1 / 42

Artık ( Residual )

Artık ( Residual ). Değişkenlerin cari değerleri ile öngörü değerleri arasındaki fark artık (residual) olarak adlandırılmaktadır. Ortalama Mutlak Sapma Mean Absolute Deviation (MAD). Serinin ölçüldüğü birim ile öngörü hatasını ölçmek için kullanılır.

cally-carlson
Download Presentation

Artık ( Residual )

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Artık (Residual) • Değişkenlerin cari değerleri ile öngörü değerleri arasındaki fark artık (residual) olarak adlandırılmaktadır. Pazarlıoğlu

  2. Ortalama Mutlak Sapma MeanAbsoluteDeviation (MAD) • Serinin ölçüldüğü birim ile öngörü hatasını ölçmek için kullanılır. Pazarlıoğlu

  3. Ortalama Hata KarelerMeanSquaredError(MSE) • Hataların kareleri alındığı için bu yaklaşım, büyük öngörü hatalarını cezalandırır. Böylece daha küçük hatalar üreten yöntem tercih edilir. Pazarlıoğlu

  4. Ortalama Mutlak Yüzde Hata MeanAbsolutePercetageError (MAPE) • Sayısal değerlerinden ziyade yüzdelere göre öngörü hatalarını hesaplamak için kullanılan ölçüm. Pazarlıoğlu

  5. Ortalama Yüzde Hata MeanPercetageError (MPE) • Sayısal değerlerinden ziyade yüzdelere göre öngörü hatalarını hesaplamak için kullanılan ölçüm. Pazarlıoğlu

  6. Öngörü Ölçülerinin Kullanımı • İki farklı tekniğin doğruluğunun karşılaştırılması, • Tekniklerin kullanışlığının veya güvenliğinin ölçülmesi, • En iyi tekniğin araştırılması. Pazarlıoğlu

  7. Öngörü Ölçüleri :Örnek-1 Pazarlıoğlu

  8. Öngörü Ölçüleri :Örnek-1 • MAD=34/8=4.3 Her bir öngörü ortalama 4.3 müşteri sapmaktadır. • MSE=188/8=23.5 • MAPE=55.6/8=%6.95 • MPE=16.2/8=%2.03 Pazarlıoğlu

  9. Üstel Düzeltme Yöntemi-1 • Üstel düzeltme yöntemi temeli bütün önceki gözlem değerlerinin üstel ağırlıklı hareketli ortalaması almaktır. • Model aşağı ya da yukarı doğru eğilim göstermeyen seriler için uygundur. • Bu yöntemde ana amaç cari düzeyi tahmin etmektir. • Bu düzey tahmin edildikten sonra serinin gelecekte alacağı değerleri öngörü amacıyla kullanılır. • Üstel düzeltme, en son tecrübenin ışığında öngörüyü sürekli olarak düzelten bir yöntemdir Pazarlıoğlu

  10. Üstel Düzeltme Yöntemi-2 • Yeni gözleme a ağırlığı verilirken, eski öngörüye (1-a) ağırlığı verilir. Burada “a”düzeltme sabiti olup, 0<a<1 arasında değer almaktadır. : Pazarlıoğlu

  11. Üstel Düzeltme Yöntemi-3 Yelki El Aletleri şiketinin testere 2002-2008 yıllarına ait testere(adet) satışları Pazarlıoğlu

  12. Üstel Düzeltme Yöntemi-4 Pazarlıoğlu

  13. Üstel Düzeltme Yöntemi-5 Pazarlıoğlu

  14. Üstel Düzeltme Yöntemi-6 Pazarlıoğlu

  15. Üstel Düzeltme Yöntemi-7 Pazarlıoğlu

  16. Üstel Düzeltme Yöntemi-8 Pazarlıoğlu

  17. Üstel Düzeltme Yöntemi-9 Pazarlıoğlu

  18. Üstel Düzeltme Yöntemi-10 Pazarlıoğlu

  19. Üstel Düzeltme Yöntemi-11 a=0.1 MSE=24262 MAPE=%38.9 a=0.6 MSE=22248 MAPE=%36.5 Pazarlıoğlu

  20. Üstel Düzeltme Yöntemi-12 a=0.1 MSE=21091 MAPE=%32.1 a=0.6 MSE=22152 MAPE=%36.7 Pazarlıoğlu

  21. Holt Yöntemi-1 Holt yönteminde üç denklem kullanılır: 1.Üstel düzeltilmiş seri ya da cari düzey tahmini Pazarlıoğlu

  22. Holt Yöntemi-2 Pazarlıoğlu

  23. Holt Yöntemi-3 Pazarlıoğlu

  24. Holt Yöntemi-4 Holt denkleminde üç denklem kullanılır: 1.Üstel düzeltilmiş seri ya da cari düzey tahmini 2. Trend tahmini Pazarlıoğlu

  25. Holt Yöntemi-5 Pazarlıoğlu

  26. Holt Yöntemi-6 Holt denkleminde üç denklem kullanılır: 1.Üstel düzeltilmiş seri ya da cari düzey tahmini 2. Trend tahmini 3. p. Dönemin öngörüsü Pazarlıoğlu

  27. Holt Yöntemi-7 Pazarlıoğlu

  28. Holt Yöntemi-6 Öngörü hatasının belirlenmesi Pazarlıoğlu

  29. Holt Yöntemi-7 Pazarlıoğlu

  30. Holt Yöntemi-8 Pazarlıoğlu

  31. Holt Yöntemi-9 2008-1 dönemi için öngörü hesaplanması 1.Üstel düzeltme serisinin güncellenmesi 2.Trend tahmininin güncellenmesi Pazarlıoğlu

  32. Holt Yöntemi-10 2008-1 dönemi için öngörü hesaplanması 3. Bir dönem sonrasının (2008-1) öngörüsü Pazarlıoğlu

  33. Holt Yöntemi-11 Pazarlıoğlu

  34. Winter Yöntemi-1 Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 1. Üstel düzeltilmiş seri Pazarlıoğlu

  35. Winter Yöntemi-2 Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 1. Üstel düzeltilmiş seri 2. Trend tahmini Pazarlıoğlu

  36. Winter Yöntemi-3 Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 1. Üstel düzeltilmiş seri 2. Trend tahmini 3.Mevsimsellik tahmini Pazarlıoğlu

  37. Winter Yöntemi-4 Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 1. Üstel düzeltilmiş seri 2. Trend tahmini 3.Mevsimsellik tahmini 4. p. Dönemin öngörüsü Pazarlıoğlu

  38. Winter Yöntemi-5 Pazarlıoğlu

  39. Winter Yöntemi-6 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 1. Üstel düzeltilmiş seri Pazarlıoğlu

  40. Winter Yöntemi-7 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 2. Trend tahmini Pazarlıoğlu

  41. Winter Yöntemi-8 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 3.Mevsimsellik tahmini Pazarlıoğlu

  42. Winter Yöntemi-9 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 4. p. Dönemin öngörüsü Pazarlıoğlu

More Related