Contoh Soale Analisa Daten Berkala Dengan Metode Gleitenden Durchschnitt

Contoh Soale Analisa Daten Berkala Dengan Metode Gleitenden DurchschnittDaddy Al-Javani 11.48.00 Metode Metode rata-rata bergerak banyak digunakan untuk menentukan tendenz dari suatu deret waktu. Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ini, deret berkala dari daten asli diubah menjadi deret rata-rata bergerak yang lebih mulus. Metode ini digunakan untuk Daten Yang perubahannya tidak cepat, dan tidak mempunyai karakteristik musiman atau saisonale. Modell rata-rata bergerak mengestimasi Permittaan Periode berikutnya sebagai rata-rata Daten permintaan aktualisieren Dari n Periode terakhir. Terdapat tiga macam Modell rata-rata bergerak, yaitu: 1. Einfache Gleitender Durchschnitt 2. Zentrierter Gleitender Durchschnitt 3. Gewichteter Gleitender Durchschnitt. Pengertian Daten Berkala Daten Berkala (Zeitreihen) adalah Daten Yang disusun berdasarkan urutan waktu atau Daten Yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Wachtu yang digunakan dapat berupa minggu, bulan, tahun, dan sebagainya. Analisisdaten berkala adalah analisis yang menerangkan als mengukur berbagai perubahan atau perkembangan Daten selama satu Periode. B. Penentuan Trend Untuk menentukan nilai Trend, dapat digunakan beberapa cara, yaitu metode tangan bebas, metode Setengah rata-rata, metode rata rata bergerak, dan metode kuadrat terkecil. 1. Metode Tangan Bebas (freie Hand) Merupakan metode yang sangat sederhana serta tidak memerlukan perhitungan-perhitungan. Langkah-langkah penyelesaian dengan metode tangan bebas ialah: ein. Daten Dari hasil pengamatan digambarkan ke dalam suatu Diagramm (Krankheitsdiagramm pencar). B. Pada Diagramm Bleistift tersebut ditarik garis lurus secara bebas. Arah garisnya sesuai dengan letak titik-titiknya. Contoh Soal: Berikut ini daten mengenai penjualan bersih dari sebuah perusahaan roti. PENJUALAN ROTI DARI SEBUAH Perusahaan Roti, tahun 1990-1997 (dalam ratusan ribu Rupiah) Jahr 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Penjualan 170 182 195 176 208 216 225 237 Metode tangan bebas memiliki kelemahan dan kelebihan. Kelemahannya antara lain: 1. gambarnya kurang akurat, kemiringan garis trendnya tergantung pada orang yang menggambarnya. 2. nilai-nilai trendnya kurang akurat. Kelebihannya antara lain: 1. tidak memerlukan perhitungan. 2. jika garis trendnya digambarkan secara hati-hati maka hatilnya dapat mendekati gambar yang dihitung secara matematis. 2. Metode Setengah Rata-Rata (Halbmittel) Penentuan Tendenz dengan metode setengah rata-rata adalah dengan mencari rata-rata Daten yang ada, setelah Daten tersebut dibagi menjadi dua bagian. Langkah-langkah penyelesaiannya ialah: a. Membagi Daten berkala tersebut menjadi dua bagian yang sama banyak. Jama jumlah tahunnya ganjil maka tahun yang berada ditengah tidak diikutkan atau dihilangkan dalam perhitungan. B. Menghitung jumlah (gesamt) setiap bagian (jumlah semitotal). Abbildung pencar metode tangan bebas c. Menghitung rata-rata setiap bagian von meletakkannya ditengah masing-masing von bagian. Kedua nilai rata-rata tersebut merupakan nilai tendenz untuk tahun yang ada ditengah setiap bagian. D. Menentukan nilai Trend untuk tahun-tahun Verschiedenes dengan cara: 1) kenaikan Gesamttrend menghitung Dari nilai-nilai Trend Yang diketahui, 2) menghitung rata-rata kenaikan Trend pro Jahr, 3) menambah atau mengurangi nilai trendyang diketahui dengan rata-rata kenaikan Trend Pro tahun. D. h. Menggambarkan atau menentukan garis trendnya. Caranya ialah dengan menghubungkan dua nilai rata-rata yang diketahui dalam suatu Diagramm. Garis itulah yang menjadi garis Trend. Contoh Gesund: Nilai Penjualan Bersih Selama 10 Tahun Dari Sebuah Perusahaan Roti Diberikan Sebagai Berikut. PENJUALAN BERSIH DARI SEBUAH Perusahaan Roti, tahun 1989-1998 (dalam ratusan ribu Rupiah) Jahr 1990 1991 1992 1989 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Penjualn 170 182 197 176 205 212 236 225 250 270 ein. Buatlah nilai-nilai trendnya b. Gambarlah garis trendy Untuk mempermudah perhitungan, dibuat tabel seperti berikut: Nilai Trend Yang ada dalam Tabel (nilai Setengah rata-rata) adalah nilai Trend untuk tahun 1991 dan 1996. Nilia-nilai Trend untuk tahun-tahun Yang gelegen diperoleh melalui perhitungan berikut: 1) Kenaikan Gesamttrend (1991-1996) adalah 238, 6 8211 186 52,6 2) rata-rata kenaikan Trend pro tahun adalah 10,52 (52,6 5 10,52) 3) Nilai-nilai Trend untuk tahun-tahun bersangkutan: T89 186-2 (10,52). 164,96 T90 186 - 1 (10,52) 175,48 T91 186 - 0 (10,52) 186 T92 186 1 (10,52) 196,52 T93 186 2 (10,52) 207,04 T94 186 3 (10,52) 217,56 T95 186 4 (10,52) 228,08 T96 186 5 (10,52) 238,6 T97 186 6 (10,52) 249,12 T98 186 7 (10,52) 259 , 64b. Garis Tendenz penjualan bersih sebuah perusahaan roti Perhitungan neigen dengan metode setengah rata-rata dapat pula dilakukan dengan menggunakan persamaan garis lurus. Persamaan garis Lurus tersebut disebut persamaan garis Trend, yaitu: Y ein bX Ket: Y-rata-rata semitotal Daten X kode Waktu (Titik absis) a, b konstanta Seperti halnya metode tangan bebas, metode Setengah rata rata juga memiliki kekurangan dan kelebihan. Kekurangannya ialah: dalam perhitungannya yang menggunakan nilai rata-rata. Seandainya dalam salah satu atu kedua bagian terjadi hal-hal yang mempengaruhi daten dalam tahun bersangkutan maka akan terlihat pengaruhnya pada nilai rata-rata. Kelebihannya antara lain: - perhitungannya tidak sukar - dalam menggambarkan garis tendenz lebih objektif jika dibandingkan dengan metode sebelumnya. 3. Metode Rata-Rata Bergerak (bewegter Mittelwert) Metode rata-rata disebut rata-rata bergerak jika setelah rata-rata dihitung, diikuti gerakan satu periode ke belakang. Metode rata-rata bergerak Erkrankung juga rata-rata bergerak terpusat, karena rata-rata bergerak diletakkan pada pusat dari periode yang digunakan. Pada metode rata rata bergerak diadakan penggatian nilai Daten Suatu tahun dengan nilai rata-ratanya dihitung dengan nilai Daten tahun Yang mendahuluinya dan nilai Daten tahun berikutnya. Langkah-langkahnya ialah: a. Menghitung rata-rata dari sejumlah Daten paling awal b. Melupakan nilai Daten yang pertama c. Mengulangi tahap (a) dan (b) Sampai-Daten Yang terakhir. Konsum: Berikut ini data produksi sabun cuci dari tahun 1987 sampai tahun 1993. Tahun Produksi (ribu ton) 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 175,5 194,9 218,5 202,9 213,0 207,8 213,0 a. Buatlah nilai Trend dengan metode rata-rata bergerak, dengan 3tahun dan 5tahun rata rata bergerak b. Buatlah grafiknya 4. metode Kuadrat Terkecil (Least Square) persamaan trendnya adalah: dengan metode kuadrat terkecil, nilai ein dan b Dari persamaan Trend linear diatas Ditentukan dengan rumus: Ket: Y nilai daten berkala n jumlah periode waktu X tahun kode Konsonieren: Dari daten berkala berikut ini, tentukan nilai a ban buatlah trendnya a. Untuk n ganjil Tahun 1991 1992 1993 1994 1995 Penjualan (jutaan Rp) 170 190 225 250 325 b. Untuk n genap Tahun 1990 1991 1992 1993 1994 1995 Penjualan (jutaan Rp) 150 170 190 225 250 325 Penyelesischer: a. (J) X XY X178 Trend 1991 1992 1993 1994 1995 170 190 225 250 325 -2 -1 0 1 2 -340 -190 0 250 650 4 1 0 1 4 158 195 232 269 306 Jumlah 1.160 0 370 10 1,160 Persamaan Garis Trend yang adalah bersangkutan: Perhitungan Trend Y91 232 37 (-2) 158 Y92 232 37 (-1) 195 Y93 232 37 (0) 232 Y94 232 37 (1) 269 Y95 232 37 (2) 306 Persamaan garis Trend Yang Bersangkutan Adalah: Y 218,33 16,43X Perhitungan Trend adalah: Y90 218,33 16,43 (-5) 136,18 Y91 218,33 16,43 (-3) 169,04 Y92 218,33 16, 43 (-1) 201,91 Y93 218,33 16,43 (1) 234,76 Y94 218,33 16,43 (3) 267,62 Y95 218,33 16,43 (5) 300,48 I. MOMEN , KEMIRINGAN DAN KURTOSIS a. MOMEN DAN MOMEN Sentral Rumus Momen ke-k Rumus momens sentral ke-k Rumus koefisien kemiringan pertama Pearson Rumus koefisien kemiringan Kedua Pearson Rumus koefisien kemiringan kuartil Bowley Rumus koefisien kemiringan momens Kenney Keeping c. KURTOSIS Rumus koefisien kurtosis momen Tabel 8 x f f. x f. x2 f. x3 f. x4 (x - X) f. (X - X) f. (X - X) 2 f. (X - X) 3 f. (X - X) 4 55 5 275 15125 831875 45753125 -18,48718 -92.436 1708.879 -31592,3559 584053,57 62 6 372 23064 1429968 88658016 -11,48718 -68.923 791,7318 -9094.766 104473,21 69 9 621 42849 2956581 204004089 -4,48718 -40.385 181,2131 -813,135615 3648,6859 76 5 380 28880 2194880 166810880 2,51282 12.564 31,57132 79,33304875 199,34967 83 7 581 48223 4002509 332208247 9,51282 66.590 633,4562 6025,954908 57323.824 90 6 540 48600 4374000 393660000 16,51282 99.077 1636.039 27015,62324 446104,12 97 1 97 9409 912673 88529281 23,51282 23.513 552,8527 12999,12612 305646,11 39 2866 216150 16702486 1319623638 0,000 5535,744 4619,779781 1501448,9 a-1 73,48718 m-1 0 k-1 0,419 a-2 5542,308 m-2 142 k-2 0,347 a-3 428268,9 m-3 118 k-3 0,181 a-4 33836504 m-4 38,499 k-4 0,070 g 1,911 Bagaimana jika datanya seperti berikut ini. DATA nilai Statistika Sosial DARI 40 Mahasiswa IKPI IAI FIS 8211 UNJ SEMESTER GANJIL 2006 DATA nilai Statistika Sosial DARI 40 Mahasiswa IPI IAI FIS 8211 UNJ SEMESTER GANJIL 2006 1. MEDIAN a) Median Daten Tunggal: Median untuk Daten Tunggal dapat dicari dengan pedoman sebagai berikut: - Jika Jumlah Daten Ganjil Mediannya, Adalah Daten Yang Berada Paling Tengah - Jika Jumlah Daten Genap, Mediannya Adalah Hasil Bagi Jumah Dua Daten Yang Berada Ditengah. Pedant tersebut dirumuskan sebagai Berikut: a) Untuk Daten Ganjil (n Ganjil) Me X b) Untuk Daten Genap (n Genap) Me 2 Contoh soal: Tentukan Median Dari Daten a. 4, 3, 2, 6, 7, 5, 8 b. 11, 5, 7, 4, 8, 14, 9, 12 Jawab: a. Urutanische Daten 2, 3, 5, 6, 7, 8 Jumlah Daten (n) 7 (ganjil) Me X7 1 X4 5 2 b. Urutan-Daten. 4, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 14 Jumlah-Daten (n) 8 (Genap) Me X4 X5 8 9 8,5 2 2 b) Mediandaten berkelompok: Mediandaten berkelompok rumusnya adalah sebagai berikut: 85432n 8211 (8721f2) 0. C FMe Keterangan: Me Median B Tepi bawah Kelas Median N Anzahl der Beitrage frekuensi (8721f2) 0 Anzahl der Beitrage frekuensi Kelas-Kelas sebelum Kelas Median C Panjang Intervall Kelas FMe Frekuensi Kelas Median Contoh soal: Tentukan Median Dari frekuensi berikut: 4.2 DIAMETER DARI 40 PIPA adalah Durchmesser (Mm) Frekuensi (f) 65-67 2 68-70 5 71-73 13 74-76 14 77-79 4 80-82 2 Jawab: Jumlah freekuensi (n) 40 dan 85432n 20 Kelas median adalah (8721f2) 0 8805 85432n f1 f2 f3 20 8805 20 Jadi, Kelas Median Adalah Kelas Ke-3 B 70,5 (8721f2) 0 7 C 3 fMe 13 Me B 85432n 8211 (8721f2) 0. C FMe 70,5 20 8211 7. 3 13 73,5 Kuartil adalah Fraktil Yang Membranen seperangkat Daten Yang Teelah terurut menjadi Empat Bagan Yang Sama. A) Kuartil-Daten tunggal: Untuk-Daten tunggal, rumusnya adalah sebagai Berikut: Qi nilai-Yang-Ke i (n 1), I 1, 2, 3 4 Contoh soal: Tentukan kuartil dari Daten 2, 6, 8, 5, 4, 9 , 12 Daten diurutkan. 2, 4, 5, 6, 8, 9, 12 n 7 Qi nilai ke i (n 1) 4 Q1 nilai ke 1 (7 1) 2. Yaitu 4 4 Q2 nilai ke 2 (7 1) 4, Yaitu 6 4 Q3 nilai ke3 (7 1) 6, yaitu 9 4 b) Kuartil Daten berkelompok: Untruk Daten berkelompok rumusnya sebagai berikut: Qi Bi in 8211 ((8721f1) 0 C FQI Keterangan. Bi Tepi bawah Kelas kuartil n Anzahl der Beitrage semua frekuensi i 1 , 2, 3 (8721fi) 0 Anzahl der Beitrage frekuensi semua Kelas sebelum Kelas kuartil C panjang Intervall Kelas FQI frekuensi Kelas kuartil Contoh soal: Tentukan Q1, Q2, dan Q3 Dari Distribusi frekuensi pada Tabelle 4.2 diatas Jwb. Dari Tabelle 4.2 tersebut diketahui n 40 , Berarti 85434n 10, 85432n 20, dan 34n 30 Kelas Q1 adalah kelas ke-3 Kelas Q2 adalah kelas ke-3 Kelas Q3 adalah kelas ke-4 B1 70,5 (ada dikelas ke-3) B2 70,5 (ada dikelas (8721f1) 0 7 (8721f2) 0 7 (8721f3) 0 20 C 3 fQ1 13 fQ2 13 fQ3 14 Q1 B1 in - (8721f1) 0.C FQ1 Q1 70,5 188 x 40 8211 7 x 3 13 Q1 70,5 0,69 71,19 Q2 B2 2n 8211 (8721f2) 0. C FQ2 Q2 70,5 189 x 40 8211 7 x 3 13 Q2 70,5 3 73 , 5 Q3 B3 3n 8211 (8721f3) 0. C FQ3 Q3 73,5 190 x 40 8211 20 x 3 14 Q3 73,5 2,14 75,64 3. DESIL Desil adalah fraktil Yang Membranen seperangkat Daten Yang telah diurutkan menjadi sepuluh bagian yang sama a) Desil Daten tunggal: Untuk Daten Tunggal rumusnya adalah sebagai Berikut: Di nilai ke I (n 1). I 1, 2,823082308230 9 10 Contoh soal: Tentukan desil ke-3 (D3) und D7 Dari Daten berikut ini: 23, 30, 32, 34, 38, 38, 39, 40, 41, 43, 44, 45, D3 Daten ke 3 (13 1) 10 Daten ke 4210 Daten ke 4,2 x4 0,2 (X5 8211 X4) 34 0,2 (38 8211 34) 34,8 D7 Daten ke 7 (13 1) 10 Daten ke 9810 Daten Ke 9,8 X9 0,8 (X10 8211 X9) 41 0,8 (43 8211 41) 41 1,6 42,6 b) Desil-Daten berkelompok: Untuk-Daten berkelompok rumusnya: Di Bi in10 8211 (8721fi) 0.C fDi D1 Desil kei Bi Tepi bawah Kelas desil kei n Anzahl der Beitrage frekuensi (8721fi) 0 Anzahl der Beitrage frekuensi sebelum Kelas desil kei C panjang Intervall Kelas desil ke fDi frekuensi Kelas desil kei I 1, 2, 3, 8230. 9 Contoh soal: TABEL 4.3 nilai MATEMATIKA 40 Mahasiswa UNIVERSITAS BOROBUDUR Jahr 1997 nilai Frekuendi (f) 30-39 5 40-49 3 50-59 6 60-69 7 70-79 8 80-89 7 90-99 4 Anzahl der Beitrage 40 Jawab: Dari Tabelle 4, 3 diketahui, n 40 maka 410 (40) 16 dan 810 (40) 32 Kelas D4 adalah kelas ke-4 Kelas desils D8 adalah kelas ke-6 B4 59,5 (tepi bawah kelas ke-4) B6 79,5 (tepi (8721f4) 0 14 dan (8721f6) 0 29 C 10 fD4 7 dan fD8 7 D4 B4 4. n10 - (8721f4) 0. C FD4 59,5 8211 4 x 40 10 - 14 x 10 7 59,5 2,68 62,36 D8 B6 8. n 10 - (8721f6) 0. C FD8 79,5 8 x 40 10 - (8721f6) 0.C FD8 79,5 4,29 83,79 4. PERSENTIL Persentil adalah fraktil yang membagi seperangkat Daten Yang telah terurut menjadi seratus bagian yang sama a) Presentil Daten tunggal: Pi nilai kei i (n 1). I 1, 2, 3, 82308230. 99 100 Contoh soal: Tentukan prasentil ke-10 dan prasentil ke-76 dari Daten berikut 20 21 22 24 26 26 27 30 31 31 33 35 35 35 36 37 37 38 39 40 41 41 42 43 44 46 47 48 49 50 Jawab: n 30 P10 nilai ke 10 (30 1) 100 niali ke 310100 nilai ke 31 X 3 0,1 (X 4 8211 X 3) 22 0,1 (24-22) 22,2 P76 nilai ke 76 (30 1) 100 nilai ke 2356100 nilaike 23,56 X23 0,56 (X24 8211 X23) 42 0,56 (43 8211 42) 42,56 b) Presentil-Daten berkelompok: Pi Bi (in100) - (8721f1) 0 . C FPi Keterangan: Pi persentil kei Bi Tepi bawah Kelas persentil kei n Anzahl der Beitrage semua frekuensi I 1, 2, 3, 8230. 99 (8721fi) 0 Anzahl der Beitrage semua frekuensi sebelum Kelas persentil C panjang Intervall Kelas FPi frekuensi Kelas persentil Contoh soal: 4,4 tinggi 100 MAHASISWA UNIVERSITAS BOROBUDUR TAHUN 1990 TINGGI (cm) Frekuensi (f) 150-154 4 155-159- 8 160-164 14 165-169 35 170-174 27 175-179 12 jumlah 100 Jawab: Dit, persentil ke-35 dan B88 169,5 (tepi bawah kelas ke-5) (8721f35) 0 26 dan. B88 169,5 (tepi bawah kelas ke-5) (8721f35) 0 26 dan (8721f88) 0 61 C 5 FP35 35 dan fP88 27 P35 B35 35 (n) 100 - (8721f35) 0. C FP35 164,5 35 (100) 100 8211 26 x 5 35 164,5 1,29 165,79 P88 B88 88 (n) 100 - (8721f88) 0. C FP88 169,5 88 (100) 100 8211 61 x 5 27 169,5 5 174,5 Angka tatsaechlich tatsachlich adalah angka yang dipakai sebagai alat perbandingan dua atau lebih kegiatan yang sama untuk kurun waktu yang berbeda. 61558 Abgegebene Letzter Gegenstand Waktu Dasar Adalah periode yang dipakai sebagai dasar dalam membandingkan kegiatan tersebut. Periode dasar biasanya dinyatakan dalam angka indeks, sebesar 100. 61558 Periode atau Waktu Berjalan Adalah Zeitraum yang dipakai yang sedang berjalan atau periode yang diperbandingkan dalam kegiatan tersebut. Periode berjalan disebut juga periode bersangkutan. Contoh. Jika penduduk Indonesien Pada tahun 1961 97.085.348 jiwa dan tahun 1980 147.490.298 jiwa maka: 1. Untuk periode dasar 1961 didapat: Indeks penduduk Indonesien 1961 Indeks penduduk Indonesien 1980 (ada kenaikan 151,92 - 100 51,92) 2. untuk periode dasar 1980 didapat: Indeks penduduk Indonesien 1980 Indeks penduduk Indonesien 1961 (ada penurunan 100 - 65,82 34,18) I. Jenis-jenis Angka indeks 1. Indeks harga (Preisindex) Adalah angka indeks yang dipakai untuk mengukur atau menunjukkan perubahan Harga barang, baik satu barang maupun sekumpulan barang. ein. Metode Angka Relatif Ket: Ich indeks harga Pada periode t dengan periode 0 P harga Pada periode t P harga Pada periode dasar harga BEBERAPA HASIL Pertanian DI Suatu KOTA DARI Jahr 1990 8211 1994 (Rpkg) Hasil Pertanian 1990 1991 1992 1993 1994 Kacang Kedelai Kacang Hijau Kentang jagung Kuning 3,090 3,575 2,482 1,169 3,474 4,262 2,785 1,319 3,568 4,898 2,724 1,737 4,146 5,809 3,578 1,831 5,336 6,232 2,964 1,919 Tentukan indeks harga Kentang dengan metode angka relatif tahun 1991 dan 1994 dengan periode dasar 1990 Untuk tahun 1991 I 215.100 215.100 112,2 Untuk tahun 1994 I 215100 215100 119,42 b. Metode Agregat I 215.100 Ket: P Anzahl der Beitrage seluruh harga Pada periode t P Anzahl der Beitrage seluruh harga Pada periode dasar 2. Indeks kuantitas (Mengenindex) Adalah angka indeks Yang dipakai untuk mengukur kuantitas Suatu barang atau sekumpulan barang, baik Yang diproduksi, dikonsumsi, maupun dijual . ein. Metode angka relatif IK 215100 b. Metode agregat IK 215100 c. Metode rata rata relatif IK 3. Indeks nilai (Indexwert) Adalah angka indeks Yang dipakai untuk Melihat perubahan nilai Dari Suatu barang atau sekumpulan barang, baik Yang dihasilkan, diimpor, maupun diekspor. Contoh: Indeks nilai Ekspor kopra Indeks nilai Bedeu beras Merupakan perbandingan Yang bersifat Pasangan dan disusun Secara berantai Dari tahun ke tahun (tidak Terbatas Pada satu tahun atau periode saja). 1. Rumus untuk indeks rantai harga. Ich 2. Rumus untuk indeks rantai kuantitas. Ich 3. Rumus indeks dengan metode agregatif tertimbang. Ich Mengubah Jahr atau Periode Dasar 1. Angka indeks Dari tahun dasar Yang Baru disamakan dengan 100 2. Angka-angka indeks Dari tahun-tahun berikutnya, dibagi dengan indeks Dari tahun dasar Baru dan dikalikan dengan 100. Contoh Soal: Jahr 1985 1986 1987 1988 1989 1990 Angka Indeks 125 147 165 183 197 Buatlah angka indeks yang Baru dengan tahun dasar 1987 Penyelesaian: Tahun dasar 1987 diubah Menjadi sama dengan 100. Angka indeks untuk tahun-tahun 1985, 1986, 1987, 1988, dan 1990 dihitung sebagai berikut: 1985 . 68 (dibulatkan) 1986 85 (dibulatkan) 1987 100 1988 112 (dibulatkan) 1989 124 (dibulatkan) 1990 134 (dibulatkan) Jadi, angka indeks dengan tahun dasar 1987 adalah: 1986 1987 1988 1985 1989 1990 68 85 100 (dasar) 112 124 134Peramalan Sederhana (Single Moving Average vs Einzel exponentielle Glattung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang Teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal Suatu nilai Pada masa yang akan datang bukan berarti hasil Yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan Suatu pendekatan alternatif Yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glattung. Kedua Teknik ini merupakan tekni Prognose Yang sangat Sederhana karena tidak melibatkan asumsi Yang kompleks seperti Pada tekni Prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi Daten stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk Daten Zeitreihe yang menunjukkan adanya pengaruh Trend dan musiman. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glattung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert Yang Sederhana, tetapi Telah menggunakan Suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil Prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil Prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glattung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glattung als doppelte exponentielle Glattung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glattung. Pemimpin Safira Strand Resto ingin mengetahui omzet restoran Pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan Daten omzet bulanan Dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glattung (w0,4). Einzelne Moving Durchschnittliche Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januar 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desweiteren 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai Fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau Lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan Fehler Yang Telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einfache Exponentialglattung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglattung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini Akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 YCAP (t1) (juta rp). Nilai ramalan Pada bulan Juni 2011 yaitu 137.368 juta Rupiah diperoleh Dari rata rata omzet Dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012 Nilai ramalan Pada bulan Juli 2011 yaitu 134.821 juta Rupiah diperoleh Dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata gelegen nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh Dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta Nila ramalan Bulan Juni 2011 von sebesar als Favorit markiert 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013 Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta Rupiah atau turun sebesar 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beitrage obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glattung sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode daneben RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitenden Durchschnitt Lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet Pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta Rupiah (meskipun memiliki nilai Yang Lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk Materi Yang Lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Angewandte Okonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul Kuliah

Contoh Soal Metode Doppelter Gleitender Durchschnitt

Contoh Soal Metode Doppelter Gleitender DurchschnittPeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glattung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal Suatu nilai Pada masa yang akan datang bukan berarti hasil Yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan Suatu pendekatan alternatif Yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glattung. Kedua Teknik ini merupakan tekni Prognose Yang sangat Sederhana karena tidak melibatkan asumsi Yang kompleks seperti Pada tekni Prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi Daten stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk Daten Zeitreihe yang menunjukkan adanya pengaruh Trend dan musiman. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glattung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert Yang Sederhana, tetapi Telah menggunakan Suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil Prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil Prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glattung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glattung als doppelte exponentielle Glattung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glattung. Pemimpin Safira Strand Resto ingin mengetahui omzet restoran Pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan Daten omzet bulanan Dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glattung (w0,4). Einzelne Moving Durchschnittliche Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januar 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desweiteren 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai Fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau Lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan Fehler Yang Telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einfache Exponentialglattung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglattung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini Akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 YCAP (t1) (juta rp). Nilai ramalan Pada bulan Juni 2011 yaitu 137.368 juta Rupiah diperoleh Dari rata rata omzet Dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012 Nilai ramalan Pada bulan Juli 2011 yaitu 134.821 juta Rupiah diperoleh Dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata gelegen nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh Dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta Nila ramalan Bulan Juni 2011 von sebesar als Favorit markiert 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013 Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta Rupiah atau turun sebesar 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beitrage obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glattung sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode daneben RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitenden Durchschnitt Lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet Pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta Rupiah (meskipun memiliki nilai Yang Lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk Materi Yang Lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Angewandte Okonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul kuliah. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan Tutorial atau pengetahuan tentang Prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya Akan banyak memposting tulisan tentang Prognose. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis Runtun Waktu kali ini, saya Akan berbagi tentang analisis Runtun Waktu yang paling Sederhana yaitu metode Moving Average. Analisis Runtun Waktu merupakan Suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang Telah dikumpulkan Secara teratur. Analisis Runtun Waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada Suatu variabel dipandang sebagai realisasi Dari variabel zufallige berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufallig adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya als terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola jahreszeitlich yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten Yang stasioner Daten Daten Yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glattung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terachhar harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menu Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Lange: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsachlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Double Moving Average vs Double Exponential Glattung Sebelumnya telah dibahas tentang teknik permalan Prognose sederhana einzigen gleitenden Durchschnitt als einzelne exponentielle Glattung. Akan tetapi pada kenyataannya banyak ditemui Daten Zeitreihe yang memiliki Trend liner, oleh karena itu perlu suatu teknik untuk mengatasinya. Teknik permalan sederhana yang bisa mengatasinya yaitu doppelten gleitenden Durchschnitt dan doppelte exponentielle Glattung. Sebagai Informasi, sebenarnya terdapat banyak Teknik Prognose kompleks Yang dapat mengatasi masalah Trend linier yaitu dengan cara mentransformasikan Daten Agar stasioner kemudian diterapkan Teknik Prognose tertentu, seperti ARIMA, ARCHGARCH, dll. Grafik di bawah ini menunjukan kecenderungan omzet Wiederherstellung yang memiliki Trend meningkat. Doppelte Bewegung Durchschnittlich Pada teknik ini dilakukan penghitungan rata-rata bergerak sebanyak dua kali kemudian dilanjutkan dengan meramal menggunakan suatu persamaan tertentu. Perhatikan tabel di atas, pada teknik ini proses mencari nilai rata-rata bergerak dilakukan sebanyak dua kali. Pada kolom Beweglicher Durchschnitt 3t baris 1 dan 2 kosong, sedangkan baris ketiga ialah nilai rata-rata dari nilai faktual omzet baris 1, 2, dan 3 (jumlah omzet bulan Juni-Agustus 2011 dibagi tiga (131130125) 3 128,667). Baris berikutunya juga dilakukan dengan cara perhitungan yang sama. Selanjutnya pada kolom Durchschnittlich. Dilakukan penghitungan rata-rata bergerak dengan cara yang sama pada kolom sebelumnya. Namun, pada kolom ini yang menjadi acuan penjumlahan nilai yaitu nilai pada kolom gleitende durchschnittliche 3t dibagi dengan periode gleitender durchschnitt. Misalnya, nilai 127,444 pada bulan Oktober 2011 kolom doppelt beweglicher Durchschnitt diperoleh dari rata-rata bergerak bulan Juli-Oktober 2011 (128,667127126,667 dibagi 3). Lakukan Penghitungan Serupa Pada Baris-Baris Berikutnya Hingga Pada Baris Daten Terakhir (Sebelum Periodeyang Akan Diramalkan). Pada kolom bei, lakukan penghitungan dengan rumus di atas. Misalkan, angka 125,88889 pada baris bulan Oktober 2011 kolom bei diperoleh dari penghitungan 2 x 126,6667 8211 127,4444. Lakukan juga pada baris-baris berikutnya. Untuk kolom bt, lakukan penghitungan juga berdasarkan rumus di atas. Ingat bahwa nilai n ialah jumlah periode yang digunakan dalam gleitender Durchschnitt. Pada kasus ini nilai n yaitu 3. Selanjutnya hitung nilai ramalanforecast menggunakan formel di atas dengan nilai p1, artinya kita hanya akan meramal sebanyak satu periode kedepan saja (meramal omzet pada bulan Januar 2013). Ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram....................................... Sehingga, nilai ramalan omzet bulan Januar 2013 sebesar 157,11 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan nilai bei dan bt bulan Desweiteren 2012 (153,88893,2222 (p1)). Selenjutnya kolom und dan et quadratischen digunakan untuk menghitung RMSE. Nilai RMSE yang didapat yaitu 3,8086. Double Exponential Glattung Teknik ini hampir sama dengan teknik double gleitenden Durchschnitt yaitu dua kali dalam melakukan penghitungan. Formel Formel yang digunakan antara lain: Perhatikan pada baris pertama kolom exponentielle Glattung (At) hingga bei memiliki nilai yang sama dengan nilai omzet faktual bulan Juni 2011, nilai ini merupakan Standard. Selanjutnya nilai baris Kedua kolom Bei dihitunga menggunakan rumus di atas, Am omzet bulan Juli 2011 130.600 juta diperoleh Dari (w0,4) dikali nilai omzet faktual bulan Juli 2011 (130) ditambah (1-w0,6) dikali nilai Bei omzet bulan Juni 2011 (131), atau secara matematis ditulis 0,4 x 130 (1-0,4) x 131 130,600 (juta rupiah). Kemudian lakukan penghitungan serupa pada baris-baris berikut. Setelah itu, lakukan penghitungan nilai doppelt exponentielle Glattung (At) menggunakan rumus di atas. Cara penghitungannya sama dengan exponentielle Glattung (At), tapi melibatkan Daten hasil penghitungan At. Nilai Bei omzet bulan Juli 2011 (130,840) diperoleh dari hasil 0,4 x 130,600 (1-0,4) x 131). Beginupun dengan penghitungan pada baris berikutnya sama. Mencari nilai bei dan bt sama seperti teknik doppelten gleitenden Durchschnitt. Hanya saja pada bt, dikalikan dengan perbandingan penimbang w1-w. Ikuti rumus di atas untuk mencari nilai bei dan bt. Kemudian, lakuka n peramalan Vorhersage sesuai rumus yang ada. Hasil ramalan Periode t1 yaitu penjumlahan nilai bei dan bt (p1) Periode t. Nilai p1 karena pada kasus ini hanya ingin dicari nilai ramalan satu periode kedepan. Ramalan omzet bulan Januar 2013 yaitu (atdes.2012152.260) (btdes.2011 (p1) 2,024 (1)) 154,2833 (juta rupiah). Kemudian carilah nilai RMSE berdasarkan nilai und dan et Quadrat. Nilai RMSE dengan metode doppelt exponentielle Glattung yaitu 3,133. Jika dibandingkan antara metode doppelt gleitenden Durchschnitt als doppelte exponentielle Glattung. Maka metode doppelte exponentielle Glattung lebih baik untuk meramalkan karena memiliki nilai RMSE (3,133) Yang lebih kecil dari nilai RMSE Metode doppelter gleitender Durchschnitt (3.8086). Demikian, mohon koreksinya demi kebenaran isi materi di atas. Sumber lengkapnya dapat dibaca pada Enders, Walter. Angewandte Okonometrische Zeitreihe Zweite Auflage. New Jersey: Willey. Dan Yulianto, M. A. 2011. Dasar-dasar Betrieb Forschung untuk Pengambilan Keputusan: Edisi Kedua. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik.

3 Gleitender Durchschnitt Adalah

3 Gleitender Durchschnitt AdalahBeweglich Durchschnittlich atau yang lebih dikenal dengan MA merupakan Indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Meskipun sangat sederhana, tetapi Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang biasa kita kenal. Misalnya kita memiliki nilai 2,3,4,5,6 maka rata rata Dari nilai-nilai tersebut adalah (23456) 5 4. Sebagaimana namanya Moving Average adalah Indikator Yang menghitung rata-rata bergerak Dari sebuah Daten. Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai dari setiap Daten yang bergerak berubah. Jadi MA ini akan selbst menghitung setiap Daten atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trading forex, secara umum Moving durchschnittlich dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Einfache Moving Average. Gewichteter gleitender Durchschnitt als exponentieller gleitender Durchschnitt. Masing-Masing varian tersebut sesungguhnya adalah Sama-Sama menghitung rata rata bergerak tetapi dengan metode Yang berbeda dalam penghitunganya. A. Einfacher beweglicher Durchschnitt (SMA) Einfacher bewegender Durchschnitt atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari Indikator Beweglicher Durchschnitt. Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling einfach dalam menghitung rata-rata data bergerak. Sebagai contoh: Jika kita mempunyai Daten 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10. Dan kemudian kita Akan mencari nilai rata-rata Dari Daten tersebut maka kita jumlahkan semua Daten tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya Daten pembagi Agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Daten: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 Bilangan pembagi. 8 Rata-rata jumlah Daten dibagi bilangan pembagi Maka nilai rata-ratanya adalah 448 5,5 2. Exponentieller Gleitender Durchschnitt (XMA) Exponentieller Gleitender Mittelwert von XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA. Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata rata bergerak dengan pembobotan Yang berbeda Pada Masing-Masing Daten Yang Telah terbentuk Pada Blok Daten. Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Es ist dir nicht erlaubt, Anhange hochzuladen. Es ist dir nicht erlaubt, deine Beitrage zu bearbeiten. BB-Code ist an. Smileys sind an. Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode: Beberapa Dari Anda Yang memperhatikan Daten-Daten Yang membosankan ini pastilah bertanya-tanya Dari Mana nilai vorherigen XMA Pada Daten Nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA Pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai vorherige XMA tersebut Adalah nilai SMA. Jadi, Nilai XMA untuk Daten pertama adalah sama persis dengan nilai SMA. Dalam siehe auch: besarnya adalah 25,666667. Diperoleh Dari (252428242627) 6 25,666667. Sama persis dengan cara menghitung Nicht vergeben SMA bukan (ayo lihat kembali pada bab sebelumnya). XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti von diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya. Tapi sudahlah, And............................................., Nam..................................... Tidak ada yang menghalangi Ubersetzung. 3. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Gewichteter gleitender Durchschnitt atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varianisch MA yang menghitung rata-rata Daten bergerak dengan pembobotan pada beberapa data terakhir yang terbentuk. Pada SMA, bobot setiap Daten Yang Telah terbentuk Pada beberapa periode sebelumnya atau Yang Baru saja terbentuk memiliki bobot Bewertungen die Yang-Sama. Sementara pada WMA pada masing-masing Daten Yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda. Daten yang baru saja terbentuk pada blok daten memiliki pembobotan yang lebih ketimbang daten yang telah terbentuk pada blok daten sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan. .. Iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode iode......................... Perhatikan tabel sederhana dibawah: Dalam Diagramm forex, penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari blok Daten atau yang lebih dikenal dengan istilah Kerze. Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda: Offen. Menghitung rata-rata nilai offnen dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan zutreffen Offnen maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai offnen yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Schlie?en. Menghitung rata-rata nilai schlie?en dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden Schlie?en maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Schlie?en yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart Hoch. Menghitung rata-rata nilai Hoch dari blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan anwenden High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Hohe Yang terbentuk dari masing-masing blok Daten pada Diagramm Niedrig. menghitung rata-rata nilai Median: menghitung rata-rata nilai Low Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Low maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Low Yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten Pada Chart Median Price (HL2) gelten Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Tengah yaitu (nilai HighLow) 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Typische Preis (HLC3): menghitung rata rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan Typische Preis maka MA gelten ini hanya menghitung rata rata Dari setiap nilai Typische Preis yaitu (nilai HighLowClose) 3 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Chart Close (HLCC4) Weighted: menghitung rata-rata nilai karakter Dari Blok Daten Jika kita menerapkan MA dengan gelten Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata Dari setiap nilai Weighted Close yaitu (nilai HighLowCloseClose) 4 yang terbentuk Dari Masing-Masing Blok Daten pada Diagramm Danke fur das Lesen auf der Moving Average Otopips Wenn akzeptiert, bitte uber den FB, Twitter teilen und schreiben sie Ihre Kommentare zu dieser articleMoving Durchschnitt Moving Averages (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut Sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata rata bergerak digunakan, karena setiap kali Daten observasi Baru tersedia, maka angka rata-rata Yang Baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Einzel Moving Average Rata-rata bergerak Tunggal (Single Moving Average) adalah Suatu metode peramalan Yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode Einzel Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan Pada periode yang akan datang memerlukan Daten Historis Selama jangka Waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan gleitenden Durchschnitt, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan bewegliche Durchschnitte bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu gleitenden Durchschnitt. Efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan gleitender durchschnitt yang semakin halus. Persamaan matematis einzelne gleitende Durchschnitte adalah sebagai berikut Mt Moving Average untuk periode t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Anzahl der Beitrage batas dalam gleitenden Durchschnitt Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan Deret berkala, sebagian Daten Yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa Daten Berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan Daten riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode Yang Sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). et Kesalahan Pada periode t Yt Daten aktual Pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode Waktu, maka Akan terdapat n buah kesalahan dan ukuran statistik standar Yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): mittlere absolute Fehler (MAE) Mittlerer Absoluter Fehler atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-Rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Fehler MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi Teknik peramalan Masing-Masing kesalahan (Selisih Daten aktual terhadap Daten peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan Anzahl der Beitrage Daten. MSE dihitung dengan rumus: Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Neue BeitragePeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Smoothing) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada masa yang kan datang bukan berarti hasil yang didapatk ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan abwechselnd yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glattung. Kedua teknik ini merupakan tekni prognose yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi Daten stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk Daten Zeitreihe yang menunjukkan adanya pengaruh Trend dan musiman. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glattung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert Yang Sederhana, tetapi Telah menggunakan Suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil Prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil Prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glattung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glattung als doppelte exponentielle Glattung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glattung. Pemimpin Safira Strand Resto ingin mengetahui omzet restoran Pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan Daten omzet bulanan Dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glattung (w0,4). Single Moving Durchschnittlich Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, August 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta Rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1333 juta Rupiah dibanding dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta Rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai Fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir geschlagen nilai RMSE dengan rumus di atas atab lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan Fehler yang telah dikuadratkan dengan banyaknya beobachtungen dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einzelne Exponentialglattung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglattung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini Akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 YCAP (t1) (juta rp). Nilai ramalan Pada bulan Juni 2011 yaitu 137.368 juta Rupiah diperoleh Dari rata rata omzet Dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012 Nilai ramalan Pada bulan Juli 2011 yaitu 134.821 juta Rupiah diperoleh Dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata gelegen nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh Dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta Nila ramalan Bulan Juni 2011 von sebesar als Favorit markiert 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013 Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta Rupiah atau turun sebesar 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beitrage obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glattung sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode daneben RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitenden Durchschnitt Lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet Pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta Rupiah (meskipun memiliki nilai Yang Lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk Materi Yang Lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Angewandte Okonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul Kuliah

Contoh Soal Metode Gleitenden Durchschnitt

Contoh Soal Metode Gleitenden DurchschnittPeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glattung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal Suatu nilai Pada masa yang akan datang bukan berarti hasil Yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan Suatu pendekatan alternatif Yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glattung. Kedua Teknik ini merupakan tekni Prognose Yang sangat Sederhana karena tidak melibatkan asumsi Yang kompleks seperti Pada tekni Prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi Daten stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk Daten Zeitreihe yang menunjukkan adanya pengaruh Trend dan musiman. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glattung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert Yang Sederhana, tetapi Telah menggunakan Suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil Prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil Prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glattung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glattung als doppelte exponentielle Glattung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glattung. Pemimpin Safira Strand Resto ingin mengetahui omzet restoran Pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan Daten omzet bulanan Dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glattung (w0,4). Einzelne Moving Durchschnittliche Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januar 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desweiteren 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai Fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau Lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan Fehler Yang Telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einfache Exponentialglattung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglattung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini Akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 YCAP (t1) (juta rp). Nilai ramalan Pada bulan Juni 2011 yaitu 137.368 juta Rupiah diperoleh Dari rata rata omzet Dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012 Nilai ramalan Pada bulan Juli 2011 yaitu 134.821 juta Rupiah diperoleh Dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata gelegen nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh Dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta Nila ramalan Bulan Juni 2011 von sebesar als Favorit markiert 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013 Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta Rupiah atau turun sebesar 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beitrage obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glattung sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode daneben RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitenden Durchschnitt Lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet Pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta Rupiah (meskipun memiliki nilai Yang Lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk Materi Yang Lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Angewandte Okonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul kuliah. Metode peramalan (Prognose) terdiri Dari metode kualitatif dan kuantitatif. metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas Daten kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang sangat bergantung pada orang yang menyusunnya dibuat. peramalan kualitatif memanfaatkan Faktor-faktor Penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman Pribadi, dan System nilai pengambilan keputusan. metode ini meliputi metode delphi, metode nominal Grup, Umfrage pasar dan analisis historikal Analogie und Lebenszyklus. metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas Daten kuantitatif atau Modell matematis ............................................. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. ein. Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstutzt. Daten datenblatt Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalakans terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal nach Zeitreihen. A. Metode Zeitreihe Metode Zeitreihen (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode Zeitreihe terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt), metode eksponential Glattung als Metode Trendprojektion. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan vorbildliches peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif Mitgliedsantik titik awal untuk perbandingan dengan modell lain yang lebih canggih. Contoh. Jama penjualan sebuah produk (MISS: telepon genggam Motorolla) adalah 68 Einheit pada bulan Januarari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 Einheit juga. Metode Rata-rata Bergerak (Gleitender Durchschnitt) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir-Daten untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential Glattung merupakan pengembangan dari metode gleitende Mittelwerte. Dalam metode ini peramalan dilakukan danischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan daten terbaru. Setiap Daten Diberi Bobot, Daten Yang Lebih Baru Diberi Bobot Yang Lebih Besar. Rumus metode eksponential Glattung. Dimana F t Peramalan Baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual periode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan Yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga Dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (mittlere absolute Abweichung MAD) MAD adalah nilai Yang dihitung dengan mengambil Anzahl der Beitrage nilai absolut Dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan Anzahl der Beitrage periode Daten (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu modell sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-variabel lain yang dianggap berpengaruh. (Hari raya, natal, tahun baru), der Pandapat masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (Hari raya, natal, tahun baru). Daten dari variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari Modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabel penyebab terjadinya Einzelteil yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, ausgegeben dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan schatzung menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendeln, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah Daten kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Daten berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa Pekanni penginapan Marthy und Polly Starr di Marathon, Florida. Jama peramalan menunjukkan bahwa akan Datierung 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi Yang diestimasikan secara gleichzeitig. Baik untuk peramalan jangka pendeln maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan inu selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produkt, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Daten Yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah Daten kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan Yang termasuk di dalam memformulasi Prognosemodell ekonometrika ini antara gelegen membangun Suatu Modell teori, mengumpulkan Daten, memilih bentuk persamaan fungsi Yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh. S ebagai contoh, disini, misalnya, kita, menginginkan, untuk, memprakirakan, permintaan, maka, hubungan, antar, harga, dan, kuantitas, dapat, menjadi, dasar, teori, yang, logis, bagi, suatu, Modell. Faktor harga yang mempengaruhi volumen permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka Secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh Einkommen Per Capita (I), harga barang Lain (Po), dan Advertensi (A), dan-Lain gelegen. Karena itu Modell fungsi Yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan Pada pembahasan estimasi permintaan Yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau Variabel antara gelegen seperti Yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang Secara ekonomi terbukti Secara empirik bahwa fungsi permintaan dipengaruhi P, I, Po, dan A itu dirumuskan sebagai fungsi: Qd ein 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan Volumen permintaan, ein merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Einkommen, Harga Barang Lain , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendenz ekonomi jangka panjang. Modell Ini Kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan unter sektor industri, produksi dari sektor unter sub sektor industri. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modell ini adalah daten tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya und ein berencana untuk mengoleksi dateien menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi website ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana unda bisa dengan bebas teilen dan mendowload foto-foto keluarga dan reise, musik, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratis :) Beweglicher Durchschnitt Ada beberapa kegunaan dari SMA. Secara garis besar dapat digunakan untuk hal-hal berikut: 1. Menentukan Tendenz yang akan terjadi. 3. Memuluskan Indikator lain Yang terlalu Bergerigi. Pada Beutel ini Saya Akan Membranen mengenai menentukan Trend dengan memakai SMA. Menentukan Titik Widerstand dan Unterstutzung serta memuluskan indikator Saya Bahas Pada bagian Verschiedenes Dari CD ini (Pasti Saya Bahas kok Jangan khawatir..) Nee, untuk Lebih jelasnya mari kita perhatikan lagi grafik SMA barusan: Apakah Anda Melihat sesuatu Dari grafik ini (ayolah, sedikit Lebih cerdas lagi.). Ya benar disini dapat kita lihat bahwa apabila harga bergerak naik, SMA bera dibawah dari kerzenhalter dan sebaliknya bila harga bergerak turun maka SMA berada diatas kerzenleuchter. Tentu saja penerapan Periode Yang Tepat amat Membrane Disini. Apabila terjadi Uberfahrt Antara Harga dengan SMA, dapat kita ketahui bahwa akan terjadi perubahan arah Trend. Nah, bagaimana kalau kita menggunakan dua buah SMA dengan dua periode yang berbeda Hmm. Sangat menarik. Kita Akan Segera tahu bagaimana hasilnya: Lebih memudahkan bukan Dengan penggunaan dua SMA dengan dua periode Yang berbeda kita dapat Lebih akurat lagi memprediksikan Kemana harga Akan bergerak. Apaba telah terjadi perpotongan antara harga dengan kedua sma maka akan dipastikan harga kan berubah arahnya. Dengan Demarke kita memiliki tiga buah perpotongan garis yaitu perpotongan antara SMA 20 DAN SMA 40 Dan Perpotongan SMA 20 Dengan Harga Serta Perpotongan SMA 40 Dengan Harga. Dapat kita catat bahwa apabila rentang antara Kedua SMA Semakin besar maka kemungkinan Trend Akan Terus berlangsung dan bila Muley terjadi penyempitan jarak diantara keduanya dan sampai terjadi perpotongan Kebali, Bisa disimpulkan bahwa Trend sudah berakhir. Mudah bukan Lalu bagai mana dengan periode Sayangnya sampai saat ini belum ada aturan pencarian periode yang tepat untuk dipakai. Memang perlu banyak-benyak berlatih dan mencoba (Versuch und Irrtum). Perlu Anda catat bahwa penggunaan periode dapat berubah-Ubah menurut kebutuhan meskipun Pada Paar Yang sama karena memang kondisi sebuah mata uang adalah Dinamis Dari Waktu kewaktu. Nah, saya sarikan penggunaan SMA untuk membaca Tendenz dalam bentuk tabel sbb: SMA dengan Periode lebih panjang berada dibawah SMA berperiode lebih pendek. Kondisi Aufwartstrend naik MA dapat digunakan untuk menentukan arah Trend, untuk menentukan proteksi, untuk masuk atau keluar (Eintrag maupun Ausfahrt) untuk meratakan (Glattung) Gerakan-Gerakan harga Yang terlalu kasar, untuk sinyal konfirmasi dengan menggunakannya sebagai sinyal CrossOver, dsb. Fungsi MA adalah meratakan Gerakan pasar Yang fluktuatif dan mengidentifikasikan arah pergerakan harga, juga dengan MA bisa menunjukan kekuatan Trend Dari kecuraman Dari Sudut garisnya. Jenis-jenis Moving Durchschnitt yang lan akan dibahas pada artikel terpisah 1. Simple Moving Durchschnitt SMA dihitung dengan cara menambahkan harga yang akan dihitung kemudian dibagi dengan periode lama waktunya. Harga Yang Dihitung Biasanya Adalah Harga Schlie?en. Tapi bisa juga harga Hoch, niedrig, ata rata-rata dari ketiganya. 2. Gewichtet (WMA), Exponential (EMA) dan Dreieckig MA Beberapa Handler beranggapan bahwa harga yang terakhir adalah lebih penting daripada harga yang lebih lama. Sehingga naikturunnya MA esu, karena pengaruh harga terakhir bukan karena pengaruh daten beberapa periode yang lalu. Sehingga harga yang terakhir diberi pemberat berupa bilangan bulat yang dikalikan kepada harga terakhir. Jika pemberat tersebut liner maka disebutlah wma dan bila berbentuk exponensial disebut EMA. Sedang untuki dreieckige MA, penekanan pemberatnya ada pada tengah-tengah Periode. 3. Variabel MA dan Zeitreihe MA. Variable MA adalah EMA Yang parameternya dapat berubah (Adaptif) berdasarkan volatilitas dari Daten. Sedang Zeitreihe MA dihitung berdasarkan teknik linier regresi. Tipps 1 Timing Eintrag dengan menggunakan Einzelne Moving Average (SMA, WMA, EMA) adalah. Kaufen bila harga (umumnya schlie?en) diatas rata-rata, Verkauf bila harga dibawah rata-rata. Tipps 2 Single Moving Durchschnittliche sering digunakan sebagai Trendfilter juga. Yaitu bila harga diatas rata-rata, maka ambillah posisi kaufen tapi gunakan indikator lain untuk Entry demikian untuk sebaliknya. Artikel anzeigen Terkait: Halo Saudara, saat ini kita akan mempelajari tentang Indikator zig zag. Pernahkan Anda berjalan atau berlari secara zickzack. Agak schieben atau Membran. Berikut adalah rumus Dari indikator Alligator: Alligators Jaw (blaue Linie) atau Rahang Alligator, Alligatoren Zahne (rote Linie) atau gigi A. Lineare Regression adalah sebuah indikator statistik Yang digunakan untuk memprediksikan harga ke depan Dari Daten masa lalu, dan biasanya digunakan Sa Guppy MA diperkenalkan oleh von Daryl Guppy von adupah seorang pendiri von Direppe dari von Guppytraders Pty Ltd. Dieser Handler hat keine gultigen Bewertungen bewerten Saat ini dia merupakan trader aktif yang. Commodity-Kanal-Index atab lebih sering, abercrombie and fergus, CCI, pertama kali diperkenalkan oleh Donald lambert pada sebuah artikel yang dipublikasikan. Forex Grundlegende Analyse. 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Contoh Soal Metode Einzigen Gleitenden Durchschnitt

Contoh Soal Metode Einzigen Gleitenden DurchschnittPortal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian Lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah Pada kesempatan kali ini Saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat Yang membutuhkan Tutorial atau pengetahuan tentang Prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan Saya Akan banyak erinnerung tulisan tentang prognose. Semoga tulisan ini dapat Berguna Bagi Kita Sema. Pada Postingan Pertama Tentang Analisis Runtun Waktu Kali Ini, Saya Akan Berbagi Tentang Analisis Runtun Waktu Yang Paling Sederhana yaitu metode Verschieben Durchschnitt. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan beobachtungen pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufallig berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufallig adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya als terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola jahreszeitlich yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten Yang stasioner Daten Daten Yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glattung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terachhar harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menu Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Lange: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsachlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih Atas kunjungannya. Single Moving Average (Metode Rata-rata Bergerak Tunggal) Einzel Moving Average (Metode Rata-rata Bergerak Tunggal) Einzel Moving Average (Metode Rata-rata Bergerak Tunggal) Metode einzigen gleitenden Durchschnitt merupakan metode Yang mudah penghitungannya. Tujuan utama dari penggunaan metode ini adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (zufalligkeit) dalam deret waktu. Metode einzeln gleitender Durchschnitt mula-mula memisahkan unsur tren siklus dari daten dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman. Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan Membran nilai Observasi Yang paling lama als memasukkan nilai observasi baru. Rata-rata berggerak inilah yang kemudian dijadikan ramalan untuk periode yang akan datang. Adapun pendekatan Yang dapat digunakan adalah: Dimana: Ft1 peramalan Pada periode t1 X1 nilai aktual t Anzahl der Beitrage observasi rata-rata bergerak Contoh: Selaku manajer Garmen, Anda ingin melakukan peramalan Tingkat permintaan jaket Anda Pada tahun 2013 Adapun Daten masa lampau untuk Tingkat permintaan jaket adalah (dalam ribuan Stuck): Jahr (1) 2001 386 Stk Jahr (2) 2002 340 Stuck Jahr (3) 2003 390 Stuck Jahr (4) 2004 368 Stuck Jahr (5) 2005 425 Stuck Jahr (6) 2006 440 Stuck Tahun (7) 2007 410 Stuck Jahr (8) 2008 466 Stuck Jahr (9) 2009 330 Stuck Jahr (10) 2010 350 Stuck Jahr (11) 2011 375 Stuck Jahr (12) 2012 380 Stuck Jika menggunakan rata rata bergerak tiga bulanan maka cara penghitungan untuk periode 13 (tahun 2013) adalah Jika ingin melakukan peramalan pada periode 14 (tahun 2014 maka Daten yang digunakan untuk melakukan rata rata bergerak Dari periode Kedua sampai keempat, yaitu. dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya Apabila menggunakan rata rata bergerak lima bulanan maka cara penghitungan untuk periode 13 dan 14 (tahun 2013 2014) adalah dengan cara Merata-rata lima Daten, yaitu: dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya. C. Einzel exponentielle Glattung (Pemulusan Eksponensial Tunggal) Metode ini menunjukkan adanya karakteristik Dari pemulusan Daten dengan menambahkan Suatu faktor Yang sering disebut dengan konstanta pemulusan (Glattungskonstante) dengan simbol alpha (). Pemulusan eksponensial salam bentuk sederhana tidak memperhitungkan pengaruh tren sehingga nilai sangat kecil und dapat dihilangkan. Nilai rendah cocok pada permintaan Erzeugnis yang stabil (tanpa tren atau variasi siklikal). Sedangkan nilai tinggi untuk perubahan-perubahan Yang sesungguhnya cenderung terjadi karena Lebih tanggap terhadap permintaan Yang fluktuatif. Nilai tinggi ini digunakan Pada analisis Daten Pada pengenalan produk Baru, kampanye promosi, antisipasi terhadap resesi, dan juga sesuai bagi Industri Pakaian jadi Yang memerlukan tanggapan Yang Cepat. Metode einzelne exponentielle Glattung ini dapat didekati dengan rumus: dimana: Xt nilai aktual terbaru Ft peramalan terakhir Ft1 peramalan untuk periode yang akan datang konstanta pemulusan Contoh. Selaku manajer Garmen, Anda ingin melakukan peramalan Tingkat permintaan jaket Anda Pada bulan Januari dan Februari 2013 Adapun Daten masa lampau untuk Tingkat permintaan jaket adalah (dalam ribuan Stuck): Bulan (1) 386 Stuck Bulan (7) 410 Stuck Bulan (2) 340 Stuck Bulan (8) 466 Stuck Bulan (3) 390 Stuck Bulan (9) 330 Stuck Bulan (4) 368 Stuck Bulan (10) 350 Stuck Bulan (5) 425 Stuck Bulan (11) 375 Stuck Bulan (6) 440 Stuck Bulan (12) 380 Stuck Tabel 8. Rekapitulasi permintaan jaket dan perhitungan dengan metode einzelne exponentielle Glattung Periode (bulan) Daten permintaan Nilai ramalan dengan konstanta pemulusan 0,2 Januari 2012 386 Februari 340 F13 0,2 (386) (1-0, 2) (386) 386 Maret 390 F14 0,2 (340) (1-0,2) (386) 376,8 April 368 F15 0,2 (390) (1-0,2) (376,8) 379 , 44 Mei 425 F16 0,2 (368) (1-0,2) (379,44) 377.152 Juni 440 F17 386.722 Juli 410 F18 397.377 Agustus 466 F19 399.901 September 330 F20 413.121 Oktober 350 F21 396497 November 375 F22 387.197 Desember 380 F23 384.758 Jadi Dari peramalan dengan menggunakan metode einzelne exponentielle Glattung dapat diketahui bahwa Tingkat permintaan jaket pada Januari 2013 adalah sebanyak 386.000 Stuck dan pada Februari 2013 sebesar 376,800 pcs. Moving Durchschnitt merupakan indikator yang digunakan dan paling standar sering Lattenzaun. Jika di Indonesiakan artina kira-kira adalah rata-rata bergerak. Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan Sederhana karena Pada dasarnya metode ini hanyalah Pengembangan Dari metode rata-rata Yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan Pada Daten Yang stasioner atau Daten Yang Konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan Daten Yang mengandung unsur Trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (F t), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glattung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikanische N titikdaten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (Yang-Erbsen-Dengan-Rata-Rata-Bergerakorde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut:

Einfach Gleitende Durchschnittsprognose Formel

Einfach Gleitende Durchschnittsprognose FormelSpreadsheet-Implementierung der saisonalen Anpassung und exponentieller Glattung Es ist einfach, saisonale Anpassung durchzufuhren und exponentielle Glattungsmodelle mit Excel anzupassen. Die unten aufgefuhrten Bildschirmbilder und Diagramme werden einer Tabellenkalkulation entnommen, die eine multiplikative saisonale Anpassung und eine lineare Exponentialglattung auf den folgenden vierteljahrlichen Verkaufsdaten von Outboard Marine darstellt: Um eine Kopie der Tabellenkalkulation selbst zu erhalten, klicken Sie hier. Die Version der linearen exponentiellen Glattung, die hier fur Demonstrationszwecke verwendet wird, ist die Brown8217s-Version, nur weil sie mit einer einzigen Spalte von Formeln implementiert werden kann und es nur eine Glattungskonstante gibt, die optimiert werden soll. In der Regel ist es besser, Holt8217s Version, die separate Glattungskonstanten fur Ebene und Trend hat. Der Prognoseprozess verlauft wie folgt: (i) Die Daten werden saisonbereinigt (ii) sodann fur die saisonbereinigten Daten uber lineare exponentielle Glattung prognostiziert und (iii) schlie?lich werden die saisonbereinigten Prognosen zur Erzielung von Prognosen fur die ursprungliche Serie herangezogen . Der saisonale Anpassungsprozess wird in den Spalten D bis G durchgefuhrt. Der erste Schritt in der Saisonbereinigung besteht darin, einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (hier in Spalte D) zu berechnen. Dies kann erreicht werden, indem der Durchschnitt von zwei einjahrigen Durchschnittswerten, die um eine Periode relativ zueinander versetzt sind, genommen wird. (Eine Kombination von zwei Offset-Durchschnittswerten anstatt eines einzigen Mittels wird fur die Zentrierung benotigt, wenn die Anzahl der Jahreszeiten gleich ist.) Der nachste Schritt besteht darin, das Verhaltnis zum gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wobei die ursprunglichen Daten durch den gleitenden Durchschnitt in jeder Periode dividiert werden, was hier in Spalte E durchgefuhrt wird. (Dies wird auch Quottrend-Cyclequot-Komponente des Musters genannt, sofern Trend - und Konjunktur-Effekte als all das angesehen werden konnen Bleibt nach einer Durchschnittsberechnung uber ein ganzes Jahr im Wert von Daten bestehen. Naturlich konnen die monatlichen Veranderungen, die nicht saisonal bedingt sind, durch viele andere Faktoren bestimmt werden, aber der 12-Monatsdurchschnitt glattet sie weitgehend Wird der geschatzte saisonale Index fur jede Jahreszeit berechnet, indem zuerst alle Verhaltnisse fur die jeweilige Jahreszeit gemittelt werden, was in den Zellen G3-G6 unter Verwendung einer AVERAGEIF-Formel erfolgt. Die Durchschnittsverhaltnisse werden dann neu skaliert, so da? sie auf das genau 100-fache der Anzahl der Perioden in einer Jahreszeit, oder 400 in diesem Fall, die in den Zellen H3-H6 durchgefuhrt wird, summieren. Unten in der Spalte F werden VLOOKUP-Formeln verwendet, um den entsprechenden saisonalen Indexwert in jede Zeile der Datentabelle einzufugen, entsprechend dem Viertel des Jahres, das es reprasentiert. Der mittlere gleitende Durchschnitt und die saisonbereinigten Daten enden wie folgt: Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt typischerweise wie eine glattere Version der saisonbereinigten Serie aussieht und an beiden Enden kurzer ist. Ein weiteres Arbeitsblatt in derselben Excel-Datei zeigt die Anwendung des linearen exponentiellen Glattungsmodells auf die saisonbereinigten Daten beginnend in Spalte G. Uber der Prognosespalte (hier in Zelle H9) wird ein Wert fur die Glattungskonstante (alpha) eingetragen Zur Vereinfachung wird ihm der Bereichsname quotAlpha. quot zugewiesen (Der Name wird mit dem Befehl quotInsertNameCreatequot zugewiesen.) Das LES-Modell wird initialisiert, indem die ersten beiden Prognosen gleich dem ersten Istwert der saisonbereinigten Serie gesetzt werden. Die hier verwendete Formel fur die LES-Prognose ist die rekursive Einzelformel des Brown8217s-Modells: Diese Formel wird in der Zelle entsprechend der dritten Periode (hier Zelle H15) eingegeben und von dort nach unten kopiert. Beachten Sie, dass sich die LES-Prognose fur die aktuelle Periode auf die beiden vorherigen Beobachtungen und die beiden vorhergehenden Prognosefehler sowie auf den Wert von alpha bezieht. Somit bezieht sich die Prognoseformel in Zeile 15 nur auf Daten, die in Zeile 14 und fruher verfugbar waren. (Naturlich konnten wir statt der linearen exponentiellen Glattung einfach statt der linearen exponentiellen Glattung verwenden, konnten wir stattdessen die SES-Formel ersetzen. Wir konnten auch Holt8217s anstelle von Brown8217s LES-Modell verwenden, was zwei weitere Spalten von Formeln erfordern wurde, um das Niveau und den Trend zu berechnen Die in der Prognose verwendet werden.) Die Fehler werden in der nachsten Spalte (hier Spalte J) durch Subtrahieren der Prognosen von den Istwerten berechnet. Der Quadratwurzel-Quadratfehler wird als Quadratwurzel der Varianz der Fehler plus dem Quadrat des Mittelwerts berechnet. (Dies ergibt sich aus der mathematischen Identitat: MSE VARIANCE (Fehler) (AVERAGE (Fehler)). 2) Bei der Berechnung des Mittelwertes und der Varianz der Fehler in dieser Formel sind die ersten beiden Perioden ausgeschlossen, weil das Modell nicht tatsachlich mit der Prognose beginnt Die dritte Periode (Zeile 15 auf der Kalkulationstabelle). Der optimale Wert von alpha kann entweder durch manuelles Andern von alpha gefunden werden, bis das minimale RMSE gefunden wird, oder Sie konnen das quotSolverquot verwenden, um eine genaue Minimierung durchzufuhren. Der Wert von alpha, den der Solver gefunden hat, wird hier angezeigt (alpha0.471). Es ist in der Regel eine gute Idee, die Fehler des Modells (in transformierten Einheiten) zu zeichnen und ihre Autokorrelationen zu berechnen und zu zeichnen, bis zu einer Saison. Hier ist eine Zeitreihenfolge der (saisonbereinigten) Fehler: Die Fehlerautokorrelationen werden mit Hilfe der CORREL () - Funktion berechnet, um die Korrelationen der Fehler selbst mit einer oder mehreren Perioden zu berechnen - Einzelheiten sind im Kalkulationsblatt dargestellt . Hier ist ein Diagramm der Autokorrelationen der Fehler bei den ersten funf Verzogerungen: Die Autokorrelationen bei den Verzogerungen 1 bis 3 sind sehr nahe bei Null, aber die Spitze bei Verzogerung 4 (deren Wert 0,35 ist) ist etwas muhsam Saisonale Anpassungsprozess nicht vollstandig erfolgreich war. Allerdings ist es eigentlich nur marginal signifikant. 95 Signifikanzbanden zum Testen, ob Autokorrelationen signifikant von Null verschieden sind, sind ungefahr plus-oder-minus 2SQRT (n-k), wobei n die Stichprobengro?e und k die Verzogerung ist. Hier ist n gleich 38 und k variiert von 1 bis 5, so da? die Quadratwurzel von - n-minus-k fur alle von etwa 6 ist, und daher sind die Grenzen fur das Testen der statistischen Signifikanz von Abweichungen von Null grob plus - Oder-minus 26 oder 0,33. Wenn Sie den Wert von alpha von Hand in diesem Excel-Modell variieren, konnen Sie den Effekt auf die Zeitreihen und Autokorrelationsdiagramme der Fehler sowie auf den Root-mean-squared-Fehler beobachten, der nachfolgend erlautert wird. Am Ende der Kalkulationstabelle wird die Prognoseformel quasi in die Zukunft gestartet, indem lediglich Prognosen fur tatsachliche Werte an dem Punkt ausgetauscht werden, an dem die tatsachlichen Daten ablaufen - d. h. Wo die Zukunft beginnt. (Mit anderen Worten, in jeder Zelle, in der ein zukunftiger Datenwert auftreten wurde, wird eine Zellreferenz eingefugt, die auf die Prognose fur diese Periode hinweist.) Alle anderen Formeln werden einfach von oben nach unten kopiert: Beachten Sie, dass die Fehler fur die Prognosen von Die Zukunft werden alle berechnet, um Null zu sein. Dies bedeutet nicht, dass die tatsachlichen Fehler null sein werden, sondern lediglich die Tatsache, dass wir fur die Vorhersage davon ausgehen, dass die zukunftigen Daten den Prognosen im Durchschnitt entsprechen werden. Die daraus resultierenden LES-Prognosen fur die saisonbereinigten Daten sehen wie folgt aus: Mit diesem fur ?-Periodenprognosen optimalen Wert von alpha ist der prognostizierte Trend leicht nach oben, was auf den lokalen Trend in den letzten 2 Jahren zuruckzufuhren ist oder so. Fur andere Werte von alpha konnte eine sehr unterschiedliche Trendprojektion erhalten werden. Es ist normalerweise eine gute Idee, zu sehen, was mit der langfristigen Trendprojektion geschieht, wenn Alpha variiert wird, weil der Wert, der fur kurzfristige Prognosen am besten ist, nicht notwendigerweise der beste Wert fur die Vorhersage der weiter entfernten Zukunft sein wird. Dies ist beispielsweise das Ergebnis, das erhalten wird, wenn der Wert von alpha manuell auf 0,25 gesetzt wird: Der projizierte Langzeittrend ist jetzt eher negativ als positiv Mit einem kleineren Wert von alpha setzt das Modell mehr Gewicht auf altere Daten Seine Einschatzung des aktuellen Niveaus und Tendenz und seine langfristigen Prognosen spiegeln den in den letzten 5 Jahren beobachteten Abwartstrend wider, eher als der jungste Aufwartstrend. Dieses Diagramm zeigt auch deutlich, wie das Modell mit einem kleineren Wert von alpha langsamer ist, um auf quotturning pointsquot in den Daten zu antworten und daher tendiert, einen Fehler des gleichen Vorzeichens fur viele Perioden in einer Reihe zu machen. Die Prognosefehler von 1-Schritt-Vorhersage sind im Mittel gro?er als die, die zuvor erhalten wurden (RMSE von 34,4 statt 27,4) und stark positiv autokorreliert. Die Lag-1-Autokorrelation von 0,56 ubersteigt den oben berechneten Wert von 0,33 fur eine statistisch signifikante Abweichung von Null deutlich. Als Alternative zum Abkurzen des Wertes von Alpha, um mehr Konservatismus in Langzeitprognosen einzufuhren, wird manchmal ein Quottrend-Dampfungsquotfaktor dem Modell hinzugefugt, um die projizierte Tendenz nach einigen Perioden abflachen zu lassen. Der letzte Schritt beim Erstellen des Prognosemodells besteht darin, die LES-Prognosen durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes zu veranschaulichen. Somit sind die reseasonalisierten Prognosen in Spalte I einfach das Produkt der saisonalen Indizes in Spalte F und der saisonbereinigten LES-Prognosen in Spalte H. Es ist relativ einfach, Konfidenzintervalle fur einstufige Prognosen dieses Modells zu berechnen: Erstens Berechnen Sie den RMSE (root-mean-squared Fehler, der nur die Quadratwurzel der MSE ist) und berechnen Sie dann ein Konfidenzintervall fur die saisonbereinigte Prognose durch Addition und Subtraktion zweimal des RMSE. (Im Allgemeinen ist ein 95-Konfidenzintervall fur eine Ein-Perioden-Vorausprognose ungefahr gleich der Punktvorhersage plus-oder-minus-zweimal der geschatzten Standardabweichung der Prognosefehler, vorausgesetzt, die Fehlerverteilung ist annahernd normal und die Stichprobengro?e Ist gro? genug, sagen wir, 20 oder mehr Hier ist die RMSE anstelle der Standardabweichung der Fehler die beste Schatzung der Standardabweichung der zukunftigen Prognosefehler, weil sie auch die Zufallsvariationen berucksichtigt.) Die Vertrauensgrenzen Fur die saisonbereinigte Prognose werden dann reseasonalisiert. Zusammen mit der Prognose, durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes. In diesem Fall ist die RMSE gleich 27,4 und die saisonbereinigte Prognose fur die erste kunftige Periode (Dez-93) betragt 273,2. So dass das saisonbereinigte 95-Konfidenzintervall von 273,2-227,4 218,4 auf 273,2227,4 328,0 liegt. Das Multiplizieren dieser Limits durch Decembers saisonalen Index von 68,61. Erhalten wir niedrigere und obere Konfidenzgrenzen von 149,8 und 225,0 um die Dez-93-Punktprognose von 187,4. Die Vertrauensgrenzen fur Prognosen, die langer als eine Periode vorangehen, werden sich in der Regel aufgrund der Unsicherheit uber das Niveau und den Trend sowie die saisonalen Faktoren erweitern, da der Prognosehorizont zunimmt, aber es ist schwierig, sie im Allgemeinen durch analytische Methoden zu berechnen. (Die geeignete Methode zur Berechnung der Vertrauensgrenzen fur die LES-Prognose ist die Verwendung der ARIMA-Theorie, aber auch die Unsicherheit in den saisonalen Indizes ist eine andere.) Wenn Sie ein realistisches Konfidenzintervall fur eine Prognose uber mehrere Perioden bevorzugen, Fehler zu berucksichtigen, ist Ihre beste Wette, empirische Methoden zu verwenden: Zum Beispiel, um ein Vertrauensintervall fur eine 2-Schritt-Vorausprognose zu erhalten, konnten Sie eine weitere Spalte auf der Kalkulationstabelle erstellen, um eine 2-Schritt-Voraus-Prognose fur jeden Zeitraum zu berechnen Durch Booten der Ein-Schritt-Voraus-Prognose). Berechnen Sie dann die RMSE der 2-Schritt-Voraus-Prognosefehler und verwenden Sie diese als Basis fur ein 2-stufiges Konfidenzintervall. Gewichtetes Moving Average In Beispiel 1 von Simple Moving Average Forecast. Die Gewichte der vorherigen drei Werte waren alle gleich. Wir betrachten nun den Fall, wo diese Gewichte verschieden sein konnen. Diese Art der Prognose wird als gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. Hier weisen wir m Gewichte w 1 zu. , W m. Wobei w & sub1; W m 1 und definieren die prognostizierten Werte wie folgt Beispiel 1. Wiederholen Sie Beispiel 1 der Simple Moving Average Prognose, wobei wir annehmen, dass neuere Beobachtungen mehr als altere Beobachtungen gewichtet werden, wobei die Gewichtungen w 1, 6, w 2, 3 und w 3 .1 (wie im Bereich G4: G6 von 1 gezeigt ist ). Abbildung 1 Gewichtete gleitende Mittelwerte Die Formeln in Abbildung 1 sind dieselben wie in Abbildung 1 der einfachen gleitenden Durchschnittsprognose. Mit Ausnahme der prognostizierten y-Werte in Spalte C. Z. B. Die Formel in Zelle C7 ist jetzt SUMPRODUCT (B4: B6, G4: G6). Die Prognose fur den nachsten Wert in der Zeitreihe ist nun 81,3 (Zelle C19) unter Verwendung der Formel SUMPRODUCT (B16: B18, G4: G6). Echtes Statistik-Datenanalyse-Werkzeug. Excel bietet kein gewichtetes gleitendes Datenanalyse-Tool. Stattdessen konnen Sie das Datenanalyse-Tool "Real Statistics Weighted Moving Averages" verwenden. Um dieses Werkzeug fur Beispiel 1 zu verwenden, drucken Sie Ctr-m. Wahlen Sie die Option Time Series aus dem Hauptmenu und dann die Option Basic forecasting methods aus dem Dialogfeld, das angezeigt wird. Fullen Sie das Dialogfeld aus, das in Abbildung 5 von Simple Moving Average Forecast angezeigt wird. Aber dieses Mal wahlen Sie die Option "Gewichtete Bewegungsdurchschnitte" und fullen Sie den Gewichtsbereich mit G4: G6 aus (beachten Sie, dass keine Spaltenuberschrift fur den Gewichtsbereich enthalten ist). Keiner von Parameterwerten wird verwendet (im Wesentlichen von Lags wird die Anzahl der Zeilen im Gewichtsbereich und von Jahreszeiten und von Prognosen ist standardma?ig auf 1). Die Ausgabe sieht genau wie die Ausgabe in Abbildung 2 von Simple Moving Average Forecast aus. Au?er da? die Gewichte bei der Berechnung der Prognosewerte verwendet werden. Beispiel 2. Verwenden Sie Solver, um die Gewichte zu berechnen, die den kleinsten mittleren quadratischen Fehler MSE erzeugen. Verwenden Sie die Formeln in Abbildung 1, wahlen Sie Data gt AnalysisSolver und fullen Sie das Dialogfeld aus, wie in Abbildung 2 gezeigt. Abbildung 2 Dialogfeld "Solver" Beachten Sie, dass wir die Summe der Gewichte auf 1 beschranken mussen, was wir tun, indem Sie auf die Schaltflache klicken Schaltflache Hinzufugen. Daraufhin erscheint das Dialogfeld Add Constraint, das wir wie in Abbildung 3 gezeigt ausfullen und dann auf die Schaltflache OK klicken. Abbildung 3 Add Constraint-Dialogfeld Als nachstes klicken Sie auf die Schaltflache Solve (in Abbildung 2), die die Daten in Abbildung 1 wie in Abbildung 4 dargestellt modifiziert. Abbildung 4 Solver-Optimierung Wie Abbildung 4 zeigt, andert Solver die Gewichte auf 0 223757 und .776243, um den Wert von MSE zu minimieren. Wie Sie sehen konnen, ist der minimierte Wert von 184,688 (Zelle E21 von 4) mindestens geringer als der MSE-Wert von 191,366 in Zelle E21 von 2). Um diese Gewichte zu sperren, mussen Sie auf die Schaltflache OK des Dialogfelds Solver-Ergebnisse klicken, das in Abbildung 4 gezeigt ist.

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Pada chart periode zeitrahmen 5 menit, maka harga tertinggi yang terjadi selama 5 menit itu merupakan harga hoch) Niedrig. Rekor Harga terendah dari saat pembukaan (offen) sampai akhir (schlie?end) periode tertentu. (Contoh. Pada chart periode zeitrahmen taglich, maka harga terendah yang terjadi selama hari itu merupakan harga niedrig) Open. Harga pembukaan Periode tertentu. (.. Contoh Pada Chart periode Zeitraum 5 menit, harga diawali dengan harga 2,0000 Maka harga offen Pada Bereich 5 menit itu adalah 2,0000) In der Nahe: Harga penutupan periode tertentu. (Contoh. Pada Chart periode Zeitraum 5 menit Pada contoh di atas di akhiri dengan harga 2,0050. Maka harga schlie?en Pada Bereich 5 menit adalah 2,0050) Markt bestellen berarti Handler Akan melakukan transaksi Pada harga Yang berlaku saat itu. Untuk Kaufen berarti membeli harga fragen Yang berlaku Pada saat itu juga, atau berarti menjual Pada harga Gebot Yang berlaku Pada saat itu jugaMisalnya undeinem Akan membeli Paar EURUSD, pasar saat itu menunjukkan 1.29341.2938 Verkaufen Untuk. Ini berarti broker und ein mau membeli EURUSD Dari und ein Pada Harga 1.2934 dan menjual ke unda seharga 1.2938. Ausstehende Auftrag adalah Auftrag otomatis untuk membuka posisi langes kurzes hanya bila harga yang anda Auftrag pesan tercapai. Bila harga yang anda bestellen belum tercapai, maka ausstehende bestellung masih akan aktif dan akan menunggu hingga harga yang anda bestellen tersentuh. Ausstehende Bestellung dapat dibagi menjadi 2 yaitu Pending Order Stop dan Pending Order Limit. Bila anda hanya ingin membeli von ATAS harga sekarang, gunakan Stoppen Bestellen Kaufen. Dan bila anda hanya ingin menjual von BAWAH harga sekarang, gunakan Stop Auftrag Verkaufen. Bila anda hanya ingin membeli von BAWAH harga sekarang, gunakan Limitieren Bestellen Kaufen. Dan bila anda hanya ingin menjual von ATAS harga sekarang, gunakan Limit Order Verkaufen. Contoh. Harga ASK sekarang adalah 2.0000 dan unda hanya ingin membeli (lang) jika harga bergerak ke 2.0050 maka unda dapat menggunakan Stop Order Kaufen. (Ingat offnen KaufLong Harga Yang Digunakan Adalah Harga ASK) Contoh. Harga BID sekarang adalah 2.0000 dan unda hanya ingin menjual (KURZ) jika harga bergerak ke 1.9950 maka unda dapat menggunakan Stop Auftrag Verkaufen. (Ingat offnen Sie sellShort harga Yang Digunakan adalah Harga BID) Contoh. Harga ASK sekarang adalah 2.0000 dan unda hanya ingin membeli (LONG) jika harga bergerak ke 1.9950 maka und ein dapat menggunakan Limit Order Buy. (Ingat offnen KaufLong Harga Yang Digunakan Adalah Harga ASK) Contoh. Harga BID sekarang adalah 2.0000 dan unda hanya ingin menjual (KURZ) jika harga bergerak ke 2.0050 maka und ein dapat menggunakan Limit Order Sell. (Ingat offen sellShort harga Yang digunakan adalah harga BID) Grenzwert Pending Order Membeli di bawah harga saat itu (Ask) Menjual di atas harga saat itu (Bid) GTC (Good till Cancelled) Gut Cancelled Bis berarti noch nicht erledigten Auftrag Akan tetap aktif tanpa ada batas Waktu, kecuali trader melakukan abbrechen secara manuell. GTC merupakan Standard Dari Pending Order GTD (Good till Date) Gut bis heute berarti noch nicht erledigten Auftrag Akan tetap aktif hingga batas Waktu Yang Diset OCO (Order Cancels Other) Order Bricht Andere berarti Handler mengorder 2 noch nicht erledigten Auftrag sekaligus. Jika salah satu ausstehende bestellung tersentuh, maka otomatis bestellen lainnya akan dibatalkan Pergerakan harga terkecil dihitung dalam satuan pointpip. Nilai dari setiap Punkt ini bervariasi sesuai jenis pasangan mata uang (Paar). Jumlah Auftragsgro?e yang digunakan. Kontraktgro?e biasanya disebutkan dalam satu lot, yaitu Standard-Los (100.000). Mini-Los (10.000). Atau Micro-Los (1000). Ada 3 jenis Pasangan Mata Uang (Paar). Direkte Preise Adalah Pair dengan USD sebagai Gegenwahrung (USD terletak di belakang), contoh. GBPUSD, EURUSD, AUDUSD, dan NZDUSD Indirekte Preise Adalah Pair dengan USD sebagai Basiswahrung (USD terletak di depan), contoh. USDJPY, USDCHF, dan USDCAD Kreuztarife Adalah Paar Yang tidak mengandung USD, contoh. (Harga Jual Harga Beli) x Kontraktgro?e x Los Perhitungan Gewinnverlust Contoh. (Harga Jual Harga Beli) x Kontraktgro?e x Los Perhitungan Gewinnverlust Contoh. (1.200 - 1.2000) x 100.000 x 3 300 Verkauf 1 Los Standard GBPUSD 2.0001 Kaufen (flussig) 1 Los GBPUSD 2.0000 Gewinn (1.2001 - 1.2000) x 100.000 x 1 10 Khusus mata uang yang berakhiran USD, ada cara perhitungan mudah yaitu. Dari kesimpulan di atas, maka berarti keuntungan 1 Punkt untuk Standard-Lot (100K) mata uang berakhiran usd profitnya adalah 10. Sedangkan nilai 1 Punkt untuk 1 Los mini (10K) adalah 1 dan untuk micro Menge (1K) pro Punkt bernilai 0.1Untuk mata Uang Indirekte Preise Misalnya (USDJPY, USDCHF, dan USDCAD) cara perhitungan Gewinnverlust adalah sebagai berikut: (Harga Jual Harga Beli) Harga Likuidasi x Kontraktgro?e x Los Perhitungan Gewinnverlust Contoh. Kaufen Sie 1 Losstandard USDJPY 110.00 Verkaufen Sie (flussig) 1 Los USDJPY 110.01 Profitieren Sie (110.01 - 110.00) 110.01 x 100.000 x 1 9.09 Untuk mata uang Querzahlungen misalnya (GBPJPY, EURJPY, AUDJPY, EURGBP, dan GBPCHF) cara perhitungan profitloss adalah sebagai berikut : Contoh. Verkauf 1 Stuck EURGBP pada harga 0.6760 (EURUSD merupakan Basiswahrung dari EURGBP, karena bagian depan EUR GBP adalah Basiswahrung) Buy (Liquid) EURGBP pada harga 0.6750 EURUSD. 1,1840 Istilah Hebelwirkung (faktor pengungkit, biasanya dalam Rasio 1:50, 1: 100, 1: 250, atau 1: 500) dalam Forex Margin-Handel berarti jika undeinem ingin Handel sebesar 10.000 undeinem tak Perlu menyediakan 10.000 tapi cukup, menyediakan Rand 100 (Hebelwirkung 1: 100) sebagai dana jaminan kepada broker anda. Jadi margin dapat diartikan jaminan yang ditahan sementara oleh broker sewaktu anda melakukan handel. Margin akan segera dikembalikan ke Account anda setelah und ein menutupliquid posisi yang anda buka. Misalnya anda memiliki Geld 1000 di Broker yang memiliki Hebelwirkung 1: 100. Artinya unda Dapat handelndengan jumlah hingga mendekati 100.000 (atau hampir 100X lipat modal unda). Hal ini juga berarti bahwa untuk menggunakan Vertrag Gro?e 100.000 und ein memerlukan 1 Margin yaitu 1000. Contoh lain. Anda memiliki modal 500 dan Broker undeinem memiliki Hebel 1: 100, maka bila undeinem ingin kaufen menggunakan 1 Los mini (10.000) maka Marge Yang ditahan adalah sebesar 1 Dari Anzahl der Beitrage Vertrag sizenya (10.000) yaitu (1 x 10.000) atau menggunakan Rand 100. Artinya modal unda yang akan ditahan sementara dan dijadikan jaminan margin oleh broker adalah sebesar 100, sisanya 400 digunakan untuk menahan verlust anda. Dan bila suatu saat und ein telah melikuidasi posisi tersebut maka margin yang 100 tadi akan dikembalikan kepada anda. Keuntungan Dari Hebelwirkung adalah dengan modal lebih kecil unda dapat bertrading dengan jumlah Kontraktgro?e Los yang sama dengan jika anda tak menggunakan Hebelwirkung. Atau dapat dikatakan, dengan modal yang sama besar, Unda dapat menggunakan Vertragsgro?e lebih besar daripada tak menggunakan Hebelwirkung. Maka dengan modal sama, unda memiliki peluang mendapatkan Gewinn pro Pip Yang lebih besar. Dengan Leverage ata Tanpa Hebel Ada 3 jenis Pasangan Mata Uang (Paar) kaufen. Direkte Preise Adalah Pair dengan USD sebagai Gegenwahrung (USD terletak di belakang), contoh. GBPUSD, EURUSD, AUDUSD, dan NZDUSD Indirekte Preise Adalah Pair dengan USD sebagai Basiswahrung (USD terletak di depan), contoh. USDJPY, USDCHF, dan USDCAD Kreuztarife Adalah Paar Yang tidak mengandung USD, contoh. GBPJPY, EURJPY, AUDJPY, EURGBP, dan GBPCHF Cara Perhitungan Margin Direktvergleich (GBPUSD, EURUSD, AUDUSD, dan NZDUSD): Persentase Margin x Kontraktgro?e x Lot x Harga Sekarang Margin Contoh. Verkaufen 3 Minilot GBPUSD Pada harga Bid 2,0000 (ingat offen Verkaufen menggunakan harga bid) 0,01 x 10.000 x 3 x 2,0000 600 (Hebel 1: 100), 0.002 x 10.000 x 3 x 2,0000 120 (Hebel 1: 500) - Kebutuhan Marge Lebih sedikit Daripada 1: 100 Cara Perhitungan Margin Indirekte Preise (USDJPY, USDCHF, dan USDCAD): Persentase Margin x Kontraktgro?e x Losrand Contoh. Kaufen 2 mini lot USDJPY pada harga Fragen Sie 110.00 (Ingat offnen Kaufen menggunakan harga fragen) 0.01 x 10.000 x 2 200 (Leverage 1: 100) 0,002 x 10.000 x 2 40 (Leverage 1: 500) - Kebutuhan Margin Lebih Sedikit Daripada 1: 100 Cara Perhitungan Margin Cross Rates (GBPJPY, EURJPY, AUDJPY, EURGBP, dan GBPCHF): Persentase Margin x Kontraktgro?e x Lot x Harga Tengah () Sekarang Margin Harga Tengah () (Harga Bid Harga Ask) 2 (Jangan lupa Basiswahrung merupakan Wahrung MASALNYA Parchen EUREK - EUR merupakan BASE Wahrung: GBP merupakan QUOTE Wahrung) Contoh. Kaufen 1 mini lot EURGBP pada harga Fragen Sie 0.8020 (Ingat offnen Kaufen menggunakan harga fragen) Harga BidAsk EURUSD 1.580002 (karena Basiswahrung adalah EUR, Maka Harga Yang Dipakai adalah harga EURUSD) Harga tengah EURUSD (1.5800 1.5802) 2 1.5801 0.01 x 10.000 x 1 X 1,5801 158,01 (Leverage 1: 100) 0,002 x 10,000 x 1 x 1,5801 31,60 (Leverage 1: 500) - Kebutuhan-Marge Lebih Sedikit Daripada 1: 100 Dari-Kontrahenten in der Tampak-Bahwa dengan menggunakan Hebelwirkung Yang lebih besar, Margin modal yang dibutuhkan untuk Jaminan adalah lebih sedikit Sebastian contoh Ablagerung modal awal anda sebesar 300. Jika unda membuka 1 posisi Handel Mini-Los (10000) Membranen Rand. 10000 (Minilot) x 0,002 (Hebelkraft 1: 500) 20. Maka modales yang ditahan sementara sebagai jaminan (marge) untuk membuka 1 kleines Los gbpusd adalah 20. Jadi sisa Marge und ein untuk menahan Verlust adalah. 300 - 20 280. Profit Dari mata uang gbpusd untuk Mini-Los (10000) adalah 1 pro Punkt (Pip). Maka dengan contoh di atas (Marge yang tersisa adalah 280) dapat dihitung kekuatan unda untuk menahan Verlust adalah 280 (Marge yang tersisa) dibagi dengan Gewinn pro Punkt (pip) 1 yaitu. 280 1 280 Punkte. Jadi kekuatan untuk menahan Verlust maksimal (sebelum terjadi Margin Aufruf) adalah 280 Punkt dengan asumsi mata uang yang unda gunakan adalah gbpusd dengan Profit 1 Punkt. Bandingkan dengan Hebelwirkung 1: 100 Yang Berarti und ein harus menyediakan modalen Rand sebesar 10000 x 0,01. Yaitu. 100 untuk Membra 1 Posisi Mini-Los (10000) mata uang gbpusd. Margin yang tersisa untuk menahan Verlust adalah 300 - 100 200. Gewinn pro Punkt gbpusd mini Los adalah 1. Sehingga kekuatan unda untuk menahan Verlust adalah 200 1 200 Punkt saja. Kesimpulannya. Leverage berfungsi melipatgandakan nilai Gewinn unda dengan modal awal yang relatif kecil. Sekaligus meningkatkan kekuatan und ein menahan Verlust. Ziel Gewinn Adalah Auftrag untuk melikuidasi suatu posisi secara otomatis pada harga tertentu ketika Handler telah memperoleh sejumlah Gewinn. Bila unda Offnen Sie BuyLong maka Ziel terletak di ATAS Harga unda membuka posisi Offnen Sie BuyLong. (Ingat. Offnen Sie BuyLong menggunakan Harga ASK sedangkan Ziel maupun Stop Loss berdasarkan harga BID) Contoh. Kaufen EURUSD 1,2000, Target Profit 1,2050 (untuk Ziel 50 Punkt Gewinn) Bila undeinem Offene SellShort maka Ziel terletak di bawah harga undeinem membuka posisi offnen SellShort. (Ingat. Offnen Sie SellShort menggunakan Harga BID sedangkan Ziel maupun Stop Loss berdasarkan harga ASK) Contoh. Verkaufen EURUSD 1,2050, Target Profit 1,2000 (untuk Ziel 50 Punkt Gewinn) Stop-Loss-adalah bestellen untuk melikuidasi Suatu posisi Secara otomatis Pada harga tertentu untuk membatasi kerugian Yang mungkin terjadi jika Markt bergerak berlawanan dengan posisi Handler. Bila anda Offnen Sie BuyLong maka stoppen Sie Verlust terletak di BAWAH harga anda membuka posisi Offnen Sie BuyLong. (Ingat. Offnen Sie BuyLong menggunakan Harga ASK sedangkan Ziel maupun Stop Loss berdasarkan harga BID) Contoh. Kaufen EURUSD 1,2050, Stop-Loss 1,2000 (untuk Stop-Loss-50 Punktverlust) Bila undeinem Offene SellShort maka Stop-Loss-terletak di ATAS harga undeinem membuka posisi offnen SellShort. (Ingat. Offene SellShort menggunakan harga BID sedangkan Ziel maupun Stop-Loss-berdasarkan harga ASK) Contoh. Verkaufen EURUSD 1,2000, Stop-Loss 1,2050 (untuk Stop-Loss-50 Punktverlust) Stop-Loss-dapat juga berfungsi untuk melindungi Gewinn Yang Telah undeinem dapatkan (Lock Gewinn). Caranya yaitu dengan mengubah posisi stop verlust ke atas (untuk Kaufen) atau ke bawah (untuk Verkaufen).Contoh. Seorang Handler melakukan Offnen Kaufen Pada posisi 2.0000, TP (Take Profit) Pada Niveau 2,0050, SL (Stop-Loss) Pada Ebene 1,9970. Setelah beberapa saat, harga telah bergerak ke arah yang diharapkan (naik) pada posisi 2.0040. Dalam hal ini trader tersebut berada pada posisi schwimmenden profit (posisi geoffnet dan dalam keadaan profit) sebesar 40 punkt. Untuk melindingi Gewinn sebanyak 20 Punkte, Handler tersebut dapat memindah Stopverlust Pada Harga offen 20 Punkt, yaitu 2.0020. Mengapa 20 Punkte. Syaratnya adalah profitieren yang ingin unda lock, harus lebih kecil dari schwimmenden gewinn saat ini (20

Exponential Moving Average Anwendung

Exponential Moving Average AnwendungTechnische Mittelwerte Die Mittelwerte werden verwendet, um kurzfristige Schwankungen zu glatten, um eine bessere Darstellung der Preisentwicklung zu erhalten. Die Durchschnittswerte sind Trendindikatoren. Ein gleitender Durchschnitt der taglichen Preise ist der durchschnittliche Kurs einer Aktie uber einen gewahlten Zeitraum, der Tag fur Tag angezeigt wird. Fur die Berechnung des Durchschnitts mussen Sie einen Zeitraum wahlen. Die Wahl eines Zeitraums ist immer eine Reflexion, mehr oder weniger verzogert im Vergleich zum Preis, verglichen mit einer gr?eren oder kleineren Glattung der Preisdaten. Die Preismittelwerte werden als Trend nach Indikatoren und vor allem als Referenz fur Preisstutzung und Widerstand verwendet. Im Allgemeinen sind Mittelwerte in allen Arten von Formeln vorhanden, um Daten zu glatten. Sonderangebot: quotCapturing Profit mit technischem Analysisquot Einfacher Moving Average Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem alle Preise innerhalb des gewahlten Zeitraums dividiert durch diesen Zeitraum addiert werden. Auf diese Weise hat jeder Datenwert das gleiche Gewicht im mittleren Ergebnis. Abbildung 4.35: Einfacher, exponentieller und gewichteter gleitender Durchschnitt. Die dicke, schwarze Kurve im Diagramm von Abbildung 4.35 ist ein 20-tagiger einfacher gleitender Durchschnitt. Exponential Moving Average Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ergibt mehr Gewicht prozentual zu den einzelnen Preisen in einem Bereich, basierend auf der folgenden Formel: EMA (Preis EMA) (vorherige EMA (1 ndash EMA)) Die meisten Investoren fuhlen sich nicht wohl mit einem Ausdruck in Bezug auf den Prozentsatz im exponentiellen gleitenden Durchschnitt eher, sie fuhlen sich besser mit einem Zeitraum. Wenn Sie wissen wollen, in welchem ??Prozentsatz ein Zeitraum verwendet werden soll, gibt die nachste Formel Ihnen die Umwandlung an: Ein Zeitraum von drei Tagen entspricht einem exponentiellen Prozentsatz von: Die dunne, schwarze Kurve in Abbildung 4.35 ist eine 20-tagige exponentielle Verschiebung durchschnittlich. Gewichteter gleitender Durchschnitt Ein gewichteter gleitender Durchschnitt setzt bei alteren Daten mehr Gewicht auf aktuelle Daten und weniger Gewicht. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt wird durch Multiplizieren der Daten mit einem Faktor vom Tag ldquo1rdquo bis zum Tag ldquonrdquo fur die altesten bis zu den letzten Daten berechnet, wobei das Ergebnis durch die Summe aller Multiplikationsfaktoren dividiert wird. In einem 10-tagigen gewichteten gleitenden Durchschnitt gibt es 10-mal mehr Gewicht fur den Preis heute im Verhaltnis zu dem Preis vor 10 Tagen. Ebenso bekommt der Preis von gestern neun Mal mehr Gewicht, und so weiter. Die dunne, schwarze gestrichelte Kurve in Abbildung 4.35 ist ein 20-Tage-gewichteter gleitender Durchschnitt. Einfach, exponentiell oder gewichtet Wenn wir diese drei grundlegenden Mittelwerte vergleichen, sehen wir, dass der einfache Durchschnitt die meisten Glattung, aber im Allgemeinen auch die gro?te Verzogerung nach Preisumkehrungen hat. Der exponentielle Durchschnitt liegt naher am Preis und wird auch schneller auf Preisschwankungen reagieren. Aber auch kurzere Periodenkorrekturen sind in diesem Mittel wegen einer weniger glattenden Wirkung sichtbar. Schlie?lich folgt der gewichtete Durchschnitt der Preisbewegung noch enger. Bestimmen, welche dieser Mittelwerte zu verwenden, hangt von Ihrem Ziel. Wenn Sie eine Trendanzeige mit besserer Glattung und nur wenig Reaktion fur kurzere Bewegungen wollen, ist der einfache Durchschnitt am besten. Wenn Sie eine Glattung, wo Sie immer noch die kurzen Zeitraume sehen konnen, dann entweder die exponentielle oder gewichtete gleitende Durchschnitt ist die bessere choice. Spreadsheet Umsetzung der saisonalen Anpassung und exponentielle Glattung Es ist einfach, saisonale Anpassung durchfuhren und passen exponentielle Glattung Modelle mit Excel . Die unten aufgefuhrten Bildschirmbilder und Diagramme werden einer Tabellenkalkulation entnommen, die eine multiplikative saisonale Anpassung und eine lineare Exponentialglattung auf den folgenden vierteljahrlichen Verkaufsdaten von Outboard Marine darstellt: Um eine Kopie der Tabellenkalkulation selbst zu erhalten, klicken Sie hier. Die Version der linearen exponentiellen Glattung, die hier fur Demonstrationszwecke verwendet wird, ist die Brown8217s-Version, nur weil sie mit einer einzigen Spalte von Formeln implementiert werden kann und es nur eine Glattungskonstante gibt, die optimiert werden soll. In der Regel ist es besser, Holt8217s Version, die separate Glattungskonstanten fur Ebene und Trend hat. Der Prognoseprozess verlauft wie folgt: (i) Die Daten werden saisonbereinigt (ii) sodann fur die saisonbereinigten Daten uber lineare exponentielle Glattung prognostiziert und (iii) schlie?lich werden die saisonbereinigten Prognosen zur Erzielung von Prognosen fur die ursprungliche Serie herangezogen . Der saisonale Anpassungsprozess wird in den Spalten D bis G durchgefuhrt. Der erste Schritt in der Saisonbereinigung besteht darin, einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (hier in Spalte D) zu berechnen. Dies kann erreicht werden, indem der Durchschnitt von zwei einjahrigen Durchschnittswerten, die um eine Periode relativ zueinander versetzt sind, genommen wird. (Eine Kombination von zwei Offset-Durchschnittswerten anstatt eines einzigen Mittels wird fur die Zentrierung benotigt, wenn die Anzahl der Jahreszeiten gleich ist.) Der nachste Schritt besteht darin, das Verhaltnis zum gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wobei die ursprunglichen Daten durch den gleitenden Durchschnitt in jeder Periode dividiert werden, was hier in Spalte E durchgefuhrt wird. (Dies wird auch Quottrend-Cyclequot-Komponente des Musters genannt, sofern Trend - und Konjunktur-Effekte als all das angesehen werden konnen Bleibt nach einer Durchschnittsberechnung uber ein ganzes Jahr im Wert von Daten bestehen. Naturlich konnen die monatlichen Veranderungen, die nicht saisonal bedingt sind, durch viele andere Faktoren bestimmt werden, aber der 12-Monatsdurchschnitt glattet sie weitgehend Wird der geschatzte saisonale Index fur jede Jahreszeit berechnet, indem zuerst alle Verhaltnisse fur die jeweilige Jahreszeit gemittelt werden, was in den Zellen G3-G6 unter Verwendung einer AVERAGEIF-Formel erfolgt. Die Durchschnittsverhaltnisse werden dann neu skaliert, so da? sie auf das genau 100-fache der Anzahl der Perioden in einer Jahreszeit, oder 400 in diesem Fall, die in den Zellen H3-H6 durchgefuhrt wird, summieren. Unten in der Spalte F werden VLOOKUP-Formeln verwendet, um den entsprechenden saisonalen Indexwert in jede Zeile der Datentabelle einzufugen, entsprechend dem Viertel des Jahres, das es reprasentiert. Der mittlere gleitende Durchschnitt und die saisonbereinigten Daten enden wie folgt: Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt typischerweise wie eine glattere Version der saisonbereinigten Serie aussieht und an beiden Enden kurzer ist. Ein weiteres Arbeitsblatt in derselben Excel-Datei zeigt die Anwendung des linearen exponentiellen Glattungsmodells auf die saisonbereinigten Daten beginnend in Spalte G. Uber der Prognosespalte (hier in Zelle H9) wird ein Wert fur die Glattungskonstante (alpha) eingetragen Zur Vereinfachung wird ihm der Bereichsname quotAlpha. quot zugewiesen (Der Name wird mit dem Befehl quotInsertNameCreatequot zugewiesen.) Das LES-Modell wird initialisiert, indem die ersten beiden Prognosen gleich dem ersten Istwert der saisonbereinigten Serie gesetzt werden. Die hier verwendete Formel fur die LES-Prognose ist die rekursive Einzelformel des Brown8217s-Modells: Diese Formel wird in der Zelle entsprechend der dritten Periode (hier Zelle H15) eingegeben und von dort nach unten kopiert. Beachten Sie, dass sich die LES-Prognose fur die aktuelle Periode auf die beiden vorherigen Beobachtungen und die beiden vorhergehenden Prognosefehler sowie auf den Wert von alpha bezieht. Somit bezieht sich die Prognoseformel in Zeile 15 nur auf Daten, die in Zeile 14 und fruher verfugbar waren. (Naturlich konnten wir statt der linearen exponentiellen Glattung einfach statt der linearen exponentiellen Glattung verwenden, konnten wir stattdessen die SES-Formel ersetzen. Wir konnten auch Holt8217s anstelle von Brown8217s LES-Modell verwenden, was zwei weitere Spalten von Formeln erfordern wurde, um das Niveau und den Trend zu berechnen Die in der Prognose verwendet werden.) Die Fehler werden in der nachsten Spalte (hier Spalte J) durch Subtrahieren der Prognosen von den Istwerten berechnet. Der Quadratwurzel-Quadratfehler wird als Quadratwurzel der Varianz der Fehler plus dem Quadrat des Mittelwerts berechnet. (Dies ergibt sich aus der mathematischen Identitat: MSE VARIANCE (Fehler) (AVERAGE (Fehler)). 2) Bei der Berechnung des Mittelwertes und der Varianz der Fehler in dieser Formel sind die ersten beiden Perioden ausgeschlossen, weil das Modell nicht tatsachlich mit der Prognose beginnt Die dritte Periode (Zeile 15 auf der Kalkulationstabelle). Der optimale Wert von alpha kann entweder durch manuelles Andern von alpha gefunden werden, bis das minimale RMSE gefunden wird, oder Sie konnen das quotSolverquot verwenden, um eine genaue Minimierung durchzufuhren. Der Wert von alpha, den der Solver gefunden hat, wird hier angezeigt (alpha0.471). Es ist in der Regel eine gute Idee, die Fehler des Modells (in transformierten Einheiten) zu zeichnen und ihre Autokorrelationen zu berechnen und zu zeichnen, bis zu einer Saison. Hier ist eine Zeitreihenfolge der (saisonbereinigten) Fehler: Die Fehlerautokorrelationen werden mit Hilfe der CORREL () - Funktion berechnet, um die Korrelationen der Fehler selbst mit einer oder mehreren Perioden zu berechnen - Einzelheiten sind im Kalkulationsblatt dargestellt . Hier ist ein Diagramm der Autokorrelationen der Fehler bei den ersten funf Verzogerungen: Die Autokorrelationen bei den Verzogerungen 1 bis 3 sind sehr nahe bei Null, aber die Spitze bei Verzogerung 4 (deren Wert 0,35 ist) ist etwas muhsam Saisonale Anpassungsprozess nicht vollstandig erfolgreich war. Allerdings ist es eigentlich nur marginal signifikant. 95 Signifikanzbanden zum Testen, ob Autokorrelationen signifikant von Null verschieden sind, sind ungefahr plus-oder-minus 2SQRT (n-k), wobei n die Stichprobengro?e und k die Verzogerung ist. Hier ist n gleich 38 und k variiert von 1 bis 5, so da? die Quadratwurzel von - n-minus-k fur alle von etwa 6 ist, und daher sind die Grenzen fur das Testen der statistischen Signifikanz von Abweichungen von Null grob plus - Oder-minus 26 oder 0,33. Wenn Sie den Wert von alpha von Hand in diesem Excel-Modell variieren, konnen Sie den Effekt auf die Zeitreihen und Autokorrelationsdiagramme der Fehler sowie auf den Root-mean-squared-Fehler beobachten, der nachfolgend erlautert wird. Am Ende der Kalkulationstabelle wird die Prognoseformel quasi in die Zukunft gestartet, indem lediglich Prognosen fur tatsachliche Werte an dem Punkt ausgetauscht werden, an dem die tatsachlichen Daten ablaufen - d. h. Wo die Zukunft beginnt. (Mit anderen Worten, in jeder Zelle, in der ein zukunftiger Datenwert auftreten wurde, wird eine Zellreferenz eingefugt, die auf die Prognose fur diese Periode hinweist.) Alle anderen Formeln werden einfach von oben nach unten kopiert: Beachten Sie, dass die Fehler fur die Prognosen von Die Zukunft werden alle berechnet, um Null zu sein. Dies bedeutet nicht, dass die tatsachlichen Fehler null sein werden, sondern lediglich die Tatsache, dass wir fur die Vorhersage davon ausgehen, dass die zukunftigen Daten den Prognosen im Durchschnitt entsprechen werden. Die daraus resultierenden LES-Prognosen fur die saisonbereinigten Daten sehen wie folgt aus: Mit diesem fur ?-Periodenprognosen optimalen Wert von alpha ist der prognostizierte Trend leicht nach oben, was auf den lokalen Trend in den letzten 2 Jahren zuruckzufuhren ist oder so. Fur andere Werte von alpha konnte eine sehr unterschiedliche Trendprojektion erhalten werden. Es ist normalerweise eine gute Idee, zu sehen, was mit der langfristigen Trendprojektion geschieht, wenn Alpha variiert wird, weil der Wert, der fur kurzfristige Prognosen am besten ist, nicht notwendigerweise der beste Wert fur die Vorhersage der weiter entfernten Zukunft sein wird. Dies ist beispielsweise das Ergebnis, das erhalten wird, wenn der Wert von alpha manuell auf 0,25 gesetzt wird: Der projizierte Langzeittrend ist jetzt eher negativ als positiv Mit einem kleineren Wert von alpha setzt das Modell mehr Gewicht auf altere Daten Seine Einschatzung des aktuellen Niveaus und Tendenz und seine langfristigen Prognosen spiegeln den in den letzten 5 Jahren beobachteten Abwartstrend wider, eher als der jungste Aufwartstrend. Dieses Diagramm zeigt auch deutlich, wie das Modell mit einem kleineren Wert von alpha langsamer ist, um auf quotturning pointsquot in den Daten zu antworten und daher tendiert, einen Fehler des gleichen Vorzeichens fur viele Perioden in einer Reihe zu machen. Die Prognosefehler von 1-Schritt-Vorhersage sind im Mittel gro?er als die, die zuvor erhalten wurden (RMSE von 34,4 statt 27,4) und stark positiv autokorreliert. Die Lag-1-Autokorrelation von 0,56 ubersteigt den oben berechneten Wert von 0,33 fur eine statistisch signifikante Abweichung von Null deutlich. Als Alternative zum Abkurzen des Wertes von Alpha, um mehr Konservatismus in Langzeitprognosen einzufuhren, wird manchmal ein Quottrend-Dampfungsquotfaktor dem Modell hinzugefugt, um die projizierte Tendenz nach einigen Perioden abflachen zu lassen. Der letzte Schritt beim Erstellen des Prognosemodells besteht darin, die LES-Prognosen durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes zu veranschaulichen. Somit sind die reseasonalisierten Prognosen in Spalte I einfach das Produkt der saisonalen Indizes in Spalte F und der saisonbereinigten LES-Prognosen in Spalte H. Es ist relativ einfach, Konfidenzintervalle fur einstufige Prognosen dieses Modells zu berechnen: Erstens Berechnen Sie den RMSE (root-mean-squared Fehler, der nur die Quadratwurzel der MSE ist) und berechnen Sie dann ein Konfidenzintervall fur die saisonbereinigte Prognose durch Addition und Subtraktion zweimal des RMSE. (Im Allgemeinen ist ein 95-Konfidenzintervall fur eine Ein-Perioden-Vorausprognose ungefahr gleich der Punktvorhersage plus-oder-minus-zweimal der geschatzten Standardabweichung der Prognosefehler, vorausgesetzt, die Fehlerverteilung ist annahernd normal und die Stichprobengro?e Ist gro? genug, sagen wir, 20 oder mehr Hier ist die RMSE anstelle der Standardabweichung der Fehler die beste Schatzung der Standardabweichung der zukunftigen Prognosefehler, weil sie auch die Zufallsvariationen berucksichtigt.) Die Vertrauensgrenzen Fur die saisonbereinigte Prognose werden dann reseasonalisiert. Zusammen mit der Prognose, durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes. In diesem Fall ist die RMSE gleich 27,4 und die saisonbereinigte Prognose fur die erste kunftige Periode (Dez-93) betragt 273,2. So dass das saisonbereinigte 95-Konfidenzintervall von 273,2-227,4 218,4 auf 273,2227,4 328,0 liegt. Das Multiplizieren dieser Limits durch Decembers saisonalen Index von 68,61. Erhalten wir niedrigere und obere Konfidenzgrenzen von 149,8 und 225,0 um die Dez-93-Punktprognose von 187,4. Die Vertrauensgrenzen fur Prognosen, die langer als eine Periode vorangehen, werden sich in der Regel aufgrund der Unsicherheit uber das Niveau und den Trend sowie die saisonalen Faktoren erweitern, da der Prognosehorizont zunimmt, aber es ist schwierig, sie im Allgemeinen durch analytische Methoden zu berechnen. (Die geeignete Methode zur Berechnung der Vertrauensgrenzen fur die LES-Prognose ist die Verwendung der ARIMA-Theorie, aber auch die Unsicherheit in den saisonalen Indizes ist eine andere.) Wenn Sie ein realistisches Konfidenzintervall fur eine Prognose uber mehrere Perioden bevorzugen, Fehler zu berucksichtigen, ist Ihre beste Wette, empirische Methoden zu verwenden: Zum Beispiel, um ein Vertrauensintervall fur eine 2-Schritt-Vorausprognose zu erhalten, konnten Sie eine weitere Spalte auf der Kalkulationstabelle erstellen, um eine 2-Schritt-Voraus-Prognose fur jeden Zeitraum zu berechnen Durch Booten der Ein-Schritt-Voraus-Prognose). Berechnen Sie dann die RMSE der 2-Schritt-Voraus-Prognosefehler und verwenden Sie diese als Basis fur ein 2-stufiges Konfidenzintervall.

Contoh Soal Metode Peramalan Gleitenden Durchschnitt

Contoh Soal Metode Peramalan Gleitenden DurchschnittPortal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian Lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah Pada kesempatan kali ini Saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat Yang membutuhkan Tutorial atau pengetahuan tentang Prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan Saya Akan banyak erinnerung tulisan tentang prognose. Semoga tulisan ini dapat Berguna Bagi Kita Sema. Pada Postingan Pertama Tentang Analisis Runtun Waktu Kali Ini, Saya Akan Berbagi Tentang Analisis Runtun Waktu Yang Paling Sederhana yaitu metode Verschieben Durchschnitt. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan beobachtungen pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufallig berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufallig adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya als terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola jahreszeitlich yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten Yang stasioner Daten Daten Yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glattung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terachhar harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menu Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Lange: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsachlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih Atas kunjungannya. Metode exponentielle Glattung adalah mengambil rata 8211 rata Dari nilai Pada beberapa periode untuk menaksir nilai Pada Suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Glatten exponentielle Glattung adalah Suatu metode peramalan rata-rata bergerak Yang melakukan pembobotan menurun Secara exponentiellen terhadap nilai 8211 nilai observasi yang lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode explonentielle Glattung merupakan pengembangan dari metode gleitender Durchschnitt. Dalam metode ini peramalan dilakukan danischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Einzel exponentielle Glattung Metode einzelne exponentielle Glattung merupakan perkembangan Dari metode gleitenden Durchschnitt Sederhana, yang Mula Mula 8211 dengan rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: ( a) Pada St1 terdapat sedangkan Pada St tidak terdapat (b) Pada St terdapat sedangkan Pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan Melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu Kalau diganti dengan nilai Prognose pada tahun t (yaitu St) maka persamaan diubah Menjadi: (1.5) bisa diubah Menjadi: (1.6) Di dalam metode Exponential smothing nilai diganti dengan sehingga rumus Prognose Menjadi: St1 Xt (1 8211) St (1.7) ( Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan Teknik peramalan ini menghasilkan Tisch di bawah ini Tabelle I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle exponentielle Glattung Keine Xt St 20 2 21 1 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Einzel Exponentielle Glattung lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponentielle Glattung Metode ini merupakan Modell linearen yang dikemukakan oleh Brown. Didalam Merode Doble exponentielle Glattung dilakukan proses Glattung dua kali, sebagai berikut: St Xt (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Rumusan ini agak berbeda dengan rumus Einzel exponentielle Glattung karena Xt dapat dipakai untuk mencari St bukan St1 Prognose dilakukan dengan rumus: Stm bei BTM (1.10) m jangka Waktu Prognose kedepan (1,11) (1,12) Metode doppelt exponentielle Glattung ini biasanya Lebih tepat untuk meramalkan Daten yang mengalami Trend naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 Harus tersedia tetapi Pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai ini harus ditentukan pada awal Periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkans St dan Stan Sama dengan Xt atau dengan menggunakans suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metode doble exponentielle Glattung untuk penjualan barang X. Tabelle 2 Volume penjualan barang X NO PERMINTAAN Barang 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (Pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan Minggu ke-6 dengan menggunakan rumus ( 1,10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung St172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum cukup Daten St dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) Secara berangkai didapatkan kemudian mencari nilai dengan rumus (1,9) yaitu dengan 0,2. 120 Dan Harga-Harga secara Berangkai Didapatk: Harga-Harga ein Dan b diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari Secara berangkai didapat harga Dari Secara berangkai didapat harga-harga Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm bei btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan Tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triple-exponentielle Glattung Metode ini merupakan metode Prognose Yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk Membranvorhersage yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan Prognose dengan metode ini sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut: (1.13) Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari dengan rumus di atas, maka boleh ditentukan dengan bebas. Biasanya ditentukan sama seperi nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditentukan seperti nilai Yang terjadi Pada tahun pertama: Carilah nilai (1,15) Untuk nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan Daten tahun pertama. Carilah nilai (1,16) Carilah nilai (1,17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1,19) m adalah jangka Waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang Prognose dilakukan. Bei, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan. Contoh penggunaan metode Triple-exponentielle Glattung untuk peramalan penjualan kita gunakan Daten Tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1,19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita, sudah mendapatkan, nilai, dan, maka, kita, harus, mencari, nilai. Bei, bt, ct dengan. 120 dengan rumus (1,16) diperoleh harga-harga Dengan mengggunakan rumus (1.16) (1.17) (1.18) harga an, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1,19) Salah satu keputusan Penting dalam Perusahaan Yang Dilakukan oleh manajemen adalah menentukan tingkat produksi dari barang atau Jasa Yang Peru disiapkan untuk masa datang. Penentuan tingkat produksi, Yang Merupakan Tingkat Penawaran Yang Dipengaruhi Oleh Jumlah Dauerwelle Pasar Yang Dapat Dipenuhi Oleh Perusahaan. Tingkat penawaran Yang Lebih tinggi Dari permintaan pasar dapat mengakibatkan terjadinya pemborosan biaya, seperti biaya penyimpanan, biaya modal, dan biaya kerusakan barang. Tingkat penawaran Yang Lebih rendah dibandingkan dengan kemampuan Pangsa pasar Yang dapat diraih mengakibatkan hilangnya kesempatan untuk memperoleh keuntungan, bahkan mengakibatkan hilangnya pelanggan karena beralih ke pesaing. Untuk membantu tercapainya suatu keputusan yang optimales diperlukan adanya suatu cara yang tepat, sistematis dan dapat dipertanggungjawabkan. Salah satu alat yang diperlukan oleh manajemen als merupakan bagian dari proses pengambilan keputusan adalah metode Peramalan (Vorhersage). Metode peramalan digunakan untuk mengukur atau menaksir keadaan di masa datang. Peramalan tidak saja dilakukan untuk menentukan Anzahl der Beitrage produk Yang Perlu dibuat atau kapasitas jasa Yang Perlu werden gestellt, tetapi juga diperlukan untuk berbagai bidang gelegen (seperti dalam pengadaan, penjualan, Personalia, termasuk peramalan teknologi, ekonomi ataupun perubahan sosial-budaya). Dalam setiap Perusahaan, bagian Yang satu selalu mempunyai keterkaitan dengan bagian gelegen sehingga Suatu peramalan Yang baik atau buruk Akan mempengaruhi Perusahaan Secara keseluruhan. Kebutuhan Akan peramalan Semakin Bertambah sejalan dengan keinginan manajemen untuk memberikan respon Yang Cepat dan tepat terhadap kesempatan di masa datang, serta Menjadi Lebih ilmiah dalam menghadapi Lingkungan. Oleh karena itu, penguasaan terhadap metoden peramalan menjadi signifikanieren bagi seorang manajer operasi. 1.1 Pengertian Umum Peramalan dapat dilakukan sekundares kuantitatif ataupun kualitatif. Pengukuran kuantitatif menggunakan metode statistik, sedangkan pengukuran kualitatif berdasarkan pendapat (Urteil) dari yang melakukan peramalan. Berkaitan dengan itu, dalam peramalan dikenal istilah prakiraan dan prediksi. Peramalan didefinisikan sebagai proses peramalan suatu variabel (kejadisch) di masa datang dengan berdasarkan daten variabel yang bersangkutan pada masa sebelumnya. Daten masa lampau esu secara sistematik digabungkan dengan menggunakan suatu metode tertentu als diolah untuk memperoleh prakiraan keadaan pada masa datang. Prediksi adalah proses peramalans suatu variabler di masa datang dengan lebih mendasarkan pada pertimbangan subjektifintuisi daripada daten kejadischen pada masa lampau. Meskipun lebih menekankan pada intuisi, dalam pradiksi juga sering terdapat daten kuantitatif yang dipakai sebagai masukan dalam melakukan peramalan. Dalam pradiksi, peramalan yang baiktepat sangat tergantung dari kemampuan, pengalaman dan kepekaan dari orang yang bersangkutan. Perbedaan antara prakiraan als Voraussage dapat digambarkan sebagai berikut. Suatu Perusahaan ingin meramalkan berapa permintaan pasar atas produknya Pada periode yang akan datang, maka Perusahaan itu dapat melakukan prakiraan dengan menggunakan Daten penjualan periode sebelumnya untuk mengetahui Taksiran permintaan pasar. Namun, jika Akan mengeluarkan produk Baru, Perusahaan Yang bersangkutan melakukan prediksi untuk mengetahui berapa Anzahl der Beitrage Yang dapat diserap pasar karena belum mempunyai Daten penjualan masa lampau. Dalam hal ini, Perusahaan menggunakan Daten kuantitatif8211seperti Daten penjualan produk sejenis Dari Perusahaan lain8211sebagai masukan dalam melakukan prediksi. Berdasarkan Horizont waktu, Jenis-jenis peramalan dapat dibagi dalam tiga bagian, yaitu peramalan jangka panjang, menengah, dan jangka pendek. 1. Peramalan jangka panjang. yaitu Yang mencakup Waktu Lebih besar Dari 24 bulan, misalnya peramalan Yang diperlukan dalam kaitannya dengan penanaman modal, perencanaan fasilitas, dan perencanaan untuk kegiatan litbang. 2. Peramalan jangka menengah. Yaitu antara 3-24 bulan, misalnya peramalan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi. 3. Peramalan jangka pendek. Yaitu untuk jangka waktu kurang dari 3 bulan, misalnya peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelischen material, penjadwalan kerja, dan penugasan. Peramalan jangka panjang banyak menggunakan pendekatan kualitatif, sedangkan peramalan jangka menengah als pendek menggunakan pendekatan kuantitatif. 1.2 Metode Peramalan Kuantitatif Pada dasarnya, metode kuantitatif yang digunakan dalam prakiraan dapat dikelompokkan dalam dua jenis, yaitu metode seriellen waktu dan metode kausal. Metode serielle waktu (deret berkala, Zeitreihe) adalah metode yang digunakan untuk menganalisis serangkaische Daten Yang merupakan fungsi dari waktu. Metode ini mengasumsikan bahwa beberapa pola atau kombinasi pola selal berulang sepanjang waktu, dan pola dasar dapat diidentifikasi semata-mata atas dasar daten historis dari serial itu. Tujuan analisis ini untuk menemukan pola Deret Variabel Yang bersangkutan berdasarkan nilai-nilai Variabel Pada masa sebelumnya, dan mengekstrapolasikan pola itu untuk membuat peramalan nilai Variabel tersebut Pada masa datang. Metode kausal (causalexplanatory modell) mengasumsikan bahwa faktor yang diprakirakan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (independen). Misalnya, permintaan Drucker berhubungan dengan Anzahl der Beitrage penjualan komputer, atau Anzahl der Beitrage pendapatan berhubungan dengan faktor-faktor, seperti Anzahl der Beitrage penjualan, harga jual, dan Tingkat promosi. Kegunaan metode kausal untuk menemukan bentuk hubungan antara variabel-variabel als menggunakannya untuk meramalkan nilai dari variabel tidak bebas (dependen). 1.2.1 Metode Serial Waktu Analisis seriell waktu dimulai dengan memplot Daten pada suatu skala waktu, mempelajari Plot tersebut, dan akhirnya mencari suatu bentuk atau pola yang konsisten atas Daten. Pola dari serangkaischen Daten dalam seriellen waktu dapat dikelompokkan dalam pola dasar sebagai berikut (lihat gambar 4.1). 1. Konstan, yaitu apabila Daten berfluktuasi di sekitar rata-rata secara stabil. Polanya berupa garis lurus senkrecht. Pola seperti ini terdapat dalam jangka pendek atau menengah, jarang sekali suatu veranderlich memiliki pola konstan dalam jangka panjang. 2. Kecenderungan (Tendenz), yaitu apabila Daten dalam jangka panjang mempunyai kecenderungan, baik yang arahnya meningkat dari waktu ke waktu maupun menurun. Pola ini disebabkan antara lain oleh bertambahnya populasi, perubahan pendapatan, dan pengaruh budaya. 3. Musiman (saisonal), yaitu apabila polanya merupakan Gerakan Yang berulang-ULANG Secara teratur dalam setiap periode tertentu, misalnya tahunan, semesteran, kuartalan, bulanan atau mingguan. Pola ini berhubungan dengan faktor iklimcuaca atau faktor yang dibuat oleh manusien, seperti liburan dan hari besar. 4. Siklus (zyklisch), yaitu apabila Daten dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang, seperti daur hidup bisnis. Perbedaan utama antara pola musiman dan siklus adalah pola musiman mempunyai panjang Gelombang Yang tetap dan terjadi Pada jarak Waktu Yang tetap, sedangkan pola siklus memiliki durasi Yang Lebih panjang dan bervariasi Dari satu siklus ke siklus Yang Lain. 5. Residu atau variasi acak, yaitu apabila daten datum teratur sama sekali. Daten yang bersifat residu tidak dapat digambarkan. Pengolahan Daten kuantitatif Dari seriellen waktu dapat dilakukan dengan metode dasar, sebagai berikut: a. Rata-rata bergerak b. Pemulusan eksponensial Metode dasar itu telah dikembangkan lagi menjadi berbagai derasi turunannya. Dalam buku ini hanya akan dibahas sebagian dari derasi metode dasar tersebut. 1.2.2 Metode Rata-Rata Bergerak 1. Metode Rata-Rata Bergerak Sederhana (einfacher gleitender Durchschnitt) Prakiraan didasarkan pada proyeksi serielle Daten Yang dimuluskan dengan rata-rata bergerak. Satu-Setzdaten (N periode terakhir) dicari rata-ratanya, selanjutnya dipakai sebagai prakiraan untuk periode berikutnya. Istilah rata rata bergerak digunakan karena setiap diperoleh observasi (Daten aktual) Baru maka rata-rata Yang Baru dapat dihitung dengan mengeluarkanmeninggalkan Daten periode Yang terlama dan memasukkan Daten periode Yang terbaruterakhir. Rata-rata yang baru ini kemudian dipakai sebagai prakiraan untuk periode yang akan datang, dan seterusnya. Serielle Daten Yang Digunakan jumlahnya selalu tetap termasuk Daten Periode terakhir. Secara matematika, rumus prakiraan danischen metode rata-rata bergerak sederhana sebagai berikut. Prakiraan permintaan pada Periode ke-11 dapat dihitung, sebagai Berikut. Untuk N 3 F 11 (40 43 42) 3 41,7 N 5 F 11 (42 41 40 43 42) 5 41,6 Semakin panjangbanyak serielle Waktu Yang digunakan, grafik prakiraannya Akan Semakin Halos (pengisolasian faktor zufallige Makin Halos) tetapi Semakin Kurang responsif terhadap Daten aktualnya (lilhat gambar 4.2). Serielle waktu yang digunakan dipilih secara Versuch und Irrtum sampai diperoleh kesalahan prakiraan yang terkecil. Pengukuran ketelitian prakiraan diterangkan pada bagi akhir bab ini. 2. Metode Rata-Rata Bergerak Tertimbang Metode rata-rata bergerak sederhana menggunakan bobot yang sama pada setiap periode. Hal ini menunjukkan bentuk prakiraannya linier. Dalam banyak hal, periode yang diramalkan (periode t 1) banyak memiliki keadaan yang sama dengan periode t dibandingkan periode yang lain, misalnya t-1 atau t-2. Oleh karena itu, periode terakhir seyogianya mendapat bobot yang lebih besar dibandingkan dengan periode sebelumnya (die sini menyiratkan adanya bentuk prakiraan yang nicht linier). Metode rata-rata tertimbang dikembangkan untuk dapat memenuhi keinginan itu. Metode rata-rata bergerak tertimbang (gewichteter gleitender Durchschnitt) juga menggunakan Daten N periode terakhir sebagai Daten historis untuk melakukan prakiraan, tetapi setiap periode mendapat bobot yang berbeda. Rumus metode rata-rata bergerak tertimbang sebagai Berikut.

Berechnen Sie Die Saisonalen Indizes Mit Dem Verhaltnis Zur Gleitenden Durchschnittsmethode

Berechnen Sie Die Saisonalen Indizes Mit Dem Verhältnis Zur Gleitenden DurchschnittsmethodeSpreadsheet-Implementierung der saisonalen Anpassung und exponentieller Glattung Es ist einfach, saisonale Anpassung durchzufuhren und exponentielle Glattungsmodelle mit Excel anzupassen. Die unten aufgefuhrten Bildschirmbilder und Diagramme werden einer Tabellenkalkulation entnommen, die eine multiplikative saisonale Anpassung und eine lineare Exponentialglattung fur die folgenden vierteljahrlichen Verkaufsdaten von Outboard Marine darstellt: Um eine Kopie der Tabellenkalkulation selbst zu erhalten, klicken Sie hier. Die Version der linearen exponentiellen Glattung, die hier fur Demonstrationszwecke verwendet wird, ist die Brown8217s-Version, nur weil sie mit einer einzigen Spalte von Formeln implementiert werden kann und es nur eine Glattungskonstante gibt, die optimiert werden soll. In der Regel ist es besser, Holt8217s Version, die separate Glattungskonstanten fur Ebene und Trend hat. Der Prognoseprozess verlauft wie folgt: (i) Die Daten werden saisonbereinigt (ii) sodann fur die saisonbereinigten Daten uber lineare exponentielle Glattung Prognosen erstellt und (iii) schlie?lich werden die saisonbereinigten Prognosen zur Erzielung von Prognosen fur die ursprungliche Serie herangezogen . Der saisonale Anpassungsprozess wird in den Spalten D bis G durchgefuhrt. Der erste Schritt in der Saisonbereinigung besteht darin, einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (hier in Spalte D) zu berechnen. Dies kann erreicht werden, indem der Durchschnitt von zwei einjahrigen Durchschnittswerten, die um eine Periode relativ zueinander versetzt sind, genommen wird. (Eine Kombination von zwei Offset-Durchschnittswerten anstatt eines einzigen Mittels wird fur die Zentrierung benotigt, wenn die Anzahl der Jahreszeiten gleich ist.) Der nachste Schritt besteht darin, das Verhaltnis zum gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wobei die ursprunglichen Daten durch den gleitenden Durchschnitt in jeder Periode dividiert werden, was hier in Spalte E durchgefuhrt wird. (Dies wird auch Quottrend-Cyclequot-Komponente des Musters genannt, sofern Trend - und Konjunktur-Effekte als all das angesehen werden konnen Bleibt nach einer Durchschnittsberechnung uber ein ganzes Jahr im Wert von Daten bestehen. Naturlich konnen die monatlichen Veranderungen, die nicht saisonal bedingt sind, durch viele andere Faktoren bestimmt werden, aber der 12-Monatsdurchschnitt glattet sie weitgehend Wird der geschatzte saisonale Index fur jede Jahreszeit berechnet, indem zuerst alle Verhaltnisse fur die jeweilige Jahreszeit gemittelt werden, was in den Zellen G3-G6 unter Verwendung einer AVERAGEIF-Formel erfolgt. Die Durchschnittsverhaltnisse werden dann neu skaliert, so da? sie auf das genau 100-fache der Anzahl der Perioden in einer Jahreszeit, oder 400 in diesem Fall, das in den Zellen H3-H6 erfolgt, summieren. Unten in der Spalte F werden VLOOKUP-Formeln verwendet, um den entsprechenden saisonalen Indexwert in jede Zeile der Datentabelle einzufugen, entsprechend dem Viertel des Jahres, das es reprasentiert. Der mittlere gleitende Durchschnitt und die saisonbereinigten Daten enden wie folgt: Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt typischerweise wie eine glattere Version der saisonbereinigten Serie aussieht und an beiden Enden kurzer ist. Ein weiteres Arbeitsblatt in derselben Excel-Datei zeigt die Anwendung des linearen exponentiellen Glattungsmodells auf die saisonbereinigten Daten beginnend in Spalte G. Uber der Prognosespalte (hier in Zelle H9) wird ein Wert fur die Glattungskonstante (alpha) eingetragen Zur Vereinfachung wird ihm der Bereichsname quotAlpha. quot zugewiesen (Der Name wird mit dem Befehl quotInsertNameCreatequot zugewiesen.) Das LES-Modell wird initialisiert, indem die ersten beiden Prognosen gleich dem ersten Istwert der saisonbereinigten Serie gesetzt werden. Die hier verwendete Formel fur die LES-Prognose ist die rekursive Einzelformel des Brown8217s-Modells: Diese Formel wird in der Zelle entsprechend der dritten Periode (hier Zelle H15) eingegeben und von dort nach unten kopiert. Beachten Sie, dass sich die LES-Prognose fur den aktuellen Zeitraum auf die beiden vorherigen Beobachtungen und die beiden vorherigen Prognosefehler sowie auf den Wert von alpha bezieht. Somit bezieht sich die Prognoseformel in Zeile 15 nur auf Daten, die in Zeile 14 und fruher verfugbar waren. (Naturlich konnten wir statt der linearen exponentiellen Glattung einfach statt der linearen exponentiellen Glattung verwenden, konnten wir stattdessen die SES-Formel ersetzen. Wir konnten auch Holt8217s anstelle von Brown8217s LES-Modell verwenden, was zwei weitere Spalten von Formeln erfordern wurde, um das Niveau und den Trend zu berechnen Die in der Prognose verwendet werden.) Die Fehler werden in der nachsten Spalte (hier Spalte J) durch Subtrahieren der Prognosen von den Istwerten berechnet. Der Quadratwurzel-Quadratfehler wird als Quadratwurzel der Varianz der Fehler plus dem Quadrat des Mittelwerts berechnet. (Dies ergibt sich aus der mathematischen Identitat: MSE VARIANCE (Fehler) (AVERAGE (Fehler)). 2) Bei der Berechnung des Mittelwertes und der Varianz der Fehler in dieser Formel sind die ersten beiden Perioden ausgeschlossen, weil das Modell nicht tatsachlich mit der Prognose beginnt Die dritte Periode (Zeile 15 auf der Kalkulationstabelle). Der optimale Wert von alpha kann entweder durch manuelles Andern von alpha gefunden werden, bis das minimale RMSE gefunden wird, oder Sie konnen das quotSolverquot verwenden, um eine genaue Minimierung durchzufuhren. Der Wert von alpha, den der Solver gefunden hat, wird hier angezeigt (alpha0.471). Es ist in der Regel eine gute Idee, die Fehler des Modells (in transformierten Einheiten) zu zeichnen und ihre Autokorrelationen zu berechnen und zu zeichnen, bis zu einer Saison. Hier ist eine Zeitreihenfolge der (saisonbereinigten) Fehler: Die Fehlerautokorrelationen werden mit Hilfe der CORREL () - Funktion berechnet, um die Korrelationen der Fehler selbst mit einer oder mehreren Perioden zu berechnen - Einzelheiten sind im Kalkulationsblatt dargestellt . Hier ist ein Diagramm der Autokorrelationen der Fehler bei den ersten funf Verzogerungen: Die Autokorrelationen bei den Verzogerungen 1 bis 3 sind sehr nahe bei Null, aber die Spitze bei Verzogerung 4 (deren Wert 0,35 ist) ist etwas muhsam Saisonale Anpassungsprozess nicht vollstandig erfolgreich war. Allerdings ist es eigentlich nur marginal signifikant. 95 Signifikanzbanden zum Testen, ob Autokorrelationen signifikant von Null verschieden sind, sind ungefahr plus-oder-minus 2SQRT (n-k), wobei n die Stichprobengro?e und k die Verzogerung ist. Hier ist n gleich 38 und k variiert von 1 bis 5, so da? die Quadratwurzel von - n-minus-k fur alle von etwa 6 ist, und daher sind die Grenzen fur das Testen der statistischen Signifikanz von Abweichungen von Null ungefahr plus - Oder-minus 26 oder 0,33. Wenn Sie den Wert von alpha von Hand in diesem Excel-Modell variieren, konnen Sie den Effekt auf die Zeitreihen und Autokorrelationsdiagramme der Fehler sowie auf den Root-mean-squared-Fehler beobachten, der nachfolgend dargestellt wird. Am Ende der Kalkulationstabelle wird die Prognoseformel quasi in die Zukunft gestartet, indem lediglich Prognosen fur tatsachliche Werte an dem Punkt ausgetauscht werden, an dem die tatsachlichen Daten ablaufen - d. h. Wo die Zukunft beginnt. (Mit anderen Worten, in jeder Zelle, in der ein zukunftiger Datenwert auftreten wurde, wird eine Zellreferenz eingefugt, die auf die Prognose fur diese Periode hinweist.) Alle anderen Formeln werden einfach von oben nach unten kopiert: Beachten Sie, dass die Fehler fur die Prognosen von Die Zukunft werden alle berechnet, um Null zu sein. Dies bedeutet nicht, dass die tatsachlichen Fehler null sein werden, sondern lediglich die Tatsache, dass wir fur die Vorhersage davon ausgehen, dass die zukunftigen Daten den Prognosen im Durchschnitt entsprechen werden. Die daraus resultierenden LES-Prognosen fur die saisonbereinigten Daten sehen wie folgt aus: Mit diesem fur a-Periodenprognosen optimalen Wert von alpha ist der prognostizierte Trend leicht nach oben, was auf den lokalen Trend in den letzten 2 Jahren zuruckzufuhren ist oder so. Fur andere Werte von alpha konnte eine sehr unterschiedliche Trendprojektion erhalten werden. Es ist normalerweise eine gute Idee, zu sehen, was mit der langfristigen Trendprojektion geschieht, wenn Alpha variiert wird, weil der Wert, der fur kurzfristige Prognosen am besten ist, nicht notwendigerweise der beste Wert fur die Vorhersage der weiter entfernten Zukunft sein wird. Dies ist beispielsweise das Ergebnis, das erhalten wird, wenn der Wert von alpha manuell auf 0,25 gesetzt wird: Der projizierte Langzeittrend ist jetzt eher negativ als positiv Mit einem kleineren Wert von alpha setzt das Modell mehr Gewicht auf altere Daten Seine Einschatzung des aktuellen Niveaus und Tendenz und seine langfristigen Prognosen spiegeln den in den letzten 5 Jahren beobachteten Abwartstrend anstatt den jungsten Aufwartstrend wider. Dieses Diagramm zeigt auch deutlich, wie das Modell mit einem kleineren Wert von alpha langsamer ist, um auf quotturning pointsquot in den Daten zu antworten und daher tendiert, einen Fehler des gleichen Vorzeichens fur viele Perioden in einer Reihe zu machen. Die Prognosefehler von 1-Schritt-Vorhersage sind im Mittel gro?er als die, die zuvor erhalten wurden (RMSE von 34,4 statt 27,4) und stark positiv autokorreliert. Die Lag-1-Autokorrelation von 0,56 ubersteigt den oben berechneten Wert von 0,33 fur eine statistisch signifikante Abweichung von Null deutlich. Als Alternative zum Abkurzen des Wertes von Alpha, um mehr Konservatismus in Langzeitprognosen einzufuhren, wird manchmal ein Quottrend-Dampfungsquotfaktor dem Modell hinzugefugt, um die projizierte Tendenz nach einigen Perioden abflachen zu lassen. Der letzte Schritt beim Erstellen des Prognosemodells besteht darin, die LES-Prognosen durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes zu veranschaulichen. Somit sind die reseasonalisierten Prognosen in Spalte I einfach das Produkt der saisonalen Indizes in Spalte F und der saisonbereinigten LES-Prognosen in Spalte H. Es ist relativ einfach, Konfidenzintervalle fur einstufige Prognosen dieses Modells zu berechnen: Erstens Berechnen Sie den RMSE (root-mean-squared Fehler, der nur die Quadratwurzel der MSE ist) und berechnen Sie dann ein Konfidenzintervall fur die saisonbereinigte Prognose durch Addition und Subtraktion zweimal des RMSE. (Im Allgemeinen ist ein 95-Konfidenzintervall fur eine Ein-Perioden-Vorausprognose ungefahr gleich der Punktvorhersage plus-oder-minus-zweimal der geschatzten Standardabweichung der Prognosefehler, vorausgesetzt, die Fehlerverteilung ist annahernd normal und die Stichprobengro?e Ist gro? genug, sagen wir, 20 oder mehr Hier ist die RMSE anstelle der Standardabweichung der Fehler die beste Schatzung der Standardabweichung der zukunftigen Prognosefehler, weil sie auch die Zufallsvariationen berucksichtigt.) Die Vertrauensgrenzen Fur die saisonbereinigte Prognose werden dann reseasonalisiert. Zusammen mit der Prognose, durch Multiplikation mit den entsprechenden saisonalen Indizes. In diesem Fall ist die RMSE gleich 27,4 und die saisonbereinigte Prognose fur die erste kunftige Periode (Dez-93) betragt 273,2. So dass das saisonbereinigte 95-Konfidenzintervall von 273,2-227,4 218,4 auf 273,2227,4 328,0 liegt. Das Multiplizieren dieser Limits durch Decembers saisonalen Index von 68,61. Erhalten wir niedrigere und obere Konfidenzgrenzen von 149,8 und 225,0 um die Dez-93-Punktprognose von 187,4. Die Vertrauensgrenzen fur Prognosen, die langer als eine Periode vorangehen, werden sich in der Regel aufgrund der Unsicherheit uber das Niveau und den Trend sowie die saisonalen Faktoren erweitern, da der Prognosehorizont zunimmt, aber es ist schwierig, diese im Allgemeinen nach analytischen Methoden zu berechnen. (Die geeignete Methode zur Berechnung der Vertrauensgrenzen fur die LES-Prognose ist die Verwendung der ARIMA-Theorie, aber die Unsicherheit in den saisonalen Indizes ist eine andere Angelegenheit.) Wenn Sie ein realistisches Konfidenzintervall fur eine Prognose uber mehrere Zeitraume wunschen, Fehler zu berucksichtigen, ist Ihre beste Wette, empirische Methoden zu verwenden: Zum Beispiel, um ein Vertrauensintervall fur eine 2-Schritt-Vorausprognose zu erhalten, konnten Sie eine weitere Spalte auf der Kalkulationstabelle erstellen, um eine 2-Schritt-Voraus-Prognose fur jeden Zeitraum zu berechnen Durch Booten der Ein-Schritt-Voraus-Prognose). Berechnen Sie dann die RMSE der 2-Schritt-Voraus-Prognosefehler und verwenden Sie diese als Basis fur ein 2-stufiges Vertrauensintervall. Slideshare verwendet Cookies, um Funktionalitat und Leistung zu verbessern und Ihnen relevante Werbung zu bieten. 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Da saisonale Indizes Preisschwankungen messen, werden sie haufig in der Absatzprognose verwendet, aber saisonale Indizes konnen verwendet werden, um jede Aktivitat zu analysieren, die durch die Jahreszeit oder bestimmte Zeit des Jahres beeinflusst wird. Microsoft Excel ist ein hervorragendes Werkzeug, um saisonale Indizes zu berechnen. Schritt 1: Offnen Sie die Excel-Arbeitsmappe Offnen Sie die Excel-Arbeitsmappe, die Ihre Daten enthalt. Ihre Daten sollten in benachbarten Spalten oder Zeilen angeordnet werden, um die Funktionen und deren Berechnungen zu vereinfachen. Schritt 2: Summen und Mittelwerte Geben Sie in der Zelle unter dem letzten Eintrag der Periodenbetrage die Funktion SUM (.) Ein. Wobei die Ellipsen durch die Zellreferenzen der Zellen ersetzt werden, die Sie fur alle Periodenbetrage aufsummieren mochten. Geben Sie unter der Gesamtmenge eine AVERAGE (.) - Funktion ein, die die gleichen Zellreferenzen verwendet, um die durchschnittliche Periodenmenge zu berechnen. In dem gezeigten Beispiel sind die beiden Eintrage SUM (B2: B13) und AVERAGE (B2: B13). Schritt 3: Berechnen der Indexe Der saisonale Index jedes Wertes wird berechnet, indem der Periodenbetrag durch den Durchschnitt aller Perioden dividiert wird. Dies schafft eine Beziehung zwischen dem Periodenbetrag und dem Durchschnitt, der wiedergibt, wie viel ein Zeitraum hoher oder niedriger als der Durchschnitt ist. Die Formel fur die Berechnung des Index ist Period Amount Average Amount oder z. B. B2B15. Der Indexbetrag stellt einen Dezimalbruch dar, der das Verhaltnis einer Periodenmenge zum Mittelwert aller Perioden angibt. Zum Beispiel ist der Index fur Januar 0,76. Das bedeutet, dass der Januar etwa 76 Prozent des Durchschnitts betragt. August hat einen Index von 1,83, was darauf hinweist, dass es etwa 183 Prozent des Durchschnitts ist. Promoted By Zergnet Bitte aktivieren Sie JavaScript, um die Kommentare der Disqus. Sie konnen auch mogen Saisonalitat bezieht sich auf periodische Schwankungen ausgestellt durch Zeitreihen oder eine statistische Folge von Datenpunkten gemessen in gleichma?igen Zeitintervallen. Saisonalitat. Der Fallmixindex fur eine Gesundheitseinrichtung spiegelt die Kosten wider, die fur die Bereitstellung von Dienstleistungen und Behandlungen, die die stationaren Patienten benotigen, entstehen. In der Regel, die. Die meisten Nachschlagewerke haben ein Inhaltsverzeichnis am Anfang, das Sie uber die Kapitel im Buch erzahlt. Aber die. Erfahren Sie, wie die Excel039s FORECAST-Funktion verwendet, um einen Wert fur Y mit einem bestimmten Wert von X, basierend auf bekannten, vorherzusagen. Indexnummern stellen den Betrag der Anderung gegenuber einem Basiswert dar. Zum Beispiel misst der Verbraucherpreisindex den Gesamtpreis. Das Feld der Statistik verwendet komplexe Mathematik, um Daten zu analysieren. Microsoft Excel eignet sich aufgrund seiner Flexibilitat hervorragend fur diese Arbeit. Der Umsatzindex zeigt die Fluktuationen des Umsatzes von einem Zeitraum zu einem anderen in Prozent. Unternehmer nutzen den Profitabilitatsindex, um festzustellen, ob eine Kapitalanlage einen Gewinn erzielen wird. Da Excel doesn039t kein Format enthalt, das die Saison enthalt, mussen Sie eine Formel erstellen, die eine Saison fur Sie schaut. CK-MB ist eine Abkurzung fur die Creatine Kinase-MB-Blutprobe. Ebenen von CK-MB im Blut steigen, wenn es Verletzungen gibt.

Belajar Handelsforex Dari Nol

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2 Jahre Gleitenden Durchschnitt Verruckt

2 Jahre Gleitenden Durchschnitt VerrücktA Prognoseberechnungsbeispiele A.1 Prognoseberechnungsmethoden Es stehen zwolf Berechnungsmethoden zur Verfugung. Die meisten dieser Methoden bieten eine eingeschrankte Benutzerkontrolle. Beispielsweise konnte das Gewicht, das auf die jungsten historischen Daten oder den Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten gesetzt wurde, spezifiziert werden. Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren fur jede der verfugbaren Prognosemethoden bei einem identischen Satz von historischen Daten. Die folgenden Beispiele verwenden dieselben Verkaufsdaten fur 2004 und 2005, um eine Verkaufsprognose von 2006 zu erstellen. Zusatzlich zur Prognoserechnung enthalt jedes Beispiel eine simulierte Prognose von 2005 fur eine dreimonatige Halteperiode (Verarbeitungsoption 19 3), die dann fur Prozentsatze der Genauigkeit und der mittleren Absolutabweichung (tatsachlicher Umsatz gegenuber simulierter Prognose) verwendet wird. A.2 Kriterien fur die Bewertung der Prognoseleistung Abhangig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und den in den Verkaufsdaten vorhandenen Trends und Mustern werden einige Prognosemethoden fur einen gegebenen historischen Datensatz besser abschneiden als andere. Eine fur ein Produkt geeignete Prognosemethode ist moglicherweise nicht fur ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die in einem Stadium des Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, uber den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt. Sie konnen zwischen zwei Methoden wahlen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Diese sind mittlere absolute Abweichung (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA). Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern historische Verkaufsdaten fur einen vom Benutzer angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Perioden am besten geeignet (PBF) bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage fur die Empfehlung, welche der Prognosemethoden fur die nachste Prognoseprojektion verwendet werden sollen. Diese Empfehlung ist spezifisch fur jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nachsten wechseln. Die beiden prognostizierten Methoden der Leistungsbewertung werden in den Seiten nach den Beispielen der zwolf Prognosemethoden vorgestellt. A.3 Methode 1 - Festgelegter Prozentsatz uber Letztes Jahr Diese Methode multipliziert Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem benutzerdefinierten Faktor, zum Beispiel 1,10 fur eine 10-Erhohung oder 0,97 fur eine 3-Abnahme. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr fur die Berechnung der Prognose plus die benutzerdefinierte Anzahl von Zeitraumen fur die Bewertung der Prognoseperformance (Verarbeitungsoption 19). A.4.1 Prognoserechnung Berechnung des Umsatzverlaufs fur die Berechnung des Wachstumsfaktors (Verarbeitungsoption 2a) 3 in diesem Beispiel. Summe den letzten drei Monaten des Jahres 2005: 114 119 137 370 Summe die gleichen drei Monate fur das Vorjahr: 123 139 133 395 Der berechnete Faktor 370.395 0,9367 Berechnen Sie die Prognosen: Januar 2005 Umsatz 128 0,9367 119,8036 oder etwa 120 Februar 2005 Umsatz 117 0,9367 109,5939 oder etwa 110 Marz 2005 Umsatz 115 0,9367 107,7205 oder etwa 108 A.4.2 Simulierte Prognose Berechnung Summe die drei Monate des Jahres 2005 vor Periode holdout (Juli, August, September): 129 140 131 400 Summe die gleichen drei Monate fur die Vorjahr: 141 128 118 387 der berechnete Faktor 400.387 1,033591731 berechnen simulierte Prognose: Oktober 2004 Umsatz 123 1,033591731 127,13178 November 2004 Umsatz 139 1,033591731 143,66925 Dezember 2004 Umsatz 133 1,033591731 137,4677 A.4.3 Prozent der Genauigkeit Berechnung POA (127,13178 143,66925 137,4677) (114 119 137) 100 370 100 408,26873 110,3429 A.4.4 Mittlere MAD absolute Abweichung Berechnung (127,13178-114 143,66925-119 137.4677- 137) 3 (13,13178 24,66925 0,4677) 3 12,75624 A.5 Methode 3 - Im vergangenen Jahr zu diesem Jahr Diese Methode Kopiert die Verkaufsdaten des Vorjahres auf das nachste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr fur die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der fur die Bewertung der Prognoseperformance angegebenen Zeitraume (Verarbeitungsoption 19). A.6.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Durchschnitt einzubeziehen sind (Verarbeitungsoption 4a) 3 in diesem Beispiel Fur jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate Daten. Januar Prognose: 114 119 137 370 370 3 123,333 oder 123 Februar Prognose: 119 137 123 379, 379 3 126,333 oder 126 Marz-Prognose: 137 123 126 379, 386 3 128,667 oder 129 A.6.2 Simulierte Prognose Berechnung Umsatz Oktober 2005 (129 140 131) 3 133,3333 November 2005 Umsatz (140 131 114) 3 128,3333 Umsatz 2005 Dezember (131 114 119) 3 121,3333 A.6.3 Prozent der Genauigkeit Berechnung POA (133,3333 128,3333 121,3333) (114 119 137) 100 103,513 A.6.4 Mittlere absolute Abweichungsberechnung MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Methode 5 - Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend basierend auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenvorhersagen durch kleine Anderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Anzahl der in die Regression einzubeziehenden Perioden (Verarbeitungsoption 5a) plus 1 plus Anzahl der Zeitraume fur die Bewertung der Prognoseperformance (Verarbeitungsoption 19). A.8.1 Prognoserechnung Anzahl der Perioden, die in die Regression aufzunehmen sind (Verarbeitungsoption 6a) 3 in diesem Beispiel Fur jeden Monat der Prognose addieren Sie den Anstieg oder die Abnahme wahrend der angegebenen Perioden vor der Halteperiode der vorherigen Periode. Durchschnitt der vorangegangenen drei Monate (114 119 137) 3 123.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit betrachtetem Gewicht (114 1) (119 2) (137 3) 763 Differenz zwischen den Werten 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Verhaltnis ( (1 n) Wert1 Wert2 4 11,5 100,333 146,333 oder 146 Prognose 5 11,5 100,333 157,8333 oder 158 Prognose 6 11,5 100,333 169,333. Vorhersage (1 n) Wert1 Wert2 4 11,5 100,333 146,333 oder 146 Vorhersage 5 11,5 100,333 157,8333 oder 158 Vorhersage 6 11,5 100,333 169,333 Oder 169 A.8.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz: Durchschnitt der vorangegangenen drei Monate (129 140 131) 3 133.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit betrachtetem Gewicht (129 1) (140 2) (131 3) 802 Differenz zwischen den (1 2 3) 2 Verhaltnis (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 22 1 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhaltnis 133,333 - 1 2 131,333 Vorhersage (1 n) Wert1 Wert2 4 1 131,333 135,333 November 2004 Umsatz Durchschnitt der vorangegangenen drei Monate (140 131 114) 3 128,333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit berucksichtigtem Gewicht (140 1) (131 2) (114 3) 744 Differenz zwischen den Werten 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Wert1 DifferenzRatio -25.99992 -12.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhaltnis 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognose 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Dezember 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (131 114 119) 3 121.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewichtung (119 3) 716 Differenz zwischen den Werten 716 - 121,3333 (1 2 3) -11,9999 Wert1 DifferenzRatio -11,99992 -5,9999 Wert2 Mittelwert-Wert1 Verhaltnis 121,3333 - (-5,9999) 2 133,333 Prognose 4 (- (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A.9 Verfahren 7. Verfahren nach einem der Anspruche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, - Second Degree Approximation Die lineare Regression ermittelt Werte fur a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ahnlich. Dieses Verfahren ermittelt jedoch Werte fur a, b und c in der Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsverlaufsdaten anzupassen. Dieses Verfahren kann nutzlich sein, wenn sich ein Produkt im Ubergang zwischen den Stufen eines Lebenszyklus befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einfuhrung in die Wachstumsstadien bewegt, kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen (abhangig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Daher ist dieses Verfahren nur kurzfristig nutzbar. Prognosedaten: Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu platzieren. Sie geben n in der Verarbeitungsoption 7a an, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3. Daher werden die tatsachlichen Verkaufsdaten fur April bis Juni in den ersten Punkt Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 n Perioden fur die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeitraume, die fur die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. Anzahl der einzubeziehenden Perioden (Verarbeitungsoption 7a) 3 in diesem Beispiel Die vorherigen (3 n) Monate in dreimonatigen Blocken verwenden: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 Der nachste Schritt besteht darin, die drei Koeffizienten a, b und c zu berechnen, die in der Prognoseformel Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (mit X 1) abc (2) Q2 verwendet werden (1) aus Gleichung (2) subtrahieren Sie die Gleichung (1) aus der Gleichung (1) aus der Gleichung (2) (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Setzen Sie diese Gleichungen fur a und b in die Gleichung (3) ein Gleichung (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Das Zweite-Grad-Approximationsverfahren berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370 - 400) (X2) X2: (322 340 - 368) 3 2943 98 fur den Zeitraum April bis Juni (X5): (3) 322 425 - 575) 3 57.333 oder 57 pro Zeitraum Juli bis September Prognose (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 oder 1 pro Zeitraum Oktober bis Dezember (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober, November und Dezember 2004 Umsatz: Q1 (Jan - Marz) 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 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Mean Absolute Abweichungsberechnung MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Methode 8 - Flexible Methode Die flexible Methode (Prozentsatz uber n Monate vor) ahnelt der Methode 1, Prozent uber dem letzten Jahr. Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einer vorherigen Zeitspanne mit einem vom Benutzer angegebenen Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Das Flexible-Verfahren fugt die Moglichkeit hinzu, einen Zeitraum anzugeben, der nicht derselbe Zeitraum ist, der als Basis fur die Berechnungen verwendet wird. Multiplikationsfaktor. Geben Sie z. B. 1.15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die vorherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15. Basisperiode zu erhohen. Zum Beispiel fuhrt n 3 dazu, dass die erste Prognose im Oktober 2005 auf Verkaufsdaten basiert. Minimale Umsatzhistorie: Die vom Benutzer angegebene Anzahl von Perioden zuruck zur Basisperiode plus die Anzahl der Zeitperioden, die fur die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind ( PBF). A.10.4 Mittlere Absolutabweichung MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Methode 9 - Gewichteter gleitender Durchschnitt Die Methode des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA) ist ahnlich wie bei Methode 4, Gleitender Durchschnitt (MA). Mit dem Weighted Moving Average konnen Sie jedoch den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufe Geschichte, um zu einer Projektion fur die kurzfristige kommen. Neuere Daten sind in der Regel ein gro?eres Gewicht als altere Daten zugeordnet, so dass dies WMA mehr reagiert auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes. Prognosevorhersage und systematische Fehler treten jedoch immer noch auf, wenn die Produktverkaufe Geschichte starke Trend - oder saisonale Muster aufweisen. Diese Methode ist besser fur Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten besser geeignet als fur Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzphasen des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage fur die Projektion in die nachste Zeitperiode zu verwenden. Ein gro?er Wert fur n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Es resultiert in einer stabilen Prognose, aber es wird nur langsam sein, Veranderungen im Umsatzniveau zu erkennen. Andererseits reagiert ein kleiner Wert fur n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen des Umsatzniveaus, doch kann die Prognose so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugewiesen ist. Die zugeordneten Gewichte mussen insgesamt 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 3, Gewichte von 0,6, 0,3 und 0,1 zuweisen, wobei die neuesten Daten das gro?te Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeitraume, die fur die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Methode 10 - Lineare Glattung Diese Methode ahnelt Methode 9, Weighted Moving Average (WMA). Jedoch wird anstelle der willkurlichen Zuweisung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichtungen zuzuweisen, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Das Verfahren berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion fur die kurze Zeit zu gelangen. Wie bei allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosemethoden treten Prognosevorhersage und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder saisonale Muster aufweist. Diese Methode ist besser fur Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten besser geeignet als fur Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzphasen des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a spezifiziert. Geben Sie beispielsweise n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage fur die Projektion in die nachste Zeitperiode zu verwenden. Das System vergibt automatisch die Gewichte der historischen Daten, die linear sinken und auf 1,00 sinken. Wenn beispielsweise n & sub3; wird das System Gewichte von 0,5, 0,3333 und 0,1 zuweisen, wobei die jungsten Daten das gro?te Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeitraume, die fur die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. A.12.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Glattungsdurchschnitt einzubeziehen sind (Verarbeitungsoption 10a) 3 in diesem Beispiel Verhaltnis fur eine Periode vorher 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0.5 Verhaltnis fur zwei Perioden vor 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0,333 .. Verhaltnis fur drei Perioden vorher 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0,1666 .. Januar Prognose: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 oder 127 Februar Prognose: 127 0,5 137 13 119 16 129 Marz-Prognose: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 oder 130 A.12.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz 129 16 140 26 131 36 133,6666 November 2004 Umsatz 140 16 131 26 114 36 124 Dezember 2004 Umsatz 131 16 114 26 119 36 119,333 A.12.3 Prozentsatz der Genauigkeitsberechnung POA (133,6666 124 119,333) (114 119 137) 100 101,891 A.12.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133,6666 - 114 124 - 119 119,333 - 137) 3 14,1111 A.13 Methode 11 - Exponentielle Glattung Diese Methode ist ahnlich wie Methode 10, Lineare Glattung. In der Linearglattung vergibt das System Gewichte an die historischen Daten, die linear abnehmen. Bei exponentieller Glattung weist das System Gewichte auf, die exponentiell zerfallen. Die exponentielle Glattungsvorhersagegleichung lautet: Prognose a (Vorherige Ist-Verkaufe) (1 - a) Vorhergehende Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsachlichen Umsatze der Vorperiode und der Prognose der Vorperiode. A ist das Gewicht auf den tatsachlichen Umsatz fur die vorherige Periode angewendet. (1 - a) das auf die Prognose der Vorperiode angewandte Gewicht. Gultige Werte fur einen Bereich von 0 bis 1 und ublicherweise zwischen 0,1 und 0,4 liegen. Die Summe der Gewichte betragt 1,00. A (1 - a) 1 Sie sollten einen Wert fur die Glattungskonstante zuweisen, a. Wenn Sie keine Werte fur die Glattungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert auf der Grundlage der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Anzahl von Perioden der Verkaufsgeschichte. Eine Glattungskonstante, die beim Berechnen des geglatteten Durchschnitts fur das allgemeine Niveau oder die Gr?e der Verkaufe verwendet wird. Gultige Werte fur einen Bereich von 0 bis 1. n der Bereich der Verkaufsgeschichtsdaten, der in die Berechnungen aufzunehmen ist. Generell reicht ein Jahr der Umsatzverlaufsdaten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschatzen. Fur dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert fur n (n 3) gewahlt, um die manuellen Berechnungen zur Verifizierung der Ergebnisse zu reduzieren. Eine exponentielle Glattung kann eine Prognose erzeugen, die auf nur einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeitraume, die fur die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. A.13.1 Prognoserechnung Die Anzahl der Perioden, die in den Glattungsdurchschnitt (Verarbeitungsoption 11a) 3 und alpha-Faktor (Verarbeitungsoption 11b) einzubeziehen sind, ist in diesem Beispiel ein Faktor fur die altesten Vertriebsdaten 2 (11) oder 1 bei der Angabe von alpha Ein Faktor fur die zweitaltesten Verkaufsdaten 2 (12) oder alpha, wenn alpha ein Faktor fur die 3. altesten Verkaufsdaten 2 (13) angegeben ist, oder alpha, wenn alpha ein Faktor fur die letzten Verkaufsdaten 2 (1n) , Oder alpha, wenn alpha angegeben ist November Sm. Durchschn. A (Oktober-Ist) (1 - a) Oktober Sm. Durchschn. 1 114 0 0 114 Dezember Sm. Durchschn. A (November-Ist) (1 - a) November Sm. Durchschn. 23 119 13 114 117.3333 Januar Vorhersage a (Dezember Tatsachlich) (1 - a) Dezember Sm. Durchschn. 24 137 24 117.3333 127.16665 oder 127 Februar Prognose Januar Prognose 127 Marz Prognose Januar Prognose 127 A.13.2 Simulierte Prognoseberechnung Juli 2004 Sm. Durchschn. 22 129 129 August Sm. Durchschn. 23 140 13 129 136,333 September Sm. Durchschn. 24 131 24 136.3333 133.6666 Oktober 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 133.6666 August 2004. Sm. Durchschn. 22 140 140 September Sm. Durchschn. 23 131 13 140 134 Oktober Sm. Durchschn. 24 114 24 134 124 November 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 124 September 2004 Sm. Durchschn. 22 131 131 Oktober Sm. Durchschn. 23 114 13 131 119,6666 November Sm. Durchschn. 24 119 24 119,6666 119,333 Dezember 2004 Umsatz Sep Sm. Durchschn. 119.3333 A.13.3 Prozentsatz der Genauigkeitsberechnung POA (133,6666 124 119,333) (114 119 137) 100 101,891 A.13.4 Mittlere Absolutabweichung MAD (133,6666 - 114 124 - 119 119,333 - 137) 3 14,1111 A.14 Methode 12 - Exponentialglattung Mit Trend und Saisonalitat Diese Methode ist ahnlich wie Methode 11, Exponentialglattung, indem ein geglatteter Durchschnitt berechnet wird. Das Verfahren 12 enthalt jedoch auch einen Begriff in der Prognose-Gleichung, um einen geglatteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einem geglatteten Durchschnitt und einem linearen Trend zusammen. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch saisonbedingt angepasst. Eine Glattungskonstante, die beim Berechnen des geglatteten Durchschnitts fur das allgemeine Niveau oder die Gr?e der Verkaufe verwendet wird. Gultige Werte fur den Alpha-Bereich von 0 bis 1. b die Glattungskonstante, die beim Berechnen des geglatteten Durchschnitts fur die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Gultige Werte fur Beta reichen von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose a und b angewendet wird, sind unabhangig voneinander. Sie mussen nicht zu 1.0 hinzufugen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: zwei Jahre plus Anzahl der fur die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlichen Zeitraume. Methode 12 verwendet zwei exponentielle Glattungsgleichungen und einen einfachen Mittelwert, um einen geglatteten Durchschnitt, einen geglatteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor zu berechnen. A.14.1 Prognoseberechnung A) Ein exponentiell geglattetes durchschnittliches MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Auswertung der Prognosen Sie konnen Prognosemethoden auswahlen, um so viele wie zwolf Prognosen fur jedes Produkt zu generieren. Jede Prognose-Methode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Planen fur jedes der Produkte verwendet werden. Das System wertet die Leistung automatisch fur jede der von Ihnen ausgewahlten Prognosemethoden und fur jede der Prognoseprognosen aus. Sie konnen zwischen zwei Leistungskriterien, Mean Absolute Deviation (MAD) und Percent of Accuracy (POA) wahlen. MAD ist ein Ma? fur den Prognosefehler. POA ist ein Ma? fur die Vorhersage. Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern tatsachliche Verkaufsgeschichtsdaten fur eine vom Benutzer angegebene Zeitspanne. Diese Periode der jungsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten geeignet (PBF) bezeichnet. Um die Leistung einer Prognosemethode zu messen, verwenden Sie die Prognoseformeln, um eine Prognose fur die historische Halteperiode zu simulieren. Normalerweise gibt es Unterschiede zwischen den tatsachlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose fur die Halteperiode. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewahlt werden, erfolgt dieser Prozess fur jede Methode. Mehrere Prognosen werden fur die Halteperiode berechnet und mit dem bekannten Umsatzverlauf fur denselben Zeitraum verglichen. Fur die Verwendung in Ihren Planen wird die Prognosemethode empfohlen, die die optimale Ubereinstimmung zwischen der Prognose und dem tatsachlichen Umsatz wahrend des Haltezeitraums liefert. Diese Empfehlung ist spezifisch fur jedes Produkt und kann sich von einer Prognosegeneration zur nachsten andern. A.16 Mittlere Absolutabweichung (MAD) MAD ist der Mittelwert (oder Mittelwert) der Absolutwerte (oder Gro?en) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Ma? fur die durchschnittliche Gro?e der zu erwartenden Fehler bei einer Prognosemethode und einem Datenverlauf. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden positive Fehler nicht negativ ausgewertet. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich diejenige mit dem kleinsten MAD als die zuverlassigste fur dieses Produkt fur diese Halteperiode erwiesen. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, gibt es eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Ma?einheiten fur Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error: A.16.1 Prozent der Genauigkeit (POA) Prozent der Genauigkeit (POA) Ein Ma? fur die Vorhersage Bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Vorrate an und die Lagerhaltungskosten steigen. Wenn die Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden die Vorrate verbraucht und der Kundendienst sinkt. Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, ware eine unvoreingenommene Prognose. Der positive Fehler von 10 wird durch negative Fehler von 8 und 2 geloscht. Fehler Tatsachlich - Prognose Wenn ein Produkt im Inventar gespeichert werden kann und wenn die Prognose nicht vorliegt, kann eine kleine Menge an Sicherheitsbestand verwendet werden, um die Fehler zu puffern. In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu eliminieren, da es sich um die Erzeugung von unvorhersehbaren Prognosen handelt. In der Dienstleistungsbranche ware die obige Situation jedoch als drei Fehler zu betrachten. Der Dienst wurde in der ersten Periode unterbesetzt sein, dann uberbesetzt fur die nachsten zwei Perioden. In Services ist die Gro?enordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die prognostizierte Bias. Die Summierung uber die Halteperiode erlaubt positive Fehler, negative Fehler abzubrechen. Wenn die Summe der tatsachlichen Verkaufe die Summe der prognostizierten Verkaufe ubersteigt, ist das Verhaltnis gro?er als 100. Naturlich ist es unmoglich, mehr als 100 genau zu sein. Wenn eine Prognose nicht vorliegt, betragt das POA-Verhaltnis 100. Daher ist es wunschenswerter, genauer als 100 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien wahlen Sie die Prognosemethode, die ein POA-Verhaltnis am nachsten zu 100 hat. Scripting auf dieser Seite verbessert die Inhaltsnavigation, andert aber den Inhalt in keiner Weise. Wie Berechnung der mittleren absoluten Abweichung (MAD) Hilfe bitte. Seit Mai 2005 verwendet der Kaufmanager eines Warenhauses einen 4-Perioden-Gleitenden Durchschnitt, um den Absatz in den kommenden Monaten zu prognostizieren. Verkaufsdaten fur. Mehr anzeigen Seit Mai 2005 verwendet der Einkaufsmanager eines Warenhauses einen 4-Perioden-Gleitenden Durchschnitt, um den Absatz in den kommenden Monaten zu prognostizieren. Die Umsatzdaten fur die Monate Januar bis Juli sind der nachfolgenden Tabelle zu entnehmen. Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung (MAD) fur die vierperiodischen gleitenden Durchschnittsprognosen. Die Prognosewerte werden mit einer Genauigkeit von zwei Dezimalstellen berechnet. Geben Sie MAD als ganze Zahl durch Rundung an. Es konnte interessant sein, die MAD nur fur die Daten selbst zu betrachten und mit dem MAD fur die gleitenden Durchschnitte zu vergleichen. (Dies entspricht nicht Ihrer Frage - fugt nur ein wenig extra quotcolor. quot) Was dies zeigt, ist die Glattung Wirkung von gleitenden Durchschnitten im Vergleich zu den Rohdaten. MAD (1n) x median Mark middot Vor 7 JahrenErstellen eines Simple Moving Dies ist einer der folgenden drei Artikel uber Zeitreihenanalyse in Excel Uberblick uber die Moving Average Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Technik verwendet, um kurzfristige Fluktuationen in a zu glatten Um langerfristigere Trends oder Zyklen leichter erkennen zu konnen. Der gleitende Durchschnitt wird manchmal als ein rollender Durchschnitt oder ein laufender Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, die jeweils den Durchschnitt eines Intervalls einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden darstellen. Je gro?er das Intervall, desto mehr Glattung erfolgt. Je kleiner das Intervall, desto mehr gleicht der gleitende Durchschnitt den tatsachlichen Datenreihen. Gleitende Mittelwerte fuhren die folgenden drei Funktionen aus: Glattung der Daten, was bedeutet, die Anpassung der Daten an eine Zeile zu verbessern. Verringerung der Wirkung von temporaren Variation und zufalligen Rauschen. Hervorhebung von Ausrei?ern uber oder unter dem Trend. Der gleitende Durchschnitt ist eine der am haufigsten verwendeten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren. Beispielsweise sehen Verkaufsmanager haufig dreimonatige Bewegungsdurchschnitte von Verkaufsdaten. Der Artikel wird einen zweimonatigen, dreimonatigen und sechsmonatigen einfachen gleitenden Durchschnitt der gleichen Verkaufsdaten vergleichen. Der gleitende Durchschnitt wird sehr haufig in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienrenditen und in der Volkswirtschaft verwendet, um Tendenzen in makrookonomischen Zeitreihen wie Beschaftigung zu lokalisieren. Es gibt eine Anzahl von Variationen des gleitenden Durchschnitts. Die am haufigsten verwendeten sind der einfache gleitende Durchschnitt, der gewichtete gleitende Durchschnitt und der exponentielle gleitende Durchschnitt. Die Durchfuhrung jeder dieser Techniken in Excel wird im Detail in separaten Artikeln in diesem Blog behandelt werden. Hier ist ein kurzer Uberblick uber jede dieser drei Techniken. Simple Moving Average Jeder Punkt in einem einfachen gleitenden Durchschnitt ist der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden. Dieser Blog-Artikel liefert eine ausfuhrliche Erlauterung der Implementierung dieser Technik in Excel. Die gewichteten gleitenden Durchschnittspunkte im gewichteten gleitenden Durchschnitt reprasentieren ebenfalls den Durchschnitt einer vorgegebenen Anzahl vorheriger Perioden. Der gewichtete gleitende Durchschnitt bezieht sich auf eine unterschiedliche Gewichtung auf bestimmte vorhergehende Perioden, ganz oft werden die jungeren Perioden gro?eres Gewicht gegeben. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erlauterung der Implementierung dieser Technik in Excel bereitstellt, ist wie folgt: Exponential Moving Average Punkte im exponentiellen gleitenden Durchschnitt reprasentieren ebenfalls einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von vorherigen Perioden. Exponentielle Glattung setzt Gewichtungsfaktoren auf fruhere Perioden, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen. Als Ergebnis berucksichtigt die exponentielle Glattung alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl fruherer Perioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt aufweist. Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erlauterung der Implementierung dieser Technik in Excel bereitstellt, ist wie folgt: Im folgenden wird der 3-stufige Prozess zum Erstellen eines einfachen gleitenden Durchschnitts von Zeitreihendaten in Excel beschrieben Die ursprunglichen Daten in einem Zeitreihen-Diagramm Das Liniendiagramm ist das am haufigsten verwendete Excel-Diagramm, um Zeitreihen-Daten zu grafisch darstellen. Ein Beispiel fur ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu plotten, wird wie folgt gezeigt: Schritt 2 8211 Erstellen des gleitenden Mittelwertes in Excel Excel bietet das Werkzeug "Gleitender Durchschnitt" im Menu Datenanalyse. Das Tool Moving Average erzeugt einen einfachen gleitenden Durchschnitt aus einer Datenreihe. Das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" sollte wie folgt ausgefullt werden, um fur jeden Datenpunkt einen gleitenden Durchschnitt der vorhergehenden 2 Datenperioden zu erzeugen. Die Ausgabe des 2-Perioden-Bewegungsdurchschnitts wird zusammen mit den Formeln, die verwendet wurden, um den Wert jedes Punktes im gleitenden Durchschnitt zu berechnen, wie folgt gezeigt. Schritt 3 8211 Die verschiebende durchschnittliche Serie zum Diagramm hinzufugen Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefugt werden, das die ursprungliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthalt. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe in das Diagramm aufgenommen. Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste irgendwo auf dem Diagramm und ein Menu wird Pop-up. Hit Select Data, um die neue Datenreihe hinzuzufugen. Die gleitende mittlere Reihe wird hinzugefugt, indem das Dialogfeld Edit-Serie wie folgt erganzt wird: Das Diagramm, das die ursprungliche Datenreihe enthalt, und das 2-Intervall-einfacher gleitender Durchschnitt wird wie folgt gezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende mittlere Linie ein wenig glatter ist und die Rohdatenwerte uber und unter der Trendlinie deutlich sichtbarer sind. Auch der Gesamttrend ist deutlich sichtbarer. Ein gleitender 3-Intervall-Durchschnitt kann mit dem gleichen Verfahren wie folgt erstellt und auf dem Diagramm platziert werden: Es ist interessant zu bemerken, dass der einfache gleitende 2-Intervall-Durchschnitt einen glatteren Graphen als den einfachen gleitenden Durchschnitt von 3 Intervallen erzeugt. In diesem Fall kann der 2-Intervall-einfache gleitende Durchschnitt um so wunschenswerter sein als der 3-Intervall-gleitende Durchschnitt. Zum Vergleich wird ein einfacher 6-Intervall-Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefugt: Wie erwartet, ist der 6-Intervall-einfacher gleitender Durchschnitt signifikant glatter als die einfachen 2- und 3-Intervall-Mittelwerte. Ein glatterer Graph pa?t genau auf eine gerade Linie. Analysieren der Prognosegenauigkeit Die Genauigkeit kann als Gute der Anpassung beschrieben werden. Die beiden Komponenten der Prognosegenauigkeit sind die folgenden: Prognosevorhersage 8211 Die Tendenz einer Prognose, konsequent hoher oder niedriger als tatsachliche Werte einer Zeitreihe zu sein. Die Prognosevorspannung ist die Summe aller Fehler, geteilt durch die Anzahl der Perioden, wie folgt: Eine positive Bias gibt eine Tendenz zur Unterprognose an. Eine negative Vorspannung gibt eine Tendenz zur Uberprognose an. Bias misst nicht die Genauigkeit, da positiver und negativer Fehler sich gegenseitig aufheben. Prognosefehler 8211 Die Differenz zwischen Istwerten einer Zeitreihe und den prognostizierten Werten der Prognose. The most common measures of forecast error are the following: MAD 8211 Mean Absolute Deviation MAD calculates the average absolute value of the error and is computed with the following formula: Averaging the absolute values of the errors eliminates the canceling effect of positive and negative errors. The smaller the MAD, the better the model is. MSE 8211 Mean Squared Error MSE is a popular measure of error that eliminates the cancelling effect of positive and negative errors by summing the squares of the error with the following formula: Large error terms tend to exaggerate MSE because the error terms are all squared. RMSE (Root Square Mean) reduces this problem by taking the square root of MSE. MAPE 8211 Mean Absolute Percent Error MAPE also eliminates the cancelling effect of positive and negative errors by summing the absolute values of the error terms. MAPE calculates the sum of the percent error terms with the following formula: By summing percent error terms, MAPE can be used to compare forecasting models that use different scales of measurement. Calculating Bias, MAD, MSE, RMSE, and MAPE in Excel For the Simple Moving Average Bias, MAD, MSE, RMSE, and MAPE will be calculated in Excel to evaluate the 2-interval, 3-interval, and 6-interval simple moving average forecast obtained in this article and shown as follows: The first step is to calculate E t . E t 2. E t , E t Y t-act . and then sum them as follows: Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE can be calculated as follows: The same calculations are now performed to calculate Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE for the 3-interval simple moving average. The same calculations are now performed to calculate Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE for the 6-interval simple moving average. Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE are summarized for the 2-interval, 3-interval, and 6-interval simple moving averages as follows. The 3-interval simple moving average is the model that most closely fits that actual data. 160 Excel Master Series Blog Directory Statistical Topics and Articles In Each Topic 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. 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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. 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