อนุกรมเวลา เคลื่อนไหว เฉลี่ย วิธีการ รูปแบบไฟล์ pdf

ทำการวิเคราะห์อนุกรมเวลาโดยใช้วิธีคิดเชิงเส้นแบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคุณสามารถใช้วิธีนี้กับชุดข้อมูลเวลาที่แสดงแนวโน้มและแผนการเคลื่อนไหวเฉลี่ยที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าสองค่า ขั้นแรกคำนวณและเก็บค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดต้นฉบับ จากนั้นคำนวณและเก็บค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคอลัมน์ที่เก็บไว้ก่อนหน้านี้เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สอง หากต้องการคำนวณและจัดเก็บค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้เลือกสถิติ gt Time Series gt Moving Average ทำไดอะล็อกบ็อกซ์เลือก Storage และเลือก Moving averages Copyright 2016 Minitab Inc. สงวนลิขสิทธิ์ เมื่อใช้ไซต์นี้ถือว่าคุณยอมรับการใช้คุกกี้สำหรับการวิเคราะห์และเนื้อหาในแบบของคุณ อ่านนโยบายของเราไลบรารีใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูข้อตกลงสำหรับผู้ใช้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา Slideshare ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อตกลงสำหรับผู้ใช้เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม สำรวจหัวข้อที่คุณชื่นชอบทั้งหมดในแอ็พพลิเคชัน SlideShare รับแอปพลิเคชัน SlideShare เพื่อบันทึกในภายหลังแม้แต่ออฟไลน์ดำเนินการต่อไปยังไซต์บนมือถืออัปโหลดลงทะเบียนเข้าสู่ระบบแตะสองครั้งเพื่อซูมออกวิธีเฉลี่ยที่ใช้ร่วมกันแบ่งปันบทสนทนาของ SlideShare LinkedIn Corporation 2017Time Series Methods วิธีการแบบอนุกรมเป็นเทคนิคทางสถิติ ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่สะสมอยู่ในช่วงเวลาหนึ่ง วิธีการแบบอนุกรมเวลาสมมติว่าสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจะยังคงเกิดขึ้นต่อไปในอนาคต เป็นชุดเวลาชื่อแนะนำวิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์เพียงหนึ่งปัจจัยเวลา ซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยที่ชี้แจงและเส้นแนวโน้มเชิงเส้นและเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นระหว่าง บริษัท ผู้ให้บริการและ บริษัท ผู้ผลิต วิธีการเหล่านี้สมมติว่ารูปแบบทางประวัติศาสตร์ที่ระบุหรือแนวโน้มสำหรับความต้องการในช่วงเวลาที่จะทำซ้ำตัวเอง Moving Average การคาดการณ์ชุดข้อมูลอนุกรมเวลาอาจทำได้เพียงง่ายๆโดยใช้ความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบันเพื่อพยากรณ์ความต้องการในช่วงต่อไป นี่คือบางครั้งเรียกว่าการคาดเดาที่ไร้เดียงสาหรือใช้งานง่าย 4 ตัวอย่างเช่นถ้าความต้องการเป็น 100 หน่วยในสัปดาห์นี้การคาดการณ์สำหรับความต้องการในสัปดาห์หน้าคือ 100 หน่วยถ้าความต้องการเปลี่ยนเป็น 90 หน่วยแทนแล้วความต้องการสัปดาห์ต่อไปคือ 90 หน่วยและอื่น ๆ วิธีการคาดการณ์ประเภทนี้ไม่ได้คำนึงถึงพฤติกรรมความต้องการในอดีตที่ต้องอาศัยความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบัน มันตอบสนองโดยตรงกับปกติการเคลื่อนไหวแบบสุ่มในความต้องการ วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายใช้ค่าความต้องการหลายค่าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ นี้มีแนวโน้มที่จะชุบหรือเรียบออกเพิ่มขึ้นสุ่มและลดลงของการคาดการณ์ที่ใช้เวลาเพียงหนึ่ง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการที่มีเสถียรภาพและไม่แสดงพฤติกรรมความต้องการที่เด่นชัดเช่นแนวโน้มหรือรูปแบบตามฤดูกาล ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณเป็นระยะเวลาหนึ่งเช่นสามเดือนหรือห้าเดือนขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่นักพยากรณ์ต้องการที่จะราบรื่นข้อมูลความต้องการ ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้น บริษัท เครื่องคิดเลขออฟฟิศออฟฟิศซัพพลายขายและส่งมอบเครื่องใช้สำนักงานไปยัง บริษัท โรงเรียนและหน่วยงานต่างๆภายในรัศมี 50 ไมล์จากคลังสินค้าของ บริษัท ค่าเฉลี่ยคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ธุรกิจจัดหาสำนักงานมีความสามารถในการแข่งขันและความสามารถในการส่งมอบคำสั่งซื้อได้อย่างทันท่วงทีเป็นปัจจัยในการสร้างลูกค้ารายใหม่ ๆ และรักษาความเก่า (สำนักงานมักจะสั่งไม่เมื่อพวกเขาทำงานต่ำในวัสดุสิ้นเปลือง แต่เมื่อพวกเขาหมดสิ้นผลเป็นผลให้พวกเขาต้องการคำสั่งของพวกเขาทันที) ผู้จัดการของ บริษัท ต้องการที่จะมีไดรเวอร์เพียงพอและยานพาหนะพร้อมที่จะส่งมอบคำสั่งซื้อทันทีและ พวกเขามีสต็อคเพียงพอในสต็อก ดังนั้นผู้จัดการต้องการคาดการณ์จำนวนคำสั่งซื้อที่จะเกิดขึ้นในเดือนถัดไป (เช่นคาดการณ์ความต้องการในการจัดส่ง) จากบันทึกคำสั่งซื้อการจัดการได้รวบรวมข้อมูลต่อไปนี้ไว้ในช่วง 10 เดือนที่ผ่านมาซึ่งต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 เดือน สมมติว่าเป็นวันสิ้นเดือนตุลาคม การคาดการณ์ที่เกิดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 หรือ 5 เดือนโดยทั่วไปสำหรับเดือนถัดไปตามลำดับซึ่งในกรณีนี้คือเดือนพฤศจิกายน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณจากความต้องการคำสั่งซื้อสำหรับงวด 3 เดือนก่อนตามลำดับตามสูตรต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนคำนวณจากข้อมูลความต้องการ 5 เดือนก่อนหน้าดังนี้ 3- และ 5 เดือน การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนทั้งหมดของข้อมูลความต้องการจะแสดงในตารางต่อไปนี้ จริงๆแล้วการคาดการณ์สำหรับเดือนพฤศจิกายนตามความต้องการรายเดือนล่าสุดจะถูกใช้โดยผู้จัดการ อย่างไรก็ตามการคาดการณ์ก่อนหน้านี้สำหรับเดือนก่อน ๆ ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบการคาดการณ์กับความต้องการที่แท้จริงเพื่อดูว่าวิธีการพยากรณ์ถูกต้องอย่างไรนั่นคือทำได้ดีแค่ไหน ค่าเฉลี่ยทั้งสามและห้าเดือนทั้งสองค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ในตารางด้านบนมีแนวโน้มที่จะทำให้ความแปรปรวนเกิดขึ้นได้ในข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง ผลการปรับให้เรียบนี้สามารถสังเกตได้จากตัวเลขต่อไปนี้ซึ่งเป็นข้อมูลเฉลี่ยของ 3 เดือนและ 5 เดือนในกราฟของข้อมูลเดิม: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนในรูปก่อนหน้านี้ช่วยขจัดความผันผวนได้มากกว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือน อย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยในรอบ 3 เดือนสะท้อนให้เห็นถึงข้อมูลล่าสุดที่มีให้กับผู้จัดการฝ่ายจัดหาสำนักงานมากขึ้น โดยทั่วไปการคาดการณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการล่าสุดได้ช้ากว่าที่คาดการณ์ไว้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลจะส่งผลต่อความเร็วที่คาดการณ์ไว้ การสร้างจำนวนระยะเวลาที่เหมาะสมเพื่อใช้ในการคาดการณ์โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่มักต้องการการทดลองใช้และทดสอบข้อผิดพลาดจำนวนมาก ข้อเสียของวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่คือไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นด้วยเหตุผลเช่นรอบการทำงานและผลตามฤดูกาล ปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโดยทั่วไปจะถูกเพิกเฉย เป็นวิธีการเชิงกลซึ่งสะท้อนถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์อย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตามวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีข้อดีคือใช้งานง่ายรวดเร็วและไม่แพงนัก โดยทั่วไปวิธีการนี้สามารถให้การคาดการณ์ที่ดีในระยะสั้น แต่ไม่ควรผลักดันให้ไกลเกินไป Weighted Moving Average วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อสะท้อนความผันผวนของข้อมูลได้มากขึ้น ในวิธีถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักน้ำหนักจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดตามสูตรต่อไปนี้: ข้อมูลความต้องการสำหรับ PM Computer Services (แสดงในตารางสำหรับตัวอย่าง 10.3) ดูเหมือนจะทำตามแนวโน้มเชิงเส้นที่เพิ่มขึ้น บริษัท ต้องการคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเพื่อดูว่ามีความแม่นยำมากกว่าการคาดการณ์การปรับให้เรียบและชี้แจงที่ได้รับการพัฒนาขึ้นในตัวอย่าง 10.3 และ 10.4 หรือไม่ ค่าที่จำเป็นสำหรับการคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดมีดังนี้: ใช้ค่าเหล่านี้พารามิเตอร์สำหรับเส้นแนวโน้มเชิงเส้นคำนวณดังนี้: ดังนั้นสมการเส้นแนวโน้มเส้นคือการคำนวณการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา 13 ให้ x 13 ในเส้นตรง เส้นแนวโน้ม: กราฟต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเมื่อเทียบกับข้อมูลจริง เส้นแนวโน้มแสดงให้เห็นอย่างใกล้ชิดกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงนั่นคือเหมาะที่จะเป็นรูปแบบการคาดการณ์ที่ดีสำหรับปัญหานี้ อย่างไรก็ตามข้อเสียของเส้นแนวโน้มคือว่ามันจะไม่ปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มเนื่องจากวิธีการคาดการณ์การทำให้ราบเรียบชี้แจงจะเป็นสมมติว่าการคาดการณ์ในอนาคตทั้งหมดจะเป็นไปตามเส้นตรง วิธีนี้ จำกัด การใช้วิธีนี้กับกรอบเวลาที่สั้นกว่าซึ่งคุณสามารถมั่นใจได้ว่าแนวโน้มจะไม่เปลี่ยนแปลง การปรับฤดูกาลเป็นฤดูกาลที่เพิ่มขึ้นและความต้องการลดลง รายการอุปสงค์จำนวนมากแสดงพฤติกรรมตามฤดูกาล ยอดขายเสื้อผ้าเป็นไปตามรูปแบบฤดูกาลประจำปีโดยมีความต้องการเสื้อผ้าอุ่น ๆ เพิ่มขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวและลดลงในช่วงฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนเนื่องจากความต้องการเสื้อผ้าเพิ่มขึ้น ความต้องการสินค้าปลีกจำนวนมากรวมทั้งของเล่นอุปกรณ์กีฬาเสื้อผ้าเครื่องใช้ไฟฟ้าแฮมตุรกีไวน์และผลไม้เพิ่มขึ้นในช่วงเทศกาลวันหยุด ความต้องการบัตรอวยพรเพิ่มขึ้นควบคู่ไปกับวันพิเศษเช่นวันวาเลนไทน์และวันแม่ รูปแบบตามฤดูกาลอาจเกิดขึ้นได้ทุกเดือนรายสัปดาห์หรือแม้แต่รายวัน ร้านอาหารบางแห่งมีความต้องการสูงกว่าช่วงกลางวันหรือในช่วงสุดสัปดาห์ซึ่งไม่ใช่วันธรรมดา การจราจร - เพราะฉะนั้นการขาย - ที่ห้างสรรพสินค้าหยิบขึ้นมาในวันศุกร์และวันเสาร์ มีหลายวิธีในการสะท้อนรูปแบบตามฤดูกาลในการคาดการณ์ชุดข้อมูลแบบอนุกรม เราจะอธิบายหนึ่งในวิธีที่ง่ายขึ้นโดยใช้ปัจจัยตามฤดูกาล ปัจจัยตามฤดูกาลคือค่าตัวเลขที่คูณด้วยการคาดการณ์ตามปกติเพื่อให้ได้รับการคาดการณ์ตามฤดูกาล วิธีการหนึ่งในการพัฒนาความต้องการปัจจัยตามฤดูกาลคือการแบ่งความต้องการสำหรับแต่ละฤดูกาลตามความต้องการโดยรวมประจำปีตามสูตรต่อไปนี้ปัจจัยฤดูกาลที่เกิดขึ้นระหว่าง 0 ถึง 1.0 เป็นผลส่วนหนึ่งของความต้องการประจำปีทั้งหมดที่กำหนดให้ ในแต่ละฤดูกาล ปัจจัยฤดูกาลเหล่านี้คูณด้วยความต้องการที่คาดการณ์ไว้เป็นประจำทุกปีเพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่ปรับตามฤดูกาลในแต่ละฤดูกาล การคำนวณการคาดการณ์ด้วยการปรับฤดูกาลฟาร์ม Wishbone Farm เติบโตขึ้นเพื่อขายไก่งวงให้กับ บริษัท แปรรูปเนื้อสัตว์ตลอดทั้งปี อย่างไรก็ตามในช่วงไตรมาสที่สี่ของปีพฤศจิกาจะมีฤดูกาลสูงสุดในช่วงเดือนตุลาคมถึงธันวาคม Wishbone Farms มีประสบการณ์ความต้องการไก่งวงในช่วง 3 ปีที่ผ่านมาแสดงไว้ในตารางต่อไปนี้เนื่องจากเรามีข้อมูลความต้องการยาวนานถึงสามปีเราจึงสามารถคำนวณหาปัจจัยตามฤดูกาลได้โดยแบ่งความต้องการรายไตรมาสทั้งหมดเป็นเวลาสามปีตามความต้องการทั้งหมดในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา : ต่อไปเราต้องการเพิ่มความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีหน้าในปีพ. ศ. 2543 ตามปัจจัยต่างๆตามฤดูกาลเพื่อให้ได้ความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับแต่ละไตรมาส เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราจำเป็นต้องมีการคาดการณ์ความต้องการสำหรับปี 2543 ในกรณีนี้เนื่องจากข้อมูลความต้องการในตารางดูเหมือนจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นโดยทั่วไปเราคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเป็นเวลาสามปีของข้อมูลในตารางเพื่อให้ได้ข้อมูลที่หยาบ ประมาณการคาดการณ์: ดังนั้นการคาดการณ์สำหรับปี 2000 คือ 58.17 หรือ 58,170 ไก่งวง เมื่อใช้การคาดการณ์รายปีของอุปสงค์นี้การคาดการณ์ที่ปรับฤดูกาลแล้ว SF i สำหรับปีพ. ศ. 2543 จะเปรียบเทียบการคาดการณ์รายไตรมาสเหล่านี้กับค่าความต้องการที่แท้จริงในตารางซึ่งดูเหมือนว่าจะเป็นประมาณการประมาณการที่ค่อนข้างดีซึ่งสะท้อนถึงความแตกต่างตามฤดูกาลทั้งในข้อมูลและ แนวโน้มทั่วไปขึ้น 10-12 วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดียวกับที่อธิบายได้คือ 10-11 สิ่งที่ส่งผลต่อรูปแบบการทำให้เรียบแบบเลขแจงจะเพิ่มค่าคงที่ที่ราบเรียบได้ 10-14 การปรับความเปรียบต่างที่ปรับเปลี่ยนได้มีความแตกต่างจากการให้ความนุ่มนวลแบบเลขแจง 10-15 สิ่งที่กำหนดทางเลือกของการปรับให้เรียบคงที่สำหรับแนวโน้มในแบบจำลองการปรับรูปแบบเลขแจงแบบปรับ 10-16 ในตัวอย่างบทสำหรับวิธีการแบบอนุกรมเวลาการคาดการณ์เริ่มต้นถือว่าเป็นเช่นเดียวกับความต้องการที่แท้จริงในช่วงแรก แนะนำวิธีอื่น ๆ ที่อาจมีการคาดการณ์เริ่มต้นในการใช้งานจริง 10-17 รูปแบบการคาดการณ์ของเส้นแนวโน้มแบบเส้นแตกต่างจากแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นสำหรับการคาดการณ์ 10-18 ของแบบจำลองชุดเวลาที่นำเสนอในบทนี้รวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเน่นและการปรับความเรียบที่เป็นเอกลัษณ์และเส้นแนวโน้มแบบเส้นตรงซึ่งคุณคิดว่าดีที่สุดทำไม 10-19 ข้อดีของการปรับความเปรียบเชิงเส้นทแยงมุมมีมากกว่าเส้นแนวโน้มเชิงเส้นสำหรับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ซึ่งแสดงถึงแนวโน้ม 4 K. B. Kahn และ J. T. Mentzer การพยากรณ์ในตลาดผู้บริโภคและอุตสาหกรรมวารสารการพยากรณ์ธุรกิจ 14 ฉบับที่ 4 2 (Summer 1995): 21-28.Time ซีรีส์วิธีการแบบอนุกรมเวลาเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ผ่านมาสะสมในช่วงระยะเวลาหนึ่ง วิธีการแบบอนุกรมเวลาสมมติว่าสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจะยังคงเกิดขึ้นต่อไปในอนาคต เป็นชุดเวลาชื่อแนะนำวิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์เพียงหนึ่งปัจจัยเวลา ซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยที่ชี้แจงและเส้นแนวโน้มเชิงเส้นและเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นระหว่าง บริษัท ผู้ให้บริการและ บริษัท ผู้ผลิต วิธีการเหล่านี้สมมติว่ารูปแบบทางประวัติศาสตร์ที่ระบุหรือแนวโน้มสำหรับความต้องการในช่วงเวลาที่จะทำซ้ำตัวเอง Moving Average การคาดการณ์ชุดข้อมูลอนุกรมเวลาอาจทำได้เพียงง่ายๆโดยใช้ความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบันเพื่อพยากรณ์ความต้องการในช่วงต่อไป นี่คือบางครั้งเรียกว่าการคาดเดาที่ไร้เดียงสาหรือใช้งานง่าย 4 ตัวอย่างเช่นถ้าความต้องการเป็น 100 หน่วยในสัปดาห์นี้การคาดการณ์สำหรับความต้องการในสัปดาห์หน้าคือ 100 หน่วยถ้าความต้องการเปลี่ยนเป็น 90 หน่วยแทนแล้วความต้องการสัปดาห์ต่อไปคือ 90 หน่วยและอื่น ๆ วิธีการคาดการณ์ประเภทนี้ไม่ได้คำนึงถึงพฤติกรรมความต้องการในอดีตที่ต้องอาศัยความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบัน มันตอบสนองโดยตรงกับปกติการเคลื่อนไหวแบบสุ่มในความต้องการ วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายใช้ค่าความต้องการหลายค่าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ นี้มีแนวโน้มที่จะชุบหรือเรียบออกเพิ่มขึ้นสุ่มและลดลงของการคาดการณ์ที่ใช้เวลาเพียงหนึ่ง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการที่มีเสถียรภาพและไม่แสดงพฤติกรรมความต้องการที่เด่นชัดเช่นแนวโน้มหรือรูปแบบตามฤดูกาล ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณเป็นระยะเวลาหนึ่งเช่นสามเดือนหรือห้าเดือนขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่นักพยากรณ์ต้องการที่จะราบรื่นข้อมูลความต้องการ ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้น บริษัท เครื่องคิดเลขออฟฟิศออฟฟิศซัพพลายขายและส่งมอบเครื่องใช้สำนักงานไปยัง บริษัท โรงเรียนและหน่วยงานต่างๆภายในรัศมี 50 ไมล์จากคลังสินค้าของ บริษัท ค่าเฉลี่ยคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ธุรกิจจัดหาสำนักงานมีความสามารถในการแข่งขันและความสามารถในการส่งมอบคำสั่งซื้อได้อย่างทันท่วงทีเป็นปัจจัยในการสร้างลูกค้ารายใหม่ ๆ และรักษาความเก่า (สำนักงานมักจะสั่งไม่เมื่อพวกเขาทำงานต่ำในวัสดุสิ้นเปลือง แต่เมื่อพวกเขาหมดสิ้นผลเป็นผลให้พวกเขาต้องการคำสั่งของพวกเขาทันที) ผู้จัดการของ บริษัท ต้องการที่จะมีไดรเวอร์เพียงพอและยานพาหนะพร้อมที่จะส่งมอบคำสั่งซื้อทันทีและ พวกเขามีสต็อคเพียงพอในสต็อก ดังนั้นผู้จัดการต้องการคาดการณ์จำนวนคำสั่งซื้อที่จะเกิดขึ้นในเดือนถัดไป (เช่นคาดการณ์ความต้องการในการจัดส่ง) จากบันทึกคำสั่งซื้อการจัดการได้รวบรวมข้อมูลต่อไปนี้ไว้ในช่วง 10 เดือนที่ผ่านมาซึ่งต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 เดือน สมมติว่าเป็นวันสิ้นเดือนตุลาคม การคาดการณ์ที่เกิดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 หรือ 5 เดือนโดยทั่วไปสำหรับเดือนถัดไปตามลำดับซึ่งในกรณีนี้คือเดือนพฤศจิกายน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณจากความต้องการคำสั่งซื้อสำหรับงวด 3 เดือนก่อนตามลำดับตามสูตรต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนคำนวณจากข้อมูลความต้องการ 5 เดือนก่อนหน้าดังนี้ 3- และ 5 เดือน การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนทั้งหมดของข้อมูลความต้องการจะแสดงในตารางต่อไปนี้ จริงๆแล้วการคาดการณ์สำหรับเดือนพฤศจิกายนตามความต้องการรายเดือนล่าสุดจะถูกใช้โดยผู้จัดการ อย่างไรก็ตามการคาดการณ์ก่อนหน้านี้สำหรับเดือนก่อน ๆ ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบการคาดการณ์กับความต้องการที่แท้จริงเพื่อดูว่าวิธีการพยากรณ์ถูกต้องอย่างไรนั่นคือทำได้ดีแค่ไหน ค่าเฉลี่ยทั้งสามและห้าเดือนทั้งสองค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ในตารางด้านบนมีแนวโน้มที่จะทำให้ความแปรปรวนเกิดขึ้นได้ในข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง ผลการปรับให้เรียบนี้สามารถสังเกตได้จากตัวเลขต่อไปนี้ซึ่งเป็นข้อมูลเฉลี่ยของ 3 เดือนและ 5 เดือนในกราฟของข้อมูลเดิม: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนในรูปก่อนหน้านี้ช่วยขจัดความผันผวนได้มากกว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือน อย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยในรอบ 3 เดือนสะท้อนให้เห็นถึงข้อมูลล่าสุดที่มีให้กับผู้จัดการฝ่ายจัดหาสำนักงานมากขึ้น โดยทั่วไปการคาดการณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการล่าสุดได้ช้ากว่าที่คาดการณ์ไว้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลจะส่งผลต่อความเร็วที่คาดการณ์ไว้ การสร้างจำนวนระยะเวลาที่เหมาะสมเพื่อใช้ในการคาดการณ์โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่มักต้องการการทดลองใช้และทดสอบข้อผิดพลาดจำนวนมาก ข้อเสียของวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่คือไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นด้วยเหตุผลเช่นรอบการทำงานและผลตามฤดูกาล ปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโดยทั่วไปจะถูกเพิกเฉย เป็นวิธีการเชิงกลซึ่งสะท้อนถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์อย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตามวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีข้อดีคือใช้งานง่ายรวดเร็วและไม่แพงนัก โดยทั่วไปวิธีการนี้สามารถให้การคาดการณ์ที่ดีในระยะสั้น แต่ไม่ควรผลักดันให้ไกลเกินไป Weighted Moving Average วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อสะท้อนความผันผวนของข้อมูลได้มากขึ้น ในวิธีถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักน้ำหนักจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดตามสูตรต่อไปนี้: ข้อมูลความต้องการสำหรับ PM Computer Services (แสดงในตารางสำหรับตัวอย่าง 10.3) ดูเหมือนจะทำตามแนวโน้มเชิงเส้นที่เพิ่มขึ้น บริษัท ต้องการคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเพื่อดูว่ามีความแม่นยำมากกว่าการคาดการณ์การปรับให้เรียบและชี้แจงที่ได้รับการพัฒนาขึ้นในตัวอย่าง 10.3 และ 10.4 หรือไม่ ค่าที่จำเป็นสำหรับการคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดมีดังนี้: ใช้ค่าเหล่านี้พารามิเตอร์สำหรับเส้นแนวโน้มเชิงเส้นคำนวณดังนี้: ดังนั้นสมการเส้นแนวโน้มเส้นคือการคำนวณการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา 13 ให้ x 13 ในเส้นตรง เส้นแนวโน้ม: กราฟต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเมื่อเทียบกับข้อมูลจริง เส้นแนวโน้มแสดงให้เห็นอย่างใกล้ชิดกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงนั่นคือเหมาะที่จะเป็นรูปแบบการคาดการณ์ที่ดีสำหรับปัญหานี้ อย่างไรก็ตามข้อเสียของเส้นแนวโน้มคือว่ามันจะไม่ปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มเนื่องจากวิธีการคาดการณ์การทำให้ราบเรียบชี้แจงจะเป็นสมมติว่าการคาดการณ์ในอนาคตทั้งหมดจะเป็นไปตามเส้นตรง วิธีนี้ จำกัด การใช้วิธีนี้กับกรอบเวลาที่สั้นกว่าซึ่งคุณสามารถมั่นใจได้ว่าแนวโน้มจะไม่เปลี่ยนแปลง การปรับฤดูกาลเป็นฤดูกาลที่เพิ่มขึ้นและความต้องการลดลง รายการอุปสงค์จำนวนมากแสดงพฤติกรรมตามฤดูกาล ยอดขายเสื้อผ้าเป็นไปตามรูปแบบฤดูกาลประจำปีโดยมีความต้องการเสื้อผ้าอุ่น ๆ เพิ่มขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวและลดลงในช่วงฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนเนื่องจากความต้องการเสื้อผ้าเพิ่มขึ้น ความต้องการสินค้าปลีกจำนวนมากรวมทั้งของเล่นอุปกรณ์กีฬาเสื้อผ้าเครื่องใช้ไฟฟ้าแฮมตุรกีไวน์และผลไม้เพิ่มขึ้นในช่วงเทศกาลวันหยุด ความต้องการบัตรอวยพรเพิ่มขึ้นควบคู่ไปกับวันพิเศษเช่นวันวาเลนไทน์และวันแม่ รูปแบบตามฤดูกาลอาจเกิดขึ้นได้ทุกเดือนรายสัปดาห์หรือแม้แต่รายวัน ร้านอาหารบางแห่งมีความต้องการสูงกว่าช่วงกลางวันหรือในช่วงสุดสัปดาห์ซึ่งไม่ใช่วันธรรมดา การจราจร - เพราะฉะนั้นการขาย - ที่ห้างสรรพสินค้าหยิบขึ้นมาในวันศุกร์และวันเสาร์ มีหลายวิธีในการสะท้อนรูปแบบตามฤดูกาลในการคาดการณ์ชุดข้อมูลแบบอนุกรม เราจะอธิบายหนึ่งในวิธีที่ง่ายขึ้นโดยใช้ปัจจัยตามฤดูกาล ปัจจัยตามฤดูกาลคือค่าตัวเลขที่คูณด้วยการคาดการณ์ตามปกติเพื่อให้ได้รับการคาดการณ์ตามฤดูกาล วิธีการหนึ่งในการพัฒนาความต้องการปัจจัยตามฤดูกาลคือการแบ่งความต้องการสำหรับแต่ละฤดูกาลตามความต้องการโดยรวมประจำปีตามสูตรต่อไปนี้ปัจจัยฤดูกาลที่เกิดขึ้นระหว่าง 0 ถึง 1.0 เป็นผลส่วนหนึ่งของความต้องการประจำปีทั้งหมดที่กำหนดให้ ในแต่ละฤดูกาล ปัจจัยฤดูกาลเหล่านี้คูณด้วยความต้องการที่คาดการณ์ไว้เป็นประจำทุกปีเพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่ปรับตามฤดูกาลในแต่ละฤดูกาล การคำนวณการคาดการณ์ด้วยการปรับฤดูกาลฟาร์ม Wishbone Farm เติบโตขึ้นเพื่อขายไก่งวงให้กับ บริษัท แปรรูปเนื้อสัตว์ตลอดทั้งปี อย่างไรก็ตามในช่วงไตรมาสที่สี่ของปีพฤศจิกาจะมีฤดูกาลสูงสุดในช่วงเดือนตุลาคมถึงธันวาคม Wishbone Farms มีประสบการณ์ความต้องการไก่งวงในช่วง 3 ปีที่ผ่านมาแสดงไว้ในตารางต่อไปนี้เนื่องจากเรามีข้อมูลความต้องการยาวนานถึงสามปีเราจึงสามารถคำนวณหาปัจจัยตามฤดูกาลได้โดยแบ่งความต้องการรายไตรมาสทั้งหมดเป็นเวลาสามปีตามความต้องการทั้งหมดในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา : ต่อไปเราต้องการเพิ่มความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีหน้าในปีพ. ศ. 2543 ตามปัจจัยต่างๆตามฤดูกาลเพื่อให้ได้ความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับแต่ละไตรมาส เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราจำเป็นต้องมีการคาดการณ์ความต้องการสำหรับปี 2543 ในกรณีนี้เนื่องจากข้อมูลความต้องการในตารางดูเหมือนจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นโดยทั่วไปเราคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเป็นเวลาสามปีของข้อมูลในตารางเพื่อให้ได้ข้อมูลที่หยาบ ประมาณการคาดการณ์: ดังนั้นการคาดการณ์สำหรับปี 2000 คือ 58.17 หรือ 58,170 ไก่งวง เมื่อใช้การคาดการณ์รายปีของอุปสงค์นี้การคาดการณ์ที่ปรับฤดูกาลแล้ว SF i สำหรับปีพ. ศ. 2543 จะเปรียบเทียบการคาดการณ์รายไตรมาสเหล่านี้กับค่าความต้องการที่แท้จริงในตารางซึ่งดูเหมือนว่าจะเป็นประมาณการประมาณการที่ค่อนข้างดีซึ่งสะท้อนถึงความแตกต่างตามฤดูกาลทั้งในข้อมูลและ แนวโน้มทั่วไปขึ้น 10-12 วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดียวกับที่อธิบายได้คือ 10-11 สิ่งที่ส่งผลต่อรูปแบบการทำให้เรียบแบบเลขแจงจะเพิ่มค่าคงที่ที่ราบเรียบได้ 10-14 การปรับความเปรียบต่างที่ปรับเปลี่ยนได้มีความแตกต่างจากการให้ความนุ่มนวลแบบเลขแจง 10-15 สิ่งที่กำหนดทางเลือกของการปรับให้เรียบคงที่สำหรับแนวโน้มในแบบจำลองการปรับรูปแบบเลขแจงแบบปรับ 10-16 ในตัวอย่างบทสำหรับวิธีการแบบอนุกรมเวลาการคาดการณ์เริ่มต้นถือว่าเป็นเช่นเดียวกับความต้องการที่แท้จริงในช่วงแรก แนะนำวิธีอื่น ๆ ที่อาจมีการคาดการณ์เริ่มต้นในการใช้งานจริง 10-17 รูปแบบการคาดการณ์ของเส้นแนวโน้มแบบเส้นแตกต่างจากแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นสำหรับการคาดการณ์ 10-18 ของแบบจำลองชุดเวลาที่นำเสนอในบทนี้รวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเน่นและการปรับความเรียบที่เป็นเอกลัษณ์และเส้นแนวโน้มแบบเส้นตรงซึ่งคุณคิดว่าดีที่สุดทำไม 10-19 ข้อดีของการปรับความเปรียบเชิงเส้นทแยงมุมมีมากกว่าเส้นแนวโน้มเชิงเส้นสำหรับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ซึ่งแสดงถึงแนวโน้ม 4 K. B. Kahn และ J. T. Mentzer การพยากรณ์ในตลาดผู้บริโภคและอุตสาหกรรมวารสารการพยากรณ์ธุรกิจ 14 ฉบับที่ 4 2 (ฤดูร้อน 1995): 21-28