Kalkulator Statistik: Mean Absolute Deviation (MAD) Mean Absolute Deviation Calculator Petunjuk Kalkulator ini menghitung mean absolute deviation dari kumpulan data: Anda tidak perlu menentukan apakah data untuk keseluruhan populasi atau dari sampel. Cukup ketik atau tempel semua nilai yang teramati di kotak di atas. Nilai harus numerik dan dapat dipisahkan dengan koma, spasi atau baris baru. Tekan tombol Submit Data untuk melakukan perhitungan. Untuk menghapus kalkulator, tekan Reset. Apa mean deviasi absolut Deviasi rata-rata adalah ukuran dispersi. Ukuran dari seberapa besar nilai dalam kumpulan data cenderung berbeda dari meannya. Nilai absolut digunakan untuk menghindari penyimpangan dengan tanda berlawanan yang saling membatalkan. Rumus penyimpangan absolut absolut Kalkulator ini menggunakan rumus berikut untuk menghitung mean deviasi absolut: di mana n adalah jumlah nilai yang teramati, x-bar adalah rata-rata nilai yang teramati dan x i adalah nilai individual. Copy 2009-2016 Giorgio ArcidiaconoBagaimana menghitung Mean Absolute Deviation (MAD) Tolong tolong. Sejak Mei 2005, manajer pembelian di sebuah department store telah menggunakan moving average 4-periode untuk meramalkan penjualan di bulan-bulan mendatang. Data penjualan untuk Menunjukkan lebih Sejak Mei 2005, manajer pembelian di sebuah department store telah menggunakan moving average 4-periode untuk meramalkan penjualan di bulan-bulan mendatang. Data penjualan untuk bulan Januari sampai Juli diberikan pada tabel di bawah ini. Hitung mean absolute deviation (MAD) untuk perkiraan rata-rata pergerakan empat periode. Nilai perkiraan dihitung dengan akurasi dua digit desimal. Tentukan MAD secara keseluruhan dengan pembulatan. Mungkin menarik untuk melihat MAD hanya untuk data itu sendiri dan bandingkan dengan MAD untuk moving averages. (Ini tidak menjawab pertanyaan Anda - cukup tambahkan sedikit tambahan quotcolor. quot) Apa yang ditunjukkannya adalah efek perataan rata-rata bergerak dibandingkan dengan data mentah. MAD (1n) x median Mark middot 8 tahun yang lalu Dipasang dengan deviasi absolut rata-rata Pada minggu lalu grafik 4.369an Jum'at, kita membahas metode peramalan rata-rata bergerak, keduanya sederhana dan tertimbang. Bila deret waktu tidak bergerak, tidak menunjukkan kecenderungan atau musiman dan hanya tunduk pada keacakan keberadaan sehari-hari, kemudian metode rata-rata bergerak atau bahkan rata-rata sederhana dari keseluruhan seri berguna untuk meramalkan beberapa periode berikutnya. Namun, deret waktu yang paling banyak adalah stasioner: penjualan eceran memiliki elemen tren, musiman, dan siklis, sementara utilitas umum memiliki komponen musiman dan tren yang mempengaruhi penggunaan listrik dan panas. Oleh karena itu, pendekatan peramalan rata-rata bergerak mungkin memberikan hasil yang kurang dari yang diinginkan. Selain itu, angka penjualan terbaru biasanya lebih mengindikasikan penjualan di masa depan, jadi seringkali ada kebutuhan untuk memiliki sistem peramalan yang menempatkan bobot lebih besar pada pengamatan yang lebih baru. Masukkan smoothing eksponensial. Tidak seperti model rata-rata bergerak, yang menggunakan sejumlah nilai terakhir dalam rangkaian waktu untuk perataan dan perataan, pemulusan eksponensial menggabungkan semua nilai deret waktu, menempatkan bobot terberat pada data saat ini, dan bobot pada pengamatan yang lebih tua yang berkurang secara eksponensial selama waktu. Karena penekanan pada semua periode sebelumnya dalam kumpulan data, model pemulusan eksponensial bersifat rekursif. Bila deret waktu tidak menunjukkan tren atau tren yang kuat atau dapat dilihat, bentuk smoothing eksponensial eksponensial yang paling sederhana dapat diterapkan. Rumus untuk smoothing eksponensial tunggal adalah: Dalam persamaan ini, t1 mewakili nilai perkiraan untuk periode t 1 Y t adalah nilai sebenarnya dari periode sekarang, t t adalah nilai perkiraan untuk periode sekarang, t dan adalah konstanta pemulusan. Atau alpha, angka antara 0 dan 1. Alpha adalah bobot yang Anda berikan pada pengamatan terbaru dalam rangkaian waktu Anda. Pada dasarnya, Anda mendasarkan perkiraan Anda untuk periode berikutnya pada nilai sebenarnya untuk periode ini, dan nilai yang Anda diperkirakan untuk periode ini, yang pada gilirannya didasarkan pada perkiraan untuk periode sebelumnya. Anda tahu Anda sudah berbisnis selama 10 minggu dan ingin meramalkan penjualan untuk minggu ke 11. Penjualan untuk 10 minggu pertama adalah: Dari persamaan di atas, Anda tahu bahwa untuk menghasilkan ramalan untuk minggu ke 11, Anda memerlukan perkiraan nilai untuk minggu 10, 9, dan sepanjang perjalanan turun ke minggu 1. Anda juga tahu Minggu itu 1 tidak memiliki periode sebelumnya, jadi tidak bisa di peramalkan. Dan, Anda perlu menentukan konstanta pemulusan, atau alfa, yang akan digunakan untuk perkiraan Anda. Menentukan Prakiraan Awal Langkah pertama dalam membangun model pemulusan eksponensial Anda adalah menghasilkan nilai perkiraan untuk periode pertama dalam rangkaian waktu Anda. Praktik yang paling umum adalah menetapkan nilai perkiraan minggu ke 1 sama dengan nilai sebenarnya, 200, yang akan kita lakukan dalam contoh kita. Pendekatan lain adalah jika Anda memiliki data penjualan sebelumnya untuk hal ini, namun tidak menggunakannya dalam konstruksi model Anda, Anda mungkin akan rata-rata menjalani beberapa periode sebelumnya dan menggunakannya sebagai perkiraan. Bagaimana Anda menentukan perkiraan awal Anda subjektif. Seberapa Besarnya Alpha Ini juga merupakan keputusan pengadilan, dan menemukan alfa yang sesuai tunduk pada trial and error. Umumnya, jika deret waktu Anda sangat stabil, kecil sesuai. Inspeksi visual penjualan Anda pada grafik juga berguna dalam mencoba menentukan alpha untuk memulai. Mengapa ukuran penting Karena yang lebih dekat adalah dengan 1, semakin banyak bobot yang diberikan ke nilai terbaru dalam menentukan ramalan Anda, semakin cepat perkiraan Anda menyesuaikan pola pada rangkaian waktu Anda dan sedikit penghalusan yang terjadi. Begitu juga yang mendekati adalah 0, semakin berat bobot yang ditempatkan pada pengamatan sebelumnya dalam menentukan ramalan, semakin lambat ramalan Anda menyesuaikan diri dengan pola dalam deret waktu, dan semakin banyak perataan yang terjadi. Mari secara gamblang memeriksa 10 minggu penjualan: Proses Pemulusan Eksponensial Penjualan tampak agak bergerigi, berosilasi antara 200 dan 235. Mari8217s dimulai dengan alpha 0.5. Itu memberi kita tabel berikut: Perhatikan bagaimana, meskipun prakiraan Anda tepat, padahal nilai aktual Anda untuk minggu tertentu lebih tinggi dari perkiraan Anda (minggu 2 sampai 5, misalnya), prakiraan Anda untuk setiap minggu berikutnya ( Minggu 3 sampai 6) atur ke atas bila nilai sebenarnya Anda lebih rendah dari perkiraan Anda (misalnya minggu 6, 8, 9, dan 10), perkiraan Anda untuk minggu berikutnya akan menyesuaikan ke bawah. Perhatikan juga bahwa, saat Anda pindah ke periode selanjutnya, prakiraan awal Anda kurang berperan dalam perkiraan nanti, karena penurunan berat badan mereka secara eksponensial. Hanya dengan melihat tabel di atas, Anda tahu bahwa ramalan untuk minggu ke 11 akan lebih rendah dari 220,8, perkiraan Anda untuk minggu ke 10: Jadi, berdasarkan penjualan alfa dan penjualan terdahulu, perkiraan terbaik kami adalah penjualan di minggu ke 11 akan menjadi 215.4. Lihatlah grafik penjualan aktual vs perkiraan selama berminggu-minggu 1-10: Perhatikan bahwa penjualan yang diprediksi lebih halus dari sebelumnya, dan Anda dapat melihat bagaimana garis penjualan yang diprediksi menyesuaikan diri dengan lonjakan dan penurunan dalam rangkaian waktu penjualan aktual. Bagaimana jika kita menggunakan Alpha yang lebih kecil atau lebih besar yang akan ditunjukkan dengan menggunakan kedua alfa 0,30 dan satu dari 0,70. Itu memberi kita tabel dan grafik berikut: Dengan menggunakan alfa 0,70, kita berakhir dengan MAD terendah dari tiga konstanta. Ingatlah bahwa menilai ketepatan prakiraan tidak selalu meminimalkan MAD. MAD, bagaimanapun juga, adalah rata-rata penyimpangan. Perhatikan bagaimana secara dramatis penyimpangan absolut untuk masing-masing perubahan alpha dari minggu ke minggu. Prakiraan mungkin lebih dapat diandalkan menggunakan alfa yang menghasilkan MAD lebih tinggi, namun memiliki varians yang kurang di antara penyimpangan individu. Batasan pada Exponential Smoothing Exponential smoothing tidak dimaksudkan untuk peramalan jangka panjang. Biasanya itu digunakan untuk memprediksi satu atau dua, tapi jarang lebih dari tiga periode ke depan. Juga, jika terjadi perubahan drastis mendadak di tingkat penjualan atau nilai, dan deret waktu berlanjut pada level yang baru, maka algoritma akan lambat untuk mengejar ketinggalan dengan perubahan mendadak. Makanya, akan terjadi kesalahan peramalan yang lebih besar. Dalam situasi seperti itu, akan lebih baik mengabaikan periode sebelumnya sebelum perubahan, dan memulai proses pemulusan eksponensial dengan tingkat yang baru. Akhirnya, tulisan ini membahas pemulusan eksponensial tunggal, yang digunakan bila tidak ada trend musiman atau tren dalam data. Bila ada tren nyata atau pola musiman pada data, perataan eksponensial tunggal akan menghasilkan kesalahan perkiraan yang signifikan. Perataan eksponensial ganda diperlukan di sini untuk menyesuaikan pola tersebut. Kami akan meliput pemulusan eksponensial ganda di minggu depan Forecast Forecast Jum'at. Salah satu teknik peramalan seri termudah dan paling umum adalah rata-rata pergerakan. Metode rata-rata bergerak berguna jika semua yang Anda miliki adalah beberapa periode berturut-turut dari variabel (misalnya penjualan, rekening tabungan baru dibuka, peserta lokakarya, dll.) Peramalan Anda, dan tidak ada data lain yang memprediksi nilai berikutnya dari nilai berikutnya. Seringkali, dengan menggunakan beberapa bulan terakhir penjualan untuk memprediksi penjualan bulan yang akan datang lebih baik daripada perkiraan tanpa bantuan. Namun, metode moving average dapat memiliki kesalahan peramalan yang serius jika diterapkan secara sembarangan. Moving Averages: Metode Pada dasarnya, moving averages mencoba memperkirakan nilai periode berikutnya dengan rata-rata nilai dari beberapa periode terakhir sebelumnya. Katakanlah bahwa Anda telah berbisnis selama tiga bulan, Januari sampai Maret, dan ingin meramalkan penjualan April8217. Penjualan Anda selama tiga bulan terakhir terlihat seperti ini: Pendekatan yang paling sederhana adalah dengan mengambil rata-rata Januari sampai Maret dan menggunakannya untuk memperkirakan penjualan April8217: (129 134 122) 3 128.333 Oleh karena itu, berdasarkan penjualan Januari sampai Maret, Anda memprediksi bahwa penjualan pada bulan April akan menjadi 128.333. Begitu penjualan April8217s masuk, Anda kemudian akan menghitung perkiraan untuk bulan Mei, kali ini menggunakan Februari sampai April. Anda harus konsisten dengan jumlah periode yang Anda gunakan untuk peramalan rata-rata bergerak. Jumlah periode yang Anda gunakan dalam perkiraan rata-rata bergerak Anda sewenang-wenang, Anda hanya boleh menggunakan dua periode, atau lima atau enam periode apapun yang Anda inginkan untuk menghasilkan prakiraan Anda. Pendekatan di atas adalah rata-rata bergerak sederhana. Terkadang, penjualan bulan lalu yang lebih baru mungkin merupakan pendorong yang lebih kuat dari penjualan bulan depan yang akan datang, jadi Anda ingin memberi bobot lebih mendekati bulan di model perkiraan Anda. Ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Dan seperti jumlah periode, bobot yang Anda tetapkan itu murni sewenang-wenang. Misalnya, Anda ingin memberi bobot pada bulan Maret8217, berat badan Februari8217s 30, dan Januari8217s 20. Kemudian perkiraan Anda untuk bulan April akan menjadi 127.000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Keterbatasan Metode Bergerak Rata-rata Bergerak rata-rata dianggap sebagai teknik peramalan 8220moothing8221. Karena Anda mengambil rata-rata dari waktu ke waktu, Anda melembutkan (atau merapikan) efek dari kejadian tidak teratur dalam data. Akibatnya, efek musiman, siklus bisnis, dan kejadian acak lainnya dapat secara dramatis meningkatkan kesalahan perkiraan. Lihatlah data senilai setahun penuh, dan bandingkan rata-rata pergerakan 3 periode dan rata-rata pergerakan 5 periode: Perhatikan bahwa dalam contoh ini saya tidak membuat perkiraan, namun berpusat pada rata-rata bergerak. Rata-rata pergerakan 3 bulan pertama adalah untuk bulan Februari, dan rata-rata bulan Januari, Februari, dan Maret. Saya juga melakukan hal serupa untuk rata-rata 5 bulan. Sekarang lihatlah bagan berikut ini: Apa yang Anda lihat Tidakkah rangkaian rata-rata bergerak tiga bulan lebih mulus daripada seri penjualan sebenarnya Dan bagaimana dengan rata-rata pergerakan lima bulan itu bahkan lebih mulus. Oleh karena itu, semakin banyak periode yang Anda gunakan dalam rata-rata bergerak Anda, semakin halus deret waktu Anda. Oleh karena itu, untuk peramalan, rata-rata pergerakan sederhana mungkin bukan metode yang paling akurat. Metode rata-rata bergerak terbukti cukup berharga saat Anda mencoba mengekstrak komponen musiman, tidak teratur, dan siklis dari rangkaian waktu untuk metode peramalan yang lebih maju, seperti regresi dan ARIMA, dan penggunaan rata-rata bergerak dalam penguraian rangkaian waktu akan dibahas kemudian. Dalam seri. Menentukan Akurasi Model Bergerak Rata-rata Umumnya, Anda menginginkan metode peramalan yang memiliki kesalahan paling sedikit antara hasil aktual dan prediksi. Salah satu ukuran akurasi kuadrat yang paling umum adalah Mean Absolute Deviation (MAD). Dalam pendekatan ini, untuk setiap periode dalam deret waktu yang menghasilkan perkiraan, Anda mengambil nilai mutlak dari perbedaan antara nilai aktual aktual dan perkiraan aktual (penyimpangan). Maka Anda rata-rata penyimpangan absolut dan Anda mendapatkan ukuran MAD. MAD dapat membantu dalam menentukan jumlah periode yang Anda rata-rata, dan atau jumlah berat yang Anda tempatkan pada setiap periode. Umumnya, Anda memilih salah satu yang menghasilkan MAD terendah. Berikut adalah contoh bagaimana MAD dihitung: MAD hanya rata-rata 8, 1, dan 3. Moving Averages: Recap Bila menggunakan moving averages untuk peramalan, ingat: Moving averages dapat sederhana atau tertimbang Jumlah periode yang Anda gunakan untuk Rata-rata, dan setiap bobot yang Anda tetapkan untuk masing-masing benar-benar sewenang-wenang Rata-rata bergerak menghaluskan pola tidak teratur dalam data deret waktu semakin besar jumlah periode yang digunakan untuk setiap titik data, semakin besar efek pemulusan Karena perataan, peramalan penjualan bulan depan8217 berdasarkan Penjualan beberapa bulan terakhir bisa menghasilkan penyimpangan yang besar karena pola musiman, siklus, dan tidak teratur dalam data dan Kemampuan pemulusan metode rata-rata bergerak dapat berguna dalam menguraikan deret waktu untuk metode peramalan yang lebih maju. Minggu Berikutnya: Exponential Smoothing Pada minggu depan8217s Forecast Friday. Kita akan membahas metode pemulusan eksponensial, dan Anda akan melihat bahwa metode tersebut dapat jauh lebih unggul daripada metode peramalan rata-rata bergerak. Masih belum tahu mengapa kami Forecast Jumat posting muncul pada hari Kamis Cari tahu di: tinyurl26cm6ma Biarkan Posting Baru Datang ke Anda Kategori
No comments:
Post a Comment