Exponentiell utjämning Explained. Copyright Content on är upphovsrättsskyddad och är inte tillgänglig för republicering. När folk först stöter på termen Exponentiell utjämning kan de tycka att det låter som ett helvete med mycket utjämning, oavsett utjämning. De börjar sedan föreställa sig en komplicerad matematisk beräkning som sannolikt kräver en grad i matematik att förstå och hoppas att det finns en inbyggd Excel-funktion tillgänglig om de någonsin behöver göra det Verkligheten av exponentiell utjämning är betydligt mindre dramatisk och mycket mindre traumatisk. Sanningen är exponentiell utjämning är en mycket enkel beräkning som ger en ganska enkel uppgift Det har bara ett komplicerat namn eftersom det som tekniskt händer som en följd av den här enkla beräkningen är faktiskt lite komplicerad. För att förstå exponentiell utjämning hjälper det till att börja med det allmänna begreppet utjämning och en Några andra vanliga metoder som används för att uppnå utjämning. Vad är utjämning. Möjning är en mycket vanlig statistisk s Rocess I själva verket möter vi regelbundet smidiga data i olika former i våra dagliga liv Varje gång du använder ett medel för att beskriva något, använder du ett jämnt antal Om du funderar på varför du använder ett medel för att beskriva något, kommer snabbt att förstå konceptet av utjämning Till exempel upplevde vi bara den varmaste vintern på rekord Hur kan vi kvantifiera detta Tja, vi börjar med dataset av de dagliga höga och låga temperaturerna för den period som vi kallar Vinter för varje år i inspelad historia Men som lämnar oss med en massa siffror som hoppar runt ganska lite det är inte som varje dag i vinter var varmare än motsvarande dagar från alla tidigare år Vi behöver ett nummer som tar bort allt detta hoppar runt från data så att vi lättare kan Jämföra en vinter till nästa Avlägsna hoppa runt i data kallas utjämning, och i det här fallet kan vi bara använda ett enkelt medelvärde för att åstadkomma utjämningen. I efterfrågan prognos använder vi utjämning för att ta bort e slumpmässigt variationsstörning från vår historiska efterfrågan Detta gör det möjligt för oss att bättre identifiera efterfrågan mönster främst trend och säsong och efterfråganivåer som kan användas för att uppskatta framtida efterfrågan. Stödet i efterfrågan är samma begrepp som den dagliga hoppningen runt temperaturdata. Inte överraskande , det vanligaste sättet att ta bort ljud från efterfrågningshistoriken är att använda ett enkelt medelvärde eller mer specifikt ett rörligt medelvärde. Ett rörligt medelvärde använder bara ett fördefinierat antal perioder för att beräkna medelvärdet, och dessa perioder rör sig när tiden går. Om Jag använder ett 4 månaders glidande medelvärde, och idag är 1 maj, använder jag ett genomsnitt av efterfrågan som inträffade i januari, februari, mars och april den 1 juni ska jag använda efterfrågan från februari mars, april, och May. Weighted moving average. When du använder ett medel tillämpar vi samma vikt vikt på varje värde i datamängden I det 4 månaders glidande genomsnittet representerade varje månad 25 av glidande medelvärdet När du använder efterfrågan h Istory att projektera framtida efterfrågan och speciellt framtida trend är det logiskt att dra slutsatsen att du skulle vilja att nyare historia skulle få större inverkan på din prognos. Vi kan anpassa vår genomsnittliga beräkning för att tillämpa olika vikter för varje period för att få Våra önskade resultat Vi uttrycker dessa vikter som procentandelar och summan av alla vikter för alla perioder måste öka till 100. Om vi bestämmer att vi vill tillämpa 35 som vikten för närmaste period i vårt 4 månaders vägda glidande medelvärde, vi kan subtrahera 35 från 100 för att finna att vi har 65 kvar att dela över de andra 3 perioderna. Till exempel kan vi sluta med en viktning på 15, 20, 30 och 35 för de fyra månaderna 15 20 30 35 100. Exponential utjämning. Om vi går tillbaka till begreppet att applicera en vikt till den senaste perioden, såsom 35 i föregående exempel och sprida den återstående vikten beräknad genom att subtrahera den senaste vikten av 35 från 100 till 65, har vi den grundläggande bygga ing-block för vår exponentiella utjämningsberäkning Kontrollenheten för exponentiell utjämningsberäkning kallas utjämningsfaktorn kallas även utjämningskonstanten. Det representerar väsentligen vikten applicerad på den senaste periodens efterfrågan Så, där vi använde 35 som viktningen för senaste perioden i den vägda glidande genomsnittliga beräkningen kan vi också välja att använda 35 som utjämningsfaktor i vår exponentiella utjämningsberäkning för att få en liknande effekt Skillnaden med exponentiell utjämningsberäkning är att istället för att vi måste ta reda på hur mycket vikt som gäller för varje tidigare period används utjämningsfaktorn automatiskt för att göra det. Så här kommer den exponentiella delen Om vi använder 35 som utjämningsfaktor blir vikten av den senaste periodens efterfrågan 35 Vägningen av nästa senaste perioden s kräver perioden innan den senaste kommer att vara 65 av 35 65 kommer från att subtrahera 35 från 100 Detta motsvarar 22 75 viktning för den perioden om du gör matematiken. Nästa efterföljande period s efterfrågan kommer att vara 65 av 65 av 35, vilket motsvarar 14 79 Perioden före den kommer att vägas som 65 av 65 av 65 av 35, vilket motsvarar 9 61 osv. Och det här går vidare genom alla dina tidigare perioder ända till början av tiden eller den punkt där du började använda exponentiell utjämning för det aktuella objektet. Du tror nog att det ser ut som en helhet mycket matte Men skönheten i exponentiell utjämning beräkningen är att snarare än att behöva räkna om mot varje tidigare period varje gång du får en ny period s efterfrågan, använder du helt enkelt utmatningen av exponentiell utjämningsberäkning från föregående period för att representera alla tidigare period. Är du förvirrad än? Det här kommer att ge större mening när vi tittar på den faktiska beräkningen. Typiskt hänvisar vi till effekten av exponentiell utjämningsberäkningen som nästa prognosperiod. I verkligheten är den ultimata prognosen behöver lite mer arbete, men för den här specifika beräkningen kommer vi att referera till det som prognosen. Exponential utjämningsberäkning är enligt följande. Den senaste periodens efterfrågan multiplicerad med utjämningsfaktorn PLUS Den senaste periodens prognos multiplicerad med en minus utjämningsfaktorn. D senaste periodens krav S utjämningsfaktorn representerad i decimalform så 35 skulle representeras som 0 35 F den senaste perioden s förutspår utjämningen av utjämningsberäkningen från föregående period. OR förutsatt att en utjämningsfaktor på 0 35. Det blir inte mycket enklare än det. Som vi kan se är allt vi behöver för datainmatningar här den senaste periodens efterfrågan och den senaste periodens prognos Vi tillämpar utjämningsfaktorns viktning till senaste perioden s kräver samma sätt som vi skulle i den vägda glidande genomsnittliga beräkningen. Vi tillämpar sedan den återstående vikten 1 minus utjämningsfaktorn till den senaste periodens prognos. Eftersom den senaste tiden periodens prognos skapades baserat på tidigare periodens efterfrågan och föregående period s prognos, som baserades på efterfrågan på perioden före det och prognosen för perioden före det som baserades på efterfrågan på perioden före det och prognosen för perioden före det, vilket var baserat på perioden före det. men du kan se hur alla tidigare periodens efterfrågan är representerad i beräkningen utan att faktiskt gå tillbaka och räkna om någonting. Och det var det som körde den ursprungliga populariteten av exponentiell utjämning Det var inte eftersom det gjorde ett bättre jobb med utjämning än viktat glidande medelvärde, det berodde på att det var lättare att beräkna i ett datorprogram Och eftersom du inte behövde tänka på vilken viktning som skulle ge tidigare perioder eller hur många tidigare perioder att använda, som du skulle i viktat glidande medelvärde Och eftersom det bara lät kallare än viktat glidande medelvärde. Det kan faktiskt argumenteras för att viktat glidande medel ger gr eater flexibilitet eftersom du har större kontroll över vikten av tidigare perioder. Verkligheten är att någon av dessa kan ge tillförlitliga resultat, så varför inte gå med enklare och kallare ljud. Exponential utjämning i Excel. Se hur det verkligen skulle se i ett kalkylblad med reella data. Copyright Content on är upphovsrättsskyddad och är inte tillgänglig för republikation. In Figur 1A har vi ett Excel-kalkylblad med 11 veckors efterfrågan och en exponentiellt jämnprognos beräknad från den efterfrågan jag använt en utjämningsfaktor på 25 0 25 i cell C1 Den nuvarande aktiva cellen är Cell M4 som innehåller prognosen för vecka 12. Du kan se i formelfältet. Formeln är L3 C1 L4 1- C1 Så att de enda direkta ingångarna till denna beräkning är den tidigare periodens efterfrågan Cell L3, föregående period s prognostiserar Cell L4 och utjämningsfaktorn Cell C1, som visas som absolut cellreferens C1.När vi börjar en exponentiell utjämningsberäkning måste vi manuellt ansluta värdet för 1s T prognos Så i Cell B4 snarare än en formel skrev vi bara efterfrågan från samma period som prognosen. I Cell C4 har vi vår första exponentiella utjämningsberäkning B3 C1 B4 1- C1 Vi kan sedan kopiera Cell C4 och klistra in den I cellerna D4 till och med M4 för att fylla resten av våra prognosceller. Du kan nu dubbelklicka på någon prognoscell för att se att den är baserad på den föregående periodens prognoscell och den tidigare periodens efterfrågancelle. Så varje efterföljande exponentiell utjämningsberäkning ärver Utgången från den tidigare exponentiella utjämningsberäkningen Det är hur varje efterfråges efterfrågan representeras i den senaste periodens beräkning, även om den beräkningen inte direkt hänvisar till de tidigare perioderna. Om du vill bli snygg kan du använda Excel s spår Funktion För att göra detta klickar du på Cell M4, sedan på verktygsfältet Excel 2007 eller 2010 klickar du på Formulas-fliken och klickar sedan på Spårprecedenter. Det kommer att dra anslutningslinjer till 1: a nivået av prejudikat, men om Du fortsätter att klicka på Trace Precedents det kommer att dra anslutningslinjer till alla tidigare perioder för att visa dig de ärvda relationerna. Nu får vi se vilken exponentiell utjämning som gjordes för oss. Figur 1B visar ett linjediagram över vår efterfrågan och prognos. Du ser hur exponentialt jämnade Prognosen avlägsnar det mesta av jaggedheten som hoppar runt från den veckoprävande efterfrågan men lyckas ändå att följa det som tycks vara en uppåtgående trend i efterfrågan. Du kommer också märka att den släta prognoslinjen tenderar att vara lägre än efterfrågan. Detta kallas trend Fördröjning och är en bieffekt av utjämningsprocessen Varje gång du använder utjämning när en trend är närvarande kommer din prognos att ligga bakom trenden Detta gäller för eventuell utjämningsteknik Faktum är att om vi skulle fortsätta detta kalkylblad och börja mata in lägre efterfråganummer Gör en nedåtgående trend du skulle se efterfrågan rad sjunka, och trendlinjen rör sig ovanför det innan du börjar följa den nedåtgående trenden. Det är därför jag tidigare nämnde ou tput från exponentiell utjämning beräkning som vi kallar en prognos behöver fortfarande lite mer arbete Det finns mycket mer att förutse än att bara utjämna stötarna i efterfrågan Vi behöver göra ytterligare justeringar för saker som trendlag, säsongsmässighet, kända händelser som kan effekt efterfrågan osv. Men allt som ligger utanför denna artikels räckvidd. Du kommer sannolikt också att gå in i termer som dubbel exponentiell utjämning och trippel-exponentiell utjämning. Dessa termer är lite vilseledande eftersom du inte återjusterar efterfrågan flera gånger du Kan om du vill, men det är inte meningen här. Dessa termer representerar exponentiell utjämning på ytterligare element i prognosen. Med enkel exponentiell utjämning stäver du basbehovet, men med dubbel exponentiell utjämning stryker du basbehovet plus Trenden och med trippel-exponentiell utjämning utjämnar du basbehovet plus trenden plus säsongsmässigheten. Den andra vanligaste frågan om exp impulsiv utjämning är var får jag min utjämningsfaktor Det finns inget magiskt svar här. Du måste testa olika utjämningsfaktorer med dina efterfrågningsdata för att se vad som blir det bästa resultatet. Det finns beräkningar som automatiskt kan ställa in och ändra utjämningsfaktorn. Dessa fall Under termen adaptiv utjämning men du måste vara försiktig med dem. Det är helt enkelt inget perfekt svar och du bör inte blinda genomföra någon beräkning utan noggrann testning och utveckla en grundlig förståelse av vad den beräkningen gör. Du bör också köra scenarier för att Se hur dessa beräkningar reagerar på efterfrågesändringar som för närvarande inte existerar i de efterfrågningsdata du använder för testning. Dataexemplet jag använde tidigare är ett mycket bra exempel på en situation där du verkligen behöver testa några andra scenarier Visar en något konsekvent uppåtgående trend Många stora företag med mycket dyr prognosprogramvara har stora problem i det inte så distanserade ant när deras mjukvaruinställningar som var tweaked för en växande ekonomi inte reagerade bra när ekonomin började stagnera eller krympa. Saker som detta händer när du inte förstår vad dina beräkningar programvara faktiskt gör. Om de förstod deras prognossystem skulle de ha kända att de behövde hoppa in och ändra något när det var plötsligt dramatiska förändringar i deras verksamhet. Så där har du det förklarat grunderna för exponentiell utjämning. Vill du veta mer om att använda exponentiell utjämning i en faktisk prognos, kolla in min bok Inventory Management Explained. Copyright Content on är upphovsrättsskyddat och är inte tillgängligt för republicering. Dave Piasecki är ägare operatör av Inventory Operations Consulting LLC ett konsultföretag som tillhandahåller tjänster relaterade till lagerhantering, materialhantering och lagerverksamhet. Han har över 25 års erfarenhet av operationshantering och kan nås via sin webbplats, där han behåller ytterligare relevant information. My Business. Debunking Seven Myths om att bo i Dominikanska republiken. av Ginnie Bedggood. Varje år flyttar fler och fler utlänningar till Dominikanska republiken, lockade av det tropiska klimatet, billig fastighet om du vet var du ska se, höga priser på Avkastning på investeringar och mycket rimliga levnadskostnader jämfört med Europa och Förenade kungariket och i vissa avseenden USA Även efter 13 års levnad har jag märkt att några av de nyare ankomsterna är olika i både kaliber, justerbarhet och simpatico med lokalbefolkningen från dem som redan bor här när jag blev expat En liten mängd forskning har visat att nyare ankomster troligtvis kan beskrivas som anhängare snarare än pionjärer och många anländer med falska antaganden och en uppsättning myter som internaliseras som inte hjälper i en lycklig övergång Dessa korta tankar skrivs med målet att lätta passagen för framtida ankomstgrupper. Minst nr 1 jag behöver inte lära mig spanska. Whrong Wh Många av dominikanerna som arbetar i turistområdena talar engelska, de som är borta från dessa områden, inte din spanska behöver inte vara flytande, men att göra ansträngningarna är ett enormt sätt att skapa acceptans av den inhemska befolkningen. Utländska personer som inte pratar några spanska Få laddade gringo priser och kan hitta sig i den felaktiga änden av udda bluff eller två eftersom de inte förstår vad som händer runt dem bedrägerier som ofta drivs av andra gringos, kan jag påpeka, liksom streetwise Dominicans. Myth No 2 Det säkraste stället att leva är i ett gated community med andra expats och massor av säkerhetsvakter. Ganska fel Dominikanska republiken är inte som några av de farligare delarna av Mellanöstern Ja, det finns brott här, men var i Världen är där inte Gated samhällen som är fulla av andra expats betecknar inbrottstugor med goda plockningar Säkerhetsvakter är vanligtvis betalda en pittance och är osannolikt att riskera liv och lem om väpnade inbrott förefaller Några av securi Ty vakter kan till och med vara en del av problemet och ge inbrottarna information om invånarnas rörelser. Under 13 år har vi aldrig funnit det nödvändigt att bo i ett gated community och vi skulle verkligen aldrig leva omringade av expats. Vi tar normala försiktighetsåtgärder som liknar dem Som våra Dominikanska grannar tar och allt vi har förlorat på 13 år är en Dominikanska flaggan och den mjuka toppen till en jeep, både från utsidan av huset, inte inuti. Myth No 3 Att köra i Dominikanska republiken är en riskabel affär. Riskabelt beror mycket på dig Om du har ögon överallt och är bra att förutsäga andra handlingar och kör säkert och säkert, riskerna är markant minskat. Det finns ingen raseri här, bara vårdslöshet och bristande signal. Trafikljus är ett relativt nytt fenomen av ungefär fyra år tillbaka i Puerto Plata där jag bor och vissa invånare ändras tydligt fortfarande. Myth nr 4 Medicinsk vård är primitiv. Även om detta skulle vara sant för offentliga sjukhus är det inte tr Ue av privata kliniker och expats kommer att använda den senare Offentliga sjukhus är allvarligt resurs Läkarna är villiga och i de flesta fall kan, men har inte de mest grundläggande sakerna. Operationer på offentliga sjukhus har varit kända för att vara färdiga av ljuset Från en kirurgs mobiltelefon när strömmen släcks eller back-up-generatorn går ur bränsle Dominikanska republiken är trots allt ett utvecklingsland. Myth nr 5 Det finns maktproblem. Ingen myt är den här helt korrekt. Men de flesta Expats kommer att få antingen inverterare eller generatorer eller båda, så att blackouts påverkar dem långt mindre än fattigare sektorer i samhället. Mynt nr 6 De infödda är alltid glada. Nej, det är de inte, men de är en okomplanterande ras av människor och tenderar att fortsätta Med livet Också de skulle inte vilja styra dig genom att visa sig eländiga, så fortsätter det strålande leendet. Det finns både fattigdom och hungersnöd här, så det är givetvis människor som är olyckliga ibland. Men du måste bevisa ditt värde genom att stanna för l ong haul och ha en varm och förståelse natur innan de kommer att dela dessa bekymmer med dig Detta beror på att många expats föredrar att se motsatsen och inte se dessa problem Om du är en av dessa, vänligen rör dig inte här. Myth No 7 Ingenting Någonsin händer när det borde. Väl ja och nej Om du förväntade dig någonting att göra idag och det är det inte kommer du att få veta Manana Från det här kan du misstänkt tro det kommer att ske i morgon Manana betyder inte nödvändigtvis imorgon Ibland betyder det aldrig, men Dominikaner skulle inte vilja upprota dig genom att berätta för dig det här Det enda sättet runt den här är att lära sig att ställa rätt frågor. Jag kan naturligtvis skriva en hel artikel om var och en av dessa men kanske är det bäst att sluta medan man är framåt Du kan och kommer att anpassa sig till dessa skillnader Det hjälper om du ser dem som skillnader och inte rätt väg och fel väg Det finns inget behov av en dem och oss attityd i Dominikanska republiken, så om du känner dig redan Ha en, snälla de Ställ det på flygplatsen - helst Miami. Expat Health Insurance Partners. Vår prisbelönta utlandsverksamhet ger hälsoeffekter till mer än 650 000 medlemmar världen över. Dessutom har vi hjälpt till att utveckla världsklass hälsosystem för regeringar, företag och leverantörer runt om i världen Vi vill vara världsledande när det gäller att leverera världsledande hälsolösningar, vilket gör vårdhälsan mer tillgänglig och ger människor möjlighet att leva hälsosammare liv. Bupa Global. På Bupa har vi hjälpt individer och familjer att leva längre, hälsosammare, lyckligare liv för över 60 år Vi är betroda av expats i 190 olika länder och har kopplingar till vårdorganisationer över hela världen Så om du flyttar utomlands för en karriärbyte eller en förändring av scenen, med vår internationella privata sjukförsäkring kommer du alltid att vara i säkra händer. Cigna har arbetat i internationell sjukförsäkring i mer än 30 år Cigna har idag över 71 miljoner kundrelationer runt om i världen Världen Sköter om dem är en internationell arbetsstyrka på 31 000 personer, plus ett nätverk av över 1 miljon sjukhus, läkare, kliniker och hälso - och wellness-specialister över hela världen, vilket betyder att du har enkel tillgång till behandling. Genomsnittet. Median femårigt rullande medelvärde nettoskulden till EBITDA-förhållandet för konjunkturföretag var oförändrad på 1. Varje dag rullande medelvärde består av intervjuer med cirka 600 manliga demokratiska väljare och 600 kvinnliga demokratiska väljare. Den bifogade tabellen visar trenden i valet mellan Clinton och Obama efter kön för de tre - dag rullande medelvärden av undersökningar som genomförts under de senaste 10 dagarna. JULGJORDNAD DAGLIGA VOLUMMER Plats 2007 2006 NYMEX våning 227.316 533.929 NYMEX elektronisk 636.774 108.992 COMEX-golv 38.566 151.540 COMEX elektronisk 113.109 10.238 NYMEX ClearPort R 365.427 373.856 Övriga 65.208 65.988 Totalt 1.446.400 1.244.543 TREE MÅNAD ROLLING GEMENSAM DAGLIG VOLYM För perioden maj till juli Plats 2007 2006 NYMEX våning 241 , 793 528 127 NYMEX elektronisk 622 150 125 786 COMEX-golv 40 578 116 113 COMEX elektronisk 107 161 13 855 NYMEX ClearPort R 324 049 314 908 Övrigt 75 963 65 665 Totalt 1 411 694 1 164 454 JUNI 2007 AVERAGE PRISER PER KONTRAKT Venue Net RPC NYMEX golv 1.Det nya rullande medeltalet som träder i drift på söndag, När vi stiger andra benet på Byker 6.Rollande medelvärden tar hänsyn till ryttarnas föreställningar förra säsongen, liksom det som betyder Worrall s siffror finns fortfarande på lågsidan eftersom 2011 var hans första år av tävling på Premier League-nivå och ganska ofta han Kämpade för poäng.45 mål per spel på White Hart Lane - och om du undersöker rullande medelvärden över mindre antal spel, är de senaste siffrorna ännu lägre. De rullande medelvärdena har tummlat under hela säsongen. Rapporten krävde också mer data till ställas till förfogande för föräldrar med tonvikt på treåriga rullande medelvärden för skolprestanda. Beslutet att mildra de negativa effekterna av ligabord genom att publicera mer information och använda rullande medelvärden är intressant, men kommer inte att förhindra den skada som dessa tabeller orsakar. Reporterna återspeglar rullande medelvärden för tre dagar och 14 dagar.
No comments:
Post a Comment