Esponenziale Explained. Copyright del contenuto su è protetto da copyright e non è disponibile per republication. When persone incontrano prima il termine esponenziale si può pensare che suona come un inferno di un sacco di lisciatura qualsiasi smoothing è che poi iniziano a immaginare una matematica complessa calcolo che probabilmente richiede una laurea in matematica per capire, e spero che vi è una funzione built-in di Excel disponibili, se mai bisogno di farlo La realtà di livellamento esponenziale è molto meno drammatica e molto meno traumatic. The verità è, livellamento esponenziale è un semplice calcolo da un'operazione piuttosto semplice 'solo un nome complicato perché ciò che accade tecnicamente come risultato di questo semplice calcolo è in realtà un po complicated. To capire livellamento esponenziale, è utile iniziare con il concetto generale di lisciatura e paio di altri metodi comuni utilizzati per ottenere smoothing. What è smoothing. Smoothing è un processo statistico molto comune, infatti, incontriamo regolarmente i dati levigate in varie forme nel nostro giorno per giorno la vita Ogni volta che si utilizza una media per descrivere qualcosa, si utilizza un numero lisciato Se ci pensate il motivo per cui si utilizza una media per descrivere qualcosa, si capisce subito il concetto di lisciatura per esempio, abbiamo appena vissuto l'inverno più caldo mai registrato come siamo in grado di quantificare questo Bene iniziamo con set di dati delle temperature giornaliere alte e basse per il periodo che chiamiamo invernale per ogni anno nella storia, ma che ci lascia con un gruppo di numeri che saltano in giro un bel po ', non è come se ogni giorno questo inverno è stato più caldo rispetto ai giorni corrispondenti da tutto anni precedenti abbiamo bisogno di un numero che consente di rimuovere tutto ciò che salta intorno dai dati in modo che possiamo confrontare più facilmente un inverno alla successiva rimozione del salto in giro per i dati è chiamata smoothing, e in questo caso si può semplicemente utilizzare un media semplice da realizzare la previsione della domanda smoothing. In, abbiamo utilizzare levigante per rimuovere il rumore variazione casuale dalla nostra richiesta storico Questo ci permette di identificare meglio modelli di domanda in primo luogo di tendenza e livelli di stagionalità e di domanda che possono essere utilizzate per stimare la futura domanda il rumore della domanda è lo stesso concetto come il salto quotidiana intorno dei dati di temperatura Non a caso, il modo più comune persone a rimuovere il rumore dalla storia richiesta è quella di utilizzare una media semplice o più specificamente, una media una media mobile in movimento utilizza solo un numero predefinito di periodi per il calcolo della media, e quei periodi si muovono col passare del tempo, ad esempio, se io m utilizzando una media mobile di 4 mesi, e oggi è il 1 ° maggio I m utilizzando una media di domanda che si è verificato nel mese di gennaio, febbraio, marzo, e aprile Il 1 ° giugno, ho verrà utilizzato domanda da febbraio, marzo, aprile, e May. Weighted movimento average. When con una media stiamo applicando lo stesso peso importanza ad ogni valore nel set di dati nella media mobile a 4 mesi, ogni mese ha rappresentato il 25 del movimento media Quando si utilizza la storia richiesta di proiettare la domanda futura e di tendenza soprattutto futuro, s logico giungere alla conclusione che si vorrebbe storia più recente di avere un impatto maggiore sulla vostra previsione Siamo in grado di adattare il nostro calcolo media mobile di applicare diversi pesi a ciascun periodo per ottenere i risultati desiderati esprimiamo questi pesi come percentuali, e il totale di tutti i pesi per tutti i periodi bisogna aggiungere fino a 100 Quindi, se decidiamo vogliamo applicare 35 come il peso per il periodo più vicino nel nostro 4 mesi ponderata media mobile, siamo in grado di sottrarre 35 da 100 di trovare abbiamo 65 rimanendo a dividere sulle altre 3 periodi ad esempio, potremmo finire con una ponderazione del 15, 20, 30, e 35, rispettivamente, per i 4 mesi 15 20 30 35 100.Exponential smoothing. If torniamo al concetto di applicare un peso per il periodo più recente, come 35 nell'esempio precedente e diffondere il peso restante calcolata sottraendo il più recente peso periodo di 35 da 100 per ottenere 65, abbiamo gli elementi di base per il nostro calcolo livellamento esponenziale l'ingresso di controllo del calcolo livellamento esponenziale è conosciuto come il fattore di livellamento chiamato anche il costante lisciandolo rappresenta essenzialmente la ponderazione applicata al più recente periodo s richiesta Quindi, dove abbiamo usato 35 come il coefficiente correttore per il periodo più recente nel calcolo della media mobile ponderata, si potrebbe anche scegliere di utilizzare 35 come fattore di smoothing nel nostro calcolo livellamento esponenziale per ottenere un effetto simile la differenza con il calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover anche capire quanto peso da applicare a ciascun periodo precedente, il fattore di livellamento viene utilizzato per fare automaticamente that. So qui viene la parte esponenziale Se usiamo 35 come fattore di livellamento, la ponderazione della domanda del periodo più recente s sarà 35 la ponderazione della domanda il prossimo periodo più recente s periodo precedente la più recente sarà 65 di 35 65 proviene da sottrarre 35 da 100 Ciò equivale a 22 75 ponderazione per quel periodo se si fa il math. The prossima domanda più recente periodo s volontà essere 65 di 65 di 35, il che equivale a 14 79 il periodo prima che sarà la ponderazione di 65 di 65 di 65 di 35, il che equivale al 9 61, e così via e questo va avanti indietro attraverso tutti i periodi precedenti tutta la strada indietro all'inizio del tempo o il punto in cui è stato avviato con livellamento esponenziale per quel particolare item. You Re probabilmente pensando che s che sembra un bel po 'di matematica, ma la bellezza del calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover ricalcolare contro ogni periodo precedente ogni volta che si ottiene la domanda di un nuovo periodo di s, è sufficiente utilizzare l'uscita del calcolo livellamento esponenziale rispetto al periodo precedente per rappresentare tutto periods. Are precedente confuso ancora Questo renderà più senso quando guardiamo il calcolo effettivo. In genere ci si riferisce all'uscita del calcolo livellamento esponenziale come il prossimo periodo previsto In realtà, la previsione finale ha bisogno di un po 'di lavoro, ma ai fini di questo calcolo specifico, si farà riferimento ad esso come il calcolo livellamento esponenziale forecast. The è la domanda follows. The periodo più recente s moltiplicato per il fattore di livellamento più il periodo più recente s previsione moltiplicato per meno uno la levigatura FACTOR. D più recente periodo s richiesta S il fattore di livellamento rappresentata in forma decimale così 35 sarà rappresentata da 0 35 F il periodo più recente s previsione l'uscita del calcolo lisciatura dal precedente period. OR assumendo un fattore di livellamento di 0 35.It doesn t ottenere molto più semplice di that. As si può vedere, tutti abbiamo bisogno di input di dati qui sono il più recente periodo s la domanda e il periodo più recente s previsione noi applichiamo il fattore di lisciatura ponderazione per il periodo più recente s richiesta allo stesso modo avremmo nel calcolo della media mobile ponderata abbiamo quindi applicare il restante ponderazione 1 meno il fattore di livellamento per il periodo più recente s previsione forecast. Since il periodo più recente s è stato creato sulla base della domanda del periodo precedente s e previsioni del periodo precedente s, che era basato sulla domanda per il periodo prima che e le previsioni per il periodo precedente, che era basato sulla domanda per il periodo prima che e le previsioni per il periodo precedente, che era basato sul periodo precedente that. well, si può vedere come la domanda tutti i periodi precedenti s sono rappresentati nel calcolo senza realmente andare avanti e ricalcolando anything. And che s ciò che ha spinto la popolarità iniziale di livellamento esponenziale Non è stato perché ha fatto un lavoro migliore di lisciatura di ponderata media mobile, è stato perché era più facile da calcolare in un programma di computer e, perché si didn t bisogno di pensare a ciò che peso dare periodi precedenti o quanti periodi precedenti da utilizzare, come si farebbe in ponderata media mobile e, perché appena sembrava più fresco rispetto ponderata movimento fatto average. In, si potrebbe sostenere che ponderata media mobile fornisce una maggiore flessibilità dal momento che si ha un maggiore controllo sulla ponderazione dei periodi precedenti la realtà è uno di questi in grado di fornire risultati rispettabili, quindi perché non vai con più facile e più fresco sounding. Exponential Smoothing in Excel. Let s vedere come questo sarebbe effettivamente guardare in un foglio di calcolo con dati reali contenuti. Copyright on è protetto da copyright e non è disponibile per republication. In figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo Excel con 11 settimane di domanda, e una previsione in modo esponenziale levigata calcolati da quella domanda io ho usato un fattore di lisciatura di 25 0 25 cella C1 la corrente di cella attiva è cellulare M4 che contiene le previsioni per la settimana 12 è possibile visualizzare nella barra della formula, la formula è L3 L4 C1 1- C1 Così gli ingressi solo scalo a questo calcolo sono il periodo precedente s cellulare domanda L3, previsioni del periodo precedente s cellulare L4, e la lisciatura fattore di cella C1, indicato come riferimento di cella assoluto C1.When iniziamo un calcolo di livellamento esponenziale, abbiamo bisogno di inserire manualmente il valore per il 1 ° tempo Quindi, in cella B4, piuttosto che una formula , abbiamo appena digitato nella domanda da quello stesso periodo, come le previsioni in cella C4 abbiamo il nostro 1 ° esponenziale calcolo smoothing B3 C1 B4 1- C1 possiamo quindi copiare cellulare C4 e incollarlo nelle celle D4 attraverso M4 per riempire il resto del nostro previsioni cells. You può ora fare doppio clic su qualsiasi cella del tempo per vedere si basa sul periodo precedente s cellule meteorologiche e del periodo precedente s cella domanda Così ogni successivo calcolo livellamento esponenziale eredita l'uscita del precedente calcolo del livellamento esponenziale che s come domanda ciascun periodo precedente s è rappresentata nel calcolo del periodo più recente s, anche se tale calcolo non fa riferimento direttamente quei periodi precedenti Se si desidera ottenere fantasia, è possibile utilizzare Excel s precedenti funzione trace per fare questo, fare clic su Cell M4, poi sulla barra degli strumenti del nastro Excel 2007 o 2010 fare clic sulla scheda formule, quindi fare clic su Individua precedenti sarà disegnare linee di connessione al 1 ° livello di precedenti, ma se continuate a fare clic Individua precedenti sarà tracciare le linee di connessione a tutti i periodi precedenti visualizzare la ereditato relationships. Now lasciate s vedere che cosa livellamento esponenziale ha fatto per us. Figure 1B mostra un grafico a linee della nostra domanda e prevedere È caso vedere come il tempo in modo esponenziale levigata elimina la maggior parte del jaggedness salto intorno dalla domanda settimanale, ma riesce ancora a seguire quello che sembra essere una tendenza al rialzo della domanda ll anche notare che la linea del tempo levigata tende ad essere inferiore alla linea di domanda Questo è noto come ritardo di tendenza ed è un effetto collaterale del processo di levigatura Ogni volta che si utilizza livellamento quando una tendenza è presente la vostra previsione sarà in ritardo rispetto alla tendenza questo è vero per qualsiasi tecnica di lisciatura infatti, se dovessimo continuare questo foglio e iniziare inserendo i numeri di una minore domanda facendo una tendenza al ribasso si dovrebbe vedere la goccia linea di domanda, e la linea di tendenza si muove sopra prima di iniziare a seguire la trend. That verso il basso s il motivo per cui ho accennato in precedenza l'uscita dal calcolo livellamento esponenziale che noi chiamiamo una previsione, ha ancora bisogno di un po 'di lavoro c'è molto di più per la previsione di un semplice appianare le asperità della domanda abbiamo bisogno per effettuare regolazioni supplementari per cose come tendenza di ritardo, la stagionalità, eventi noti che possono effetto di domanda, ecc Ma tutto ciò che è oltre la portata di questo article. You sarà probabilmente anche imbattersi in termini come smoothing doppio esponenziale e triple-esponenziale Questi termini sono un po 'fuorviante dal momento che non sono ri-levigare la più volte richiesta si può se si vuole, ma che non è il punto qui Questi termini rappresentano usando livellamento esponenziale su ulteriori elementi di previsione Quindi, con semplice livellamento esponenziale, si sta levigando la la domanda di base, ma con doppio esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza, e con triplo esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza più il seasonality. The altra domanda più frequenti su livellamento esponenziale è dove fare ho il mio fattore di livellamento non c'è una risposta magica qui, è necessario testare diversi fattori di livellamento con i tuoi dati di domanda per vedere che cosa i migliori risultati ci sono calcoli che può automaticamente impostare e modificare il fattore di livellamento Questi rientrano nella adattivo lisciatura termine ottiene , ma è necessario fare attenzione con loro semplicemente non c'è alcuna risposta perfetta e non si deve implementare ciecamente qualsiasi calcolo senza la prova completa e lo sviluppo di una conoscenza approfondita di ciò che tale calcolo fa si dovrebbe anche eseguire scenari what-if per vedere come questi calcoli reagiscono per chiedere cambiamenti che non possono attualmente esistenti nei dati domanda che si sta utilizzando per testing. The esempio, i dati che ho usato in precedenza è un ottimo esempio di una situazione in cui si ha realmente bisogno di testare alcuni altri scenari che esempio particolare di dati mostra un po 'coerente verso l'alto tendenza Molte grandi aziende con software di previsione molto costoso ottenuto in grossi guai in passato non così lontano, quando le impostazioni del software che sono stati ottimizzato per un'economia in crescita didn t reagiscono bene quando l'economia ha iniziato stagnante o in calo Cose come questa accadere quando si don t capire che cosa il vostro software di calcolo è in realtà facendo Se hanno capito il loro sistema di previsione, avrebbero saputo che avevano bisogno di saltare e cambiare qualcosa, quando ci sono stati improvvisi cambiamenti drammatici alla loro business. So ci avete le basi di livellamento esponenziale spiegato Desideri per saperne di più sull'utilizzo di livellamento esponenziale in un tempo reale, controllare il mio libro Inventory Management Explained. Copyright del contenuto su è protetto da copyright e non è disponibile per republication. Dave Piasecki è operatore proprietario di inventario Operations Consulting LLC una società di consulenza che fornisce servizi correlati alla gestione delle scorte, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino egli ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web, dove egli sostiene ulteriori rilevanti information. My Business. Debunking Sette miti di vivere nella Repubblica Dominicana Republic. by Ginnie Bedggood. Ogni anno sempre più gli stranieri si spostano verso la Repubblica Dominicana, attirati dal clima tropicale, la proprietà poco costoso se si sa dove guardare, alti tassi di rendimento degli investimenti e un costo molto ragionevole della vita rispetto a Europa e nel Regno Unito e, per certi aspetti, gli stati Uniti anche dopo 13 anni di vivere qui ho notato che alcuni dei più recenti arrivi sono diversi in entrambe calibro, regolabilità e simpatico con la gente del posto, da coloro che vivono già qui quando sono diventato un expat una piccola quantità di la ricerca ha dimostrato che gli arrivi più recenti, probabilmente potrebbe essere descritto come seguaci piuttosto che pionieri e molti arrivano con falsi presupposti e una serie di miti interiorizzati che non aiutano a una transizione felice Queste brevi pensieri sono rinchiuso con l'obiettivo di facilitare il passaggio dei gruppi futuri di arrivals. Myth No 1 I don t bisogno di imparare Spanish. Wrong Mentre molti dominicani che lavorano nelle zone turistiche parlare inglese, quelli lontano da queste zone non vostro bisogno spagnolo non essere fluente, ma fare lo sforzo va un modo enorme per generare accettazione da parte della popolazione indigena, in ogni caso, gli stranieri che non parlano eventuali prezzi gringo spagnola si carica e potrebbero trovarsi dal lato sbagliato della truffa dispari o due, perché non capiscono cosa sta succedendo intorno a loro truffe spesso effettuato da altri gringos , mi permetto di sottolineare, così come via saggia Dominicans. Myth No 2 Il posto più sicuro per vivere è in una gated community con altri espatriati e un sacco di sicurezza guards. Again, sbagliato La Repubblica Dominicana non è come alcune delle parti più pericolose del Medio Oriente Sì, c'è crimine qui, ma in quale parte del mondo è là non Gated comunità piene di altri espatriati significano per ladri case con buoni guadagni guardie di sicurezza sono di solito pagati una miseria ed è improbabile che rischiare la vita e l'incolumità fisica se i ladri armati appaiono Alcune delle guardie di sicurezza può anche essere parte del problema, fornendo i ladri di informazioni sui movimenti dei residenti in 13 anni qui non abbiamo mai ritenuto necessario per vivere in una gated community e noi certamente avremmo mai vivere circondato da espatriati prendiamo normale precauzioni simili a quelle che i nostri vicini dominicani prendono e tutto ciò che abbiamo perso in 13 anni è una bandiera dominicana e la capote di una jeep, sia dall'esterno della casa, non inside. Myth No 3 di guida nella Repubblica Dominicana è un affare rischioso. TRUE proprio come rischioso dipende molto da voi se avete gli occhi ovunque e sono bravi a prevedere altre azioni e guidare con fermezza e con sicurezza, i rischi sono notevolmente diminuite non c'è una strada rabbia qui, solo incuria e mancato di segnalare semafori sono una fenomeno relativamente nuovo di circa quattro anni fa a Puerto Plata dove vivo e alcuni abitanti sono chiaramente ancora adjusting. Myth No 4 l'assistenza medica è primitive. Whilst questo sarebbe vero degli ospedali pubblici non è vero di cliniche private e gli stranieri verrà utilizzato gli ospedali pubblici queste ultime sono gravemente sotto-di risorse i medici sono disposti e in molti casi in grado, ma semplicemente non possiedono il più fondamentale degli articoli operazioni negli ospedali pubblici sono stati conosciuti per essere completato entro la luce da un chirurgo s cellulare quando il potere va spento o il generatore di backup finisce il carburante la Repubblica Dominicana è, dopo tutto, una in via di sviluppo country. Myth No 5 Non ci sono potere problems. No mito, questo è assolutamente corretto Tuttavia, la maggior parte degli espatriati otterranno sia inverter o generatori o entrambi così blackout li riguardano molto meno che i settori più poveri della community. Myth N. 6 I nativi sono sempre happy. No, non lo sono, ma sono una razza senza lamentarsi di persone e tendono ad andare avanti con la vita anche che non vorrebbe sconvolgere si apparendo infelice, così va il sorriso raggiante C'è sia la povertà e la fame qui, così naturalmente la gente è infelice a volte, ma devi dimostrare il tuo valore, rimanendo per il lungo raggio e con una natura calda e la comprensione prima che condividere queste preoccupazioni con voi Questo perché molti espatriati preferiscono guardare dall'altra parte e non vedere questi problemi Se siete uno di questi, si prega di non muoversi here. Myth No 7 non succede nulla mai quando should. Well, sì e no Se ti aspettavi qualcosa da fare oggi, e non è, si sarà detto Manana da questo si potrebbe erroneamente credere che sarà fatto domani Manana non significa necessariamente domani volte significa mai, ma domenicani non vorrebbe sconvolgere voi dicendovi questo l'unico modo per aggirare questo è quello di imparare a chiedere il diritto questions. I potrebbe, ovviamente, scrivere un intero articolo su ognuno di questi, ma forse è meglio fermarsi mentre si è avanti si può e potrà adattare a queste differenze aiuta se si visualizzano le differenze e non nel modo giusto e nel modo sbagliato non vi è alcuna necessità di un atteggiamento loro e noi nella Repubblica Dominicana, quindi se ti senti avete già uno, si prega di depositarlo in aeroporto - preferibilmente Miami. Expat assicurazione sanitaria Partners. Our premiato affari espatriato offre benefici per la salute a più di 650.000 membri in tutto il mondo, inoltre, abbiamo contribuito a sviluppare i sistemi sanitari a livello mondiale per i governi, aziende e fornitori di tutto il mondo Vogliamo essere il leader mondiale nel fornitura di soluzioni per la salute di classe mondiale, rendere l'assistenza sanitaria di qualità più accessibili e che abilita le persone a vivere più sano lives. Bupa Global. At Bupa abbiamo aiutato gli individui e le famiglie vivono più a lungo, più sani, più felici vive da oltre 60 anni ci sono attendibili da espatriati in 190 diversi paesi e hanno legami con organizzazioni sanitarie in tutto il mondo Quindi, se si ri trasferirsi all'estero per un cambiamento di carriera o un cambio di scena, con la nostra assicurazione sanitaria privata internazionale sarete sempre in sicurezza hands. Cigna ha lavorato in assicurazione sanitaria internazionale per più di 30 anni oggi, Cigna ha oltre 71 milioni di relazioni con i clienti in tutto il mondo prende cura di loro è una forza lavoro internazionale di 31.000 persone, oltre a una rete di oltre 1 milione di ospedali, medici, cliniche e specialisti della salute e benessere in tutto il mondo, il che significa che avete un facile accesso al treatment. moving average. The mediana di cinque anni a rotazione indebitamento netto medio di EBITDA per le aziende cicliche è rimasto invariato a 1. Ogni quotidiana media mobile è composto da interviste con circa 600 elettori democratici di sesso maschile e 600 di sesso femminile tabella che accompagna voters. The Democratica visualizza l'andamento scelta votazione tra Clinton e Obama per sesso per tre giorni a rotazione media dei sondaggi condotti negli ultimi 10 days. JULY media giornaliera VOLUMI Venue 2007 2006 NYMEX piano 227.316 533.929 NYMEX elettronico piano 636.774 108.992 38.566 151.540 COMEX COMEX elettronico 113.109 10.238 NYMEX ClearPort R 365.427 373.856 Altre 65.208 65.988 totale 1.446.400 1.244.543 TRE MESI ROLLING media giornaliera del volume per il periodo maggio a luglio Venue 2007 2006 NYMEX piano 241.793 528.127 NYMEX elettronico piano 622.150 125.786 COMEX 40.578 116.113 COMEX elettronico 107.161 13.855 NYMEX ClearPort R 324.049 314.908 Altri 75.963 65,665 Totale 1,411,694 1.164.454 giugno 2007 mEDIA pREZZI PER CONTRATTO sede netto RPC NYMEX piano 1.Le nuove medie colline che entrano in funzione il Domenica, quando mettiamo in scena il ritorno in media Byker 6.Rolling tengono conto dei piloti performance la scorsa stagione, così come questo significa che i dati Worrall s sono ancora sul lato partire da 2011 è stato il suo primo anno di gare a livello Premier League e molto spesso ha lottato per points.45 gol a partita a White Hart Lane - e se si esamina in media mobile su numeri più piccoli di giochi, i dati recenti sono anche lower. The medie di laminazione sono state cadendo in tutto il rapporto season. the detto anche di ulteriori dati da rendere disponibili per i genitori con enfasi posta su tre anni, le medie di scuole performance. The decisione di ridurre a rotazione gli effetti negativi delle classifiche pubblicando ulteriori informazioni e l'utilizzo di medie rotolamento è interessante, ma non impedirà il danno che tali tabelle cause. Reports Reflect di tre giorni e 14 giorni in media di rotolamento.
No comments:
Post a Comment