Pourquoi Le Modèle De Moyenne Mobile

Une note de bas de page dans Pankratz (1983). À la page 48, dit: La moyenne mobile de l'étiquette est techniquement incorrecte, car les coefficients MA peuvent être négatifs et ne pas être équivalents à l'unité. Ce label est utilisé par convention. Box et Jenkins (1976) disent aussi quelque chose de semblable. À la page 10: La moyenne mobile du nom est quelque peu trompeuse parce que les poids 1, - theta, - theta, ldots, - theta, qui multiplient le as, n'ont pas besoin d'unité totale et n'ont pas besoin d'être positifs. Cependant, cette nomenclature est d'usage commun, et nous l'employons donc. J'espère que ça aide. Si vous regardez un processus MA de moyenne nulle: Xt varepsilont theta1 varepsilon cdots thetaq varepsilon, alors vous pourriez considérer le côté droit comme ressemblant à une moyenne mobile pondérée des termes varepsilon, mais où les poids ne somme à 1. Remarquez que Chaque valeur de yt peut être considérée comme une moyenne mobile pondérée des dernières erreurs de prévision. Des explications semblables du terme peuvent être trouvées dans de nombreux autres endroits. Notez que Graeme Walsh souligne dans les commentaires ci-dessus que cela peut avoir pris naissance avec Slutsky (1927) La sommation des causes aléatoires comme source de processus cycliques 1 Hyndman, R. J. Et Athanasopoulos, G. (2013) Prévision: principes et pratiques. Section 84. otextsfpp84. Consulté le 22 sept. 2013. Définition du modèle de moyenne mobile pondérée Dans le modèle de moyenne mobile pondérée (stratégie de prévision 14), chaque valeur historique est pondérée par un facteur du groupe de pondération dans le profil de prévision univariée. Formule pour la moyenne mobile pondérée Le modèle de la moyenne mobile pondérée vous permet de pondérer les données historiques récentes plus fortement que les données plus anciennes pour déterminer la moyenne. Vous le faites si les données les plus récentes sont plus représentatives de la demande future que les données plus anciennes. Par conséquent, le système est capable de réagir plus rapidement à un changement de niveau. L'exactitude de ce modèle dépend en grande partie de votre choix de facteurs de pondération. Si le schéma des séries chronologiques change, vous devez également adapter les facteurs de pondération. Lors de la création d'un groupe de pondération, vous entrez les facteurs de pondération en pourcentage. La somme des facteurs de pondération ne doit pas être de 100. Aucune prévision ex post n'est calculée avec cette stratégie de prévision. Moyenne mobile pondérée Méthodes de prévision: Avantages et inconvénients Bonjour, LOVE your Post. Se demandait si vous pourriez élaborer plus loin. Nous utilisons SAP. Il ya une sélection que vous pouvez choisir avant d'exécuter votre prévision appelée initialisation. Si vous cochez cette option, vous obtenez un résultat de prévision, si vous exécutez à nouveau la prévision, dans la même période, et ne vérifiez pas l'initialisation, le résultat change. Je ne peux pas comprendre ce que cette initialisation fait. Je veux dire mathématiquement. Quel résultat de prévision est le meilleur pour sauver et employer par exemple. Les changements entre les deux ne sont pas dans la quantité prévue, mais dans le MAD et erreur, le stock de sécurité et les quantités ROP. Vous ne savez pas si vous utilisez SAP. Salut merci d'avoir expliqué si effeciently son trop gd. Merci encore Jaspreet Laisser un commentaire Annuler la réponse Les plus populaires Posts About Shmula Pete Abilla est le fondateur de Shmula et le personnage, Kanban Cody. Il a aidé des entreprises comme Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, et d'autres à réduire les coûts et à améliorer l'expérience client. Il le fait par une méthode systématique pour identifier les points de douleur qui ont une incidence sur le client et l'entreprise, et encourage une large participation des associés de la société pour améliorer leurs propres processus. Ce site est une collection de ses expériences qu'il veut partager avec vous. Commencez avec les téléchargements gratuits