There are several ways to monitor f

There are several ways to monitor forecast error over time to make sure that the forecast is performing correctly--that is, the forecast is in control. Forecasts can go "out of control" and start providing inaccurate forecasts for several reasons, including a change in trend, the unanticipated appearance of a cycle, or an irregular variation such as unseasonable weather, a promotional campaign, new competition, or a political event that distracts consumers.

A tracking signal indicates if the forecast is consistently biased high or low. It is computed by dividing the cumulative error by MAD, according to the formula


The tracking signal is recomputed each period, with updated, "running" values of cumulative error and MAD. The movement of the tracking signal is compared to control limits; as long as the tracking signal is within these limits, the forecast is in control.

Forecast errors are typically normally distributed, which results in the following relationship between MAD and the standard deviation of the distribution of error, a:


This enables us to establish statistical control limits for the tracking signal that corresponds to the more familiar normal distribution. For example, statistical control limits of ±3 standard deviations, corresponding to 99.7 percent of the errors, would translate to ±3.75 MADs; that is, 3a ÷ 0.8 = 3.75 MADs. Control limits of ±2 to ±5 MADs are used most frequently.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีหลายวิธีในการตรวจสอบข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ช่วงเวลาเพื่อให้แน่ใจว่า การคาดการณ์การทำงานได้อย่างถูกต้อง - ที่ การคาดการณ์เป็นผู้ควบคุม คาดการณ์สามารถเอาใจ "ควบคุม" และเริ่มให้คาดการณ์ไม่ถูกต้องด้วยเหตุผลหลาย รวมทั้งการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้ม ลักษณะสภาวะของวงจร หรือการเปลี่ยนแปลงที่ผิดปกติเช่นอากาศ unseasonable แคมเปญส่งเสริมการขาย การแข่งขันใหม่ หรือเหตุการณ์ทางการเมืองที่ distracts ผู้บริโภคติดตามสัญญาณบ่งชี้ว่า การคาดการณ์อย่างสม่ำเสมอ biased สูงหรือต่ำ จะคำนวณ โดยการหารผิดพลาดสะสมโดย MAD ตามสูตรสัญญาณติดตามเป็น recomputed แต่ละงวด ค่าปรับปรุง "ทำงาน" ข้อผิดพลาดที่สะสมและ MAD. มีการเปรียบเทียบการเคลื่อนที่ของสัญญาณติดตามควบคุมจำกัด ตราบเท่าที่สัญญาณติดตามอยู่ภายในขีดจำกัดเหล่านี้ การคาดการณ์เป็นผู้ควบคุมการคาดการณ์ผิดปกติปกติกระจาย ซึ่งส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่าง MAD และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงของข้อผิดพลาด a:นี้ช่วยให้เราสามารถสร้างขีดจำกัดควบคุมทางสถิติสำหรับการติดตามสัญญาณที่สอดคล้องกับการแจกแจงปกติที่คุ้นเคย ตัวอย่าง ข้อจำกัดการควบคุมทางสถิติส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน± 3 ที่สอดคล้องกับ 99.7 เปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาด จะแปล ±3.75 MADs นั่นคือ 3a/นัก เรียน 0.8 = 3.75 MADs ขีดจำกัดควบคุมของ± 2 การ MADs ± 5 จะใช้บ่อยที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีหลายวิธีในการตรวจสอบข้อผิดพลาดของการคาดการณ์ในช่วงเวลาเพื่อให้แน่ใจว่าการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพอย่างถูกต้อง - นั่นคือการคาดการณ์อยู่ในการควบคุม การคาดการณ์สามารถไป "ออกจากการควบคุม" และเริ่มให้การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องด้วยเหตุผลหลายประการรวมทั้งการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มลักษณะที่ไม่คาดคิดของวงจรหรือรูปแบบที่ผิดปกติเช่นสภาพอากาศไม่ถูกฤดูกาล, แคมเปญส่งเสริมการขาย, การแข่งขันใหม่หรือเหตุการณ์ทางการเมือง สมาธิที่ผู้บริโภค. สัญญาณบ่งชี้การติดตามถ้าการคาดการณ์จะลำเอียงอย่างต่อเนื่องสูงหรือต่ำ มันคำนวณโดยการหารข้อผิดพลาดที่สะสมโดย MAD ตามสูตรสัญญาณการติดตามจะrecomputed แต่ละช่วงเวลาที่มีการปรับปรุง "ทำงาน" ค่าของข้อผิดพลาดที่สะสมและ MAD การเคลื่อนไหวของสัญญาณการติดตามจะถูกเมื่อเทียบกับการควบคุมข้อ จำกัด ; ตราบใดที่สัญญาณการติดตามอยู่ในข้อ จำกัด เหล่านี้คาดการณ์อยู่ในการควบคุม. ข้อผิดพลาดการพยากรณ์มักจะกระจายตามปกติซึ่งส่งผลให้ความสัมพันธ์ต่อไปนี้ระหว่าง MAD และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายของข้อผิดพลาดที่: ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถสร้างสถิติ ข้อ จำกัด การควบคุมสัญญาณการติดตามที่สอดคล้องกับการกระจายคุ้นเคยมากกว่าปกติ ยกตัวอย่างเช่นข้อ จำกัด การควบคุมทางสถิติของ± 3 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่สอดคล้องกับร้อยละ 99.7 ของความผิดพลาดที่จะแปลถึง± 3.75 MADs; นั่นคือ 3a ÷ 0.8 = 3.75 MADs ข้อ จำกัด การควบคุมของ± 2 ถึง± 5 MADs ถูกนำมาใช้บ่อยที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีหลายวิธีที่จะตรวจสอบพยากรณ์ตลอดเวลาเพื่อให้แน่ใจว่า บวกการแสดงได้อย่างถูกต้อง -- นั่นคือการคาดการณ์ในการควบคุม ยังสามารถไป " ออกจากการควบคุม " และเริ่มมีการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องหลายประการ รวมทั้งการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้ม ลักษณะการเงินของรอบ หรือมีการเปลี่ยนแปลง เช่น อากาศที่ผิดปกติ ซึ่งไม่เหมาะกับฤดูกาล แคมเปญส่งเสริมการขายการแข่งขันใหม่ หรือเหตุการณ์ทางการเมืองที่ทำให้ผู้บริโภค

ติดตามสัญญาณบ่งชี้ว่า ถ้าการคาดการณ์ลำเอียงเสมอสูงหรือต่ำ มันคำนวณโดยการหารข้อผิดพลาดที่สะสมโดยบ้าตามสูตร


ติดตามสัญญาณ recomputed แต่ละช่วงเวลา มีการปรับปรุง " วิ่ง " ค่าของความคลาดเคลื่อนสะสม และบ้าการเคลื่อนไหวของการติดตามสัญญาณเทียบกับการควบคุมจำกัด ; ตราบใดที่สัญญาณติดตามภายในขอบเขตนี้ การคาดการณ์ในการควบคุม

การพยากรณ์โดยทั่วไปแบบปกติ ซึ่งส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างโกรธและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนเป็น

:นี้จะช่วยให้เราสามารถสร้างขีดจำกัดควบคุมทางสถิติสำหรับการติดตามสัญญาณที่สอดคล้องกับการแจกแจงปกติที่คุ้นเคยมากกว่า ตัวอย่างสถิติการควบคุมขอบเขตของ± 3 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ 99.7 เปอร์เซ็นต์ของข้อผิดพลาด จะแปลให้± 3.75 Mads ; นั่นคือ 3A ÷ 0.8 = 3.75 Mads . การควบคุมขอบเขตของ± 2 ± 5 แมดส์ที่ใช้บ่อยที่สุด