Sivua ei löydy etsimäsi sivu on ehkä poistettu, sen nimi on muuttunut tai se on tilapäisesti poissa käytöstä. Yritä seuraavia toimia: Varmista, että selaimesi osoitepalkissa näkyvä Web-sivuston osoite on kirjoitettu oikein ja alustettu oikein. Jos saavut tämän sivun napsauttamalla linkkiä, ota yhteyttä Web-sivuston järjestelmänvalvojaan ilmoittamaan, että linkki on muotoiltu väärin. Yritä toista linkkiä napsauttamalla Takaisin-painiketta. HTTP-virhe 404 - Tiedostoa tai hakemistoa ei löydy. Internet-tietopalvelut (IIS) Tekniset tiedot (tukihenkilöille) Siirry Microsoftin tuotetukipalveluihin ja suorita nimikkeiden haku HTTP ja 404 sanat. Avaa IIS-ohje. joka on käytettävissä IIS Managerissa (inetmgr) ja etsiä Web-sivuston asetuksia. Yhteiset hallinnolliset tehtävät. ja Tietoja mukautetuista virheilmoituksista. UUDISTUS-funktioiden käyttäminen Excelissä (ja Open Office Calc) kopioi tekijänoikeudet. InventoryOps-sisältö on tekijänoikeussuojaa, eikä sitä ole saatavilla uudelleen julkaisemiseen. Haluan aloittaa sanomalla, että Excel-ennuste - toiminto ei ole täydellinen inventaarion ennustaminen. Varastonhallinnan ennustaminen tarkoittaa yleensä melun poistamista kysynnästä, laskettaessa ja sisällyttämällä suuntauksia, kausiluonteisuutta ja tapahtumia. Ennuste-funktio ei tee kaikkia näitä asioita puolestasi (teknisesti se voisi, mutta on parempia tapoja toteuttaa joitakin näistä). Mutta se on kätevä pieni toiminto, joka on helppokäyttöinen, ja se voi varmasti olla osa ennakointijärjestelmääsi. Microsoft Help - toiminnon ennuste - toiminnossa. FORECAST (x, knownys, knownxs) - funktio palauttaa riippumattoman muuttujan tietyn arvon (x tiedot, tiedossa dataa tunnetuilla tiedoilla) tietyn arvon x, riippuen olevan muuttujan ennustetun arvon (pienimmän neliösumman) lineaarinen regressio y-arvojen ennustamiseksi x-arvoista. Joten mitä tämä tarkoittaa Lineaarinen regressio on regressioanalyysin muoto ja sitä voidaan käyttää matemaattisen suhteen laskemiseen kahden (tai useamman) datajoukon välillä. Ennusteessa voit käyttää tätä, jos olet ajatellut, että tietoryhmää voitaisiin käyttää ennustamaan toista tietojoukkoa. Jos esimerkiksi myyt rakennustarvikkeita, saatat havaita, että korkotason muutoksia voidaan käyttää ennakoimaan tuotteiden myyntiä. Tämä on klassinen esimerkki regressiolaskennan käyttämisestä ulkoisen muuttujan (korot) ja sisäisen muuttujan (myynti) välisen suhteen laskemiseen. Kuitenkin, kuten näemme myöhemmin, voit myös käyttää regressiota laskemalla suhteen samassa tietosarjassa. Tyypillinen lähestymistapa regressioanalyysiin merkitsee regressiota matemaattisen suhteen määrittämiseksi, mutta myös auttaa sinua antamaan käsitys siitä, kuinka kelvollinen kyseinen suhde on (eli analyysiosa). Ennakointi-funktio ohittaa analyysin ja laskee vain suhteen ja soveltaa sitä automaattisesti lähtöösi. Tämä tekee asioista helpommaksi käyttäjälle, mutta olettaa, että suhteesi on kelvollinen. Siten ennustefunktio käyttää lineaarista regressiota ennustamaan arvo, joka perustuu kahden datasarjan väliseen suhteeseen. Katsokaa joitain esimerkkejä. Kuvassa 1A meillä on laskentataulukko, joka sisältää keskimääräisen koron 4 edellisen vuoden aikana ja yksikkömyynti saman samassa neljän vuoden jaksossa. Näytämme myös ennustetun koron viidentenä vuotena. Esimerkissä näemme, että yksikkömyynti kasvaa, kun korot laskevat ja laskeutuvat korot nousevat. Tarkastelemalla esimerkkiä, voimme luultavasti olettaa, että vuoden 5 myynnin määrä olisi noin 5 000-6 000, mikä perustui korkoihin ja edellisillä kausilla tapahtuneeseen myyntiin. Voimme käyttää ennuste-funktiota tarkemmin tämän suhteen kvantifioimiseksi ja soveltaa sitä viidenteen vuoteen. Kuviossa 1B näkyy ennuste-funktio sovellettuna. Tässä tapauksessa solun F4 kaava on FORECAST (F2, B3: E3, B2: E2). Mitä suluissa on, tunnetaan argumenttina. Argumentti on todellakin vain keino välittää parametrit käytetylle toiminnolle (tässä tapauksessa ennustefunktio). Jokainen parametri erotetaan pilkulla. Jotta ennuste-toiminto toimisi, sen on tiedettävä arvo, jota käytämme ennustamaan tuotostamme (vuoden 5 myynti). Meidän tapauksessamme parametri (meidän vuoden 5 korko) on solussa F2, joten argumentimme ensimmäinen osa on F2. Seuraavaksi on tiedettävä, missä se voi löytää nykyiset arvot, joiden avulla määritetään suhteet, jotka koskevat F2: ta. Ensin meidän on syötettävä solut, jotka edustavat riippuvaisen muuttujan arvoja. Meidän tapauksessamme tämä olisi myymämme yksikkömme viimeisten neljän vuoden aikana, joten kirjoitamme B3: E3: n. Sitten meidän on syötettävä solut, jotka edustavat ennustusmuuttujamme arvoja. Meidän tapauksessamme tämä olisi korko edellisten 4 vuoden aikana, joten kirjoitamme B2: E2). Ennuste-funktio voi nyt vertailla vuosien 1 - 4 aikana myydyt yksiköt kyseisten vuosien korkoihin ja soveltaa sitä suhteessa ennustettuun vuoden 5 korkoihimme, jotta saavuimme arvioidun liikevaihdon vuodelle 5 5.654 kappaletta. Edellisessä esimerkissä voimme tarkastella kaavioita, joiden avulla yritetään visualisoida suhde. Ensi silmäyksellä se ei välttämättä näytä niin ilmeiseltä, koska meillä on käänteinen suhde (myynti ylittyy, kun korot laskevat alas), mutta jos henkisesti käänsit yhden kaavion, näet hyvin selkeän suhteen. Se on yksi hienoista asioista ennustefunktiosta (ja regressioanalyysistä). Se voi helposti käsitellä käänteistä suhdetta. kopioi Copyright. InventoryOps-sisältö on tekijänoikeussuojaa, eikä sitä ole saatavilla uudelleen julkaisemiseen. Katsokaa nyt toista esimerkkiä. Kuviossa 2A näemme uuden datasarjan. Tässä esimerkissä korot nousivat ja laskivat viimeisten neljän vuoden aikana, mutta yksikkömyynti jatkui tasaisesti. Vaikka on mahdollista, että korkotasolla on ollut vaikutusta myyntiin tässä esimerkissä, on ilmeistä, että tässä on paljon merkittävämpiä tekijöitä. Käyttämällä ennusteemme toimintoja näiden tietojen avulla palautamme vuodelle 5 ennusteesta 7 118 yksikköä. Mielestäni suurin osa meistä tarkastelisi myynnin kehitystä ja suostu siihen, että sen todennäköisimmin myynti vuodelle 5 olisi 9 000 yksikköä. Kuten aiemmin mainitsin, ennuste-funktio olettaa, että suhde on kelvollinen, joten se tuottaa tuotos parhaasta sovituksesta riippuen, jonka se voi antaa sille annetuista tiedoista. Toisin sanoen, jos kerromme, että on olemassa suhde, se uskoo meidät ja tuottaa tuotoksen vastaavasti antamatta meille virheilmoitusta tai mitään signaalia, joka merkitsisi, että suhde on erittäin huono. Joten, ole varovainen, mitä pyydät. Aiemmat esimerkit kattoivat klassisen regressiosovelluksen ennustukseen. Vaikka kaikki tämä kuulostaa melko liukasalta, tämä regressiokehityksen klassinen sovellus ei ole yhtä hyödyllinen kuin luulisi (voit tarkistaa kirjani lisätietoja regressiosta ja siitä, miksi se ei ehkä ole hyvä valinta ennusteiden tarpeisiin). Mutta nyt voit käyttää ennuste-funktiota yksinkertaisesti tunnistamaan trendin tietyssä datasarjassa. Aloitetaan tarkastelemalla kuvio 3A. Täällä meillä on kysyntä hyvin ilmeisellä trendillä. Useimmat meistä voivat tarkastella näitä tietoja ja tuntea olonsa mukavaksi ennustaa, että kysyntä kaudella 7 todennäköisesti on 60 yksikköä. Jos kuitenkin suoritit näitä tietoja varastonhallinnan tyypillisten ennusteiden laskelmien avulla, saatat olla yllättynyt siitä, kuinka huonosti monet näistä laskelmista ovat trendin laskennassa. Koska ennuste-funktio vaatii meitä syöttämään riippuvaisen muuttujan ja ennustavan muuttujan, miten aiomme käyttää ennuste-funktiota, jos meillä on vain yksi tietojoukko. Vaikka onkin teknisesti totta, että meillä on vain yksi tietojoukko (meidän kysyntähistoria), meillä on tosiasiassa suhde, joka tapahtuu tämän tietojoukon sisällä. Tässä tapauksessa suhde on aikapohjainen. Siksi voimme käyttää kahta ajanjaksoa kysyntänä ennuste-muuttujana seuraaviin ajanjaksoihin. Joten meidän on vain kerrottava ennuste-funktio käyttää kysyntää ajanjaksossa 1-5 ennustemuuttujan olemassa olevina tietoina ja käyttää kysyntää ajanjaksossa 2-6 nykyisen dataa varten riippuvaisen muuttujan osalta. Sitten kerro se soveltamaan tätä suhdetta ajanjaksoa 6 koskevaan kysyntään laskeakseen aikataulun 7 ennusteen. Kuviossa 3B nähdään, että kaavamme Cell I3: ssa on FORECAST (H2, C2: H2, B2: G2). ja se palauttaa ennusteen 60 yksikköä. Ilmeisesti tämä esimerkki ei ole realistinen, koska kysyntä on liian siisti (ei kohinaa). Joten katsotaan kuvio 3C, jossa sovellamme tätä samaa laskentaa jonkin realistisempaan tietoon. Haluan vain toistaa, että vaikka ennuste-funktio on hyödyllinen, se ei ole ennakointijärjestelmä. Pidän tyypillisesti mieluummin hieman tarkempaa, miten sovellan ja laajennan trendejä ennusteeseeni. Lisäksi haluat poistaa ensin kaikki muut tarpeesi osatekijät, jotka eivät liity peruskysyntänne ja kehitykseesi. Haluat esimerkiksi poistaa kausivaihteluiden tai tapahtumien vaikutukset (kuten kampanjat) kysyntänne ennen Ennako-funktiota. Sitten sovellettaisit kausivaihteluindeksisi ja kaikki tapahtumaketjut ennuste-toiminnon tuottoon. Voit myös pelata panoksesi saadaksesi haluamasi tuloksen. Voit esimerkiksi yrittää ensin tasoittaa kysyntähistoriasi (liikkuvan keskiarvon, painotetun liukuvan keskiarvon tai eksponenttien tasoituksen kautta) ja käyttää sitä prediktorimuuttujan raaka kysynnän sijasta. Lisätietoja ennakoinnista on My Book Management - julkaisussa. Käytä ennuste-funktiota Open Office Calc - ohjelmassa. Openoffice. org Calc - ohjelman käyttäjille. Ennuste-funktio toimii melko saman verran kuin Excelissä. Kuitenkin Calcissa käytetyn syntaksin välillä on pieni ero. Jos käytät pilkkua argumenttina Excel-funktiossa, käytät sen sijaan puolipistettä Calcissa. Joten Excel-kaavan sijaan tulisit Siirry artikkelisivu-sivulle lisää Dave Piaseckin artikkeleita. kopioi Copyright. InventoryOps-sisältö on tekijänoikeussuojaa, eikä sitä ole saatavilla uudelleen julkaisemiseen. Dave Piasecki. on Inventory Operations Consulting LLC: n omistajaoperaattori. konsulttiyritys, joka tarjoaa varastonhallintaan, materiaalinkäsittelyyn ja varastotoimintaan liittyviä palveluja. Hänellä on yli 25 vuoden kokemus operatiivisesta johtamisesta ja tavoitettavissa hänen verkkosivuillaan (inventoryops), missä hän ylläpitää muita asiaankuuluvia tietoja. My Business Inventory Operations Consulting LLC tarjoaa nopean, edullisen, asiantuntijapalvelun varastonhallinnan ja varastointitoiminnan avulla. Omat kirjat Vastaa vääriä aiheita liukuvien keskiarvojen luku 6 Tämä esikatselu on tahallisesti epätarkkoja osioita. Kirjaudu sisään nähdäksesi koko version. Luku 6 Ennustaminen 5 10. Laadullisia ennustustekniikoita olisi sovellettava tilanteissa, joissa on aikasarjatietoja, mutta edellytysten odotetaan muuttuvan. VASTAUS: Totta AIHE: Laadulliset lähestymistavat 11. Multiplikatiivisen aikasarjamallin osalta kausittaisten indeksien summa olisi yhtä suuri kuin kausien määrä. VASTAUS: Totta AIHE: Kertolasku 12. Aikasarjamalli, jossa kausittainen komponentti, sisältää aina neljännesvuositiedot. VASTAUS: Väärin AIHE: Kausittainen komponentti 13. Jokainen toistuva sekvenssisarja alle tai alle trendikäynnin, joka kestää alle yhden vuoden, voi johtua aikasarjan suhdannevaihteluista. VASTAUS: False AIHE: Syklinen komponentti 14. Smoothing-menetelmät ovat tarkoituksenmukaisempia vakaalle aikasarjalle kuin silloin, kun merkittävää suuntausta tai kausivaihtelua esiintyy. VASTAUS: Totta AIHE: Tasoitusmenetelmien käyttäminen ennusteessa 15. Eksponentti tasausennuste jokaiselle jaksolle on painotettu keskiarvo kaikista edellisistä aikasarjan todellisista arvoista. VASTAUS: Totta AIHE: Eksponentiaalinen tasoittaminen 16. Keskimääräisellä neliövirheellä on paljon suurempi ennustevirhe kuin pienillä virheillä. VASTAUS: Totta AIHE: Ennakoustarkkuus 17. Jos aikasarjalla on merkittävä trendikomponentti, ei pitäisi käyttää liukuvaa keskiarvoa ennusteeseen. VASTAUS: Totta AIEMINEN: Tasoitusmenetelmien käyttäminen ennusteessa 18. Jos aikasarjojen satunnainen vaihtelu on hyvä ja eksponentiaalinen tasoittaminen käytetään ennakointiin, käytetään korkeaa alfa-arvoa (61537). VASTAUS: Väärä AIHE: Eksponentti tasoitus 19. Alfa (): n arvo .2 aiheuttaa eksponentiaalisen tasoituksen ennusteen reagoida nopeammin kysynnän äkilliseen laskuun kuin yhtä kuin .4. VASTAUS: False AIHE: Eksponentti tasoitus 20. Eksponentti tasoitus 614726150161472 .2 ja liukuva keskiarvo, jossa n 5 laittaa saman painon todelliseen arvoon kuluvalla kaudella. VASTAUS: Totta AIHE: Tasoitusmenetelmien käyttäminen ennusteessa 6 Luku 6 Ennustaminen LYHYT VASTAUS 1. Selitä, mitkä olosuhteet tekevät kvantitatiivisista ennusteista sopivia. AIHE: Johdanto 2. Mikä on vakaa aikasarja ja mitkä ennustamismenetelmät sopivat yhteen aihepiiriin: Tasoitusmenetelmät 3. Kuinka virheitä voidaan käyttää määrittämään liikenteessä käytettävien aikajaksojen lukumäärät Mitä olet olettaa tulevaisuudessa, kun teet tämän valinnan TOPIC: Siirrä keskiarvot 4. Selitä, kuinka kausivaihteluindeksiä käytetään ennustamaan. AIHE: Tasoitusmenetelmät 5. Selitä, miten laadulliset menetelmät sisältävät usein useiden analyytikkojen mielipiteitä. AIHE: Johdanto ONGELMAT 1. Kunkin viikon aikana myydyt virvoitusjuomapullojen määrä on kirjattu alla. Kehitä ennusteita käyttämällä kolmea ajanjaksoa liikkuvaa keskiarvoa. 338, 219, 278, 265, 314, 323, 299, 259, 287, 302 AIHE: Siirtyvät keskiarvot 2. Käytä neljän ajan liukuvaa keskiarvoa ennustettuun läsnäoloon baseball-peleissä. Historialliset tiedot näyttävät 5346, 7812, 6513, 5783, 5982, 6519, 6283, 5577, 6712, 7345 AIHE: Siirtyvät keskiarvot 3. Sairaalassa kirjataan kukka-annosten määrä, jonka potilaat saavat joka päivä. Kahden viikon ajan, tietueet osoittavat tämän esikatselun tarkoituksellisesti epätarkkoja osioita. Kirjaudu sisään nähdäksesi täydellisen version. On todennäköisyys, simulointi, kysyntä, näytemäärä, päätös 18. Paikallisen yrityksen työntekijät luokitellaan sukupuolen ja työn tyypin mukaan. Seuraavassa taulukossa on yhteenveto ihmisten määrästä jokaisessa työluokassa. Mies (M) naaras (F) työpaikkaohjaus (AD) 110 10 palkatut työntekijät (SS) 30 50 työtunnit 60 40 Jos työntekijä valitaan satunnaisesti, mikä on todennäköisyys, että työntekijä on naista, on palkattu työntekijä. a) .1667 b) .5 c) .6 d) .625 e) .7 19. Kaikissa erääntyneissä tileissä ilmoitetaan, että tapahtuma A tarkoittaa tiliä 31-60 päivää erääntyneen ja tapahtuma B tarkoittaa sitä, että tili on uuden asiakkaan tili. A: n täydennys on a) kaikki uudet asiakkaat. b) kaikki tilit, jotka ovat alle 31 tai yli 60 päivää erääntyneinä. c) kaikki uudet asiakkaiden tilit ja kaikki tilit, jotka ovat 31: stä 60: een vanhentuneelle. d) kaikki uudet asiakkaat, joiden tilit ovat 31 ja 60 päivän välisenä aikana. 41. Joe Kellys - öljyn öljynvaihtoon ja virityspaikkaan saapuneiden autojen määrä on viimeisten 200 käyttötunnin aikana seuraavat: Saapuvien autojen määrä Taajuus 3 tai vähemmän 0 4 10 0 30 6 70 7 50 8 40 9 tai enemmän 0 Edellä mainittujen taajuuksien perusteella käytä kaksinumeroisia satunnaislukuja, aloita satunnaisella numerolla 00 ja määritä yllä annetut tietueet satunnaislukumäärät. 39. Tutkija haluaa simuloida aurinkoisia ja sateita päiviä hänen kaupunkinsa kolmen viikon ajan. Mikä on vähimmäismäärä lukumäärää, jonka opiskelijan on hankittava satunnaislukutaulukosta jokaisen havainnon osalta, jos se satoi kaksi viidesosaa päivistä viimeisten vuosien aikana tämän vuoden aikana. Oletetaan, että päivät voidaan luokitella historiallisesti joko aurinkoisina tai sateinen. a) 1 b) 2 c) 3 d) kaikki edellä mainitut. 42. Suhde d 5000 - 25p kuvaa mitä tapahtuu kysynnän (d) hinnan (p) vaihtelee. Täällä hinta voi vaihdella 10: stä 50: een. A. Kuinka monta yksikköä voidaan myydä 10: ssä hinnalla Kuinka monta voi myydä 50: n hintaan b. Määritä kokonaistulojen ilmaus. C. Harkitse hintoja 20, 30 ja 40. Minkä hintavaihtoehdon maksimoi kokonaistulot Mitkä ovat kysyntää ja tuloja koskevat arvot tällä hinnalla? 43. Kaksoiskappale sisältää 12 ruskea, 5 punaista ja 8 vihreää karkkia. Voit napata kolme kappaletta pakkauksesta. Anna näytteen värejä, joita voit saada. Tilaus ei ole tärkeä. 44. Luokassa on vielä kaksi tehtävää ennen sen päättymistä, ja jos saat vähintään yhden A: sta, saat lukukauden A: n. Tehtävänne subjektiivinen arviointi on Tapahtuma Todennäköisyys A paperilla ja A tentillä .25 A vain paperilla .10 A vain tentissä .30 A kumpaankaan .35 a. Mikä on todennäköisyys saada paperille A? B. Mikä on todennäköisyys saada tentti C? Mikä on todennäköisyys saada opintojakson A kurssiin d. Ovatko toimeksiantojen arvosanat itsenäiset 45. Kollegion ohjelmaan pääsyn hakijoiden lukiolaitos kirjataan ja luokkiin lasketaan suhteelliset taajuudet. GPA F (x) x lt 2,0 0,08 2,0 x 2,5 2,5 2,5 x 3,0 3,0 3,0 x 3,5 3,5 3,5 x a. Tee taulukosta pätevä todennäköisyysjakauma. b. Mikä on todennäköisyys, että hakijoiden GPA on alle 3,0 c. Mikä on todennäköisyys, että hakijoiden GPA on 2,5 tai yli 46. Laskuopettaja käyttää tietokoneavusteista opetusta ja antaa opiskelijoille mahdollisuuden suorittaa puolipitkän tentti niin monta kertaa kuin tarvitaan, kunnes saavutetaan ohitusaste. Seuraavassa kerrotaan 20-luokassa olevien opiskelijoiden määrä, joka otti testin joka kerta kertaa. Opiskelijat Testien määrä 10 1 7 2 2 3 1 4 a. Käytä suhteellisen taajuuden lähestymistapaa todennäköisyysjakauman rakentamiseksi ja osoita, että se täyttää vaaditun tilan. b. Etsi arvioitujen testien lukumäärä odotetulla arvolla. C. Laske varianssi. d. Laske keskihajonta. 47. Lakewood Fashionsin on päätettävä, kuinka monta eri lajia sukkahousut tilata kolmeen myymäläänsä. Tiedot hinnoittelusta, myynnistä ja varastokuluista ovat johtaneet seuraaviin tuhansina maksupöytään. Kysyntä Tilaus Koko Alhainen Keskitaso Korkea 1 erä 12 15 15 2 erä 9 25 35 3 erä 6 35 60 a. Mitä mieltä optimistista pitäisi tehdä b. Mikä on konservatiivisen päätöksen tekeminen? Minkälaista päätöstä on tehtävä minimax-valituksella 48. Taulukossa esitetään yrityksen mahdolliset voitot ja tappiot riippuen siitä, mitä päätöstä tehdään ja mitä luontoa esiintyy. Käytä tietoja selvittääksesi, mitä yrityksen pitäisi tehdä. s1 s2 s3 d1 30 80 -30 d2 100 30 -40 d3 -80 -10 120 d4 20 20 20 a. jos käytetään optimistista strategiaa. b. jos käytetään konservatiivista strategiaa. C. jos minimax pahoillani on strategia. 49. Kuivumisnopeus teollisessa prosessissa riippuu monista tekijöistä ja vaihtelee seuraavan jakautumisen mukaan. Minuuttia Suhteellinen taajuus 3 0,22 4 0,36 5 0,28 6 0,10 7 0,04 Käytä näitä satunnaislukuja jäljittelemällä 5 prosessin kuivausaikaa: 0,53 0,95 0,97 0,96 ja 0,07. 50. Käytä neljän jakson liukuvaa keskiarvoa ennusteesi osallistumiseen baseballpeleissä. Historialliset tiedot osoittavat, että läsnäolo on peräkkäin peräkkäisissä baseball-peleissä 5346, 7812, 6513, 5783, 5982, 6519, 6283, 5577, 6712, 7345. Liitteet Ratkaisu Yhteenveto Kysymyksiä todennäköisyydestä, simuloinnista, kysynnän toiminnasta, .
No comments:
Post a Comment