चलती - औसत - उदाहरण - समस्या

ओआर-नोट्स उन विषयों पर परिचयात्मक नोट्स की एक श्रृंखला है जो ऑपरेशन रिसर्च के क्षेत्र में व्यापक शीर्षक के अंतर्गत आते हैं या वे मूल रूप से इंपीरियल कॉलेज में दिए गए परिचयात्मक या पाठ्यक्रम में मेरे द्वारा उपयोग किए गए थे, अब वे किसी भी छात्र और शिक्षकों में दिलचस्पी है या निम्नलिखित शर्तों के अधीन। OR - नोट्स में उपलब्ध विषयों की एक पूरी सूची यहां पायी जा सकती है। फोरकास्टिंग उदाहरण। 1 99 6 यूजी परीक्षा का उदाहरण। पिछले पांच महीनों में से प्रत्येक में एक उत्पाद की मांग नीचे दी गई है महीने में मांग की भविष्यवाणी के लिए दो महीने की औसत औसत का उपयोग करें। 6. महीने में मांग की मांग के पूर्वानुमान के लिए 9 9 के चौरसाई स्थिरता के साथ घातीय चौरसाई को लागू करें 6. इन दो पूर्वानुमानों में से कौन सा पसंद करते हैं और क्यों महीने के दो महीनों के लिए चलती औसत दो महीने के लिए दिया जाता है। छह महीने के पूर्वानुमान के मुताबिक महीने के चलते औसत औसत 5 मी 5 2350 के लिए चलती औसत है। चौरसाई के साथ घातीय चौरसाई को लागू करना 9 9 के निरंतर हमें मिलता है। छह महीने के पूर्वानुमान के मुताबिक महीने के औसत औसत 5 एम 5 2386 है। दो अनुमानों की तुलना करने के लिए हम औसत वर्ग चुकान एमएसडी की गणना करते हैं यदि हम ऐसा करते हैं तो हम चल औसत औसत के लिए. MSD 15 - 1 9 18 - 23 21 - 24 3 16 67. और 9 9 डीएमडी की एक चिकनी स्थिरता के साथ तेजी से औसत औसत के लिए 13 - 17 16 60 - 1 9 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. फिर भी हम देखें कि घातीय चिकनाई का पूर्वानुमान सबसे अच्छा एक महीने के आगे पूर्वानुमान देना है क्योंकि इसके पास कम एमएसडी है इसलिए हम 2386 के अनुमान को पसंद करते हैं जो घातीय चिकनाई द्वारा तैयार किया गया है। उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, 1994 यूजी परीक्षा। तालिका नीचे एक नई आफ़्टरशेव की मांग दर्शाती है पिछले 7 महीनों में से प्रत्येक के लिए एक दुकान में। दो महीने की औसत चलती औसत दो से सात महीनों के लिए गणना करें। महीने में मांग के लिए आपका पूर्वानुमान क्या होगा। 0 के एक चिकनाई के साथ घातीय चिकनाई को लागू करने के लिए पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए मांग आठ महीने में। दो महीनों के लिए दो पूर्वानुमानों में से जो यो करते हैं आप पसंद करते हैं और क्यों। दुकान के रखरखाव का मानना ​​है कि ग्राहक इस नए आफ़्टरशेव को दूसरे ब्रांडों से स्विच कर रहे हैं, इस बारे में चर्चा करें कि आप इस स्विचिंग व्यवहार को कैसे मॉडल बना सकते हैं और उस डेटा को इंगित कर सकते हैं जिसे आप पुष्टि कर सकते हैं कि यह स्विचन हो रहा है या नहीं। महीने के लिए औसत दो से सात दिया जाता है। महीने के लिए पूर्वानुमान केवल महीने के चलते औसत महीने के चलते औसत 7 मी 7 46 के लिए चलती औसत है। 0 1 के चौरसाई स्थिरता के साथ घातीय चिकनाई का प्रयोग हम प्राप्त करते हैं। महीने के पहले पूर्वानुमान के मुताबिक महीने के औसत औसत 7 एम 7 31 11 31 है क्योंकि हमें अलग-अलग मांग नहीं मिल सकती है। दो पूर्वानुमानों की तुलना करने के लिए हम औसत वर्ग चुकान एमएसडी की गणना करते हैं यदि हम ऐसा करते हैं तो हमें चल औसत औसत के लिए लगता है। 0 के एक चौरसाई स्थिरता के साथ तेजी से चिकनाई औसत के लिए 1.Overall तो हम देखते हैं कि दो महीने की औसत औसत सबसे अच्छा एक महीने आगे पूर्वानुमान देने के लिए प्रकट होता है क्योंकि इसकी एक कम एमएसडी है इसलिए हम पूर्वानुमान को पसंद करते हैं एफ 46 जो दो महीने की औसत औसत से उत्पादित किया गया है। स्विचिंग की जांच करने के लिए हमें एक मार्कोव प्रक्रिया मॉडल का उपयोग करना होगा, जहां राज्यों के ब्रांड होंगे और हमें सर्वेक्षण से प्रारंभिक स्थिति की जानकारी और ग्राहक स्विचिंग संभावनाओं की आवश्यकता होगी हमें मॉडल को चलाने की आवश्यकता होगी यह देखने के लिए ऐतिहासिक डेटा है कि क्या हमारे पास मॉडल और ऐतिहासिक व्यवहार के बीच फिट है। उदाहरण 1992 के यूजी परीक्षा का उदाहरण दें। नीचे दी गई तालिका पिछले नौ महीनों में से प्रत्येक के लिए एक रेजर के एक ब्रांड की मांग को दर्शाती है। महीनों के लिए औसत तीन से नौ महीने में मांग के लिए आपका पूर्वानुमान क्या होगा। महीने में मांग के पूर्वानुमान के लिए 0 3 के एक चिकनाई स्थिरता के साथ घातीय चिकनाई लागू करें। दस महीनों के लिए दो पूर्वानुमानों में से जो आप पसंद करते हैं और क्यों। महीने के लिए 3 से 9 महीने औसत चल रहा है। 10 महीने के पूर्वानुमान के मुताबिक महीने के चलते औसत औसत से पहले 9 9 9 9 33 के लिए चलती औसत के रूप में हम नहीं कर सकते हैं। आंशिक मांग 10 महीने के लिए पूर्वानुमान 20 है। हम 3 0 के चौरसाई स्थिरता के साथ घातीय चौरसाई प्रदान करते हैं। जैसा कि 10 महीने के पूर्वानुमान के अनुसार सिर्फ 9 9 9 9 57 57 के लिए औसत है क्योंकि हमारे पास आंशिक मांग नहीं हो सकती है। दो अनुमानों की तुलना करें, हम औसत स्क्वायर विचलन एमएसडी की गणना करते हैं यदि हम ऐसा करते हैं तो हमें यह चल औसत औसत के लिए मिलते हैं। और 0 के सतत चौरसाई स्थिरता के साथ औसत 3.3 के लिए हम देखते हैं कि तीन महीने की औसत औसत सबसे अच्छा एक महीने के पूर्वानुमान के रूप में इसके पास कम एमएसडी है इसलिए हम अनुमान लगाते हैं कि 20 महीने के औसत से चलने वाले तीन महीनों से अनुमान लगाया गया है। उदाहरण के लिए 1991 यूजी परीक्षा का उदाहरण दें। नीचे दी गई तालिका में फ़ैक्स मशीन की एक विशेष ब्रांड की मांग को दर्शाया गया है पिछले बारह महीनों में से प्रत्येक में एक डिपार्टमेंट स्टोर। चार महीने की चलती औसत 4 से 12 महीनों के लिए गणना करें। महीने में मांग के लिए आपका पूर्वानुमान क्या होगा 13. एक्सीप्ले एक्सपोलिशन स्कूटिंग के साथ चिकनाई स्थिरता के साथ 0 2 से डेरी महीने में मांग के लिए एक पूर्वानुमान है। 13 माह के लिए दो पूर्वानुमानों में से क्या आप पसंद करते हैं और क्यों। ऊपर की गणना में नहीं माना जाने वाला अन्य कारक, महीने में फैक्स मशीन की मांग को प्रभावित कर सकता है 13. चार महीने चलते हुए 4 से 12 महीनों के लिए औसत दिया गया है। मी 4 23 9 15 12 4 17 25 मी 5 27 23 19 15 4 21 मी 6 30 27 23 19 4 24 75 मी 7 32 30 27 23 4 28 मी 8 33 32 30 27 4 30 5 एम 9 37 33 32 30 4 33 एम 10 41 37 33 32 4 35 75 एम 11 49 41 37 33 4 40 एम 12 58 49 41 37 4 46 25. महीने के 13 पूर्वानुमान के लिए सिर्फ बढ़ औसत है महीने से पहले महीने की चलती औसत 12 मी 12 46 25. इसलिए, हम 13 से 46 महीने के पूर्वानुमान के लिए आंशिक मांग नहीं कर सकते हैं 46. हम मिलते हुए 0 2 की चिकनी स्थिरता के साथ घातीय चौरसाई को लागू करते हैं। सिर्फ महीना 12 एम 12 38 618 39 के औसत के रूप में है क्योंकि हम आंशिक मांग नहीं कर सकते हैं। दो पूर्वानुमानों की तुलना करने के लिए हम औसत स्क्वायर विचलन एमएसडी की गणना करते हैं यदि हम ऐसा करते हैं तो हमें लगता है कि चलती औसत. और तेजी से चिकनाई औसत के लिए 0 के एक चिकनाई के साथ औसत 2.Overall तो हम देखते हैं कि चार महीने की औसत औसत सबसे अच्छा एक महीने के आगे पूर्वानुमान देने के लिए प्रकट होता है क्योंकि इसके पास कम एमएसडी है इसलिए हम 46 के पूर्वानुमान को पसंद करते हैं चार महीने की औसत चलती है। मौसमी मांग। मूल्य में बदलाव, इस ब्रांड और अन्य ब्रांड दोनों। सामान्य आर्थिक स्थिति। नई तकनीक। 1989 का यूजी परीक्षा का उदाहरण दें। नीचे दी गई तालिका एक विभाग में माइक्रोवेव ओवन के एक विशेष ब्रांड की मांग को दर्शाती है पिछले बारह महीनों में से प्रत्येक में स्टोर करें। प्रत्येक माह के लिए छह महीने की चलती औसत गणना करें। महीने में मांग के लिए आपका पूर्वानुमान क्या होगा 13. महीने में मांग के पूर्वानुमान के लिए 0 7 के चौरसाई स्थिरता के साथ घातीय चिकनाई लागू करें महीने के लिए दो पूर्वानुमानों में से कौन सा पसंद है और क्यों। अब हम कम से कम 6 टिप्पणियों तक औसत छह महीने की औसत की गणना नहीं कर सकते - यानी हम केवल इस महीने की औसत गणना कर सकते हैं 6 आगे Henc ई हम हैं। एम 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50. मी 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00. एम 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67. एम 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.एम 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83. एम 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17. महीने के 13 पूर्वानुमान के लिए बस बढ़ औसत है महीने से पहले महीने की चलती औसत 12 मी 12 38 17. इसलिए हम आंशिक मांग नहीं हो सकते क्योंकि माह की अवधि के लिए पूर्वानुमान 38 है 38. चतुराई से चलने वाले 7 0 के साथ घातीय चिकनाई का प्रयोग करना। औसत औसत। यह उदाहरण आपको सिखाता है Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे करें एक चलती औसत का उपयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए अनियमितताओं चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहला, हम अपने समय की श्रृंखला पर एक नज़र डालें। डेटा टैब पर, डेटा पर क्लिक करें विश्लेषण। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। औसत चलना चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और सीमा B2 M2.5 का चयन करें अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और प्रकार 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का एक ग्राफ़ प्लॉट करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 सेट करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा पॉइंट्स का औसत और वर्तमान डेटा बिंदु है नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। 9 अंतराल 2 और अंतराल के लिए चरणों 2 से 8 दोहराएं। समापन बड़ा अंतराल, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, चलती औसत वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब हैं.मवेशन औसत क्या हैं वे हैं। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों के बीच, चलती औसत का उपयोग दिशा की गेज के लिए किया जाता है वर्तमान प्रवृत्ति हर प्रकार की चलती औसत जो आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में लिखी गयी है, एमए एक गणितीय परिणाम है, जो कि पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या को एक अनुमानित रूप से गणना की जाती है, एक बार निर्धारित हो जाता है, जिसके परिणामस्वरूप औसत तब प्लॉट होता है सभी चार्टर्ड चार्ट पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय व्यापारियों को चिकनाई आंकड़ों पर ध्यान देने की अनुमति देने के क्रम में एक चार्ट पर डी डालना चाहिए। एक चलती औसत के सरलतम रूप, सरल चलती औसत एसएमए के रूप में जाना जाता है , मूल्यों के दिए गए सेट का अंकगणितीय मतलब लेने के द्वारा गणना की जाती है उदाहरण के लिए, मूल 10-दिवसीय चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें जोड़ सकते हैं और फिर 10 से परिणाम 1 में विभाजित करेंगे। पिछले 10 दिनों के लिए कीमतों का योग 110 दिनों की संख्या 10 से 10 दिनों के औसत से विभाजित किया जाता है यदि कोई व्यापारी 50 दिन की औसत दर को देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन यह पिछले 50 दिनों में कीमतों में शामिल होगा 11 दिनों के नीचे होने वाले औसत से पिछले 10 डेटा पॉइंट्स को ध्यान में रखकर व्यापारियों को यह पता चलता है कि पिछले 10 दिनों के दौरान किसी संपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है। शायद आप सोच रहे हैं कि तकनीकी व्यापारी कहां यह उपकरण एक चल औसत और नहीं सिर्फ एक नियमित मतलब यह है कि नए मानों के रूप में उपलब्ध हो जाते हैं, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और नए डेटा बिंदुओं को उन्हें बदलने के लिए आना चाहिए, इसलिए डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है उपलब्ध हो जाता है गणना की यह विधि सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का आंकलन 2 चित्रा में हो, एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ दिया गया है, पिछले 10 डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करने वाला लाल बॉक्स सही और अंतिम मान की ओर जाता है 15 को गणना से हटा दिया गया है क्योंकि 5 के अपेक्षाकृत छोटा मूल्य 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, तो आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच डेटा सेट घटते के औसत को देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत देखें जैसे एमए के मूल्यों की गणना की जाती है, वे एक चार्ट पर प्लॉट किए जाते हैं और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़े होते हैं ये कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है इस लाई पर बहुत अधिक भिन्न हो सकता है जैसे कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में इस्तेमाल की जाने वाली समयावधि की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप आदी हो उन्हें समय के रूप में चला जाता है लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत मूल्य है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों में औसत मूल्य है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, हम एक अलग प्रकार की चलती औसत का परिचय कराएं और जांचें कि यह पहले उल्लिखित सरल चल औसत से कितना अलग है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा सीरीज़ में प्रत्येक बिंदु को वेटेड किया जाता है, चाहे अनुक्रम में यह तब भी हो जब आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और इसमें एक गृहित होना चाहिए अंतिम परिणाम पर उच्च प्रभाव इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हाल के आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो सबसे ज्यादा लोकप्रिय है और अधिक पढ़ने के लिए घातीय चलती औसत ईएमए , भारित मूविंग एवरेज की मूल बातें देखें और एसएमए और एएमए में अंतर क्या है। एक्सपेन्नेएबल मूविंग एवरल एक्सपेंलेनेशन मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती औसत है जो हालिया मूल्यों को अधिक महत्व देता है ताकि नई जानकारी के प्रति इसे अधिक संवेदनशील बनाया जा सके। ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना, कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं, हालांकि, आप गणित के लिए बाहर गीके हैं, यहां ईएमए समीकरण है.जब पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते समय ईएमए के, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। यह छोटी सी समस्या सरल चालन के साथ गणना शुरू करके हल की जा सकती है औसत औसत और उपरोक्त फार्मूले से वहां से आगे बढ़ रहा है हमने आपको एक नमूना स्प्रेडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच अंतर अब जब आप एसएमए और एएमए की गणना कैसे की जाती है, इस बारे में बेहतर समझ है कि कैसे ये औसत अलग हैं, इस पर ध्यान दें कि ईएमए की गणना को देखते हुए आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे भारित औसत का प्रकार चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या समान 15 है, लेकिन ईएमए बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देती है ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर ईएमए का क्या उच्च मूल्य है, और तेजी से गिरता है एसएमए जब कीमत में कमी आ रही है यह जवाबमात्र मुख्य कारण है कि कई व्यापारियों को एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। क्या अलग-अलग दिनों का मतलब है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन सूचक है, जिसका अर्थ है कि टी वह औसत समय बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन है, औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा समय की अवधि अधिक, कम संवेदनशील या अधिक से अधिक सुगंधित हो, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं होगी यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि कौन सबसे अच्छा काम करता है आप कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते