【正文】 業(yè)管理技術(shù) 移動(dòng)平均法分析 Example 例如已知過去五期貨車需求量， 求算三期移動(dòng)平均預(yù)測(cè)值。相反地，平滑常數(shù) 愈接近 1，則反應(yīng)愈大 ， 平滑程度 愈 小 。 ?乘法模型：季節(jié)性以 百分比 表示，即時(shí)間序列值乘以 平均趨勢(shì)值的某一百分比 ，又稱為 季節(jié)相對(duì)性 (或季節(jié)指數(shù) )。 1. 使用 季節(jié)趨勢(shì)方程式 並針對(duì)目標(biāo)期間以求得趨勢(shì) 估計(jì)值。 相關(guān)係數(shù)的平方（ ）可用來衡量線性迴歸對(duì)數(shù)據(jù)的 解釋能力 。 2. 在直線附近的偏差應(yīng)為 常態(tài)分配 。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 46 曲線與多元迴歸分析 適用於包含 一個(gè)以上 預(yù)測(cè)變數(shù) 而不適合 線性模型 ，或不適用簡(jiǎn)單線性迴歸，或是存在有非線性關(guān)係 時(shí)。 ntt? ?? 預(yù)測(cè)值實(shí)際值MAD結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 51 均方誤差（ MSE） MSE 是 預(yù)測(cè)誤差平方 的平均值。 因此 管制上限： 管制下限： 管制界限： MSEs ? MSEz?0 z? MSEz?0結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 58 追蹤訊號(hào) 累積 預(yù)測(cè)誤差 與相關(guān)的 平均絕對(duì)偏差 （即 MAD）的比，目的在 偵測(cè)誤差的偏差 。 ?利用歷史資料進(jìn)行直覺式判定 沒有信心與精確達(dá)成任務(wù) 。 , February 17, 2023 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 2023年 2月 17日星期五 2時(shí) 27分 20秒 14:27:2023 February 2023 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 2023年 2月 17日星期五 下午 2時(shí) 27分 20秒 14:27: 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 2023年 2月 17日星期五 2時(shí) 27分 20秒 14:27:2023 February 2023 1空山新雨后，天氣晚來秋。 , February 17, 2023 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 :27:2023:27Feb2317Feb23 1故人江海別，幾度隔山川。 ?運(yùn)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法達(dá)成未來產(chǎn)能需求預(yù)測(cè)，並規(guī)劃?rùn)C(jī)臺(tái)遷移計(jì)畫與人員遣散計(jì)畫。 ()MA Dtttt??? 實(shí) 際 值 誤差值追蹤 訊號(hào)45??到結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 59 選擇預(yù)測(cè)技巧 選擇預(yù)測(cè)技巧的二個(gè)重要因素： ?成本 ?精確性 最佳的預(yù)測(cè)不一定是精確度最高或成本最低，而是管理者認(rèn)定的精確度與成本之最佳組合。 ||100MA P Etttn????實(shí) 際 值 預(yù)測(cè) 值實(shí) 際 值結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 53 例題 使用下列資料計(jì)算 MAD、 MSE 和 MAPE 。 (SPSS, MINITAB, MATLAB, Excel+VBA) 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 47 預(yù)測(cè)精確度與管制 預(yù)測(cè) 精確度 與 管制 對(duì)預(yù)測(cè)來說是相當(dāng)重要層面。 滿足上列假設(shè)後，為了得到最佳結(jié)果： 1. 經(jīng) 常將資料 繪成圖形 ， 驗(yàn)證線性關(guān)係是否恰當(dāng) 。 2r2結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) Regression Example 某公司過去行動(dòng)電話銷售量，如下表所列。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 31 季節(jié)性範(fàn)例 – 計(jì)算季節(jié)相對(duì)性 中心點(diǎn)移動(dòng)平均 (centered moving average): 與移動(dòng)平均法相同，其數(shù)值卻不能作為 預(yù)測(cè)值 ，但此數(shù)值為該序列之代表值。 ?季節(jié)性變動(dòng)於零售業(yè)規(guī)劃與排程之重要因素，此外掌握 尖峰負(fù)荷 亦很重要。 預(yù)測(cè) 23 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 24 指數(shù)平滑法 Example 期間 實(shí)際 A l p h a = 0 . 1 誤差 A l p h a = 0 . 4 誤差1 422 40 42 2 . 0 0 42 23 43 4 1 . 8 1 . 2 0 4 1 . 2 1 . 84 40 4 1 . 9 2 1 . 9 2 4 1 . 9 2 1 . 9 25 41 4 1 . 7 3 0 . 7 3 4 1 . 1 5 0 . 1 56 39 4 1 . 6 6 2 . 6 6 4 1 . 0 9 2 . 0 97 46 4 1 . 3 9 4 . 6 1 4 0 . 2 5 5 . 7 58 44 4 1 . 8 5 2 . 1 5 4 2 . 5 5 1 . 4 59 45 4 2 . 0 7 2 . 9 3 4 3 . 1 3 1 . 8 710 38 4 2 . 3 6 4 . 3 6 4 3 . 8 8 5 . 8 842+(4242)=42 4042=2 42+(4042)= 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 25 指數(shù)平滑法 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 指數(shù)平滑法 預(yù)測(cè) 26 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 27 時(shí)間序列預(yù)測(cè) (3/3) 季節(jié)性分析技術(shù) ?某種事件發(fā)生的時(shí)間序列呈現(xiàn) 規(guī)則上下反覆變動(dòng) 。 ?假設(shè)條件 —愈 近期 觀察資料，愈有可能得到 最準(zhǔn)確預(yù)測(cè)值 ，因此應(yīng)該給予較 近期數(shù)值較大 的權(quán)數(shù) ?權(quán)重選擇通常要 使用試誤法 。 優(yōu)點(diǎn)：不需 任何成本 、 方法簡(jiǎn)單迅速 ；因?yàn)椴挥梅治鲑Y料，易了解。 3. 選擇 預(yù)測(cè)方法 。 結(jié)束 服務(wù)業(yè)作業(yè)管理技術(shù) 預(yù)測(cè) 8 優(yōu)良預(yù)測(cè)因素 1. 預(yù)測(cè)有 時(shí)間性 ： 預(yù)測(cè)須涵蓋可能變動(dòng)所需時(shí)間 。 短期預(yù)測(cè) 可使用之 預(yù)測(cè)方法 較中、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)為多。 了解選擇預(yù)測(cè)技術(shù)時(shí)應(yīng)考量之主要考量因素 。 描述三種以上定性預(yù)測(cè)技術(shù)，並說明其優(yōu)缺點(diǎn) 。 ) ?中期預(yù)測(cè) ?預(yù)測(cè)期間在 三個(gè)月到三年之間 的預(yù)測(cè)。 預(yù)測(cè)必須考慮二種資訊： 目前情況 條件 與因素 過去類似 情況的 處理經(jīng)驗(yàn) 我看到你這學(xué)期將 得到一個(gè) A。 4. 預(yù)測(cè)必須具備有意義的 計(jì)量單位 (金額、人工小時(shí)