La pagina non può essere trovata La pagina che si sta cercando sia stata rimossa, rinominata o è temporaneamente non disponibile. Si prega di provare quanto segue: Verificare che l'indirizzo del sito Web visualizzato nella barra degli indirizzi del browser viene digitato e formattata correttamente. Se avete raggiunto questa pagina facendo clic su un link, contattate l'amministratore del sito Web per avvertirlo che il link non è formattato correttamente. Fare clic sul pulsante Indietro per provare un altro link. Errore HTTP 404 - file o directory non trovata. Internet Information Services (IIS) Informazioni tecniche (per il personale di supporto) Vai Microsoft Product Support Services ed eseguire una ricerca del titolo per le parole HTTP e 404. Aprire IIS Guida. che è accessibile in Gestione IIS (inetmgr), e cercare gli argomenti di configurazione del sito Web. Operazioni di amministrazione comuni. e A proposito di messaggi di errore personalizzati. using la funzione PREVISIONE in Excel (e Open Office Calc) copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Vorrei iniziare col dire che eccelle Previsioni funzione non è un sistema completo di previsione di inventario. Previsione di gestione delle scorte in genere comporta la rimozione di rumore dalla domanda, allora il calcolo e incorpora le tendenze, stagionalità ed eventi. La funzione Previsione non ha intenzione di fare tutte queste cose per voi (tecnicamente si potrebbe, ma ci sono modi migliori per realizzare alcuni di questi). Ma è un po 'la funzione pulito questo è facile da usare, e si può certamente essere una parte del vostro sistema di previsione. Secondo Microsoft Aiuto sulla funzione previsione. La previsione (x, knownys, knownxs) restituisce il valore previsto della variabile dipendente (rappresentata nei dati da knownys) per il valore specifico, x, della variabile indipendente (rappresentata nei dati da knownxs) utilizzando una misura migliore (minimi quadrati) di regressione lineare per prevedere i valori y da valori x. Quindi cosa significa esattamente regressione lineare è una forma di analisi di regressione e può essere usato per calcolare una relazione matematica tra due (o più) insiemi di dati. In previsione, si può usare questo se avete pensato una serie di dati potrebbero essere utilizzati per prevedere un altro set di dati. Ad esempio, se hai venduto Materiali da costruzione, è possibile che le variazioni dei tassi di interesse possono essere utilizzati per prevedere le vendite dei vostri prodotti. Questo è un classico esempio di utilizzo di regressione per calcolare una relazione tra una variabile esterna (tassi di interesse) e una variabile interna (le vendite). Tuttavia, come vedremo più avanti, è anche possibile utilizzare la regressione per calcolare un rapporto all'interno dello stesso insieme di dati. Un approccio tipico verso l'analisi di regressione comporta l'uso di regressione per determinare la relazione matematica, ma anche per contribuire a dare un'idea di come valido rapporto è (questo è la parte di analisi). La funzione PREVISIONE salta l'analisi, e solo calcola un rapporto e lo applica alla tua uscita automaticamente. Questo rende le cose più facili per l'utente, ma si presuppone che il rapporto è valida. Quindi, in sostanza, la funzione di previsione utilizza la regressione lineare per prevedere un valore sulla base di una relazione tra due insiemi di dati. Vediamo alcuni esempi. Nella Figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo che include il tasso di interesse medio negli ultimi 4 anni e le vendite di unità durante lo stesso periodo di 4 anni. Mostriamo anche un tasso di interesse previsto per il 5 ° anno. Possiamo vedere nell'esempio che i nostri volumi di vendita salgono i tassi di interesse scendono e scendono come i tassi di interesse salgono. Basta guardare l'esempio, si può intuire che le nostre vendite per l'anno 5 sarebbero da qualche parte tra 5.000 e 6.000 sulla base della relazione osservata tra i tassi di interesse e le vendite nei periodi precedenti. Possiamo usare la funzione di previsione per quantificare con maggiore precisione questa relazione e applicarlo al 5 ° anno. Nella Figura 1B, si può vedere la funzione di previsione applicata. In questo caso, la formula nella cella F4 è previsto (F2, B3: E3, B2: E2). Quello che abbiamo dentro la parentesi è conosciuto come un argomento. Un argomento è semplicemente un mezzo di passare i parametri al funzione utilizzata (in questo caso, la funzione Previsione). Ciascun parametro è separato da una virgola. Al fine di previsione della funzione di lavoro, ha bisogno di conoscere il valore che stiamo usando per prevedere la nostra produzione (il nostro anno 5 vendite). Nel nostro caso, il parametro (il nostro anno 5 tasso di interesse) è nella cella F2, quindi il primo elemento del nostro ragionamento è F2. Successivamente, ha bisogno di sapere dove si possono trovare i valori esistenti verrà utilizzato per determinare la relazione da applicare a F2. In primo luogo abbiamo bisogno di entrare nelle cellule che rappresentano i valori della nostra variabile dipendente. Nel nostro caso, questo sarebbe la nostra unità vendute nel corso degli ultimi 4 anni, quindi si entra B3: E3. Poi abbiamo bisogno di entrare nelle cellule che rappresentano i valori della nostra variabile predittiva. Nel nostro caso, questo sarebbe il tasso di interesse durante i precedenti 4 anni, quindi si entra B2: E2). La funzione PREVISIONE può ora confrontare le unità vendute nel corso degli anni da 1 a 4 per i tassi di interesse in quegli stessi anni, e quindi applicare quel rapporto al nostro predetto anno 5 tasso di interesse per ottenere le nostre vendite previste per l'Anno 5 di 5.654 unità. Nel precedente esempio, possiamo guardare i grafici per aiutare cercare di visualizzare il rapporto. A prima vista, potrebbe non sembrare così evidente, perché abbiamo una relazione inversa (vendite salire i tassi di interesse scendono), ma se si spostava mentalmente uno dei grafici, si vedrebbe un rapporto molto chiaro. Quello è una delle cose interessanti sulla funzione previsione (e analisi di regressione). Si può facilmente fare con una relazione inversa. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Vediamo ora un altro esempio. In figura 2A, vediamo un nuovo set di dati. In questo esempio, i nostri tassi di interesse è andato su e giù nel corso degli ultimi 4 anni, ma i nostri volumi di vendita hanno mostrato una tendenza al rialzo consistente. Mentre è possibile che i tassi di interesse hanno avuto un impatto sulle nostre vendite in questo esempio, è ovvio che ci sono fattori molto più significativo in gioco qui. Utilizzando la nostra funzione del tempo con questi dati, torniamo una previsione di 7.118 unità per anno 5. Penso che la maggior parte di noi sarebbe guardare il nostro andamento delle vendite e di accettare i suoi molto più probabile che le nostre vendite per anno 5 sarebbe 9.000 unità. Come ho già detto in precedenza, la funzione di previsione presuppone che il rapporto è valida, per cui produce in uscita sulla base della soluzione migliore che può fare fuori dei dati forniti ad esso. In altre parole, se diciamo che c'è un rapporto, ci crede e produce l'output di conseguenza senza darci un messaggio di errore o di qualsiasi segnale che implica il rapporto è molto povera. Quindi, fare attenzione a quello che chiedi. Gli esempi precedenti coperti la classica applicazione di regressione per la previsione. Mentre tutto questo suona piuttosto liscia, questo classico applicazione della regressione non è così utile come si potrebbe pensare (è possibile controllare il mio libro per ulteriori informazioni sulla regressione e perché non può essere una buona scelta per le vostre esigenze di previsione). Ma ora lascia utilizzare la funzione di previsione per identificare semplicemente tendenza all'interno di un dato insieme di dati. Iniziamo cercando in figura 3A. Qui abbiamo la domanda, con un trend molto evidente. La maggior parte di noi dovrebbe essere in grado di guardare a questi dati e stare tranquillo predicendo che la domanda nel periodo di 7 sarà probabilmente di 60 unità. Eppure, se è stato eseguito questo dato attraverso i calcoli di previsione tipici usati nelle gestione delle scorte, si può essere sorpresi di quanto sia scarsa molti di questi calcoli sono a pari al trend. Dal momento che la funzione PREVISIONE ci impone di inserire una variabile dipendente e una variabile predittore, come andiamo su come utilizzare la funzione di previsione, se abbiamo un solo insieme di dati Ebbene, mentre è tecnicamente vero che abbiamo un unico insieme di dati (il nostro la storia richiesta), in realtà hanno un rapporto in corso all'interno di questo insieme di dati. In questo caso, il rapporto è basato sul tempo. Pertanto, siamo in grado di utilizzare ogni domanda periodi come variabile predittore per la seguente domanda periodi. Quindi, abbiamo solo bisogno di dire la funzione di previsione di utilizzare la domanda nei periodi da 1 a 5 come i dati esistenti per la variabile predittore, e utilizzare la domanda nei periodi da 2 a 6 come i dati esistenti per la variabile dipendente. Poi gli si dice di applicare questo rapporto alla domanda in periodo di 6, per calcolare la nostra previsione per il periodo 7. Si può vedere in figura 3B, la nostra formula nella cella I3 è prevista (H2, C2: H2, B2: G2). e lo fa tornare una previsione di 60 unità. Ovviamente questo esempio non è realistico in quanto la domanda è troppo pulito (nessun rumore). Quindi, consente di guardare Figura 3C dove applichiamo questo stesso calcolo per alcuni dati più realistici. Voglio solo ribadire che, mentre la funzione di previsione è utile, non è un sistema di previsione. Io di solito preferiscono avere un po 'più di controllo sulla esattamente come applico ed estendere le tendenze per la mia previsione. Inoltre, si vorrebbe rimuovere prima tutti gli altri elementi della vostra richiesta, che non sono legati alla vostra richiesta di base e di tendenza. Ad esempio, si vorrebbe rimuovere eventuali effetti della stagionalità o eventi (come ad esempio promozioni) della tua domanda prima di applicare la funzione di previsione. Si potrebbe quindi applicare l'indice di stagionalità e gli indici di evento per l'uscita della funzione PREVISIONE. È inoltre possibile giocare con i tuoi ingressi per ottenere un determinato risultato desiderato. Ad esempio, si consiglia di provare prima lisciando la vostra storia di domanda (attraverso una media mobile, ponderata media mobile, o livellamento esponenziale), ed usando che è la variabile predittore invece della domanda grezzo. Per ulteriori informazioni di Previsione, controllare il mio Inventory Management libro spiegato. Uso della funzione previsione in Open Office Calc. Per gli utenti di Openoffice. org Calc. la funzione di previsione funziona più o meno lo stesso come in Excel. Tuttavia, vi è una leggera differenza nella sintassi utilizzata in Calc. Ovunque si usa una virgola in un argomento in una funzione di Excel, si dovrebbe invece usare un punto e virgola in Calc. Così, invece di Formula Excel È necessario immettere Vai alla pagina articoli per più articoli da Dave Piasecki. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Dave Piasecki. è owneroperator di inventario Operations Consulting LLC. una società di consulenza che fornisce servizi relativi alla gestione del magazzino, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino. Ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web (inventoryops), dove egli sostiene ulteriori informazioni rilevanti. My Business Inventory Operations Consulting LLC fornisce veloce, conveniente, l'assistenza di esperti di gestione delle scorte e le operazioni di magazzino. Il mio BooksAnswer falso argomento medie mobili capitolo 6 Questa anteprima ha sezioni intenzionalmente sfocate. Iscriviti per visualizzare la versione completa. Capitolo 6 Previsione 5 10. tecniche di previsione qualitativa deve essere applicato in situazioni in cui esistono dati di serie temporali, ma dove si prevede le condizioni per cambiare. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: approcci qualitativi 11. Per un modello di serie storica moltiplicativo, la somma degli indici di stagione deve essere uguale al numero di stagioni. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: modello moltiplicativo 12. Un modello di serie storiche con una componente stagionale implicherà sempre dati trimestrali. RISPOSTA: Falso ARGOMENTO: componente stagionale 13. Qualsiasi sequenza ricorrente di punti sopra e sotto la linea di tendenza che dura meno di un anno può essere attribuito alla componente ciclica della serie storica. RISPOSTA: Falso ARGOMENTO: cicliche componente 14. metodi di lisciatura sono più appropriati per una serie temporale stabile rispetto a quando significativo trend eo variazioni stagionali sono presenti. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: Uso levigante metodi di previsione 15. Il livellamento del tempo esponenziale per qualsiasi periodo è una media ponderata di tutti i valori effettivi precedenti per la serie storica. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: esponenziale 16. L'errore quadratico medio è influenzato molto di più da grandi errori di previsione che da piccoli errori. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: Previsioni precisione 17. Se una serie storica ha una componente significativa tendenza, allora uno non dovrebbe utilizzare una media mobile di previsione. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: Impiego del livellamento metodi in previsione 18. Se la variabilità casuale in una serie temporale è grande e livellamento esponenziale viene utilizzato per prevedere, poi un (61537) alto valore alpha dovrebbe essere usato. RISPOSTA: Falso ARGOMENTO: esponenziale 19. Un valore alpha () di 0,2 causerà un livellamento esponenziale previsione di reagire più rapidamente a un improvviso calo della domanda di volontà un pari a 0,4. RISPOSTA: Falso ARGOMENTO: esponenziale 20. livellamento esponenziale con 614.726.150.161.472 .2 e una media mobile con n 5 ha messo lo stesso peso sul valore effettivo per il periodo corrente. RISPOSTA: Vero ARGOMENTO: Uso levigante metodi di previsione 6 Capitolo 6 Previsione risposta breve 1. Spiegare quali condizioni rendono metodi di previsione quantitativa adeguata. ARGOMENTO: Introduzione 2. Che cosa è una serie di tempo stabile, e ciò che la previsione metodi sono appropriati per un argomento: Smoothing metodi 3. Come può errore misure essere utilizzato per determinare il numero di periodi da utilizzare in una media mobile Cosa stai assumendo circa la future quando si effettua questa scelta ARGOMENTO: medie mobili 4. Spiegare come usare valori di indice di stagione per creare una previsione. ARGOMENTO: Smoothing metodi 5. Spiegare come metodi qualitativi incorporano spesso le opinioni dei molteplici analisti. ARGOMENTO: Introduzione PROBLEMI 1. Il numero di lattine di bevande analcoliche vendute in una macchina ogni settimana viene registrato sotto. Sviluppare le previsioni utilizzando una media mobile a tre periodo. 338, 219, 278, 265, 314, 323, 299, 259, 287, 302 Discussione: Le medie mobili 2. Usare un periodo di quattro media mobile a prevedere la partecipazione alle partite di baseball. I documenti storici mostrano 5346, 7812, 6513, 5783, 5982, 6519, 6283, 5577, 6712, 7345 Discussione: Le medie mobili 3. Un ospedale registra il numero di consegne floreali suoi pazienti ricevono ogni giorno. Per un periodo di due settimane, si registrano Questa anteprima ha sezioni intenzionalmente sfocate. Iscriviti per visualizzare l'intero version. Probability, Simulazione, Demand, spazio campionario, la decisione 18. I dipendenti di una società locale sono classificati in base al genere e tipo di lavoro. La tabella seguente riassume il numero di persone in ogni categoria di lavoro. Maschio (M) Femmina (F) lavoro amministrativo (AD) 110 10 personale dipendente (SS) 30 50 Personale oraria (SA) 60 40 Se viene selezionato un dipendente a caso, qual è la probabilità che il dipendente è di sesso femminile, dato che il dipendente è un membro del personale dipendente. a) 0,1667 b) .5 c) .6 d) .625 e) .7 19. Nel set di tutti gli account scaduti, lasciare che l'evento A significa che l'account è tra i 31 ei 60 giorni di arretrato e l'evento B significa l'account è quella di un nuovo cliente. Il complemento di A è: a) tutti i nuovi clienti. b) tutti i conti meno di 31 o più di 60 giorni di arretrato. c) tutti gli account da nuovi clienti e di tutti gli account che sono da 31 a 60 giorni di arretrato. d) tutti i nuovi clienti i cui conti sono tra i 31 ei 60 giorni di arretrato. 41. Il numero di automobili che arrivano al cambio olio Joe Kellys e il luogo di messa a punto nel corso degli ultimi 200 ore di funzionamento si osserva per essere il seguente: Numero di vetture che arrivano Frequenza 3 o meno 4 10 0 0 30 6 70 7 50 8 40 9 o più 0 sulla base delle frequenze di cui sopra, utilizzare numeri casuali a due cifre, inizia con numeri casuali 00 e determinare il numero casuale intervalli per il data set di cui sopra. 39. Un ricercatore vuole simulare giornate di sole e di pioggia nella sua città per un periodo di 3 settimane. Qual è il numero minimo di cifre che lo studente deve ottenere da una tabella di numeri casuali per ogni osservazione se pioveva su due quinti dei giorni nel corso degli ultimi anni, in questo periodo dell'anno supporre che giorni possono essere classificate storicamente come sia pieno di sole o piovoso. a) 1 b) 2 c) 3 d) tutto quanto sopra. 42. Il rapporto d 5000 - 25p descrive cosa accade alla domanda (d), come il prezzo (p) varia. Qui, prezzo può variare tra 10 e 50. a. Quante unità possono essere venduti al prezzo di 10 Quanti possono essere venduti al prezzo di 50 b. Modellare l'espressione per ricavi totali. c. Prendere in considerazione i prezzi di 20, 30, e 40. Quale prezzo alternativo sarà massimizzare i ricavi totali Quali sono i valori per la domanda e le entrate a questo prezzo 43. Un pacchetto di caramelle contiene 12 marrone, rosso 5, e 8 caramelle verdi. Si afferra tre pezzi dal pacchetto. Dare lo spazio campionario di colori si potrebbe ottenere. L'ordine non è importante. 44. Ci sono altri due incarichi in una classe prima della sua fine, e se si ottiene un A su almeno uno di essi, si otterrà una A per il semestre. La vostra valutazione soggettiva della vostra performance è evento di probabilità A sulla carta e una su esame .25 Un solo sulla carta .10 A su esame solo .30 A su né .35 a. Qual è la probabilità di ottenere un A sulla carta b. Qual è la probabilità di ottenere un A sul esame c. Qual è la probabilità di ottenere un A in corso d. Sono i gradi sulle cessioni indipendenti 45. Il GPA liceo di candidati per l'ammissione a un programma universitario sono registrati e frequenze relative sono calcolati per le categorie. GPA F (x) x lt 2,0 .08 2.0 x lt 2,5 .12 2.5 x 3.0 lt .35 3.0 x 3.5 lt 0,30 x 3,5 a. Completa la tabella per rendere questa una distribuzione di probabilità valida. b. Qual è la probabilità un GPA candidati saranno sotto di 3,0 c. Qual è la probabilità un richiedente GPA sarà 2.5 o sopra 46. Un istruttore di calcolo utilizza l'istruzione assistita da computer e permette agli studenti di sostenere l'esame di medio termine, come tante volte quanto necessario fino ad ottenere un passaggio di grado. Di seguito è una registrazione del numero di studenti in una classe di 20 che ha preso il test di ogni numero di volte. Gli studenti Numero di test 10 1 7 2 2 3 1 4 a. Utilizzare l'approccio frequenza relativa di costruire una distribuzione di probabilità e mostrare che soddisfa la condizione richiesta. b. Trovare il valore atteso del numero di test adottate. c. Calcolare la varianza. d. Calcolare la deviazione standard. 47. Lakewood Fashions devono decidere quanti sacco di abbigliamento da sci assortiti su ordinazione per i suoi tre punti vendita. Indicazioni sui prezzi, vendite e costi di inventario ha portato alla seguente tabella di payoff, in migliaia. Richiesta di ordine bassa dimensione alta media 1 lotto 12 15 15 2 lotti 9 25 35 3 lotti 6 35 60 a. Quale decisione dovrebbe essere presa dal optimist b. Quale decisione dovrebbe essere presa dal c conservatore. Quale decisione dovrebbe essere presa con rammarico Minimax 48. La tabella mostra sia i profitti e le perdite potenziali per una società, a seconda di ciò decisione è presa e ciò che stato di natura si verifica. Utilizzare le informazioni per determinare ciò che la società dovrebbe fare. S1 S2 S3 d1 30 80 -30 d2 100 30 -40 -80 -10 d3 d4 120 20 20 20 a. se si utilizza una strategia ottimistica. b. se si utilizza una strategia conservativa. c. se rammarico Minimax è la strategia. 49. La velocità di essiccazione in un processo industriale dipende da molti fattori e varia secondo la seguente distribuzione. Minuti frequenza relativa 0.22 4 0.36 3 5 0.28 6 0.10 7 0.04 Con questi numeri casuali, simulare il tempo di asciugatura per 5 processi: 0,53 0,95 0,97 0,96 e 0,07. 50. Utilizzare un periodo di quattro media mobile a prevedere la partecipazione a partite di baseball. I documenti storici mostrano la partecipazione a dieci partite consecutive baseball come 5346, 7812, 6513, 5783, 5982, 6519, 6283, 5577, 6712, 7345. Allegati Soluzione Sommario Domande sulla probabilità, Simulazione, la funzione della domanda, spazio campionario, la decisione sono stati answerd .
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