Pobierz Prognozowanie ćwiczenia i więcej Ćwiczenia w PDF z Zarządzanie społeczne tylko na Docsity!
Zadanie 1.1/77s. Ilość sprzedanego ryżu (w.kg) w osiedlowym sklepie "Jola" w kolejnych 10 tygodniach kształtował się następująco: 60, 62,58,61,59,63,60,62,60, Cel zadania: a) Określić obiekt, zjawisko, zmienną. b) Sformułować przesłanki do wyznaczenia prognozy sprzedaży ryżu na następny tydzień. c) Jaką postawę można przyjąć, wyznaczając prognozę sprzedaży ryżu na następny tydzień? Odpowiedź uzasadnić. d) Jakimi metodami można wyznaczyć prognozę sprzedaży na następny tydzień? Uzasadnić wybór tych metod. Rozwiązanie: a) Tygodnie Ilość ryżu 1 60 2 62 3 58 4 61 5 59 6 63 7 60 8 62 9 60 10 62 b) Założenie: ŷ= 60. s= 1. Vz= 2. Ocena wykresu wskazuje, że w badanym szeregu czasowym występują: składowa systematyczna w postaci stałego (przeciętnego) poziomu oraz wahania przypadkowe. Średnia wartość zmiennej w analizowanym okresie wynosi 60,7 kg. Występowanie składowej systematycznej w postaci (przeciętnego) poziomu potwierdza niska wartość współczynnika zmie c) Przy wyznaczaniu prognozy badanej zmiennej na kolejny tydzień można przyjąć podstawę pasywną. Uzasadnienie: Nie oczekuje się bowiem istotnych zmian w poziomie tej zmiennej w najbliższych tygodniach. Wskazuje na to charakter zmiennej (zaspokajanie potrzeb) oraz składowe szeregu czasowego. Dopuszczalny błąd prognozowania 5 % Średnia arytmetyczna " ŷ " badanej zmiennej wynosi: Odchylenie standardowe " s " badanej zmiennej wynosi: Współczynnik zmienności " Vz " badanej zmiennej wynosi: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
Ilość sprzedanego ryżu w kolejnych 1
tygodnie ilość ryżu
d) Konstrukcja prognozy metodą naiwną. Niska wartość współczynnika zmienności badanej zmiennej dopuszcza zastosowanie metody naiwnej na następny okres. Yt= Yt-1 Yt = wielkość przedostatniego okresu - 1 Przewidywana wielkość sprzedaży ryżu w kolejnym okresie w sklepie "Jola" wyniesie 62 kg. Ocena trafności prognozy. Ψt= (^) -5. Błąd EX POST prognozy sprzedaży na kolejny tydzień wyniosła -5,08475 %. Prognoza była więc błędna. Konstrukcja prognozy 3-elementową średnią ruchomą prostą: y11= 60. Metoda średniej ruchomej ważonej Waga 1 0.2 0.3 0. Okres Sprzedaż w kg Prognoza w kg (t) (Yt) Średnia ważona 3-elementowa (wagi: 0,2; 0,3; 0,5) (yt) 1 60 - 2 62 - 3 58 - 4 61 59. 5 59 60. 6 63 59. 7 60 61. 8 62 60. 9 60 61. 10 62 60. 11 - 61. Σ Waga 2 0.15 0.25 0. Okres Sprzedaż w kg Prognoza w kg (t) (Yt) Średnia ważona 3-elementowa (wagi: 0,15; 0,25; 0,6) (yt) 1 60 - 2 62 - 3 58 - 4 61 59. 5 59 60. Y10= Y11= 62 kg
0,404969 kilograma dla średniej ważonej z III przypadkiem wag. Najniższy średni błąd kwadratowy prognoz wygasłych uzy średniej ruchomej ważonej z III przypadkiem wag. Prognoza sprzedaży ryżu wyznaczona została za pomocą modelu: y*11= (59 * 0,1 +60 * 0,2 + 62 * 0,7)= (^) 61.3 kilograma W kolejnym okresie można się spodziewać sprzedaży 61,3 kilograma ryżu. Uzasadnienie: Przeprowadzone obliczenia wykazały, że zastosowanie metody naiwnej nie pozwala wyliczyć, z 5% błędem, sprzedaży na Dopiero zastosowanie metody średniej ruchomej ważonej pozwoliło uzyskać szacunkową wartość zapotrzebowania klientó w kolejnym okresie w sklepie "Jola"
wał się następująco: Odpowiedź uzasadnić. wybór tych metod. % wartość współczynnika zmienności 2,581584 % 4 5 6 7 8 9 10
anego ryżu w kolejnych 10 tygodniach
tygodnie
Bezwzględny błąd prognozy ex post qt = yt-y*t
2 4 -1.5 2. 3.7 13. -2 4 1.5 2. -1.7 2. 1.6 2.
żonej z II przypadkiem wag,
qt^2
towy prognoz wygasłych uzyskano więc dla ała za pomocą modelu: z 5% błędem, sprzedaży na kolejny okres. tość zapotrzebowania klientów na ryż
