Durchschnittlicher Prozess Zweiter Ordnung

Autoregressive Moving-Average Simulation (erste Ordnung) Die Demonstration ist so eingestellt, dass die gleiche zufällige Reihe von Punkten verwendet wird, egal wie die Konstanten und variiert werden. Allerdings, wenn die quotrandomizequot Taste gedrückt wird, wird eine neue zufällige Serie generiert und verwendet werden. Halten Sie die zufällige Serie identisch ermöglicht es dem Benutzer, genau zu sehen, die Auswirkungen auf die ARMA-Reihe von Änderungen in den beiden Konstanten. Die Konstante ist auf (-1,1) begrenzt, da sich die Divergenz der ARMA-Reihe ergibt. Die Demonstration ist nur für einen Prozess erster Ordnung. Zusätzliche AR-Begriffe würden komplexere Reihen erzeugen, während zusätzliche MA-Begriffe die Glättung erhöhen würden. Für eine detaillierte Beschreibung von ARMA-Prozessen siehe beispielsweise G. Box, G. M. Jenkins und G. Reinsel, Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle. 3. Aufl. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. RELATED LINKSForecast mit Exponential-Glättungsmodell zweiter Ordnung In diesem Prozess führt das System eine Prognose mit dem exponentiellen Glättungsmodell zweiter Ordnung durch. Dieses Prognosemodell kann verwendet werden, um das vermutete Trendverhalten zu bestimmen. Das System verwendet die exponentielle Glättung zweiter Ordnung, um die zukünftige Nachfrage zu bestimmen. Die Prognose ist nicht konstant. Vor der Berechnung der Prognose führt das System die Modellinitialisierung und die Ausreißerkorrektur durch. Nach Berechnen der Prognose berechnet das System die Standardabweichung und das MAD und führt eine Trendbegrenzung durch. Weitere Informationen darüber, wie das System dieses Modell auswählt, finden Sie unter Automatische Modellauswahl. Das System führt die Prognose mit dem exponentiellen Glättungsmodell zweiter Ordnung nach folgender Formel durch: F (t1) ist die Prognose für die nächste Periode. B 1 (t) ist der einmal geglättete Grundwert. B 2 (t) ist der zweifach geglättete Grundwert. V (t) ist die letzte Geschichte der letzten Periode. Dieser Wert wird in der Kennzahl Endgültige Historie auf dem Bildschirm "Bedarfsverlauf anpassen" angezeigt. Sie gelangen auf dieses Bild auf dem Bild SAP Easy Access unter Erweiterte Planungs - und Optimierungs-Service-Teileplanung (SPP) Environment Data Administration. Alpha ist die Glättungskonstante für den einmal geglätteten Basiswert und beta die Glättungskonstante für den zweifach geglätteten Basiswert. Die Glättungskonstanten alpha und beta können Sie im Menü SAP Easy Access unter Erweiterte Planungs - und Optimierungsplanung (SPP) auf der Registerkarte Modellparameter in den Feldern Alpha Factor und Beta Factor definieren. Der Trend ergibt sich aus der Prognose mit dem Second-Order Exponential Smoothing-Modell wie folgt: