2 - عام الحركة المتوسط - جنون

إنشاء حركة بسيطة هي إحدى المقالات الثلاث التالية حول تحليل السلاسل الزمنية في إكسيل نظرة عامة على المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك هو أسلوب إحصائي يستخدم لتخفيف التقلبات قصيرة الأمد في سلسلة من البيانات من أجل التعرف بسهولة أكبر على مدة أطول الاتجاهات أو الدورات. ويشار أحيانا إلى المتوسط ​​المتحرك بمتوسط ​​متداول أو متوسط ​​تشغيل. والمتوسط ​​المتحرك هو سلسلة من الأرقام، يمثل كل منها متوسط ​​فاصل زمني لعدد محدد من الفترات السابقة. وكلما زاد الفاصل الزمني، كلما حدث مزيد من التمهيد. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كان المتوسط ​​المتحرك يشبه سلسلة البيانات الفعلية. تتحرك المتوسطات المتحركة الوظائف الثلاث التالية: تمهيد البيانات، مما يعني تحسين ملاءمة البيانات إلى خط. الحد من تأثير الاختلاف المؤقت والضجيج العشوائي. تسليط الضوء على القيم المتطرفة أعلى أو أسفل هذا الاتجاه. المتوسط ​​المتحرك هو واحد من أكثر التقنيات الإحصائية استخداما في الصناعة لتحديد اتجاهات البيانات. على سبيل المثال، عادة ما يشاهد مديرو المبيعات متوسطات بيانات المبيعات لمدة ثلاثة أشهر. سوف تقارن هذه المقالة متوسطات متحركة بسيطة لمدة شهرين، وثلاثة أشهر، وستة أشهر من نفس بيانات البيع. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك في كثير من الأحيان في التحليل التقني للبيانات المالية مثل عوائد الأسهم والاقتصاد لتحديد الاتجاهات في السلاسل الزمنية للاقتصاد الكلي مثل العمالة. هناك عدد من الاختلافات في المتوسط ​​المتحرك. وأكثرها شيوعا هو المتوسط ​​المتحرك البسيط، والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والمتوسط ​​المتحرك الأسي. سيتم تغطية كل من هذه التقنيات في إكسيل بالتفصيل في مقالات منفصلة في هذه المدونة. هنا لمحة موجزة عن كل من هذه التقنيات الثلاثة. المتوسط ​​المتحرك البسيط كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك البسيط هي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. هذه المادة بلوق ستوفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل. كما يمثل متوسط ​​النقاط المتحركة في المتوسط ​​المتحرك المرجح متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق المتوسط ​​المتحرك المرجح ترجيح مختلف لفترات سابقة معينة في كثير من الأحيان، وتعطى الفترات الأحدث حجما أكبر من الوزن. وصلة إلى مقال آخر في هذه المدونة التي تقدم شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل هي كما يلي: تمثل متوسطات المتوسط ​​المتحرك الأسي في المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​عدد محدد من الفترات السابقة. ويطبق التجانس الأسي عوامل الترجيح على الفترات السابقة التي تنخفض أضعافا مضاعفة، ولا تصل أبدا إلى الصفر. ونتيجة لذلك، فإن التجانس الأسي يأخذ في الاعتبار جميع الفترات السابقة بدلا من عدد معين من الفترات السابقة التي يقوم بها المتوسط ​​المتحرك المرجح. وصلة إلى مقالة أخرى في هذه المدونة التي توفر شرحا مفصلا لتنفيذ هذه التقنية في إكسيل كما يلي: يصف ما يلي عملية من 3 خطوات لإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط للبيانات التسلسل الزمني في إكسيل الخطوة 1 8211 الرسم البياني البيانات الأصلية في مؤامرة سلسلة زمنية المخطط البياني هو مخطط إكسيل الأكثر استخداما لبيانات سلسلة الوقت البياني. مثال على هذا المخطط إكسيل المستخدمة لرسم 13 فترات بيانات المبيعات كما يلي: الخطوة 2 8211 إنشاء المتوسط ​​المتحرك في إكسيل يوفر إكسيل أداة المتوسط ​​المتحرك ضمن قائمة تحليل البيانات. تقوم أداة المتوسط ​​المتحرك بإنشاء متوسط ​​متحرك بسيط من سلسلة بيانات. يجب ملء مربع الحوار المتوسط ​​المتحرك على النحو التالي من أجل إنشاء متوسط ​​متحرك للفترتين السابقتين من البيانات لكل نقطة بيانات. ويظهر ناتج المتوسط ​​المتحرك لفترة 2 كما يلي، جنبا إلى جنب مع الصيغ التي استخدمت لحساب قيمة كل نقطة في المتوسط ​​المتحرك. الخطوة 3 8211 إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك إلى المخطط يجب الآن إضافة هذه البيانات إلى المخطط الذي يحتوي على الخط الزمني الأصلي لبيانات المبيعات. سيتم ببساطة إضافة البيانات باعتبارها سلسلة بيانات واحدة أكثر في الرسم البياني. للقيام بذلك، انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان على الرسم البياني وسوف القائمة المنبثقة. انقر على تحديد البيانات لإضافة سلسلة جديدة من البيانات. سيتم إضافة سلسلة المتوسط ​​المتحرك من خلال إكمال مربع الحوار تحرير السلسلة كما يلي: المخطط الذي يحتوي على سلسلة البيانات الأصلية وأن البيانات 8217s 2-فاصل متوسط ​​متحرك بسيط كما يلي. لاحظ أن خط المتوسط ​​المتحرك هو أكثر سلاسة قليلا وانحرافات البيانات data8217s أعلاه وتحت خط الاتجاه هي أكثر وضوحا بكثير. وأصبح الاتجاه العام الآن أكثر وضوحا أيضا. ويمكن إنشاء متوسط ​​متحرك ثلاثي الفواصل ووضعه على الرسم البياني باستخدام نفس الإجراء كما يلي: من المثير للاهتمام ملاحظة أن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 2 يخلق رسم بياني أكثر سلاسة من المتوسط ​​المتحرك البسيط 3-الفاصل الزمني. وفي هذه الحالة يمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة فاصلين أكثر استصوابا من المتوسط ​​المتحرك 3 فترات. وللمقارنة، سيحسب متوسط ​​متحرك بسيط ب 6 فترات ويضاف إلى المخطط بالطريقة نفسها كما يلي: كما هو متوقع، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط ذو 6 فترات يكون أكثر سلاسة بكثير من المتوسطين المتحركين البسيطين 2 أو 3 فترات. الرسم البياني أكثر سلاسة يناسب بشكل وثيق خط مستقيم. تحليل دقة التنبؤ دقة يمكن وصفها بأنها الخير مناسبا. والمكونان لدقة التنبؤ هما التاليان: التحيز المتوقع 8211 ميل التنبؤ إلى أن يكون أعلى أو أقل من القيم الفعلية لسلسلة زمنية. التحيز المتوقع هو مجموع كل الأخطاء مقسوما على عدد الفترات على النحو التالي: يشير التحيز الموجب إلى الميل إلى عدم التنبؤ. ويشير التحيز السلبي إلى ميل إلى الإفراط في التنبؤ. التحيز لا يقيس الدقة لأن الخطأ الإيجابي والسالب يلغي بعضها البعض. خطأ في التنبؤ 8211 الفرق بين القيم الفعلية لسلسلة زمنية والقيم المتوقعة للتنبؤ. وفيما يلي أكثر التدابير شيوعا لخطأ التنبؤات: 8211 درهم متوسط ​​الانحراف المطلق يحسب ماد متوسط ​​القيمة المطلقة للخطأ ويحسب بالمعادلة التالية: متوسط ​​متوسط ​​القيم المطلقة للأخطاء يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية. وكلما كان حجمها أقل، كلما كان ذلك أفضل. مس 8211 يعني الخطأ التربيعي مس هو مقياس شائع للخطأ الذي يلغي تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية عن طريق تجميع مربعات الخطأ بالصيغة التالية: تميل مصطلحات الخطأ الكبيرة إلى المبالغة في المشروعات الصغيرة ومتناهية الصغر لأن مربعات الخطأ مربوطة كلها. رمز (الجذر مربع يعني) يقلل من هذه المشكلة عن طريق أخذ الجذر التربيعي للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. ماب 8211 يعني النسبة المئوية المطلقة خطأ ميب يلغي أيضا تأثير إلغاء الأخطاء الإيجابية والسلبية من خلال جمع القيم المطلقة لشروط الخطأ. وتحسب ماب مجموع مصطلحات الخطأ المئوية بالصيغة التالية: من خلال جمع مصطلحات الخطأ في المئة، يمكن استخدام ميب لمقارنة نماذج التنبؤ التي تستخدم مقاييس مختلفة للقياس. حساب التحيز و ماد و مس و رمز و ماب في إكسيل لتحليل متوسط ​​التحيز البسيط، ستحسب ماد و مس و رمز و ميب في إكسيل لتقييم الفاصل الزمني 2-الفاصل الزمني و 3-الفاصل الزمني و 6 الفاصل متوسط ​​التوقعات التي تم الحصول عليها في هذه المقالة، كما هو موضح على النحو التالي: الخطوة الأولى هي حساب E t. E t 2. E t، E t y t-أكت. ومن ثم جمعها على النحو التالي: التحيز، درهم، مس، ميب و رمز يمكن حسابها على النحو التالي: يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ماب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 3 فترات. يتم إجراء الحسابات نفسها الآن لحساب التحيز، درهم، مس، ميب و رمز لمتوسط ​​متحرك بسيط 6 فترات. يتم تلخيص التحيز، ماد، مس، ميب و رمز ل 2-الفاصل الزمني، 3-الفاصل الزمني، و 6-الفاصل المتوسطات المتحركة بسيطة على النحو التالي. المتوسط ​​المتحرك البسيط لثلاث فترات هو النموذج الذي يناسب هذه البيانات الفعلية. 160 إكسيل ماستر سيريز مدونة الدلائل الموضوعات الإحصائية والمقالات في كل موضوع لمن يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشكلات التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشاكل التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشكلات التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. IT39s كامل بالطبع متابعة سهلة ماجستير في إدارة الأعمال في إحصاءات الأعمال فوري، المطلق، لا أسئلة-سؤال، ضمان استعادة الاموال إذا لم يكن تماما، 100 راض. في كلمات أخرى، إذا كان أي إكسيل ماستر سلسلة دليل أن كنت قد اشتريت هنا لا توفر تعليمات التي هي واضحة من الواضح وسهل الفهم، يمكنك الحصول على كل ما تبذلونه من المال مرة أخرى على الفور والحفاظ على دليل إلكتروني. مضمونة لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشكلات التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. IT39s كامل بالطبع متابعة سهلة ماجستير في إدارة الأعمال في إحصاءات الأعمال فوري، المطلق، لا أسئلة-سؤال، ضمان استعادة الاموال إذا لم يكن تماما، 100 راض. في كلمات أخرى، إذا كان أي إكسيل ماستر سلسلة دليل أن كنت قد اشتريت هنا لا توفر تعليمات التي هي واضحة من الواضح وسهل الفهم، يمكنك الحصول على كل ما تبذلونه من المال مرة أخرى على الفور والحفاظ على دليل إلكتروني. مضمونة لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشكلات التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. IT39s كامل بالطبع متابعة سهلة ماجستير في إدارة الأعمال في إحصاءات الأعمال فوري، المطلق، لا أسئلة-سؤال، ضمان استعادة الاموال إذا لم يكن تماما، 100 راض. في كلمات أخرى، إذا كان أي إكسيل ماستر سلسلة دليل أن كنت قد اشتريت هنا لا توفر تعليمات التي هي واضحة من الواضح وسهل الفهم، يمكنك الحصول على كل ما تبذلونه من المال مرة أخرى على الفور والحفاظ على دليل إلكتروني. مضمونة لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشاكل التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. IT39s كامل بالطبع متابعة سهلة ماجستير في إدارة الأعمال في إحصاءات الأعمال فوري، المطلق، لا أسئلة-سؤال، ضمان استعادة الاموال إذا لم يكن تماما، 100 راض. في كلمات أخرى، إذا كان أي إكسيل ماستر سلسلة دليل أن كنت قد اشتريت هنا لا توفر تعليمات التي هي واضحة من الواضح وسهل الفهم، يمكنك الحصول على كل ما تبذلونه من المال مرة أخرى على الفور والحفاظ على دليل إلكتروني. مضمونة لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو 200 صفحة. pdf دليل إلكتروني من تفسيرات بسيطة لكنها شاملة حول كيفية استخدام حلالا إكسل لحل اليوم 8217s المشاكل الأمثل الأكثر شهرة على نطاق واسع. محملة لقطات الشاشة التي يقترن مع سهلة لمتابعة التعليمات، وهذا الكتاب تبسيط العديد من المشاكل التحسين الصعب وتجعلك على درجة الماجستير من حلالا إكسل على الفور تقريبا. هنا فقط بعض المشاكل حلالا الأمثل التي يتم حلها تماما مع تعليمات بسيطة لفهم ولقطات الشاشة في هذا الدليل الإلكتروني: 8226 الشهير 8220Traveling Salesman8221 المشكلة باستخدام Solver8217s ألدفيرنت القيد و Solver8217s طريقة تطورية للعثور على أقصر الطرق إلى الوصول إلى جميع العملاء. كما يوفر هذا الاستخدام المتقدم لوظيفة إكسيل إندكس. 8226 المعروفة 8220Knapsack problem8221 مما يدل على كيفية تحسين استخدام مساحة محدودة مع تلبية العديد من المعايير الأخرى. 8226 كيفية تنفيذ الانحدار غير الخطية ومنحنى المناسب على حلالا باستخدام طريقة حل غير حل الخطية حلالا سولفر 8217s. 8226 كيفية حل 8220Cutting الأسهم problem8221 تواجه العديد من شركات التصنيع الذين يحاولون تحديد الطريقة المثلى لخفض أوراق من المواد لتقليل النفايات في حين تلبية طلبات العملاء. 8226 تحسين المحفظة لتعظيم العائد أو تقليل المخاطر. 8226 اختيار الاستثمار رأس المال الاستثماري باستخدام سولفر 8217s القيود الثنائية لتعظيم صافي القيمة الحالية للتدفقات النقدية المختارة في السنة 0. استخدام ذكي من إف-ثين-إلس البيانات يجعل هذه مشكلة بسيطة. 8226 كيفية استخدام حلالا لتقليل التكلفة الإجمالية لشراء وشحن البضائع من موردين متعددين إلى مواقع متعددة. 8226 كيفية تحسين اختيار آلة الإنتاج المختلفة لتقليل التكلفة في حين الوفاء أمر. 8226 كيفية تخصيص ميزانية تسويقية على النحو الأمثل لتوليد أكبر مدى وصول وتواتر أو عدد من العملاء المحتملين بأدنى تكلفة. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا لديه تعليمات كاملة والعديد من النصائح حول كل جانب من جوانب تشغيل حلالا إكسل. You8217ll نفهم تماما التقارير ونعرف بالضبط كيفية تويك كل من إعدادات Solver8217s لإجمالي استخدام مخصص. يوفر هذا الدليل الإلكتروني أيضا الكثير من النصائح الداخلية والتوجيهات حول إعداد النموذج في إكسيل بحيث تكون بسيطة وبديهية قدر الإمكان للعمل مع. يتم حل جميع مشكلات التحسين في هذا الكتاب خطوة بخطوة باستخدام عملية من 6 خطوات تعمل في كل مرة. بالإضافة إلى لقطات الشاشة التفصيلية وتفسيرات سهلة المتابعة حول كيفية حل كل مشكلة الأمثل في الكتاب، يتم توفير وصلة لتحميل مصنف إكسيل الذي لديه جميع المشاكل الانتهاء تماما كما هي في هذا الدليل الإلكتروني. خطوة بخطوة الأمثل مع إكسيل حلالا هو بالضبط دليل الإلكترونية التي تحتاج إليها إذا كنت ترغب في أن يكون الأمثل على مستوى متقدم مع حلالا إكسل بسرعة. IT39s كامل بالطبع متابعة سهلة ماجستير في إدارة الأعمال في إحصاءات الأعمال فوري، المطلق، لا أسئلة-سؤال، ضمان استعادة الاموال إذا لم يكن تماما، 100 راض. في كلمات أخرى، إذا كان أي إكسيل ماستر سلسلة دليل أن كنت قد اشتريت هنا لا توفر تعليمات التي هي واضحة من الواضح وسهل الفهم، يمكنك الحصول على كل ما تبذلونه من المال مرة أخرى على الفور والحفاظ على دليل إلكتروني. مضمونة لكل من يريد أن يعمل على مستوى عال مع حلالا إكسل بسرعة، وهذا هو الكتاب بالنسبة لك. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page. pdf e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today8217s most widely known optimization problems. Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e-manual: 8226 The famous 8220Traveling Salesman8221 problem using Solver8217s Alldifferent constraint and the Solver8217s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers. This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. 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. It39s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied. In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That Youve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual. Guaranteed For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page. pdf e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today8217s most widely known optimization problems. Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e-manual: 8226 The famous 8220Traveling Salesman8221 problem using Solver8217s Alldifferent constraint and the Solver8217s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers. This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. 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. It39s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied. In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That Youve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual. Guaranteed For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page. pdf e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today8217s most widely known optimization problems. Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e-manual: 8226 The famous 8220Traveling Salesman8221 problem using Solver8217s Alldifferent constraint and the Solver8217s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers. This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. 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. مواصفات التوقعات: الصيغ تجد a، b، c لتتناسب مع منحنى إلى ثلاث نقاط بالضبط. 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. قيمة كبيرة ل n (مثل 12) يتطلب المزيد من المبيعات التاريخ. 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. الحد الأدنى المطلوب من تاريخ المبيعات: عامين بالإضافة إلى عدد الفترات الزمنية المطلوبة لتقييم أداء التنبؤات (بف). 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. إضافة إجابتك الإبلاغ عن إساءة تفاصيل إضافية إذا كنت تعتقد أن الملكية الفكرية الخاصة بك قد انتهكت وترغب في تقديم شكوى، يرجى الاطلاع على سياسة حقوق الطبع والنشر الإبلاغ عن إساءة استخدام تفاصيل إضافية إذا كنت تعتقد أن حقوق الملكية الفكرية الخاصة بك قد انتهكت وترغب في تقديم شكوى، يرجى الاطلاع على سياسة حقوق الطبع والنشر