إلى الطلب في الفترة السابقة وتوقعات الفترة السابقة التي كانت تستند على الطلب على الفترة السابقة لذلك وتوقعات الفترة السابقة لذلك والتي كانت قائمة على الطلب على الفترة السابقة لذلك وتوقعات الفترة السابقة لذلك والتي كانت مبنية على الفترة السابقة لذلك. انظر كيف يتم تمثيل كل طلب الفترة السابقة ق في الحساب دون العودة فعليا إلى الوراء وإعادة حساب أي شيء. وهذا ما قادت شعبية الأولي من تجانس الأسية كان واسن لأنه فعل وظيفة أفضل من تمهيد من المتوسط ​​المتحرك المرجح، كان ذلك لأن كان من الأسهل لحساب في برنامج الكمبيوتر و، لأنك لا تحتاج إلى التفكير في ما الترجيح لإعطاء فترات سابقة أو كم من الفترات السابقة لاستخدام، كما كنت في المتوسط ​​المتحرك المرجح، ولأنه بدا فقط برودة من المتوسط ​​المتحرك المرجح. في الواقع، يمكن القول بأن المتوسط ​​المتحرك المرجح يوفر قدرا أكبر من المرونة منذ لديك المزيد من السيطرة على ترجيح الفترات السابقة والواقع هو أي من هذه يمكن أن توفر نتائج محترمة، فلماذا لا تذهب مع أسهل وأكثر برودة السبر. التمهيد إكسبوننتيال في Excel. Let s نرى كيف أن هذا سوف ننظر فعلا في جدول بيانات مع البيانات الحقيقية. حماية حقوق الطبع والنشر على محمي بحقوق الطبع والنشر وغير متوفر ل republication. In الشكل 1A ، لدينا جدول بيانات إكسل مع 11 أسبوعا من الطلب، وتوقعات أملس أضعافا محسوبة من هذا الطلب أنا استخدم عامل تمهيد 25 0 25 في الخلية C1 الخلية النشطة الحالية هي الخلية M4 الذي يحتوي على توقعات الأسبوع 12 يمكنك انظر في شريط الصيغة، والصيغة هي L3 C1 L4 1- C1 وبالتالي فإن المدخلات المباشرة الوحيدة لهذا الحساب هي الفترة السابقة ق الطلب L3 الخلية، والفترة السابقة ق توقعات خلية L4، وعامل التجانس الخلية C1، كما هو مبين كمرجع الخلية المطلقة C1.When نبدأ حساب التجانس الأسي، ونحن بحاجة إلى سد قيمة يدويا للتوقعات 1 حتى في الخلية B4، بدلا من صيغة، كتبنا فقط في الطلب من نفس الفترة من التوقعات في الخلية C4 لدينا لدينا 1 الأسي حساب تمهيد B3 C1 B4 1- C1 يمكننا بعد ذلك نسخ الخلية C4 ولصقه في الخلايا D4 من خلال M4 لملء بقية الخلايا توقعاتنا. انقر على أي خلية توقعات لنرى أنه يقوم على الخلية السابقة ق خلية التوقعات وخلايا الطلب الفترة السابقة ق لذا كل حساب تجانس الأسي اللاحق يرث الإخراج من حساب التجانس الأسي السابق هذا ق كيف يتم تمثيل كل طلب الفترة السابقة ق في حساب آخر الفترة s على الرغم من أن هذا الحساب لا يشير مباشرة تلك الفترات السابقة إذا كنت ترغب في الحصول على الهوى، يمكنك استخدام إكسيل ق وظيفة تتبع السوابق للقيام بذلك، انقر على الخلية M4، ثم على شريط الأدوات الشريط إكسيل 2007 أو 2010 انقر فوق علامة التبويب الصيغ ثم انقر فوق تتبع السوابق فإنه سيتم رسم خطوط الموصل إلى المستوى الأول من السوابق، ولكن إذا كنت الاستمرار في النقر على تتبع تتبع فإنه سيتم رسم خطوط موصل لجميع فترات السابقة لتظهر لك والعلاقات الموروثة. الآن دعونا نرى ما تمهيد الأسي لم us. Figure 1B يظهر مخطط خطي لطلبنا وتوقعات لك حالة نرى كيف أن التوقعات أملس أضعافا يزيل معظم خدش القفز حول من الطلب الأسبوعي، ولكن لا يزال يدير لمتابعة ما يبدو اتجاها تصاعديا في الطلب ستلاحظ أيضا أن خط التنبؤ السلس يميل إلى أن يكون أقل من خط الطلب وهذا ما يعرف باسم تأخر الاتجاه، وهو تأثير جانبي لعملية التمهيد في أي وقت كنت تستخدم تمهيد عندما الاتجاه موجود توقعاتك سوف تتخلف عن الاتجاه هذا صحيح لأي تقنية تمهيد في الواقع، إذا كنا لمواصلة هذا جدول البيانات والبدء في إدخال أرقام الطلب أقل مما يجعل تفعل الاتجاه ونوارد سترى انخفاض خط الطلب، وخط الاتجاه التحرك فوقه قبل البدء في اتباع الاتجاه النزولي. وهذا لماذا ذكر سابقا الإخراج من حساب تمهيد الأسي الذي نسميه توقعات، لا يزال يحتاج الى مزيد من العمل هناك هو أكثر بكثير للتنبؤ من مجرد تجانس المطبات في الطلب نحن بحاجة إلى إجراء تعديلات إضافية لأشياء مثل تأخر الاتجاه والموسمية والأحداث المعروفة التي قد تؤثر الطلب، الخ ولكن كل ما هو أبعد من نطاق هذه المقالة. أيضا في شروط مثل التجانس المزدوج الأسي والتجانس الثلاثي الأسي هذه المصطلحات مضللة بعض الشيء لأنك لا إعادة تمهيد الطلب عدة مرات هل يمكن إذا كنت تريد، ولكن هذه ليست نقطة هنا تمثل هذه المصطلحات باستخدام الأسي تمهيد على عناصر إضافية للتنبؤ حتى مع التمهيد الأسي بسيطة، كنت تمهيد الطلب قاعدة، ولكن مع تجانس مزدوج الأسي كنت تمهيد الطلب قاعدة زائد هذا الاتجاه، ومع تمهيد الثلاثي الأسي كنت تمهيد الطلب قاعدة بالإضافة إلى الاتجاه بالإضافة إلى الموسمية. السؤال الأكثر شيوعا الأخرى حول التجانس الأسي هو أين يمكنني الحصول على عامل تجانس بلدي ليس هناك إجابة سحرية هنا، تحتاج إلى اختبار مختلف العوامل تمهيد مع بيانات الطلب الخاص بك لمعرفة ما يحصل لك أفضل النتائج هناك الحسابات التي يمكن أن تحدد تلقائيا وتغيير عامل تمهيد هذه تقع تحت مصطلح التجانس التكيف، ولكن عليك أن تكون حذرا معهم هناك ببساطة لا يوجد إجابة مثالية و يجب أن لا تنفذ بشكل أعمى أي حساب دون اختبار شامل وتطوير فهم شامل لما هو الحساب يجب عليك أيضا تشغيل ما إذا كان السيناريوهات لمعرفة كيف تتفاعل هذه الحسابات على التغييرات الطلب التي قد لا توجد حاليا في بيانات الطلب الذي تستخدمه ل test. The البيانات التي استخدمتها سابقا هو مثال جيد جدا على الوضع حيث كنت حقا بحاجة لاختبار بعض السيناريوهات الأخرى ث على وجه الخصوص مثال البيانات يظهر اتجاها تصاعديا متسقا إلى حد ما العديد من الشركات الكبيرة مع برامج التنبؤ مكلفة للغاية حصلت في ورطة كبيرة في الماضي ليس بعيدة جدا عندما إعدادات البرمجيات التي تم أنب لاقتصاد متنام لا تتفاعل بشكل جيد عندما بدأ الاقتصاد الركود أو تقلص أشياء مثل هذا يحدث عندما كنت لا تفهم ما هي برامج الحسابات الخاصة بك فعليا إذا فهموا نظام التنبؤ بهم، فإنها قد عرفت أنها بحاجة إلى القفز في وتغيير شيء عندما كانت هناك تغييرات مفاجئة مفاجئة لأعمالهم. لذلك هناك يكون ذلك أساسيات تمهيد الأسي أوضح تريد أن تعرف المزيد عن استخدام التجانس الأسي في التنبؤ الفعلي، وتحقق من كتابي إدارة المخزون Explained. Copyright المحتوى على محمي بحقوق الطبع والنشر وغير متوفر ل republication. Dave بياسيكي هو صاحب مشغل الجرد عمليات الاستشارات ذ م م شركة استشارية تقدم الخدمات المتعلقة بإدارة المخزون، زميله ومعالجة ريال، وعمليات مستودع لديه أكثر من 25 عاما من الخبرة في إدارة العمليات ويمكن الوصول إليها من خلال موقعه على الانترنت، حيث يحافظ على معلومات إضافية ذات الصلة.