الانتقال من المتوسط الجرد التنبؤ

متحرك متوسط ​​التنبؤ التنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهتز في كل مكان في العالم، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكن أن تحصل على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم البيانات الأخيرة في التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. تريد وضع الدالة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث تريد ما يلي. باستخدام وظيفة فوريكاست في إكسيل (و أوبين أوفيس كالك) كوبي حقوق الطبع والنشر. المحتوى على إنفنتوريوبس محمي بموجب حقوق الطبع والنشر وغير متاح لإعادة النشر. اسمحوا لي أن أبدأ بالقول أن إكسيلز توقعات وظيفة ليست نظام التنبؤ المخزون الكامل. ينطوي التنبؤ في إدارة المخزون عموما على إزالة الضوضاء من الطلب، ثم حساب ودمج الاتجاهات والموسمية والأحداث. وظيفة التنبؤ لن تفعل كل هذه الأشياء بالنسبة لك (من الناحية الفنية يمكن، ولكن هناك طرق أفضل لتحقيق بعض هذه). ولكن هو وظيفة قليلا أنيق أن سهلة الاستخدام، ويمكن أن يكون بالتأكيد جزءا من نظام التنبؤ الخاص بك. وفقا لمايكروسوفت مساعدة على وظيفة التنبؤ. ترجع الدالة فوريكاست (x، نونديس، نيمكس) القيمة المتوقعة للمتغير التابع (ممثلة في البيانات بواسطة نيميس) للقيمة المحددة، x للمتغير المستقل (ممثلة في البيانات بواسطة نيمكس) باستخدام أفضل ملاءمة (المربعات الصغرى) الانحدار الخطي للتنبؤ قيم y من قيم x. لذلك ما يعني بالضبط أن هذا الانحدار الخطي هو شكل من أشكال تحليل الانحدار ويمكن استخدامه لحساب العلاقة الرياضية بين مجموعتين (أو أكثر) من البيانات. في التنبؤ، يمكنك استخدام هذا إذا كنت تعتقد مجموعة واحدة من البيانات يمكن استخدامها للتنبؤ مجموعة أخرى من البيانات. على سبيل المثال، إذا كنت قد بيعت لوازم البناء، فقد تجد أن التغييرات في أسعار الفائدة يمكن استخدامها للتنبؤ بمبيعات منتجاتك. هذا مثال تقليدي على استخدام الانحدار لحساب العلاقة بين متغير خارجي (معدلات الفائدة) ومتغير داخلي (المبيعات الخاص بك). ومع ذلك، كما سنرى لاحقا، يمكنك أيضا استخدام الانحدار لحساب علاقة ضمن نفس مجموعة البيانات. نهج نموذجي نحو تحليل الانحدار ينطوي على استخدام الانحدار لتحديد العلاقة الرياضية، ولكن أيضا للمساعدة في إعطائك فكرة عن مدى صحة هذه العلاقة (وهذا جزء التحليل). وظيفة التنبؤ يتخطى التحليل، وتحسب فقط علاقة وتطبق تلقائيا على الإخراج الخاص بك. وهذا يجعل الأمور أسهل بالنسبة للمستخدم، لكنه يفترض أن علاقتك صالحة. لذلك، فإن وظيفة التنبؤ تستخدم الانحدار الخطي للتنبؤ بقيمة تستند إلى علاقة بين مجموعتين من البيانات. دعونا نرى بعض الأمثلة. في الشكل 1A، لدينا جدول بيانات يتضمن متوسط ​​سعر الفائدة على مدى السنوات الأربع السابقة ووحدة المبيعات خلال نفس فترة 4 سنوات. كما نعرض معدل فائدة متوقع للسنة الخامسة. يمكننا أن نرى في المثال أن مبيعات وحدة لدينا ترتفع كما تنخفض أسعار الفائدة، وتنخفض مع ارتفاع أسعار الفائدة. فقط بالنظر إلى المثال، يمكننا أن نخمن على الأرجح أن مبيعاتنا للعام 5 ستكون ما بين 5000 و 6000 على أساس العلاقة الملحوظة بين أسعار الفائدة والمبيعات خلال الفترات السابقة. يمكننا استخدام وظيفة التنبؤ لتحديد أكثر دقة هذه العلاقة وتطبيقه على السنة 5TH. في الشكل 1B، يمكنك ان ترى وظيفة التنبؤ التي يجري تطبيقها. في هذه الحالة، الصيغة في الخلية F4 هي فوريكاست (F2، B3: E3، B2: E2). ما لدينا داخل قوس يعرف باسم حجة. والحجة هي في الحقيقة وسيلة لتمرير المعلمات إلى الوظيفة المستخدمة (في هذه الحالة، وظيفة التنبؤ). يتم فصل كل معلمة بواسطة فاصلة. من أجل وظيفة التنبؤ للعمل، فإنه يحتاج إلى معرفة القيمة التي نستخدمها للتنبؤ لدينا الانتاج (عامنا 5 المبيعات). في حالتنا، المعلمة (لدينا السنة 5 معدل الفائدة) في الخلية F2، وبالتالي فإن العنصر الأول من حجتنا هي F2. بعد ذلك، فإنه يحتاج إلى معرفة أين يمكن العثور على القيم الموجودة سوف تستخدم لتحديد العلاقة لتطبيق F2. أولا نحن بحاجة إلى إدخال الخلايا التي تمثل قيم المتغير التابع لدينا. في حالتنا، هذا سيكون وحداتنا المباعة خلال السنوات ال 4 السابقة، لذلك ندخل B3: E3. ثم نحن بحاجة إلى إدخال الخلايا التي تمثل قيم متغير التنبؤ لدينا. في حالتنا، سيكون هذا هو أسعار الفائدة خلال السنوات الأربع السابقة، وبالتالي ندخل B2: E2). وظيفة التنبؤ يمكن الآن مقارنة الوحدات التي تباع خلال السنوات من 1 إلى 4 إلى أسعار الفائدة في تلك السنوات نفسها، ومن ثم تطبيق هذه العلاقة لدينا توقعات السنة 5 سعر الفائدة للحصول على مبيعاتنا المتوقعة للسنة 5 من 5،654 وحدة. في المثال السابق، يمكننا أن ننظر إلى الرسوم البيانية للمساعدة في محاولة تصور العلاقة. للوهلة الأولى، قد لا تبدو واضحة جدا لأن لدينا علاقة عكسية (المبيعات تذهب أوب كما أسعار الفائدة تذهب لأسفل)، ولكن إذا كنت انقلبت عقليا واحدة من الرسوم البيانية، سترى علاقة واضحة جدا. ثاتس واحدة من الأشياء باردة حول وظيفة التنبؤ (وتحليل الانحدار). فإنه يمكن التعامل بسهولة مع علاقة عكسية. نسخ حقوق الطبع والنشر. المحتوى على إنفنتوريوبس محمي بموجب حقوق الطبع والنشر وغير متاح لإعادة النشر. الآن دعونا ننظر إلى مثال آخر. في الشكل 2A، ونحن نرى مجموعة جديدة من البيانات. في هذا المثال، ارتفعت أسعار الفائدة لدينا إلى أعلى وأسفل على مدى السنوات الأربع الماضية، ومع ذلك أظهرت مبيعات وحداتنا اتجاها تصاعديا ثابتا. في حين أنه من الممكن أن أسعار الفائدة كان لها بعض التأثير على مبيعاتنا في هذا المثال، فمن الواضح أن هناك عوامل أكثر أهمية بكثير في اللعب هنا. باستخدام وظيفة توقعاتنا مع هذه البيانات، نعود توقعات من 7،118 وحدة للسنة 5. أعتقد أن معظمنا سوف ننظر في اتجاه المبيعات لدينا، ونتفق أكثر احتمالا بكثير مبيعاتنا للسنة 5 سيكون 9،000 وحدة. وكما ذكرت سابقا، فإن وظيفة التنبؤ تفترض أن العلاقة صالحة، وبالتالي فإنها تنتج مخرجات تستند إلى أفضل ملاءمة يمكن أن تجعل من البيانات المعطاة لها. وبعبارة أخرى، إذا قلنا أن هناك علاقة، فإنه يعتقد لنا وتنتج الإخراج وفقا لذلك دون إعطائنا رسالة خطأ أو أي إشارة من شأنها أن تعني العلاقة سيئة للغاية. لذلك، كن حذرا ما تسأل عنه. وتغطي الأمثلة السابقة التطبيق الكلاسيكي للانحدار للتنبؤ. في حين أن كل هذا يبدو بقعة جميلة، وهذا التطبيق الكلاسيكي الانحدار ليست مفيدة كما قد تعتقد (يمكنك التحقق من كتابي لمزيد من المعلومات حول الانحدار ولماذا قد لا يكون خيارا جيدا لاحتياجات التنبؤ الخاص بك). ولكن الآن يتيح استخدام وظيفة التنبؤ ببساطة لتحديد الاتجاه ضمن مجموعة معينة من البيانات. يتيح البدء من خلال النظر في الشكل 3A. هنا لدينا الطلب مع اتجاه واضح جدا. معظمنا يجب أن يكون قادرا على النظر في هذه البيانات ويشعر بالراحة التنبؤ بأن الطلب في الفترة 7 من المرجح أن يكون 60 وحدة. ومع ذلك، إذا قمت بتشغيل هذه البيانات من خلال حسابات التنبؤ نموذجية المستخدمة في إدارة المخزون، قد يفاجأ فقط كيف الفقراء العديد من هذه الحسابات هي في حساب الاتجاه. بما أن وظيفة التنبؤ تتطلب منا إدخال متغير تابع ومتغير متنبأ، كيف نذهب باستخدام وظيفة التنبؤ إذا كان لدينا مجموعة واحدة فقط من البيانات حسنا، في حين أنه من الناحية الفنية صحيح أن لدينا مجموعة واحدة من البيانات (لدينا وتاريخ الطلب)، ونحن في الواقع لدينا علاقة مستمرة ضمن هذه المجموعة من البيانات. في هذه الحالة، علاقتنا تقوم على الوقت. لذلك، يمكننا استخدام كل فترات الطلب كمتغير متنبأ لالفترات التالية الطلب. لذلك نحن فقط بحاجة إلى معرفة وظيفة التنبؤ لاستخدام الطلب في الفترات من 1 إلى 5 باعتبارها البيانات الحالية لمتغير التنبؤ، واستخدام الطلب في الفترات من 2 إلى 6 باعتبارها البيانات الحالية للمتغير التابع. ثم أقول ذلك لتطبيق هذه العلاقة إلى الطلب في الفترة 6 لحساب توقعاتنا لفترة 7. يمكنك أن ترى في الشكل 3B، صيغة لدينا في الخلية I3 هو فوريكاست (H2، C2: H2، B2: G2). وأنه لا يعود توقعات من 60 وحدة. ومن الواضح أن هذا المثال غير واقعي لأن الطلب هو وسيلة أنيق جدا (لا ضوضاء). لذلك دعونا ننظر في الشكل 3C حيث نطبق هذا الحساب نفسه لبعض البيانات أكثر واقعية. أريد فقط أن أكرر، أنه في حين أن وظيفة التنبؤ هو مفيد، فإنه ليس نظام التنبؤ. أنا عادة أفضل أن يكون أكثر قليلا من السيطرة على بالضبط كيف يمكنني تطبيق وتوسيع الاتجاهات إلى توقعاتي. وبالإضافة إلى ذلك، كنت ترغب في إزالة أولا أي عناصر أخرى من الطلب الخاص بك التي لا تتعلق الطلب الأساسي الخاص بك والاتجاه. على سبيل المثال، يمكنك إزالة أي تأثيرات للموسمية أو الأحداث (مثل العروض الترويجية) من الطلب قبل تطبيق وظيفة التنبؤ. ثم قم بتطبيق مؤشر الموسمية الخاص بك وأي فهارس حدث إلى إخراج وظيفة التنبؤ. يمكنك أيضا أن تلعب حولها مع المدخلات الخاصة بك للحصول على نتيجة المرجوة محددة. على سبيل المثال، قد ترغب في محاولة أولا تمهيد تاريخ الطلب الخاص بك (من خلال المتوسط ​​المتحرك، المتوسط ​​المتحرك المرجح، أو التجانس الأسي)، واستخدام هذا هو متغير التنبؤ بدلا من الطلب الخام. لمزيد من المعلومات من التنبؤ، تحقق من كتابي شرح إدارة المخزون. استخدام وظيفة التنبؤ في فتح مكتب احسب. لمستخدمي Openoffice. org احسب. تعمل وظيفة التنبؤ إلى حد كبير كما هو الحال في إكسيل. ومع ذلك، هناك اختلاف طفيف في بناء الجملة المستخدمة في احسب. أينما كنت تستخدم فاصلة في وسيطة في وظيفة إكسيل، بدلا من ذلك استخدام فاصلة منقوطة في كالك. لذلك، بدلا من صيغة إكسيل سوف تدخل الذهاب إلى صفحة المقالات لمزيد من المقالات من قبل ديف بياسيكي. نسخ حقوق الطبع والنشر. المحتوى على إنفنتوريوبس محمي بموجب حقوق الطبع والنشر وغير متاح لإعادة النشر. ديف بياسيكي. هو أونيروبيراتور من جرد العمليات استشارات ليك. وهي شركة استشارية تقدم الخدمات المتعلقة بإدارة المخزون، ومناولة المواد، وعمليات المستودعات. لديه أكثر من 25 عاما من الخبرة في إدارة العمليات ويمكن الوصول إليه من خلال موقعه على الانترنت (إنفنتوريوبس)، حيث يحافظ على معلومات إضافية ذات صلة. بلدي الأعمال جرد العمليات استشارات ليك يوفر سريعة، وبأسعار معقولة، مساعدة الخبراء مع إدارة المخزون وعمليات المستودع. سلسلة كتبي الزمنية هي سلسلة من الملاحظات للمتغير العشوائي الدوري. ومن الأمثلة على ذلك الطلب الشهري على المنتج، والتسجيل السنوي للطالب في إحدى أقسام الجامعة والتدفقات اليومية في النهر. تعتبر السلاسل الزمنية مهمة لبحوث العمليات لأنها غالبا ما تكون المحركات لنماذج القرار. ويتطلب نموذج الجرد تقديرات للطلبات المستقبلية، وجدول الدورات التدريبية ونموذج التوظيف لقسم الجامعة يتطلب تقديرات لتدفق الطلاب في المستقبل، ونموذج لتوفير التحذيرات للسكان في حوض النهر يتطلب تقديرات لتدفقات الأنهار في المستقبل القريب. يوفر تحليل السلاسل الزمنية أدوات لاختيار نموذج يصف السلاسل الزمنية واستخدام النموذج للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. نمذجة السلاسل الزمنية هي مشكلة إحصائية لأن البيانات الملحوظة تستخدم في الإجراءات الحسابية لتقدير معاملات النموذج المفترض. تفترض النماذج أن الملاحظات تختلف عشوائيا حول القيمة المتوسطة الكامنة التي هي دالة للوقت. في هذه الصفحات نقصر الانتباه إلى استخدام بيانات السلاسل الزمنية التاريخية لتقدير نموذج معتمد على الوقت. والأساليب مناسبة للتنبؤ التلقائي القصير الأجل بالمعلومات التي كثيرا ما تستخدم حيث لا تتغير الأسباب الكامنة وراء تغير الوقت بشكل ملحوظ في الوقت المناسب. ومن الناحية العملية، يعدل المحللون البشريون التنبؤات المستمدة من هذه الأساليب فيما بعد، والتي تتضمن معلومات غير متاحة من البيانات التاريخية. هدفنا الأساسي في هذا القسم هو تقديم معادلات لأساليب التنبؤ الأربعة المستخدمة في إضافة التنبؤ: المتوسط ​​المتحرك، التماسك الأسي، الانحدار والتجانس الأسي المزدوج. وتسمى هذه الطرق تمهيد. وتشمل الطرق التي لم تؤخذ في الاعتبار التنبؤ النوعي، والانحدار المتعدد، وطرق الانحدار الذاتي (أريما). يجب على المهتمين بتغطية أوسع نطاقا زيارة موقع مبادئ التنبؤ أو قراءة أحد الكتب الممتازة العديدة حول هذا الموضوع. استخدمنا كتاب التنبؤ. بواسطة ماكريداكيس، ويلوريت و ماكجي، جون ويلي أمب سونس، 1983. لاستخدام مصنف إكسيل أمثلة، يجب أن يكون لديك وظيفة التنبيه الإضافية المثبتة. اختر الأمر ريلينك لإنشاء الارتباطات إلى الوظيفة الإضافية. تصف هذه الصفحة النماذج المستخدمة للتنبؤ البسيط والتدوين المستخدم للتحليل. وهذه الطريقة الأبسط للتنبؤ هي توقعات المتوسط ​​المتحرك. الطريقة ببساطة المتوسطات من الملاحظات م الماضية. ومن المفيد لسلاسل الوقت مع المتوسط ​​المتغير ببطء. هذه الطريقة تأخذ في الاعتبار الماضي كله في توقعاتها، ولكن يزن التجربة الأخيرة أكثر بكثير من أقل حداثة. الحسابات بسيطة لأنه فقط تقدير الفترة السابقة والبيانات الحالية تحديد التقدير الجديد. طريقة مفيدة لسلسلة زمنية مع المتوسط ​​المتغير ببطء. لا تستجيب طريقة المتوسط ​​المتحرك بشكل جيد لسلسلة زمنية تزيد أو تنخفض بمرور الوقت. نحن هنا تشمل مصطلح الاتجاه الخطي في النموذج. إن طريقة الانحدار تقترب من النموذج عن طريق إنشاء معادلة خطية توفر المربعات الصغرى التي تناسب المرات الأخيرة. أدوات الإدارة: متوسط ​​نماذج التنبؤ المتحركة إن متوسط ​​نماذج التنبؤ المتحرك هو أدوات مهمة تساعد المديرين على اتخاذ قرارات متعلمة. وتستخدم المتوسطات المتحركة أساسا للتنبؤ ببيانات المدى التاريخي القصير. هذه الأداة جنبا إلى جنب مع غيرها من أدوات التنبؤ الآن المحوسبة، مما يجعل من السهل للاستخدام. في ما يتعلق بتحريك متوسط ​​أدوات التنبؤ، قم بما يلي: - إلقاء نظرة على بيانات الأسعار اليومية على مدى السنوات الخمس الماضية لثلاثة أسهم مختلفة. استخدام الكلمات الرئيسية كوتستوك السعر داتاكوت، كورتورن داتاكوت، كوتكومباني داتاكوت، و كوتستوك ريتورنسكوت للعثور على المعلومات على شبكة الإنترنت. - على إكسيل، إنشاء الرسوم البيانية على أساس المتوسطات الحركة الاتجاه مع القيم التالية شكل: 10، 100، و 200. - Ox إكسل، رسم بياني المتوسطات المتحركة تركز مع القيم التالية شكل: 10، 100، و 200. - How هل المتوسطات المتحركة لنفس القيم من m تقارن بين المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​والمتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​كيف يمكن أن تساعد هذه المتوسطات المتحركة محلل الأسهم في تحديد اتجاه سعر السهم معاينة الحل يرجى العثور على البرنامج التعليمي المرفق وجود بعض الأفكار والمراجع والمحتوى المرتبط بالمتوسط ​​المتحرك. ملخص الحل تنظر هذه الاستجابة في استخدامات نماذج التحرك المتوسط ​​للتنبؤ والإدارة. إضافة إلى عربة التسوق إزالة من العربة شراء الحل إضافة إلى عربة التسوق إزالة من عربة الحل التي تقدمها: B، جامعة أجمر M، جامعة أجمر ردود الفعل الأخيرة كوتهيلو السيد راجندر، شكرا جزيلا لمساعدتي. جواب كبير. لكن كوتانكس سوف تفعل ذلك. كوت العمل الجيد شكرا لكم كوت كوتاهوير هو الرسم البياني، وجدول البيانات، ومتغير التغيير أو تحليل الحساسية أو أي تعليمات للقيام بأي شيء قمت فقط بنسخ نفس الشيء قدمته وإعادة تسميته file. quot كوتانك يوكوت الحلول ذات الصلة. قد عدلت أيضا أداة التقييم للتصدي لها. مع المتنبئين على استعداد لنشر أدوات جديدة لتحسين. الوطنية إدارة المخزون الدم والتخطيط يرجى. . وتشمل أدوات الرصد والتحقيق الرئيسية ما يلي:. لمراقبة العمليات في إدارة التحسين المستمر. . عيب المتوسطات المتحركة. الذي يعين. . قامت اللجنة أيضا بتعديل أداة التقييم للتصدي لها. والمتنبئين على استعداد لنشر أدوات جديدة لتحسين. في برنامج إدارة الأمراض في. . التخطيط التنبؤ هو أداة أساسية في أي. البيانات غير موجودة، قد يكون الحكم الإداري الشخصي. التماسك الأسي: شكل متوسط ​​متحرك للوقت. . وهو موظفون فنيون يتألفون من خبراء إحصائيين وعلماء إداريين وحاسوب. المتوسطات المتحركة المزدوجة. أو. ومع ذلك، يتم استكمال هذه الأدوات الإحصائية مع. . 5-33 إدارة متجر ديفيس 39s استخدمت سلسلة زمنية. استخدام أداة الانحدار في إكسيل. المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 سنوات كما هو الحال بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك المرجح. . ويقدم الأجهزة المنزلية، والأدوات. الحديقة ومنتجات الحديقة. التنبؤ هو أداة أساسية في أي قرار. البيانات غير موجودة، حكم شخصي الحكم قد. . التماسك الأسي: شكل متوسط ​​متحرك للسلاسل الزمنية. المرجع: 1. الاحصائيات للإدارة من قبل ليفين أمب روبين 2. التنبؤ هو أداة أساسية في أي. . من أدوات الطاقة والملحقات الكهربائية والمحمولة. احترام. التنبؤ هو أداة أساسية في أي. البيانات غير موجودة، قد يكون الحكم الإداري الشخصي.