Opprette en enkel flytting Dette er en av de følgende tre artiklene om Time Series-analyse i Excel Oversikt over flytende gjennomsnitt Det glidende gjennomsnittet er en statistisk teknikk som brukes til å utjevne kortsiktige svingninger i en serie data for å lettere gjenkjenne lengre langsiktige trender eller sykluser. Det bevegelige gjennomsnittet blir noen ganger referert til som et rullende gjennomsnitt eller et løpende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt er en serie med tall som hver representerer gjennomsnittet av et intervall med spesifisert antall tidligere perioder. Jo større intervallet, jo mer utjevning skjer. Jo mindre intervallet er, jo mer at det bevegelige gjennomsnittet ligner den faktiske dataserie. Flytte gjennomsnitt utfører følgende tre funksjoner: Utjevning av data, noe som betyr å forbedre passformen til dataene til en linje. Redusere effekten av midlertidig variasjon og tilfeldig støy. Fremhever utjevnene over eller under trenden. Det bevegelige gjennomsnittet er en av de mest brukte statistiske teknikkene i bransjen for å identifisere datatrender. For eksempel ser salgsledere vanligvis på tre måneders glidende gjennomsnitt av salgsdata. Artikkelen vil sammenligne en to måneders, tre måneders og seks måneders enkle glidende gjennomsnitt av de samme salgsdataene. Det bevegelige gjennomsnittet brukes ganske ofte i teknisk analyse av økonomiske data som aksjeavkastning og i økonomi for å finne trender i makroøkonomiske tidsserier som for eksempel sysselsetting. Det er en rekke variasjoner i det bevegelige gjennomsnittet. De mest brukte er det enkle glidende gjennomsnittet, det veide glidende gjennomsnittet og det eksponentielle glidende gjennomsnittet. Utførelse av hver av disse teknikkene i Excel vil bli dekket i detalj i separate artikler i denne bloggen. Her er en kort oversikt over hver av disse tre teknikkene. Enkelt Flytende Gjennomsnitt Hvert punkt i et enkelt glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av et spesifisert antall tidligere perioder. Denne bloggen artikkelen vil gi en detaljert forklaring på implementeringen av denne teknikken i Excel. Veidede Flytte gjennomsnittlige poeng i det veide glidende gjennomsnittet representerer også et gjennomsnitt av et spesifisert antall tidligere perioder. Det vektede glidende gjennomsnittet gjelder forskjellig vekting til visse tidligere perioder, ganske ofte blir de nyere perioder gitt større vekt. En kobling til en annen artikkel i denne bloggen, som gir en detaljert forklaring på implementeringen av denne teknikken i Excel, er som følger: Eksponentielle Flytte Gjennomsnittlige poeng i eksponentielt glidende gjennomsnitt representerer også et gjennomsnitt av et spesifisert antall tidligere perioder. Eksponensiell utjevning gjelder vektningsfaktorer til tidligere perioder som reduseres eksponentielt, og når aldri null. Som et resultat tar eksponensiell utjevning hensyn til alle tidligere perioder i stedet for et bestemt antall tidligere perioder som det veide glidende gjennomsnittet gjør. En kobling til en annen artikkel i denne bloggen, som gir en detaljert forklaring på implementeringen av denne teknikken i Excel, er som følger: Det følgende beskriver 3-trinns prosessen for å opprette et enkelt bevegelige gjennomsnitt av tidsseriedata i Excel Trinn 1 8211 Graf De opprinnelige dataene i en tidsserie-plott Linjediagrammet er det mest brukte Excel-diagrammet for å grave tidsseriedata. Et eksempel på et slikt Excel-diagram som brukes til å plotte 13 perioder med salgsdata, vises som følger: Trinn 2 8211 Opprett det flytende gjennomsnittet i Excel Excel gir verktøyet Moving Average i Data Analysis-menyen. Verktøyet Moving Average skaper et enkelt glidende gjennomsnitt fra en dataserie. Dialogboksen Moving Average skal fylles ut på følgende måte for å opprette et glidende gjennomsnitt for de to foregående 2 perioder med data for hvert datapunkt. Utgangen av 2-års glidende gjennomsnitt er vist som følger sammen med formlene som ble brukt til å beregne verdien av hvert punkt i glidende gjennomsnitt. Trinn 3 8211 Legg Moving Average Series til diagrammet Disse dataene skal nå legges til diagrammet som inneholder den originale tidslinjen for salgsdata. Dataene blir ganske enkelt lagt til som en dataserie i diagrammet. For å gjøre det, høyreklikk hvor som helst på diagrammet, og en meny vil dukke opp. Hit Velg data for å legge til den nye seriene av data. Den bevegelige gjennomsnittsserien vil bli lagt til ved å fullføre dialogboksen Rediger serier som følger: Skjemaet som inneholder den opprinnelige dataserie og det data8217s 2-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt er vist som følger. Legg merke til at den bevegelige gjennomsnittslinjen er ganske jevnere og rå data8217s avvik over og under trendlinjen er mye tydeligere. Den generelle trenden er nå mye mer tydelig også. Et treintervall glidende gjennomsnitt kan opprettes og plasseres på diagrammet ved å bruke samme fremgangsmåte som følger: Det er interessant å merke seg at 2-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt gir en jevnere graf enn 3-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt. I dette tilfellet kan 2-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt være det mest ønskelige enn 3-intervallet glidende gjennomsnitt. Til sammenligning beregnes et 6-intervall simpel glidende gjennomsnitt og legges til diagrammet på samme måte som følger: Som forventet er 6-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt betydelig vesentlig enn 2 eller 3-intervallet enkle glidende gjennomsnitt. En jevnere graf passer tett på en rett linje. Analysere prognose Nøyaktighet Nøyaktighet kan beskrives som godhet av passform. De to komponentene av prognose nøyaktighet er følgende: Prognose Bias 8211 Tendensen til en prognose å være konsekvent høyere eller lavere enn de faktiske verdiene av en tidsserie. Prognoseforspenning er summen av all feil dividert med antall perioder som følger: En positiv forspenning indikerer en tendens til å underprognose. En negativ forspenning indikerer en tendens til å over-prognose. Bias måler ikke nøyaktighet fordi positiv og negativ feil avbryter hverandre. Prognose Feil 8211 Forskjellen mellom faktiske verdier av en tidsserie og de forventede verdiene av prognosen. De vanligste måtene for prognosefeil er følgende: MAD 8211 Gjennomsnittlig Absolutt Avvik MAD beregner gjennomsnittlig absolutt verdi av feilen og beregnes med følgende formel: Gjennomsnittlig feilverdi eliminerer elimineringseffekten av positive og negative feil. Jo mindre MAD, desto bedre er modellen. MSE 8211 Mean Squared Error MSE er et populært mål for feil som eliminerer kanselleringseffekten av positive og negative feil ved å summere kvadratene av feilen med følgende formel: Store feilvilkår har en tendens til å overdrive MSE fordi feilvilkårene er alle kvadrert. RMSE (Root Square Mean) reduserer dette problemet ved å ta kvadratroten av MSE. MAPE 8211 Gjennomsnittlig Absolutt Prosent Feil MAPE eliminerer også kanselleringseffekten av positive og negative feil ved å summere absoluttverdiene til feilbetingelsene. MAPE beregner summen av prosentvis feilvilkår med følgende formel: Ved å summere prosent feilvilkår, kan MAPE brukes til å sammenligne prognosemodeller som bruker forskjellige målestørrelser. Beregning av Bias, MAD, MSE, RMSE og MAPE i Excel For Simple Moving Average Bias blir MAD, MSE, RMSE og MAPE beregnet i Excel for å evaluere 2-intervallet, 3-intervallet og 6-intervallet enkelt bevegelse gjennomsnittlig prognose oppnådd i denne artikkelen og vist som følger: Det første trinnet er å beregne E t. E t 2. E t, E t Y t-act. og deretter summer dem på følgende måte: Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE kan beregnes som følger: De samme beregningene utføres nå for å beregne Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE for 3-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt. De samme beregningene utføres nå for å beregne Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE for 6-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt. Bias, MAD, MSE, MAPE og RMSE er oppsummert for 2-intervall, 3-intervall og 6-intervall enkle bevegelige gjennomsnitt som følger. 3-intervallet enkelt glidende gjennomsnitt er den modellen som passer best til de faktiske dataene. 160 Excel Master Series Blog Directory Statistiske emner og artikler i hvert emne For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 Den velkjente 8220Knapsack Problem8221 som viser hvordan optimalisere bruken av begrenset plass samtidig som det tilfredsstiller mange andre kriterier. 8226 Slik utfører du ikke-lineær regresjon og kurvepassing på Solver ved hjelp av Solver8217s GRG ikke-lineær løsningsmetode. 8226 Hvordan løse 8220Cutting Stock Problem8221 overfor mange produksjonsfirmaer som prøver å bestemme den optimale måten å kutte arkmaterialer for å minimere avfall mens de tilfredsstiller kundeordrer. 8226 Porteføljeoptimalisering for å maksimere avkastningen eller minimere risikoen. 8226 Venture kapitalinvesteringsvalg ved hjelp av Solver8217s binære begrensning for å maksimere nettopå presentverdi av utvalgte kontantstrømmer ved år 0. En god bruk av If-Then-Else-setningene gjør dette til et enkelt problem. 8226 Hvordan bruke Solver for å minimere den totale kostnaden ved kjøp og frakt fra flere leverandører til flere steder. 8226 Hvordan optimalisere valget av ulike produksjonsmaskiner for å minimere kostnadene mens du bestiller. 8226 Slik optimaliserer du et markedsføringsbudsjett for å oppnå størst rekkevidde og frekvens eller antall inngående ledere til laveste pris. Steg-for-trinns optimalisering Med Excel Solver har du fullstendige instruksjoner og mange tips om alle aspekter av driften av Excel Solver. You8217ll forstår fullstendig rapportene og vet nøyaktig hvordan du kan tweek alle innstillingene for Solver8217s for total tilpasset bruk. Denne e-manualen gir også mange råd og veiledning om hvordan du setter opp modellen i Excel, slik at det blir så enkelt og intuitivt som mulig å jobbe med. Alle optimaliseringsproblemer i denne boken løses trinn for trinn ved hjelp av en 6-trinns prosess som fungerer hver gang. I tillegg til detaljerte skjermbilder og enkle forklaringer på hvordan du løser ethvert optimaliseringsproblem i boken, er det gitt en lenke for å laste ned en Excel-arbeidsbok som har alle problemer fullført akkurat slik de er i denne e-manualen. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er nøyaktig den elektroniske håndboken du trenger hvis du vil optimalisere på et avansert nivå med Excel Solver raskt. Det er et fullt enkelt å følge MBA-kurs i bedriftsstatistikk Umiddelbar, Absolutt, Ingen Spørsmål-Spurt, Tilbakebetalingsgaranti Hvis ikke TOTALT, 100 Tilfreds. I andre ord, hvis noen Excel Master Series eManual som du har kjøpt her, gir ikke instruksjoner som er CRYSTAL CLEAR og enkelt å forstå, du får alle pengene dine tilbake umiddelbart og hold eManual. Garantert For alle som ønsker å operere på høyt nivå med Excel Solver raskt, er dette boken for deg. Steg-for-trinn-optimalisering Med Excel Solver er en 200-siders. pdf e-manual av enkle, men grundige forklaringer på hvordan du bruker Excel Solver til å løse dagens8217s mest kjente optimaliseringsproblemer. Lastet med skjermbilder som er kombinert med enkle instruksjoner, vil denne boken forenkle mange vanskelige optimaliseringsproblemer og gjøre deg til en mester i Excel Solver nesten umiddelbart. Her er bare noen av Solver optimaliseringsproblemer som er løst helt med enkle å forstå instruksjoner og skjermbilder i denne e-manualen: 8226 Det berømte 8220Traveling Salesman8221-problemet ved å bruke Solver8217s Alldifferent-begrensning og Solver8217s evolusjonære metode for å finne den korteste banen til nå alle kunder. Dette gir også en avansert bruk av Excel INDEX-funksjonen. 8226 The well-known 8220Knapsack Problem8221 which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. 8226 How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver8217s GRG Nonlinear solving method. 8226 How to solve the 8220Cutting Stock Problem8221 faced by many manufacturing companies who are trying to determine the optimal way to cut sheets of material to minimize waste while satisfying customer orders. 8226 Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. 8226 Venture capital investment selection using the Solver8217s Binary constraint to maximize Net Present Value of selected cash flows at year 0. Clever use of the If-Then-Else statements makes this a simple problem. 8226 How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. 8226 How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 8226 How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver. You8217ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver8217s settings for total custom use. This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. All of the optimization problems in this book are solved step-by-step using a 6-step process that works every time. In addition to detailed screen shots and easy-to-follow explanations on how to solve every optimization problem in the book, a link is provided to download an Excel workbook that has all problems completed exactly as they are in this e-manual. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. A Forecast Calculation Examples A.1 Forecast Calculation Methods Twelve methods of calculating forecasts are available. Most of these methods provide for limited user control. For example, the weight placed on recent historical data or the date range of historical data used in the calculations might be specified. The following examples show the calculation procedure for each of the available forecasting methods, given an identical set of historical data. The following examples use the same 2004 and 2005 sales data to produce a 2006 sales forecast. In addition to the forecast calculation, each example includes a simulated 2005 forecast for a three month holdout period (processing option 19 3) which is then used for percent of accuracy and mean absolute deviation calculations (actual sales compared to simulated forecast). A.2 Forecast Performance Evaluation Criteria Depending on your selection of processing options and on the trends and patterns existing in the sales data, some forecasting methods will perform better than others for a given historical data set. A forecasting method that is appropriate for one product may not be appropriate for another product. It is also unlikely that a forecasting method that provides good results at one stage of a products life cycle will remain appropriate throughout the entire life cycle. You can choose between two methods to evaluate the current performance of the forecasting methods. These are Mean Absolute Deviation (MAD) and Percent of Accuracy (POA). Both of these performance evaluation methods require historical sales data for a user specified period of time. This period of time is called a holdout period or periods best fit (PBF). The data in this period is used as the basis for recommending which of the forecasting methods to use in making the next forecast projection. This recommendation is specific to each product, and may change from one forecast generation to the next. The two forecast performance evaluation methods are demonstrated in the pages following the examples of the twelve forecasting methods. A.3 Method 1 - Specified Percent Over Last Year This method multiplies sales data from the previous year by a user specified factor for example, 1.10 for a 10 increase, or 0.97 for a 3 decrease. Required sales history: One year for calculating the forecast plus the user specified number of time periods for evaluating forecast performance (processing option 19). A.4.1 Forecast Calculation Range of sales history to use in calculating growth factor (processing option 2a) 3 in this example. Sum the final three months of 2005: 114 119 137 370 Sum the same three months for the previous year: 123 139 133 395 The calculated factor 370395 0.9367 Calculate the forecasts: January, 2005 sales 128 0.9367 119.8036 or about 120 February, 2005 sales 117 0.9367 109.5939 or about 110 March, 2005 sales 115 0.9367 107.7205 or about 108 A.4.2 Simulated Forecast Calculation Sum the three months of 2005 prior to holdout period (July, Aug, Sept): 129 140 131 400 Sum the same three months for the previous year: 141 128 118 387 The calculated factor 400387 1.033591731 Calculate simulated forecast: October, 2004 sales 123 1.033591731 127.13178 November, 2004 sales 139 1.033591731 143.66925 December, 2004 sales 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Percent of Accuracy Calculation POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677)3 12.75624 A.5 Method 3 - Last year to This Year This method copies sales data from the previous year to the next year. Required sales history: One year for calculating the forecast plus the number of time periods specified for evaluating forecast performance (processing option 19). A.6.1 Forecast Calculation Number of periods to be included in the average (processing option 4a) 3 in this example For each month of the forecast, average the previous three months data. January forecast: 114 119 137 370, 370 3 123.333 or 123 February forecast: 119 137 123 379, 379 3 126.333 or 126 March forecast: 137 123 126 379, 386 3 128.667 or 129 A.6.2 Simulated Forecast Calculation October 2005 sales (129 140 131)3 133.3333 November 2005 sales (140 131 114)3 128.3333 December 2005 sales (131 114 119)3 121.3333 A.6.3 Percent of Accuracy Calculation POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Method 5 - Linear Approximation Linear Approximation calculates a trend based upon two sales history data points. Those two points define a straight trend line that is projected into the future. Use this method with caution, as long range forecasts are leveraged by small changes in just two data points. Required sales history: The number of periods to include in regression (processing option 5a), plus 1 plus the number of time periods for evaluating forecast performance (processing option 19). A.8.1 Forecast Calculation Number of periods to include in regression (processing option 6a) 3 in this example For each month of the forecast, add the increase or decrease during the specified periods prior to holdout period the previous period. Average of the previous three months (114 119 137)3 123.3333 Summary of the previous three months with weight considered (114 1) (119 2) (137 3) 763 Difference between the values 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Ratio (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Value1 DifferenceRatio 232 11.5 Value2 Average - value1 ratio 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Forecast (1 n) value1 value2 4 11.5 100.3333 146.333 or 146 Forecast 5 11.5 100.3333 157.8333 or 158 Forecast 6 11.5 100.3333 169.3333 or 169 A.8.2 Simulated Forecast Calculation October 2004 sales: Average of the previous three months (129 140 131)3 133.3333 Summary of the previous three months with weight considered (129 1) (140 2) (131 3) 802 Difference between the values 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Ratio (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Value1 DifferenceRatio 22 1 Value2 Average - value1 ratio 133.3333 - 1 2 131.3333 Forecast (1 n) value1 value2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 sales Average of the previous three months (140 131 114)3 128.3333 Summary of the previous three months with weight considered (140 1) (131 2) (114 3) 744 Difference between the values 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Value1 DifferenceRatio -25.99992 -12.9999 Value2 Average - value1 ratio 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Forecast 4 -12.9999 154.3333 102.3333 December 2004 sales Average of the previous three months (131 114 119)3 121.3333 Summary of the previous three months with weight considered (131 1) (114 2) (119 3) 716 Difference between the values 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Value1 DifferenceRatio -11.99992 -5.9999 Value2 Average - value1 ratio 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Forecast 4 (-5.9999) 133.3333 109.3333 A.8.3 Percent of Accuracy Calculation POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (135.33 - 114 102.33 - 119 109.33 - 137) 3 21.88 A.9 Method 7 - Secon d Degree Approximation Linear Regression determines values for a and b in the forecast formula Y a bX with the objective of fitting a straight line to the sales history data. Second Degree Approximation is similar. However, this method determines values for a, b, and c in the forecast formula Y a bX cX2 with the objective of fitting a curve to the sales history data. This method may be useful when a product is in the transition between stages of a life cycle. For example, when a new product moves from introduction to growth stages, the sales trend may accelerate. Because of the second order term, the forecast can quickly approach infinity or drop to zero (depending on whether coefficient c is positive or negative). Therefore, this method is useful only in the short term. Forecast specifications: The formulae finds a, b, and c to fit a curve to exactly three points. You specify n in the processing option 7a, the number of time periods of data to accumulate into each of the three points. In this example n 3. Therefore, actual sales data for April through June are combined into the first point, Q1. July through September are added together to create Q2, and October through December sum to Q3. The curve will be fitted to the three values Q1, Q2, and Q3. Required sales history: 3 n periods for calculating the forecast plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). Number of periods to include (processing option 7a) 3 in this example Use the previous (3 n) months in three-month blocks: Q1(Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2(Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3(Oct - Dec) 114 119 137 370 The next step involves calculating the three coefficients a, b, and c to be used in the forecasting formula Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (where X 1) a b c (2) Q2 a bX cX2 (where X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (where X 3) a 3b 9c Solve the three equations simultaneously to find b, a, and c: Subtract equation (1) from equation (2) and solve for b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitute this equation for b into equation (3) (3) Q3 a 3(Q2 - Q1) - 3c c Finally, substitute these equations for a and b into equation (1) Q3 - 3(Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2)2 The Second Degree Approximation method calculates a, b, and c as follows: a Q3 - 3(Q2 - Q1) 370 - 3(400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2)2 (370 - 400) (384 - 400)2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23)X2 January thru March forecast (X4): (322 340 - 368)3 2943 98 per period April thru June forecast (X5): (322 425 - 575)3 57.333 or 57 per period July thru September forecast (X6): (322 510 - 828)3 1.33 or 1 per period October thru December (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulated Forecast Calculation October, November and December, 2004 sales: Q1(Jan - Mar) 360 Q2(Apr - Jun) 384 Q3(Jul - Sep) 400 a 400 - 3(384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384)2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Percent of Accuracy Calculation POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110.27 A.9.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Method 8 - Flexible Method The Flexible Method (Percent Over n Months Prior) is similar to Method 1, Percent Over Last Year. Both methods multiply sales data from a previous time period by a user specified factor, then project that result into the future. In the Percent Over Last Year method, the projection is based on data from the same time period in the previous year. The Flexible Method adds the capability to specify a time period other than the same period last year to use as the basis for the calculations. Multiplication factor. For example, specify 1.15 in the processing option 8b to increase the previous sales history data by 15. Base period. For example, n 3 will cause the first forecast to be based upon sales data in October, 2005. Minimum sales history: The user specified number of periods back to the base period, plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). A.10.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Method 9 - Weighted Moving Average The Weighted Moving Average (WMA) method is similar to Method 4, Moving Average (MA). However, with the Weighted Moving Average you can assign unequal weights to the historical data. The method calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term. More recent data is usually assigned a greater weight than older data, so this makes WMA more responsive to shifts in the level of sales. However, forecast bias and systematic errors still do occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns. This method works better for short range forecasts of mature products rather than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n the number of periods of sales history to use in the forecast calculation. For example, specify n 3 in the processing option 9a to use the most recent three periods as the basis for the projection into the next time period. A large value for n (such as 12) requires more sales history. It results in a stable forecast, but will be slow to recognize shifts in the level of sales. On the other hand, a small value for n (such as 3) will respond quicker to shifts in the level of sales, but the forecast may fluctuate so widely that production can not respond to the variations. The weight assigned to each of the historical data periods. The assigned weights must total to 1.00. For example, when n 3, assign weights of 0.6, 0.3, and 0.1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history: n plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). MAD (133.5 - 114 121.7 - 119 118.7 - 137) 3 13.5 A.12 Method 10 - Linear Smoothing This method is similar to Method 9, Weighted Moving Average (WMA). However, instead of arbitrarily assigning weights to the historical data, a formula is used to assign weights that decline linearly and sum to 1.00. The method then calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term. As is true of all linear moving average forecasting techniques, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns. This method works better for short range forecasts of mature products rather than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n the number of periods of sales history to use in the forecast calculation. This is specified in the processing option 10a. For example, specify n 3 in the processing option 10b to use the most recent three periods as the basis for the projection into the next time period. The system will automatically assign the weights to the historical data that decline linearly and sum to 1.00. For example, when n 3, the system will assign weights of 0.5, 0.3333, and 0.1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history: n plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). A.12.1 Forecast Calculation Number of periods to include in smoothing average (processing option 10a) 3 in this example Ratio for one period prior 3(n2 n)2 3(32 3)2 36 0.5 Ratio for two periods prior 2(n2 n)2 2(32 3)2 26 0.3333.. Ratio for three periods prior 1(n2 n)2 1(32 3)2 16 0.1666.. January forecast: 137 0.5 119 13 114 16 127.16 or 127 February forecast: 127 0.5 137 13 119 16 129 March forecast: 129 0.5 127 13 137 16 129.666 or 130 A.12.2 Simulated Forecast Calculation October 2004 sales 129 16 140 26 131 36 133.6666 November 2004 sales 140 16 131 26 114 36 124 December 2004 sales 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Percent of Accuracy Calculation POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Method 11 - Exponential Smoothing This method is similar to Method 10, Linear Smoothing. In Linear Smoothing the system assigns weights to the historical data that decline linearly. In exponential smoothing, the system assigns weights that exponentially decay. The exponential smoothing forecasting equation is: Forecast a(Previous Actual Sales) (1 - a) Previous Forecast The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period. a is the weight applied to the actual sales for the previous period. (1 - a) is the weight applied to the forecast for the previous period. Valid values for a range from 0 to 1, and usually fall between 0.1 and 0.4. The sum of the weights is 1.00. a (1 - a) 1 You should assign a value for the smoothing constant, a. If you do not assign values for the smoothing constant, the system calculates an assumed value based upon the number of periods of sales history specified in the processing option 11a. a the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Valid values for a range from 0 to 1. n the range of sales history data to include in the calculations. Generally one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales. For this example, a small value for n (n 3) was chosen in order to reduce the manual calculations required to verify the results. Exponential smoothing can generate a forecast based on as little as one historical data point. Minimum required sales history: n plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). A.13.1 Forecast Calculation Number of periods to include in smoothing average (processing option 11a) 3, and alpha factor (processing option 11b) blank in this example a factor for the oldest sales data 2(11), or 1 when alpha is specified a factor for the 2nd oldest sales data 2(12), or alpha when alpha is specified a factor for the 3rd oldest sales data 2(13), or alpha when alpha is specified a factor for the most recent sales data 2(1n), or alpha when alpha is specified November Sm. Avg. a(October Actual) (1 - a)October Sm. Avg. 1 114 0 0 114 December Sm. Avg. a(November Actual) (1 - a)November Sm. Avg. 23 119 13 114 117.3333 January Forecast a(December Actual) (1 - a)December Sm. Avg. 24 137 24 117.3333 127.16665 or 127 February Forecast January Forecast 127 March Forecast January Forecast 127 A.13.2 Simulated Forecast Calculation July, 2004 Sm. Avg. 22 129 129 August Sm. Avg. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Avg. 24 131 24 136.3333 133.6666 October, 2004 sales Sep Sm. Avg. 133.6666 August, 2004 Sm. Avg. 22 140 140 September Sm. Avg. 23 131 13 140 134 October Sm. Avg. 24 114 24 134 124 November, 2004 sales Sep Sm. Avg. 124 September 2004 Sm. Avg. 22 131 131 October Sm. Avg. 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Avg. 24 119 24 119.6666 119.3333 December 2004 sales Sep Sm. Avg. 119.3333 A.13.3 Percent of Accuracy Calculation POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Method 12 - Exponential Smoothing with Trend and Seasonality This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing in that a smoothed average is calculated. However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend. The forecast is composed of a smoothed averaged adjusted for a linear trend. When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. a the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Valid values for alpha range from 0 to 1. b the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Valid values for beta range from 0 to 1. Whether a seasonal index is applied to the forecast a and b are independent of each other. They do not have to add to 1.0. Minimum required sales history: two years plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). Method 12 uses two exponential smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal factor. A.14.1 Forecast Calculation A) An exponentially smoothed average MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Evaluating the Forecasts You can select forecasting methods to generate as many as twelve forecasts for each product. Each forecasting method will probably create a slightly different projection. When thousands of products are forecast, it is impractical to make a subjective decision regarding which of the forecasts to use in your plans for each of the products. The system automatically evaluates performance for each of the forecasting methods that you select, and for each of the products forecast. You can choose between two performance criteria, Mean Absolute Deviation (MAD) and Percent of Accuracy (POA). MAD is a measure of forecast error. POA is a measure of forecast bias. Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a user specified period of time. This period of recent history is called a holdout period or periods best fit (PBF). To measure the performance of a forecasting method, use the forecast formulae to simulate a forecast for the historical holdout period. There will usually be differences between actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When multiple forecast methods are selected, this same process occurs for each method. Multiple forecasts are calculated for the holdout period, and compared to the known sales history for that same period of time. The forecasting method producing the best match (best fit) between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in your plans. This recommendation is specific to each product, and might change from one forecast generation to the next. A.16 Mean Absolute Deviation (MAD) MAD is the mean (or average) of the absolute values (or magnitude) of the deviations (or errors) between actual and forecast data. MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history. Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors. When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD has shown to be the most reliable for that product for that holdout period. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, there is a simple mathematical relationship between MAD and two other common measures of distribution, standard deviation and Mean Squared Error: A.16.1 Percent of Accuracy (POA) Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise. When forecasts are consistently two low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high, would be an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual - Forecast When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, it is not so important to eliminate forecast errors as it is to generate unbiased forecasts. However in service industries, the above situation would be viewed as three errors. The service would be understaffed in the first period, then overstaffed for the next two periods. In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. The summation over the holdout period allows positive errors to cancel negative errors. When the total of actual sales exceeds the total of forecast sales, the ratio is greater than 100. Of course, it is impossible to be more than 100 accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio will be 100. Therefore, it is more desirable to be 95 accurate than to be 110 accurate. The POA criteria select the forecasting method that has a POA ratio closest to 100. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. I have to calculate the MAD (Mean Absolute Deviation) for this problem. Can someone help I have to calculate the MAD (Mean Absolute Deviation) for this problem. Can someone help The data includes Year 1, 2, 3 ,4 ,5 Mileage 3,000, 4,000, 3,400, 3,800, and 3,700 If a 2-year moving average is used to make the forecast, the MAD based of this (ANSWER) miles (round your response to a whole number.) (Hint: You will have only3 years of matched data.) I039m so confused with MAD problems at the moment I039ve given up and hope some math genius is online to help me lol pleeeease. Legg til ditt svar Rapporter misbruk Tilleggsinformasjon Hvis du mener at din immaterielle rettighet er blitt krenket og ønsker å sende inn en klage, vennligst se våre misbruk av retningslinjene for opphavsrettspolitikk. Tilleggsinformasjon Hvis du mener at din immaterielle rettighet er blitt krenket og ønsker å sende inn en klage, vennligst se vår CopyrightIP Policy
No comments:
Post a Comment