이동 평균 예 문제

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 더 가깝습니다. OR - 노트는 필드의 광범위한 제목 아래에있는 주제에 대한 일련의 소개 노트입니다 운영 연구에 대한 자료 또는 원래 Imperial College에서 제공 한 입문 과정에서 나에게 사용되었습니다. 다음 조건에 따라 OR에 관심이있는 모든 학생 및 교사가 사용할 수 있습니다. OR에서 사용할 수있는 주제의 전체 목록 - 메모는 여기에서 찾을 수 있습니다. 캐스팅 예제. 캐스팅 예제 1996 UG 시험. 지난 5 개월 동안의 제품에 대한 수요가 아래에 나와 있습니다. 월별 수요 예측을 생성하기 위해 2 개월 이동 평균을 사용합니다. 지수 스무딩 적용 월간 수요의 수요 예측을 생성하기 위해 0 9의 평활 상수가 있습니다. 이 두 예측 중 어느 것이 당신을 선호합니까? 그리고 왜 2 개월 5 개월 동안의 2 개월 이동 평균이 주어집니다. m onth six는 그 달 전의 이동 평균입니다. 즉, 5 개월 동안 이동 평균입니다. 2350. 0의 평활 상수를 사용하여 지수 평활을 적용합니다. 9 9 월에 대한 예측은 5 월 평균에 불과합니다. M 5 2386. 두 예측을 비교하기 위해 평균 제곱 편차 MSD를 계산합니다. 이렇게하면 이동 평균에 대한 결과가 나타납니다. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. 그리고 지수가 평활화 된 평활 상수 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. 전반적으로 우리는 지수 평활화가 MSD가 낮아 예측을 한 달 앞당겨주는 것으로 나타났습니다. 따라서 우리는 지수 평활화에 의해 생성 된 2386의 예측을 선호합니다. 1994 년 UG 시험을 보냅니다. 아래 테이블은 지난 7 개월 동안 상점에서 애프터 쉐이브에 대한 수요를 보여줍니다. 2 개월 동안 2 개월 이동 평균을 계산합니다 일곱 번째 달에 수요에 대한 귀하의 예측은 어떻습니까? 지수 평활화를 0 1의 평활 상수로 사용하여 8 개월 동안 수요에 대한 예측을 유도했습니다. 8 개월에 대한 두 가지 예측 중 어느 것이 당신을 선호합니까? 이유는 무엇입니까? 상점 주인은 고객이 다른 브랜드의 애프터 쉐이브로 전환하고 있다고 생각합니다. 이 전환 동작을 모델링하는 방법과이 전환이 발생하는지 여부를 확인하는 데 필요한 데이터를 나타낼 수 있습니다. 개월 2 ~ 7의 2 개월 이동 평균은 다음에 의해 제공됩니다. 8 개월 예측은 그 전의 달, 즉 7 개월 동안의 이동 평균 7 46. 평활화 상수를 0 1로 적용하여 지수 평활화를 적용합니다. 8 개월 예측은 7 월 평균값입니다. M 7 31 11 31 두 가지 예측을 비교하기 위해 평균 제곱 편차 MSD를 계산합니다. 이렇게하면 이동 평균과 평활 상수가 0 인 지수 스무딩 평활 평균에 대해 알 수 있습니다. 2 개월 이동 평균에 의해 산출 된 46의 예측을 선호합니다. 전환을 조사하려면 다음과 같이하십시오. Markov 프로세스 모델을 사용하십시오. 여기에서는 주 브랜드 및 초기 상태 정보와 설문 조사에서 고객 전환 확률이 필요합니다. 모델과 과거 행동 사이에 적합 여부를 확인하기 위해 과거 데이터에서 모델을 실행해야합니다. 시험. 아래 테이블은 지난 9 개월 동안 상점에서 면도칼의 특정 브랜드에 대한 수요를 보여줍니다. 3 개월에서 9 개월 동안 3 개월 이동 평균을 계산합니다. 10 월의 수요에 대한 귀하의 예측은 어떨까요? smoothing 상수를 0 3으로하여 10 번째 월의 수요 예측을 유도합니다. 10 개월의 두 예측 중 어느 것을 선호합니까? 왜 3 개월에서 9 개월 사이의 3 개월 이동 평균은 giv입니다 10 월의 예측은 그 달 전의 이동 평균입니다. 즉, 9 개월의 이동 평균입니다. 9 월 9 일. 33. 10 월분의 예측은 부분 수요를 가질 수 없으므로 20 단계입니다. 지수 평활화를 평활화 상수 0 3 우리가 얻는다. 10 월의 예측 전과 마찬가지로 9 개월의 평균은 M 9 18 57 19이다. 두 가지 예측을 비교하기 위해 평균 제곱 편차 MSD를 계산한다. 우리는 움직이는 평균과 평활화 상수가 0 인 기하 급수적으로 평준화 된 평균을 찾습니다. 3. 전반적으로 우리는 3 개월 이동 평균이 더 낮은 MSD를 가졌으므로 예측보다 한 달 앞서가는 것으로 나타납니다. 그러므로 우리는 3 달 이동 평균에 의해 생성 된 20의 예측. 캐롤 라이닝 예제 1991 UG 시험. 아래 테이블은 지난 12 개월 동안 백화점의 특정 브랜드의 팩스 기계에 대한 수요를 보여줍니다. mov 4 개월 ~ 12 개월 평균 13 개월 수요에 대한 귀하의 예측은 어떨까요? 13 일 수요 예측을 유도하기 위해 평활 상수 0 2를 적용하여 지수 평활화를 적용하십시오. 13 개월의 두 예측 중 어느 것이 위의 계산에서 고려되지 않은 다른 요인은 13 일 팩스 기계에 대한 수요에 영향을 미칠 수 있습니다. 4 개월에서 12 개월 사이의 4 개월 이동 평균은 다음과 같습니다. m 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25. 월 13 일 예측치는 그 달 이전의 이동 평균치 즉, 12 개월 이동 평균치입니다. m 25 fractional demand 13 개월의 예측은 46입니다. 0의 평활 상수를 적용한 지수 평활화 2를 적용합니다. 13 개월 예측은 12 개월 평균입니다. M 12 38 618 39 전자는 분수 수요를 가질 수 없습니다. 두 예측을 비교하기 위해 평균 제곱 편차 MSD를 계산합니다. 이렇게하면 이동 평균과 평활 상수가 0 인 기하 급수적으로 평준화 된 평균을 구할 수 있습니다. 2. 전반적으로 우리는 4 달 이동 평균은 더 낮은 MSD가 있기 때문에 제일 1 달 앞서 예측을주는 것처럼 보인다 그러므로 우리는 4 달 이동 평균에 의해 생성 된 46의 예측을 선호한다. 계절 수요. 가격 변화, 이 상표 및 다른 상표 둘 다. 새로운 경제 기술. 새로운 기술. 캐스팅 예제 1989 UG 시험. 아래 표는 지난 12 개월 동안 백화점의 특정 브랜드 전자 레인지에 대한 수요를 보여줍니다. 매달 6 개월 이동 평균 계산 13 달 수요에 대한 예측. 13 달에 대한 수요 예측을 유도하기 위해 0 7의 스무딩 상수를 적용하여 기하 급수적으로 평활화하십시오. 13 개월에 대한 두 가지 예측 중 어느 것이 당신을 선호합니까? 왜. 우리는 적어도 6 회의 관측이있을 때까지 6 개월 이동 평균을 계산할 수 없습니다. 즉, 6 개월 이후로 평균을 계산할 수 있습니다. 따라서 우리는 다음과 같습니다. 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 32 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17. 13 개월 예측은 그 달 이전의 이동 평균입니다. 즉, 12 개월 평균 이동 평균입니다. 12 17. 부분 수요가있을 수없는 상황 13 개월의 예측은 38입니다. 평활화 상수를 0으로하여 지수 평활화를 적용합니다. 평균 원가 계산 방법. 평균 원가 계산 방법은 재고의 모든 유사한 항목의 평균 원가를 계산하여 각 단위에 비용을 할당하는 데 사용됩니다 sold FIFO 및 LIFO 방법과 마찬가지로이 방법은 영구 재고 시스템 및 정기 재고 시스템에도 사용할 수 있습니다. 정기적 인 재고 시스템의 평균 원가 계산 방법. 평균 재고 자산의 원가는 가중 평균 원가를 사용하여 계산됩니다. 가중 평균 원가는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 평균 평균 원가 판매 가능 원가 판매 가능한 단위 수. 메타 회사는 단일 제품 X를 구매 및 판매하는 무역 회사입니다. X 회사는 2013 년 6 월 한 달 동안 X 제품의 판매 및 구매 기록을 보유하고 있습니다. 월 200 단위 10 15. 판매 된 비용 4,092 5,158 14722 2,103 26,075 판매 총액 결말 재고 비용 9,665 잔액 칼럼. 영구 재고 시스템의 평균 원가 계산 방법 사용은 회사 간에는 일반적이지 않습니다. 평균 사용의 주요 이점 원가 계산 방법은 간단하고 적용하기가 쉽다. 또한, 이 방법으로는 다른 재고 평가 방법보다 수입 조작의 기회가 적다. 맨 위로 문제를보고하거나 수정을 제안하십시오 .5 평균 원가 계산 방법에 대한 응답. 귀중한 정보에 감사드립니다. 그러나 전체 사례가되도록 저널 항목을 추가하는 것이 좋습니다. 감사합니다. Ghareeb. 판매량이 현재보다 더 많은 금액의 재고가 있다면 어떻게 될까요? 당신이 가지고있는 것보다 더 많이 팔 수 있습니까? 재고가 20 개 밖에 없으면 고객에게 50 대를 팔 수 있습니까? 지식을 공유해 주셔서 감사합니다. 위의 예에서 반환 된 판매 및 구매에 대한 항목을 추가하면 학생과 다른 시청자에게 더 가치있는 정보가됩니다. 감사합니다. Irshad Karam에게 감사드립니다. 회사가 다른 위치를 유지하는 경우 평균 속도는 무엇입니까 지점을 포함하여 모든 주식을 고려하여 계산하거나 다른 위치에 대한 별도의 평균 비용을 계산해야합니다. 또한 다른 loca에 대해 별도의 평균을 유지하는 단점이 무엇인지 설명하십시오. .