Hinzufügen eines Trends oder einer gleitenden Durchschnittszeile zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Luftblase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus der Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgenden gleitenden Durchschnitt Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser verkauft über einen Zeitraum von 26 Wochen. Einfache Moving Averages machen Trends Stand Out Moving Averages (MA) sind eine der beliebtesten und häufig verwendeten technischen Indikatoren. Der gleitende Durchschnitt ist einfach zu berechnen und, sobald er in einem Diagramm dargestellt ist, ein leistungsstarkes visuelles Trend-Spotting-Tool. Sie werden oft über drei Arten von gleitenden Durchschnitt zu hören: einfach. Exponentiell und linear. Der beste Ort zum Start ist durch das Verständnis der grundlegendsten: die einfache gleitende Durchschnitt (SMA). Werfen wir einen Blick auf diese Indikator und wie sie helfen können Händler folgen Trends in Richtung größerer Gewinne. (Für mehr über gleitende Durchschnitte sehen Sie unseren Forex Walkthrough.) Trendlinien Es kann kein vollständiges Verständnis der bewegten Durchschnitte ohne ein Verständnis der Tendenzen geben. Ein Trend ist einfach ein Preis, der sich in einer bestimmten Richtung fortsetzt. Es gibt nur drei echte Trends, denen eine Sicherheit folgen kann: Ein Aufwärtstrend. Oder bullish Trend, bedeutet, dass der Preis höher ist. Ein Abwärtstrend. Oder bärische Tendenz, bedeutet, dass der Preis niedriger ist. Seitwärts gerichtet. Wo sich der Preis seitwärts bewegt. Die wichtige Sache, über Trends zu erinnern ist, dass die Preise nur selten in einer geraden Linie bewegen. Daher werden gleitende Durchschnittslinien verwendet, um einem Händler zu helfen, die Richtung des Trends leichter zu identifizieren. (Für weiterführende Literatur zu diesem Thema, siehe Die Grundlagen der Bollinger-Bands und Moving Average Umschläge: Raffinieren ein beliebtes Trading-Tool.) Moving Average Construction Die Lehrbuch-Definition eines gleitenden Durchschnitt ist ein durchschnittlicher Preis für eine Sicherheit mit einem bestimmten Zeitraum. Nehmen wir den sehr populären 50-Tage gleitenden Durchschnitt als Beispiel. Ein gleitender 50-Tage-Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse für die letzten 50 Tage der Sicherheit gezählt und addiert werden. Das Ergebnis aus der Additionskalkulation wird dann durch die Anzahl der Perioden geteilt, in diesem Fall 50. Um weiterhin den gleitenden Durchschnitt auf einer täglichen Basis zu berechnen, ersetzen Sie die älteste Zahl mit dem letzten Schlusskurs und machen die gleiche Mathematik. Unabhängig davon, wie lange oder kurz eines gleitenden Durchschnitts sind Sie auf der Hand, sind die grundlegenden Berechnungen gleich geblieben. Die Änderung erfolgt in der Anzahl der Schlusskurse, die Sie verwenden. So ist z. B. ein 200-Tage-Gleitender Durchschnitt der Schlusskurs für 200 Tage, zusammengefasst und dann durch 200 geteilt. Sie sehen alle Arten von gleitenden Durchschnitten, von zweitägigen gleitenden Durchschnitten bis zu 250-Tage-gleitenden Durchschnittswerten. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Sie eine bestimmte Anzahl von Schlusskursen haben müssen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wenn eine Sicherheit nagelneu oder nur einen Monat alt ist, können Sie einen gleitenden Durchschnitt von 50 Tagen nicht durchführen, da Sie nicht über eine ausreichende Anzahl von Datenpunkten verfügen. Auch ist es wichtig zu beachten, dass weve gewählt, um Schlusskurse in den Berechnungen verwenden, aber gleitende Durchschnitte können mit monatlichen Preisen, Wochenpreise, Eröffnungskurse oder sogar Intraday-Preise berechnet werden. Abbildung 1: Ein einfacher gleitender Durchschnitt in Google Inc. Abbildung 1 ist ein Beispiel für einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf einem Aktienchart von Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Die blaue Linie repräsentiert einen gleitenden 50-Tage-Durchschnitt. Im obigen Beispiel sehen Sie, dass sich der Trend seit Ende 2007 verringert hat. Der Preis für Google-Aktien fiel im Januar 2008 unter den 50-Tage-Gleitenden Durchschnitt und ging weiter nach unten. Wenn der Kurs unter einem gleitenden Durchschnitt liegt, kann er als einfaches Handelssignal verwendet werden. Ein Umzug unter dem gleitenden Durchschnitt (wie oben gezeigt) deutet darauf hin, dass die Bären die Preisaktion kontrollieren und dass sich der Vermögenswert voraussichtlich weiter senken wird. Umgekehrt, ein Kreuz über einem gleitenden Durchschnitt deutet darauf hin, dass die Bullen in der Kontrolle sind und dass der Preis kann immer bereit, einen Schritt höher zu machen. (Lesen Sie mehr in Track-Aktienkurse mit Trendlinien.) Andere Wege zu bewegen Gleitende Durchschnitte Gleitende Durchschnitte werden von vielen Händlern verwendet, um nicht nur einen aktuellen Trend, sondern auch als Ein-und Ausfahrt-Strategie zu identifizieren. Eine der einfachsten Strategien beruht auf der Kreuzung von zwei oder mehr bewegten Durchschnitten. Das Grundsignal wird gegeben, wenn der kurzfristige Mittelwert über oder unter dem längerfristigen gleitenden Durchschnitt liegt. Zwei oder mehr gleitende Durchschnittswerte erlauben Ihnen, einen längerfristigen Trend zu sehen, verglichen mit einem kürzeren bewegten Durchschnitt, das es auch eine einfache Methode ist, zu bestimmen, ob der Trend an Stärke gewinnt, oder wenn er im Begriff ist, umzukehren. Abbildung 2: Ein langfristiger und kürzerer bewegter Durchschnitt in Google Inc. Abbildung 2 verwendet zwei gleitende Mittelwerte, eine langfristige (50-tägige, die von der MACD gezeigt wird Blaue Linie) und der andere kürzere Term (15-Tage, dargestellt durch die rote Linie). Dies ist das gleiche Google-Diagramm in Abbildung 1 gezeigt, aber mit dem Zusatz der beiden gleitenden Mittelwerte, um den Unterschied zwischen den beiden Längen zu veranschaulichen. Sie bemerken, dass die 50-Tage gleitenden Durchschnitt ist langsamer, um Preisänderungen anzupassen. Weil es mehr Datenpunkte in seiner Berechnung verwendet. Auf der anderen Seite reagiert der 15-tägige gleitende Durchschnitt schnell auf Preisveränderungen, da jeder Wert aufgrund des relativ kurzen Zeithorizonts eine größere Gewichtung bei der Berechnung aufweist. In diesem Fall würden Sie, indem Sie eine Cross-Strategie verwenden, für den 15-Tage-Durchschnitt sehen, um den 50-Tage-Gleitenden Durchschnitt als Einstieg für eine Short-Position zu überqueren. Abbildung 3: Ein Dreimonatiges Das Obenstehende ist ein Drei-Monats-Diagramm von United States Oil (AMEX: USO) mit zwei einfachen gleitenden Durchschnitten. Die rote Linie ist der kürzere, 15 Tage gleitende Durchschnitt, während die blaue Linie den längeren, 50-tägigen gleitenden Durchschnitt darstellt. Die meisten Händler werden das Kreuz des kurzfristigen gleitenden Durchschnitts über dem längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, um eine Long-Position einzuleiten und den Beginn eines zinsbullischen Trends zu identifizieren. (Erfahren Sie mehr über die Anwendung dieser Strategie im Handel The MACD Divergence.) Unterstützung wird festgestellt, wenn ein Preis nach unten tendiert. Es gibt einen Punkt, an dem der Verkauf Druck nachlässt und Käufer sind bereit, in Schritt. Mit anderen Worten, eine Etage etabliert ist. Widerstand tritt auf, wenn ein Preis aufwärts tendiert. Es kommt ein Punkt, wenn die Kaufkraft abnimmt und die Verkäufer treten. Das würde eine Obergrenze schaffen. (Weitere Erläuterungen hierzu finden Sie unter Support amp Resistance Basics.) In beiden Fällen kann ein gleitender Durchschnitt in der Lage sein, einen frühen Unterstützungs - oder Widerstandswert zu signalisieren. Wenn zum Beispiel eine Sicherheit in einem etablierten Aufwärtstrend sinkt, dann wäre es nicht überraschend, wenn die Aktie bei einem langfristigen, 200-tägigen gleitenden Durchschnitt gefunden wird. Auf der anderen Seite, wenn der Preis niedriger ist, werden viele Händler für die Aktie beobachten, um den Widerstand von großen gleitenden Durchschnitten (50-Tage, 100-Tage, 200-Tage-SMAs) abzustoßen. (Für mehr über die Unterstützung und Widerstand, um Trends zu identifizieren, lesen Sie Trend-Spotting mit der Akkumulation / Distribution Line.) Fazit Moving Averages sind leistungsfähige Werkzeuge. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist einfach zu berechnen, was es erlaubt, ziemlich schnell und einfach eingesetzt zu werden. Eine bewegte Durchschnitte größte Stärke ist seine Fähigkeit, einem Händler zu helfen, einen gegenwärtigen Trend zu identifizieren oder eine mögliche Trendumkehr zu lokalisieren. Bewegungsdurchschnitte können auch ein Maß an Unterstützung oder Widerstand für die Sicherheit identifizieren oder als ein einfaches Eingangs - oder Ausgangssignal wirken. Wie Sie sich entscheiden, gleitende Durchschnitte zu verwenden, liegt ganz bei Ihnen. Ein Maß für den aktiven Teil einer Volkswirtschaft. Die Erwerbsquote bezieht sich auf die Anzahl der Personen, die sind. Der gesamte Bestand an Währung und anderen flüssigen Instrumenten in einer Volkswirtschaft zu einer bestimmten Zeit. Die Geldmenge. 1. Im Allgemeinen eine Situation der Gleichheit. Parität kann in vielen verschiedenen Kontexten auftreten, aber es bedeutet immer, dass zwei Dinge. Eine Klassifizierung von Handelsaktien, wenn eine deklarierte Dividende dem Verkäufer statt dem Käufer gehört. Eine Aktie wird sein. Eine Einheit, die gleich 1 / 100th von 1 ist, und wird verwendet, um die Änderung in einem Finanzinstrument zu bezeichnen. Der Ausgangspunkt ist häufig. Die Federal Reserve Board Regulierung, die den Kunden Cash-Konten und die Höhe der Kredite, die Maklerfirmen und. Peramalan merupakan aktivitas fungieren bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua Hal Pokok Yang Harus Diperhatikan Dalam Proses Peramalan Yang Akurat Dan Bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan Daten Yang relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi Daten Yang diperoleh semaksimales Mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan, peramalan, yaitu, dengan, pendekatan, kualitatif, pendekatan, kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika Daten historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Inklusive Mehrwertsteuer ist inbegriffen. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadisch-kejadischen di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat Unterbegriff (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua Tipe, kausale als Zeitreihen. Metode peramalan verursachenden meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan Zeitreihe merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis Daten masa lampe yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang vorbildlicher kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan Harus mendasarkan analisisnya pada Pola-Daten yang ada. (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontale Pola ini terjadi bila Daten berfluktuasi von sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan seibäbisch Berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai Daten dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanischen atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan seibäbisch Berikut ini. Pola ini terjadi bila Daten dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan seibäckchen. Pola Trend von Terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler von jangka panjang dalam Daten. Struktur datanya dapat digambarkan seibäckchen. Vorhersage adalah peramalan athen perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan daten yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Vorhersage diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (vorhersagefehler) yang biasanya diukur dengan Mittelwert Absolute Abweichung, Absoluter Fehler. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "peramalan" vorschlagen Linguee - Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintaan als metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penaybab yang berlaku di masa lalu diasumsikan akan berlaku juga di masa yang akan datang, dän peramalan tak pernah sempurna, permintaan sich selber berbeda dengan permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai vorbildlicher peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (vorhersagefehler) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih vorbildlicher peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi als menanggapi pola aktivitas historis dari daten. Modell-Modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif als metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produkt baru, pasar baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaischen terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai Modell-Modell deret waktu (Zeitreihen-Modell). Modell deret waktu yang populer dan umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (Bewegungsdurchschnitte), pemulusan eksponensial (exponentielle Glättung), dan proyeksi kecenderungan (Trendprojektion). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai Modell kausal, dan yang umum digunakan adalah Modell regresi (Regression Causal Modell) (Gaspersz, 1998). 1. Gewicht Moving Averages (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah Daten aktualisieren permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Ungewicht bewegliche Durchschnitte) dan rata-rata bobot bergerak (Gewicht Moving Averages). Modell rata-rata bobot bergerak lebih antworten terhadap perubahan karena daten dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot Bergerak yaitu sebagai Berikut. 2. Einfache exponentielle Glättung (SES) Pola-Daten Yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan Modell pemulusan eksponensial (exponentielle Glättungsmodelle). Metode Einzelne Exponentielle Glättung lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 dan 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola Historis Dari Daten Aktuál permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil Dari Waktu ke Waktu, nilai Yang dipilih adalah Yang 1. Pola mendekati Historis Dari Daten aktual permintaan tidak berfluktuasi atau (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modell analisis Regresi Linier adalah suatu metoden populer untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) Sieben Variabler Yang Digunakan, Variabel X Dan Variabel y, Diasumsikan Memiliki Kaitan Satin Sama Lain Dan Bersifat Liner. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai Berikut. Y hasil peramalan ein perpotongan dengan Sumbu tegak b menyatakan Steigung atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modell-Modell peramalan Yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator Yang Umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mittlere absolute Abweichung), rata rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata rata persentase kesalahan absolut (absoluter Fehler in Prozent bedeuten), validasi peramalan (Tracking-Signal), dan Pengujian kestabilan (Bewegungsbereich). 1. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). Mad berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam einheit yang sama sebagai deret asli. Nilai mad dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah Beobachtungen. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. Spurhaltungs-Signal Validasi peramalan dilakukan dengan Spurhaltungs-Signal. Spurhaltung Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Nachführungssignal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Nachverfolgungssignal yang positif menunjukan bahwa nilai Aktualisierung permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan Nachführsignal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Nachverfolgungssignal. Dise dise RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS.......................................................................... Sehingga pusat dari Nachführsignal mendekati nol. Verfolgungssignal yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrol untuk melihat kelayakkan daten datum batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Beweglicher Bereich (MR) Peta Bewegungsstrecke dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Daten permintaan aktualisieren dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan Daten peramalan dengan permintaan aktual. Peta Umzugsbereich Digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Umzugsbereich adalah sebagai berikut. Jama ditemukan satu titik yang berada verdünnung batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah datenschutz harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada verdünnung batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jama semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Umzugsbereich ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan am wenigsten quadratischen terdahulu. Jika peta Umzugsbereich menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat Daten Yang Tidak Berasal Dari Sistem Sebab-Akibat Yang Sama Dan Harus Dibuang Maka Peramalan Wortspiel Harus Diulangi Lagi. Hat diesen Eintrag von ProfesorBisnis gerebloggt und das kommentiert: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat und bermanfaat Maaf mas numpang tanya. Judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 vorbildlicher rumus pendekatan yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut yang akurat yang mana ya mas. trima kasih (mohon d balas Yang secepatnya ya mas Ordnungen.) permisi pak, Saya Baru saja Menulis tentang fungsi Autokorrelation untuk penentuan pola Datenzeitreihen apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot / 2015/12 / Daten - mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada Teknik gelegen untuk mencari pola Datenzeitreihen selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan Ketersediaan bahan baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan Ketersediaan produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil Prognose nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi Dari semua metode eksponensial baik yang einfach, holt, braun dan nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas gedämpft 200. Solusinya mas
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