Ventajas Del Suavizado Exponencial Sobre Las Medias Móviles

El suavizado de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica frecuentemente utilizada en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. El (izquierdo (frac derecho)) son los pesos y, por supuesto, suman a las preguntas 1.Market Data Exponential Versus Medias móviles simples Hi Tom - Soy suscriptor suyo y me preguntaba si usted tenía un gráfico ldquoconversionrdquo para convertir la tendencia Valor en MAs exponenciales de periodo. Por ejemplo, 10 Trend es aproximadamente igual a un EMA de 19 periodos, 1 Tendencia a 200EMA etc. Gracias por adelantado. La fórmula para convertir una constante de suavización del promedio móvil exponencial (EMA) a un número de días es: 2 mdashmdashmdash-N1 donde N es el número de días. Por lo tanto, un EMA de 19 días encajaría en la fórmula de la siguiente manera: 2 2 mdashmdashmdashmdash-mdashmdashmdash - 0.10 o 10 19 1 20 Esto se deriva de la idea de que la constante de suavizado se elige para dar la misma edad media de los datos Como se haría en una media móvil simple. Si tuviera un promedio móvil simple de 20 periodos, entonces la edad promedio de cada entrada de datos es de 9.5. Uno podría pensar que la edad promedio debe ser 10, ya que es la mitad de 20, o 10.5, ya que es el promedio de los números de 1 a 20. Pero en la convención estadística, la edad de la pieza más reciente de los datos es 0. Así que Encontrar la edad promedio de los últimos veinte puntos de datos se hace encontrando el promedio de esta serie: Así que la edad promedio de los datos en un conjunto de N períodos es: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Para el suavizado exponencial, con una constante de suavizado de A , Resulta de la matemática de la teoría de la suma que la edad media de los datos es: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Combinando estas dos ecuaciones: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 podemos resolver para un valor de A que iguala un EMA a una longitud media móvil simple como: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Puede leer una de las piezas originales escritas sobre este concepto en McClellanMTAaward. pdf. Allí, extracto de P. N. Haurlanrsquos folleto, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan fue una de las primeras personas en utilizar promedios móviles exponenciales para rastrear los precios de las acciones en la década de 1960, y aún preferimos su terminología original de una Tendencia XX, en lugar de llamar un promedio móvil exponencial por un número de días. Una razón importante para esto es que con un promedio móvil simple (SMA), sólo está mirando hacia atrás un cierto número de días. Cualquier cosa más antigua que ese período de reflexión no factor en el cálculo. Pero con un EMA, los datos antiguos nunca desaparece sólo se hace cada vez menos importante para el valor de la media móvil. Para entender por qué los técnicos se preocupan por los EMAs en comparación con los SMA, un rápido vistazo a este gráfico proporciona algunos ejemplos de la diferencia. Durante las tendencias se mueve hacia arriba o hacia abajo, una Tendencia 10 y una SMA de 19 días en gran parte en conjunto. Es durante los períodos en que los precios son agitados, o cuando la dirección de la tendencia está cambiando, que vemos que los dos comienzan a separarse. En estos casos, la Tendencia suele abrazar más estrechamente la acción de los precios y así estar en mejor posición para señalar un cambio cuando el precio lo cruza. Para muchas personas, esta propiedad hace EMAs ldquobetterrdquo que SMAs, pero ldquobetterrdquo está en el ojo del espectador. La razón por la que los ingenieros han utilizado EMAs durante años, especialmente en electrónica, es que son más fáciles de calcular. Para determinar todayrsquos nuevo valor de EMA, sólo necesita el valor de EMA de yesterdayrsquos, la constante de suavizado y el nuevo precio de cierre de todayrsquos (u otro dato). Pero para calcular un SMA, usted tiene que saber cada valor detrás en el tiempo para el período de lookback entero. ¿Cuáles son las ventajas y las desventajas de a) cuáles son las ventajas y las desventajas del alisado exponencial contra las medias móviles para estimar la demanda de la forma D Ta plusmn t. Respuesta: El suavizado exponencial necesita menos datos para actualizar los pronósticos. El modelo exponencial puede ponerse al día más rápido si hay cambios en un tiempo. El promedio móvil tendrá una menor varianza si el historial es largo y no cambia con el tiempo. B) ¿Por qué un modelo de predicción de series de tiempo puede estar equivocado al predecir las demandas futuras? Respuesta: Puede ignorar la información actual que puede requerir la demanda, como el clima, los precios, las promociones, la introducción de nuevos productos o la eliminación de otros productos de la mercado. C) ¿Qué queremos decir con un modelo de predicción causal? Un modelo que tiene en cuenta factores que pueden exigir la demanda, como el precio, las promociones, la composición de los surtidos, etc. 3 Este es el final de la vista previa. Regístrese para acceder al resto del documento. Compartir este enlace con un amigo: Reportar este documento Informe Documentos más populares para IEOR 4000 1 Envío de un camión por semana El de envío 52 El costo anual 52 300 160 Columbia College IEOR 4000 - Otoño de 2014 4.8 Solución a. El inventario final de cada mes se muestra en la tabla siguiente. Lección magistral05 Colegio de Columbia IEOR 4000 - Otoño de 2014 Dirección de Producción: Planificación de Producción Agregada Guillermo Gallego Depa midterm2012s Colegio Columbia IEOR 4000 - Otoño de 2014 Stat-IEOR 4000: Gerencia de Producción Profesor Intermedio Guillermo Gallego 1. EOQ y Asignación03 Columbia College IEOR 4000 - Gestión de la Producción: Tarea 3 Profesor Guillermo Gallego Departamento de Industr e4000 - recitación3 Columbia College IEOR 4000 - Otoño 2014 Untitled. notebook October03,2014 Oct32: 03PM 1 Untitled. notebook October03,2014 Oct32: 2 donde 2 se utiliza a menudo para estudiar la sensibilidad de La función de costo 1 al Colegio Columbia IEOR 4000 - Otoño de 2014 Gestión de la Producción: El Problema de Programación de Lotes Económicos El Profesor Guillermo Galleg