मौसम में चल - औसत

मौलिकता की परिभाषा - इन्वेंटरी ऑप्टिमाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर। सीज़न की परिभाषा। जोयन्स वर्मोरेल द्वारा पिछली बार संशोधित सितंबर 2011 तक। नॉलेजबेस। किसी दिए गए उत्पाद के आंकड़ों, मांग या विक्रय में कहा जाता है कि मौसमी समय का प्रदर्शन होता है जब अंतर्निहित समय-श्रृंखला में एक अनुमानित चक्रवर्ती विविधता वर्ष के भीतर समय पर निर्भर करता है सीजन्यलिटी मांग पूर्वानुमानों की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए सबसे अधिक बार उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय पैटर्नों में से एक है। उदाहरण के लिए, ज्यादातर पश्चिमी खुदरा विक्रेताओं को क्रिसमस के मौसम में चोटी की बिक्री होती है। मौसमी समय-श्रृंखला का विश्लेषण। नीचे दिए गए आलेख 4 मौसमी समय-श्रृंखला को बड़ा करने के लिए क्लिक करें टाइम-सीरीज साप्ताहिक स्तर पर 15 9 सप्ताह की अवधि में लगभग 3 साल एकत्रित की जाती है डेटा बड़े यूरोपीय खुदरा व्यापारी के गोदाम से 4 अलग-अलग उत्पादों के लिए साप्ताहिक शिपमेंट का प्रतिनिधित्व करता है। जनवरी के पहले दिन 1 को एक धूसर ऊर्ध्वाधर मार्कर के साथ चिह्नित किया गया है ऐतिहासिक डेटा लाल रंग में दिखता है, जबकि लोकद पूर्वानुमान बैंगनी रंग में प्रदर्शित होता है ऋणात्मकता को एक वर्ष से पैटर्न के समानता के रूप में देखा जा सकता है, अगले उपयोग के लिए ग्रे मार्करों को संदर्भ के रूप में। मौसमी अपघटन के लिए बेसिक मॉडल। समय पर मांग की जा सकती है हम मांग को दो घटकों में सिकुड़ते हैं। टा सख्ती से चक्रीय फ़ंक्शन और जेड टी गैर-मौसमी पूरक यह देता है। टी एस टी जेड टी, जहां एस टी 1 साल एस टी। यदि ऐसा एक समारोह एस टी का अनुमान लगाया जा सकता है, तो पूर्वानुमान प्रक्रिया आमतौर पर तीन चरणों में चली जाती है टाइम-सीरीज जेड टी वाई टी एस टी.पी. समय-सीरीज जेड टी पर संभवतः चलती औसत के माध्यम से भविष्यवाणी करता है। बाद में मौसम पूर्वानुमान सूचकांक को लागू करें। मौसमी इंडेक्स एस टी का अनुमान लगाने की शुरुआती समस्या के बारे में सोचो अन्य के बीच कोई प्रवृत्ति नहीं है, एस के साथ अनुमान लगाया जा सकता है। टी औसत Y t-1 एमए टी-1 वाई टी -2 एमए टी -2 वाई टी -3 एमए टी -3 जहां वाई टी -1 शॉर्टकट है वाई टी - 1 वर्ष और एमए के लिए वाई के 1 साल की बढ़ती औसत। इस खंड में प्रस्तावित दृष्टिकोण सरल है, लेकिन इसे आसानी से लागू किया जा सकता है एक्सेल में घ कई साहित्यिक मॉडल साहित्य में पाए जा सकते हैं ताकि मौसम की स्थिति को और अधिक जटिल तरीकों से निपटने के लिए एक्स बॉक्स-जेनकिंस, एआरएमए, एआरआईएए, होल्ट-विंटर्स। मौसमी सूचकांकों का आकलन करने में चलेगा। ऊपर उल्लेखित मौसम मौसम मॉडल एक असामान्य दृष्टिकोण है लंबे समय तक मौसमी समय-श्रृंखला के लिए काम करते हैं फिर भी, मौसमी समय का आकलन करते समय कई व्यावहारिक कठिनाइयां होती हैं। टाइम-सीरीज कम होती है अधिकांश उपभोक्ता वस्तुओं का जीवनकाल 3 या 4 वर्ष से अधिक नहीं होता है नतीजतन, किसी दिए गए उत्पाद के लिए, बिक्री इतिहास प्रत्येक मौसमी इंडेक्स का अनुमान लगाने के लिए पिछले कुछ दिनों में औसत बहुत कम अंक हैं, जो कि साल के दौरान एस टी के मूल्यों का कहना है, पिछले खंड में सीएफ। समय-श्रृंखला शोर हैं यादृच्छिक बाजार में उतार-चढ़ाव बिक्री को प्रभावित करते हैं, और मौसम अधिक अलग करना मुश्किल है। कई मौसमी चीजें शामिल हैं जब दुकान के स्तर पर बिक्री देख रहे हैं, उत्पाद की मौसमी आमतौर पर स्टोर की मौसम के साथ उलझा हुआ है.अन्य पेटी प्रवृत्ति या उत्पाद जीवनचक्र के रूप में आरएनसी भी समय-श्रृंखला पर प्रभाव डालती है, जो आकलन में विभिन्न प्रकार के पूर्वाग्रहों को पेश करता है। एक सरल - यद्यपि मनुष्यबोधक गहन - उन मुद्दों को हल करने के लिए विधि में मैन्युअली सीज़ीलिटी प्रोफाइल बनाने से संबंधित उत्पादों के समुच्चय से एक ही मौसमी व्यवहार उत्पाद कुल का जीवनशैली आम तौर पर अलग-अलग उत्पादों की जीवनशैली से ज्यादा लंबा है, जो उन आकलन के मुद्दों को कम करता है। ऐसे कई पैटर्न हैं जो साल में एक बार होते हैं लेकिन हमेशा की तारीख में लोकद में, हम उन पैटर्नों को अर्ध - उदाहरण के लिए, मदर डे जो वर्ष के आधार पर अलग-अलग तिथियों पर पड़ता है और यह भी रमजान, ईस्टर और हनुक्का जैसे देशों और अन्य छुट्टियों के बीच भिन्न होता है जो वर्ष के आधार पर अलग-अलग दिनांक पर आते हैं, अर्ध-मौसमी हैं। ये अर्ध-मौसमी घटनाएं शास्त्रीय चक्रीय पूर्वानुमान वाले मॉडल के दायरे से आगे निकलते हैं जो मानते हैं कि चक्र की अवधि सख्ती से स्थिर है यद्यपि से निपटने के लिए सेमा-मौसमी घटनाओं की तुलना में, एक और अधिक जटिल अर्ध-चक्रीय तर्क आवश्यक है। लोकड के पास। हमारे अनुभव में, ऋतुमान मानव गतिविधियों के विशाल बहुमत को प्रभावित करता है विशेष रूप से, समय-श्रृंखला में उपभोक्ता वस्तुओं की खाद्य और गैर-खाद्य की बिक्री , मौसमी कारक लगभग हमेशा मौजूद होता है लेकिन, यह बार-बार ऐसा होता है, बाजार की आवाज़ की वजह से, मौसमी सूचकांकों के आकलन की गुणवत्ता बहुत कम हो जाती है ताकि भविष्यवाणी को परिशोधित करने के लिए व्यावहारिक उपयोग हो। लोकदत्त की भविष्यवाणी तकनीक मौसमी और ऋतु-ऋतु दोनों के लिए मूल रूप से संभालती है, इसलिए आपको लोकदंड को उनके बारे में बताना ही नहीं है, इससे पहले ही इसका ध्यान रखा गया है। खुदरा या विनिर्माण में अधिक समय-श्रृंखला के लिए उपलब्ध सीमित ऐतिहासिक गहराई से उठाए गए मुद्दों पर काबू पाने के लिए, लोकद कई समय-श्रृंखला विश्लेषण का उपयोग करता है और ऋतुमान का मूल्यांकन एक उत्पाद पर नहीं किया जाता है बल्कि कई उत्पादों को देखकर किया जाता है ऐसा करने से, हम मौसम के अनुमान के अनुमान में शोर को कम करते हैं, लेकिन समुद्र पूर्वानुमानों में सोनाटालिटी भी जब उत्पादों को एक साल से भी कम समय के लिए बेचा गया हो। हमारी इन्वेंट्री की भविष्यवाणी तकनीक के साथ ऑप्टिमाइज़ किए गए बिक्री पूर्वानुमान करें लोकद ने मांग पूर्वानुमान के जरिए इन्वेंट्री ऑप्टिमाइजेशन में विशेषज्ञता हासिल की है - और बहुत कुछ - हमारे पूर्वानुमान इंजन के मूल विशेषताएं हैं। मौसमी समायोजन और घातीय चौरसाई के स्प्रैडशीट का कार्यान्वयन। यह मौसमी समायोजन करने के लिए सीधा है और एक्सल का इस्तेमाल करते हुए घातीय चौरसाई मॉडल को फिट करता है नीचे स्क्रीन छवियां और चार्ट एक स्प्रैडशीट से ली गई हैं जो गुणात्मक मौसमी समायोजन को समझाते हैं आउटबोर्ड मरीन से निम्नलिखित तिमाही बिक्री डेटा पर रैखिक घातीय चौरसाई। खुद को स्प्रैडशीट फ़ाइल की प्रतिलिपि प्राप्त करने के लिए यहां क्लिक करें, रेखीय घातीय चौरसाई का संस्करण जिसका उपयोग यहां प्रदर्शन के प्रयोजनों के लिए किया गया है ब्राउन संस्करण, केवल इसलिए कि यह हो सकता है सूत्र के एक एकल स्तंभ के साथ कार्यान्वित एस और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए केवल एक चिकनाई स्थिरता है आमतौर पर होल्ट के संस्करण का उपयोग करना बेहतर होता है, जिसमें स्तर और प्रवृत्ति के लिए अलग-अलग चौरसाई स्थिरांक होते हैं। पूर्वानुमान प्रक्रिया प्रक्रियाओं के अनुसार, पहले मैं डेटा को मौसम रूप से समायोजित किया जाता है, फिर मौसम के पूर्वानुमान के लिए उत्पन्न होते हैं रैखिक घातीय चौरसाई के माध्यम से समायोजित डेटा और iii अंत में मौसमी समायोजित पूर्वानुमान मूल श्रृंखला के लिए पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए शोध किया जाता है मौसमी समायोजन प्रक्रिया को जी के माध्यम से स्तंभ डी में किया जाता है। मौसमी समायोजन में पहला कदम यहां पर केंद्रित एक केंद्रित चल औसत गणना करना है स्तंभ डी में यह दो एक वर्ष चौड़ा औसत के औसत से एक दूसरे के सापेक्ष ऑफसेट होकर किया जा सकता है एक औसत के बजाय दो ऑफ़सेट औसत के संयोजन को उद्देश्य से केंद्रित करने के लिए आवश्यक है जब मौसम की संख्या यह भी अगला कदम है औसत अनुपात को चलने के लिए अनुपात की गणना करना - प्रत्येक मूल में चलती औसत से विभाजित मूल डेटा अवधि - जो यहां स्तंभ ई में किया जाता है यह पैटर्न के प्रवृत्ति चक्र घटक भी कहा जाता है, जो कि प्रवृत्ति और व्यापार-चक्र प्रभावों के रूप में माना जाता है, जो कि पूरे वर्ष के डेटा के मूल्य से अधिक होने के बाद सभी अवशेष माना जाता है बेशक, महीने-दर-महीन में परिवर्तन जो मौसम की वजह से नहीं हैं, कई अन्य कारकों से निर्धारित किया जा सकता है, लेकिन 12 महीने की औसत उन्हें काफी हद तक सुगम बनाता है प्रत्येक सीज़न का अनुमानित मौसमी सूचकांक पहले सभी अनुपातों के औसत उस विशेष सीज़न के लिए, जो कोशिकाओं जी 3-जी 6 में AVERAGEIF सूत्र का उपयोग करते हुए किया जाता है, औसत अनुपात को फिर से बचाया जाता है ताकि वे एक सीज़न में 100 गुणा की संख्या, या 400 इस मामले में, जो कोशिकाओं में किया जाता है कॉलम एफ में नीचे एच 3-एच 6, वीएलयूकेयूपी फ़ार्मुलों का उपयोग डेटा तालिका के प्रत्येक पंक्ति में उचित मौसमी सूचकांक मूल्य को सम्मिलित करने के लिए किया जाता है, वर्ष की चौथी तिमाही के अनुसार यह केन्द्रित चलती औसत और मौसमी रूप से समायोजित डेटा समाप्त होता है। Iike this. Note यह ध्यान रखें कि चलती औसत आम तौर पर मौसम समायोजित श्रृंखला के एक चिकनी संस्करण की तरह दिखती है, और यह दोनों छोर पर कम है। एक ही एक्सेल फाइल में एक अन्य कार्यपत्रक, रेखीय घातीय चौरसाई मॉडल के आवेदन को मौसम समायोजित डेटा में दिखाता है, ब्लूटूंग निरंतर अल्फा के लिए कॉलम जीए वैल्यू से शुरुआत में पूर्वानुमान कॉलम के ऊपर यहां दर्ज किया गया है, सेल H9 में और सुविधा के लिए इसे श्रेणी नाम अल्फ़ा असाइन किया गया है नाम को सम्मिलित करें नाम का उपयोग करके असाइन किया गया है कमांड बनाएं एलईएस मॉडल को पहले सेट करके आरंभ किया गया है मौसमी समायोजित श्रृंखला के पहले वास्तविक मूल्य के बराबर दो पूर्वानुमान, एलईएस पूर्वानुमान के लिए यहां इस्तेमाल किए गए सूत्र ब्राउन के मॉडल का एकल-समीकरण रिकर्सिव फॉर्म है। यह सूत्र सेल की H15 और तीसरी अवधि के लिए इसी कक्ष में दर्ज किया गया है। वहां से प्रतिलिपि नोटिस कि वर्तमान अवधि के लिए एलईएस पूर्वानुमान दो पूर्ववर्ती टिप्पणियों और दो पूर्ववर्ती पूर्वानुमान त्रुटियों को दर्शाता है, साथ ही साथ वह अल्फा का मूल्य इस प्रकार, पंक्ति 15 में पूर्वानुमान सूत्र केवल उन आंकड़ों को संदर्भित करता है जो पंक्ति 14 और पहले के समय में उपलब्ध थे। अगर हम रेखीय घातीय चौरसाई के बजाय सरल उपयोग करना चाहते थे, तो हम इसके बजाय एसईएस फार्मूला का स्थान बदल सकते हैं। ब्राउन एस लेस मॉडल के बजाय हॉल्ट का उपयोग करें, जिसके लिए अनुमान के अनुसार उपयोग किए जाने वाले स्तर और प्रवृत्ति की गणना करने के लिए सूत्रों के दो और स्तंभों की आवश्यकता होगी। त्रुटियों को यहां पर आने वाले अगले कॉलम में गणना की जाती है, जो वास्तविक से अनुमानों को घटाकर कॉलम जे मूल अर्थ स्क्वायर त्रुटि की गणना त्रुटियों के भिन्नता के वर्गमूल के रूप में की जाती है, साथ ही इसका अर्थ का वर्ग यह गणितीय पहचान से है एमएसई विविधता त्रुटियाँ औसत त्रुटि 2 इस सूत्र में त्रुटियों के मतलब और विचलन की गणना में, पहले दो अवधियों को बाहर रखा गया है क्योंकि मॉडल वास्तव में स्प्रैडशीट पर तीसरी अवधि की पंक्ति 15 तक पूर्वानुमान नहीं करता है अल्फा का इष्टतम मूल्य मैन्युअल रूप से बदलकर या तो पाया जा सकता है जब तक न्यूनतम आरएमएसई पाया नहीं जाता है, या अन्यथा आप सोलवर का उपयोग सटीक न्यूनतम करने के लिए कर सकते हैं। सॉल्वर का पता चला है जो अल्फा का मूल्य यहां दिखाया गया है अल्फा 0 471. यह आम तौर पर रूपांतरण के मॉडल की त्रुटियों को साकार करने के लिए एक अच्छा विचार है इकाइयां और एक से अधिक सीजन तक अपने स्वयं के संबंधों की गणना और भूखंड बनाने के लिए यहां मौसमी समायोजित त्रुटियों की एक समय श्रृंखला की साजिश है। त्रुटियों के आत्म-संबंधों को कॉरेल फ़ंक्शन का उपयोग करके गणना की जाती है ताकि ये त्रुटियों के संबंधों की गणना कर सकें, या अधिक अवधि - विवरण स्प्रैडशीट मॉडल में दिखाए गए हैं यहां पहली पांच गलतियों में त्रुटियों के स्व-सम्बन्धों की एक साजिश है। 1 से 3 के बीच की स्थिति में स्व-संचालन शून्य से बहुत करीब है, लेकिन अंतराल 4 पर स्पाइक जिसका मूल्य है 0 35 थोड़ा परेशानी है - यह बताता है कि मौसमी समायोजन प्रक्रिया पूरी तरह से सफल नहीं रही है हालांकि, यह वास्तव में केवल मामूली रूप से महत्वपूर्ण 95 महत्व बैंड है, यह जांचने के लिए कि क्या autocorrelations signifi हैं शून्य से भली-भरे अलग-अलग मोटे तौर पर प्लस-या-शून्य 2 एसक्यूआरटी एनके हैं, जहां n नमूना आकार है और कश्मीर है अंतराल यहां एन 38 है और कश्मीर 1 से 5 के बीच बदलता रहता है, इसलिए वर्ग-रूट-एन-माइनस - कश्मीर उन सभी के लिए लगभग 6 है, और इसलिए शून्य से विचलन के सांख्यिकीय महत्व का परीक्षण करने के लिए सीमा लगभग अधिक-या-शून्य से 2 6 या 0 33 है यदि आप इस एक्सेल मॉडल में हाथ से अल्फा के मूल्य भिन्न करते हैं, तो आप त्रुटियों की समय श्रृंखला और स्वत: पारस्परिक भूखंडों पर प्रभाव का निरीक्षण कर सकते हैं, साथ ही रूट-अर्थ स्क्वायर त्रुटि पर भी, जो नीचे सचित्र होगा। स्प्रैडशीट के निचले भाग में, भविष्यवाणी सूत्र केवल भविष्य में बूट किया जाता है वास्तविक मानों के वास्तविक पूर्वानुमान के लिए अनुमानों को प्रतिस्थापित करना जहां वास्तविक डेटा समाप्त होता है - यानी जहां भविष्य शुरू होता है दूसरे शब्दों में, प्रत्येक सेल में जहां भविष्य का डेटा मान होता है, एक कक्ष संदर्भ सम्मिलित किया जाता है जो उस अवधि के लिए किए गए पूर्वानुमान को इंगित करता है अन्य सभी सूत्रों को बस ऊपर से नीचे कॉपी किया गया है भविष्य की भविष्यवाणियां सभी को शून्य मानता है इसका मतलब यह नहीं है कि वास्तविक त्रुटियां शून्य हो सकती हैं, बल्कि यह केवल इस तथ्य को दर्शाती है कि भविष्यवाणी के उद्देश्यों के लिए हम यह मान रहे हैं कि भविष्य के आंकड़े औसत पर पूर्वानुमान के बराबर होंगे परिणामस्वरूप एलईएस मौसमी समायोजित डेटा के लिए भविष्यवाणियां इस तरह दिखती हैं। अल्फा के इस विशेष मूल्य के साथ, जो एक अवधि के आगे पूर्वानुमान के लिए उपयुक्त है, अनुमानित प्रवृत्ति थोड़ा ऊपर की ओर है, जो स्थानीय प्रवृत्ति को दर्शाती है जो कि पिछले 2 वर्षों या उससे अधिक के दौरान मनाया गया था अल्फा के अन्य मूल्य, एक बहुत ही अलग प्रवृत्ति प्रक्षेपण प्राप्त हो सकता है अल्फा भिन्न होने पर दीर्घकालिक प्रवृत्ति प्रक्षेपण का क्या होता है, यह आमतौर पर एक अच्छा विचार है, क्योंकि अल्पकालिक पूर्वानुमान के लिए सबसे अच्छा मूल्य जरूरी नहीं होगा अधिक दूर के भविष्य की भविष्यवाणी के लिए सबसे अच्छा मूल्य उदाहरण के लिए, यहां परिणाम प्राप्त किया जाता है, यदि अल्फा का मान मैन्युअल रूप से 0 25 पर सेट किया जाता है। अनुमानित दीर्घकालिक प्रवृत्ति अब पॉजी के बजाय नकारात्मक है tive अल्फा के एक छोटे मूल्य के साथ, मॉडल वर्तमान स्तर और प्रवृत्ति के अनुमान के अनुसार पुराने आंकड़ों पर और अधिक वजन रख रहा है, और इसके दीर्घकालिक पूर्वानुमानों ने हाल ही में ऊपर की ओर प्रवृत्ति की बजाय पिछले 5 वर्षों में मनाया जाने वाला निम्न रुझान दर्शाया है यह चार्ट भी स्पष्ट रूप से दिखाता है कि डेटा में मोड़ करने के मुद्दे पर प्रतिक्रिया देने के लिए अल्फा के छोटे मूल्य के मॉडल कितने धीमे हैं और इसलिए यह एक पंक्ति में कई समय के लिए एक ही त्रुटि की त्रुटि उत्पन्न करता है इसकी 1-कदम-आगे पूर्वानुमान त्रुटियां हैं 34 4 के बजाय आरएसएसी से पहले प्राप्त की गईं तुलना में औसत से बड़ा और 4 4 की दृढ़ता से सकारात्मक रूप से स्वस्थ संबंधित 0 56 के अंतराल -1 स्वचिकित्सा को शून्य से सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण विचलन के लिए ऊपर उल्लिखित 0 33 के मान से अधिक है। लंबी अवधि के पूर्वानुमान में अधिक रूढ़िवाद को पेश करने के लिए अल्फा का मूल्य, कुछ रुझानों के बाद प्रक्षेपित प्रवृत्ति को समतल करने के लिए कभी-कभी मॉडल में एक प्रवृत्ति को ढंका हुआ कारक जोड़ा जाता है आईओडी। पूर्वानुमान मॉडल बनाने में अंतिम कदम एलईएस के अनुमानों को उचित मौसमी सूचकांक द्वारा गुणा करके, तर्कसंगत बनाना है, इस प्रकार, स्तंभ I में किए जाने वाले अनुमानित पूर्वानुमान केवल कॉलम एफ में मौसमी सूचकांक के उत्पाद हैं और मौसम में समायोजित एलईएस पूर्वानुमान स्तंभ एच। इस मॉडल द्वारा किए गए एक-कदम-आगे पूर्वानुमान के लिए आत्मविश्वास अंतराल की गणना करना आसान है, पहले आरएमएसई रूट-अर्थ-स्क्वेर्ड त्रुटि की गणना करता है, जो एमएसई का सिर्फ वर्गमूल है और इसके लिए एक विश्वास अंतराल की गणना करता है दो बार आरएमएसई को जोड़कर और घटाकर पूर्वानुमानित समायोजित पूर्वानुमान सामान्य तौर पर एक-एक-अवधि के पूर्वानुमान के लिए 95 विश्वास अंतराल लगभग अनुमानित पूर्वानुमान प्लस-या-शून्य से दो बार अनुमानित त्रुटियों के अनुमानित मानक विचलन के बराबर होता है, त्रुटि वितरण लगभग सामान्य है और नमूना का आकार काफी बड़ा है, कहते हैं, 20 या अधिक यहाँ, त्रुटियों के नमूना मानक विचलन के बजाय RMSE सबसे अच्छा es है भावी पूर्वानुमान त्रुटियों के मानक विचलन के टेटिंग, क्योंकि यह पक्षपात और खाते में यादृच्छिक विविधताओं को लेता है। मौसम के समायोजन के पूर्वानुमान के लिए आत्मविश्वास सीमाएं तो पूर्वानुमान के साथ उचित मौसमी सूचकांक द्वारा गुणा करके, इस मामले में आरएसएसईएस के बराबर हैं। 27 4 और पहले भविष्य की अवधि के लिए मौसमी समायोजित पूर्वानुमान दिसंबर -93 273 2 है, इसलिए मौसम समायोजित 95 आत्मविश्वास का अंत 273 2-2 27 4 218 4 से 273 2 2 27 4 328 0 दिसंबर तक इन सीमाओं को गुणा करना 68 61 के मौसमी सूचकांक में हम 18 9 4 9 के दिसंबर -93 बिंदु पूर्वानुमान के आसपास 14 9 8 और 225 0 के निचले और उच्च आत्मविश्वास सीमा प्राप्त करते हैं। पूर्वानुमान के लिए एक अवधि से अधिक पूर्वानुमान के लिए संज्ञानात्मक सीमा सामान्यतया अनिश्चितता के कारण पूर्वानुमान क्षितिज बढ़ जाती है स्तर और प्रवृत्ति के साथ-साथ मौसमी कारकों के बारे में, लेकिन विश्लेषणात्मक तरीकों से उन्हें सामान्य रूप से गणना करना मुश्किल है। एलईएस पूर्वानुमान के लिए आत्मविश्वास सीमा की गणना करने का उपयुक्त तरीका एआरआईएमए सिद्धांत का प्रयोग करके, लेकिन मौसमी सूचकांकों में अनिश्चितता एक और बात है यदि आप एक पूर्वानुमान से अधिक अवधि के पूर्वानुमान के लिए यथार्थवादी विश्वास अंतराल चाहते हैं, तो त्रुटि के सभी स्रोतों को ध्यान में रखते हुए, आपकी सर्वश्रेष्ठ शर्त उदाहरण के लिए प्रायोगिक विधियों का उपयोग करना है , 2-कदम आगे पूर्वानुमान के लिए एक आत्मविश्वास अंतराल प्राप्त करने के लिए, आप स्प्रैडशीट पर एक और कॉलम बना सकते हैं, जो प्रत्येक चरण के लिए 2-कदम-आगे पूर्वानुमान की गणना करके एक-चरण-पूर्व पूर्वानुमान को बूटस्ट्रैप करते हुए 2 के आरएमएसई की गणना करता है - स्टेप-अगली पूर्वानुमान त्रुटियों और इसे 2-कदम-आगे आत्मविश्वास अंतराल के लिए आधार के रूप में उपयोग करें। मौसमी क्या है। सीज़नलाइ टाइम टाइम की एक विशेषता है जिसमें डेटा नियमित और पूर्वानुमानित परिवर्तनों का अनुभव करता है जो हर कैलेंडर वर्ष को पुनरावृत्ति करता है कोई भी अनुमान लगाया जा सकता है एक वर्ष की अवधि में पुनरावृत्ति या दोहराता है, जो एक समय श्रृंखला में बदलाव या पैटर्न मौसमी होने के लिए कहा जा सकता है मौसमी प्रभाव चक्रीय प्रभाव से अलग हैं, के रूप में मौसमी चक्र एक कैलेंडर में समाहित हैं जबकि, कम बेरोजगारी दर के कारण बिक्री में बढ़ोतरी जैसी चक्रीय प्रभाव, एक कैलेंडर वर्ष से अधिक समय या उससे कम अवधि तक का समय निकाल सकते हैं। BREAKINGDOWN सीजनियता। सीज़नमेंट कुछ व्यवसायिक क्षेत्रों में आवधिक उतार-चढ़ाव का उल्लेख करता है जो नियमित रूप से किसी विशेष सीजन ए सीजन कैलेंडर सीज़न द्वारा निर्दिष्ट समय अवधि का उल्लेख कर सकता है, जैसे ग्रीष्म या सर्दियों, साथ ही व्यावसायिक मौसम जैसे छुट्टियों के मौसम जैसे कंपनियां, जो कि उनके व्यवसाय की ऋतु को समझते हैं, वे समय-समय पर इन्वेंट्री स्टाफ़िंग और अन्य फैसलों का साथ देते हैं। संबंधित गतिविधियों का अनुमानित मौसम। यह मौसमी समय के प्रभावों पर विचार करना महत्वपूर्ण है जब एक मौलिक बिंदु से शेयरों का विश्लेषण करते हैं एक व्यवसाय जो कुछ मौसमों में उच्च बिक्री का अनुभव करता है, पीक सीज़न और ऑफ-पीक मौसम यदि यह ध्यान में नहीं लिया जाता है, तो एक निवेशक सिक्योरिटीज खरीदने या बेचने का विकल्प चुन सकता है मौसमी बदलाव के लिए खातेदारी के बिना गतिविधि, जो बाद में कंपनी के मौसमी व्यापार चक्र के हिस्से के रूप में होती है। मौसमी समय के उदाहरण। सीज़न की लागत विभिन्न लागतों या बिक्री में अनुमानित परिवर्तनों में देखी जा सकती है क्योंकि यह नियमित संक्रमण से संबंधित है वर्ष के समय उदाहरण के लिए, यदि आप सर्दी सर्दियों और गर्मियों के गर्मियों के मौसम में रहते हैं, तो आपके घर की ताप लागत शायद सर्दियों में बढ़ जाती है और गर्मियों में गिरती है आप प्रति वर्ष हर बार पुनरावृत्ति की अपनी ताप लागत की मौसम का अनुमान लगाते हैं, एक कंपनी जो संयुक्त राज्य अमेरिका में सनस्क्रीन और कमाना उत्पादों को बेचती है, तो देखता है कि गर्मियों में बिक्री बढ़ती जाती है लेकिन सर्दियों में गिरावट आती है। अस्थायी कार्यकर्ता। वॉल-मार्ट जैसे बड़े खुदरा विक्रेताओं, अस्थायी श्रमिकों के साथ जुड़े उच्च मांगों के जवाब में किराए पर ले सकते हैं छुट्टियों का मौसम 2014 में, वाल-मार्ट ने लगभग 60,000 कर्मचारियों को भर्ती करने के लिए दुकानों में होने वाली वृद्धि की गतिविधि को ऑफसेट करने में मदद की थी यह निर्धारण परीक्षा के द्वारा किया गया था पिछले छुट्टियों के मौसम से ट्रैफिक पैटर्न और उस जानकारी का उपयोग करते हुए जो एक्सप्रेपलेट को आगामी सीज़न में अपेक्षित किया जा सकता है एक बार मौसम समाप्त हो जाने पर, अस्थायी कर्मचारियों के एक नंबर के रूप में जारी किया जाएगा क्योंकि वे सीजन के बाद के मौसम की उम्मीदों के आधार पर जरूरी नहीं रहेंगे जुलाई 2014 से जुलाई 2015 तक वाल-मार्ट से जुड़े स्टॉक की कीमतों को देखकर, मौसम का निरीक्षण किया जा सकता है, जबकि जुलाई 2014 में समायोजित बंद मूल्य 69 70 के रूप में सूचीबद्ध किया गया था, सर्दियों की छुट्टियों के मौसम में दिसंबर में यह बढ़कर 82 34 हो गया जुलाई 2015 में 69 87 में बैठे हुए छुट्टियों के मौसम के मुकाबले कीमत में गिरावट आई है।