This document discusses exponential smoothing methods for forecasting, including simple and double exponential smoothing. Simple exponential smoothing weights past observations exponentially to forecast future values, with more recent observations having the greatest influence. Double exponential smoothing also accounts for trends in the data by incorporating a trend component in addition to the smoothing component. Examples are provided to demonstrate calculating forecasts using simple and double exponential smoothing methods.
This document discusses forecasting with seasonality. Seasonality refers to periodic fluctuations that repeat over time, such as yearly or quarterly patterns. It is important to account for seasonality when developing forecasts. There are two main ways to incorporate seasonality into forecasts. The first method is a three step process that involves calculating a seasonal index and adjusting the forecast accordingly. The second method is a four step process that also uses a seasonal index to adjust the raw forecast to account for typical seasonal variations. Examples are provided to demonstrate how to calculate seasonal indices and generate seasonal forecasts.
This document discusses trend forecasting techniques. It describes trend forecasting as using statistical methods and historical time series data to predict future patterns. There are three main steps: 1) selecting a trend equation like a linear equation, 2) calculating forecasts based on the equation, and 3) estimating the forecast accuracy using measures like absolute forecast error and coefficient of determination. An example is provided on forecasting product demand for future months using past monthly demand data and trend line projections.
This document discusses different average-based forecasting methods including simple average, moving average, weighted average, and cumulative average. It provides examples and formulas for calculating forecasts for each method. The simple average method calculates the forecast as the average of all past data points. The moving average method uses the average of the most recent data points. The weighted average assigns different weights to each data point. The cumulative average adds the most recent actual value to the cumulative sum of weighted past increases.
This document discusses forecasting techniques based on time series analysis. It defines key concepts like extrapolation, time series components, and analytical indicators. Extrapolation involves projecting past trends and patterns into the future, and can be used to forecast trends, cycles, and causal relationships. Time series data has components like trends, seasonality, cycles, and random variations. Analytical indicators like absolute and percentage changes are used to analyze time series data and make forecasts. The document provides an example of forecasting future demand using average absolute increase and average growth rate.
This document provides an overview of economic forecasting. It defines forecasting and economic forecasting, and outlines the 7 key steps in the economic forecasting process: 1) determining the forecast's use, 2) identifying items to forecast, 3) setting time limits, 4) collecting data, 5) selecting a forecasting model, 6) estimating the forecast, and 7) making the forecast. It also discusses forecast types, including qualitative vs. quantitative and short, medium, and long-term, as well as common forecasting methods.
Безбар’єрність в бібліотеці – суспільна нормаssuser15a891
Виступ директора Арцизької міської публічної бібліотеки Галини Стоматової 08.06.2024 р. під час засідання круглого столу «Безбар’єрне середовище в публічній бібліотеці: комфорт для кожного», який відбувся в місті Чорноморськ, в рамках ХХІV Інтелект-форуму «Українська книга на Одещині»
Нинішній етап розвитку економіки країни вимагає підвищеного попиту на сільськогосподарську продукцію, виробництво якої неможливе без розвинутого агропромислового комплексу. Тому вплив наукових розробок на сферу виробництва сільськогосподарської продукції набуває все більшої уваги, розцінюється як визначальний фактор інноваційного розвитку в розбудові продовольчого ринку України.
У сучасних умовах сільськогосподарського виробництва пріоритетним напрямком наукових досліджень є обґрунтування та удосконалення сучасних агротехнологій вирощування зернобобових культур на засадах енерго- і ресурсозбереження та екологічної безпечності. Зернобобові культури належать до цінних у продовольчому, кормовому та агроекологічному значенні рослин сільського господарства України.
За посівними площами та валовими зборами товарного насіння група зернобобових культур у світовому землеробстві займає друге місце після зернових. Така їхня позиція зумовлена тим, що вони є найдешевшим джерелом високоякісного білка для харчування людей і годівлі тварин та птиці. Крім цього, насіння бобових вирізняється позитивним впливом на здоров’я людей та тварин завдяки оптимально поєднаному в ньому амінокислотному складу, комплексу вітамінів, мінеральних елементів, інших біологічно активних сполук.
Практика студентів на складі одягу H&M у Польщіtetiana1958
Пропонуємо студентам Державного біотехнологічного університету активно поринути у аспекти логістики складу одягу H&M.
Метою практики є не тільки отримання теоретичних знань, а й їх застосування практично.
This document discusses exponential smoothing methods for forecasting, including simple and double exponential smoothing. Simple exponential smoothing weights past observations exponentially to forecast future values, with more recent observations having the greatest influence. Double exponential smoothing also accounts for trends in the data by incorporating a trend component in addition to the smoothing component. Examples are provided to demonstrate calculating forecasts using simple and double exponential smoothing methods.
This document discusses forecasting with seasonality. Seasonality refers to periodic fluctuations that repeat over time, such as yearly or quarterly patterns. It is important to account for seasonality when developing forecasts. There are two main ways to incorporate seasonality into forecasts. The first method is a three step process that involves calculating a seasonal index and adjusting the forecast accordingly. The second method is a four step process that also uses a seasonal index to adjust the raw forecast to account for typical seasonal variations. Examples are provided to demonstrate how to calculate seasonal indices and generate seasonal forecasts.
This document discusses trend forecasting techniques. It describes trend forecasting as using statistical methods and historical time series data to predict future patterns. There are three main steps: 1) selecting a trend equation like a linear equation, 2) calculating forecasts based on the equation, and 3) estimating the forecast accuracy using measures like absolute forecast error and coefficient of determination. An example is provided on forecasting product demand for future months using past monthly demand data and trend line projections.
This document discusses different average-based forecasting methods including simple average, moving average, weighted average, and cumulative average. It provides examples and formulas for calculating forecasts for each method. The simple average method calculates the forecast as the average of all past data points. The moving average method uses the average of the most recent data points. The weighted average assigns different weights to each data point. The cumulative average adds the most recent actual value to the cumulative sum of weighted past increases.
This document discusses forecasting techniques based on time series analysis. It defines key concepts like extrapolation, time series components, and analytical indicators. Extrapolation involves projecting past trends and patterns into the future, and can be used to forecast trends, cycles, and causal relationships. Time series data has components like trends, seasonality, cycles, and random variations. Analytical indicators like absolute and percentage changes are used to analyze time series data and make forecasts. The document provides an example of forecasting future demand using average absolute increase and average growth rate.
This document provides an overview of economic forecasting. It defines forecasting and economic forecasting, and outlines the 7 key steps in the economic forecasting process: 1) determining the forecast's use, 2) identifying items to forecast, 3) setting time limits, 4) collecting data, 5) selecting a forecasting model, 6) estimating the forecast, and 7) making the forecast. It also discusses forecast types, including qualitative vs. quantitative and short, medium, and long-term, as well as common forecasting methods.
Безбар’єрність в бібліотеці – суспільна нормаssuser15a891
Виступ директора Арцизької міської публічної бібліотеки Галини Стоматової 08.06.2024 р. під час засідання круглого столу «Безбар’єрне середовище в публічній бібліотеці: комфорт для кожного», який відбувся в місті Чорноморськ, в рамках ХХІV Інтелект-форуму «Українська книга на Одещині»
Нинішній етап розвитку економіки країни вимагає підвищеного попиту на сільськогосподарську продукцію, виробництво якої неможливе без розвинутого агропромислового комплексу. Тому вплив наукових розробок на сферу виробництва сільськогосподарської продукції набуває все більшої уваги, розцінюється як визначальний фактор інноваційного розвитку в розбудові продовольчого ринку України.
У сучасних умовах сільськогосподарського виробництва пріоритетним напрямком наукових досліджень є обґрунтування та удосконалення сучасних агротехнологій вирощування зернобобових культур на засадах енерго- і ресурсозбереження та екологічної безпечності. Зернобобові культури належать до цінних у продовольчому, кормовому та агроекологічному значенні рослин сільського господарства України.
За посівними площами та валовими зборами товарного насіння група зернобобових культур у світовому землеробстві займає друге місце після зернових. Така їхня позиція зумовлена тим, що вони є найдешевшим джерелом високоякісного білка для харчування людей і годівлі тварин та птиці. Крім цього, насіння бобових вирізняється позитивним впливом на здоров’я людей та тварин завдяки оптимально поєднаному в ньому амінокислотному складу, комплексу вітамінів, мінеральних елементів, інших біологічно активних сполук.
Практика студентів на складі одягу H&M у Польщіtetiana1958
Пропонуємо студентам Державного біотехнологічного університету активно поринути у аспекти логістики складу одягу H&M.
Метою практики є не тільки отримання теоретичних знань, а й їх застосування практично.
Випуск магістрів- науковців факультету мехатроніки та інжинірингу, 2024 р.tetiana1958
Державний біотехнологічний університет.
Випуск магістрів-науковців факультету мехатроніки та інжинірингу, 2024 р.
Спеціальність 133 "Галузеве машинобудування"
Передвиборча програма Ковальової Катериниtetiana1958
Передвиборча програма Ковальової Катерини - кандидатки на посаду голови Студентського самоврядування Факультету переробних і харчових виробництв Державного біотехнологічного університету (м. Харків)
Передвиборча програма Майора Станіславаtetiana1958
Передвиборча програма Майора Станіслава - кандидата на посаду голови Студентського самоврядування Факультету переробних і харчових виробництв Державного біотехнологічного університету (м. Харків)
До 190-річчя від дня нродження українського письменника Юрія Федьковича пропонуємо переглянути віртуальну книжкову виставку, на якій представлена література про його життєвий шлях і твори автора.
проєкту від Національної бібліотеки України для дітей «Подорож містами України», у якому ти відкриєш для себе найкращі краєзнавчі перлини Батьківщини. Дванадцята зупинка присвячена західному, колоритному, найменшому за розміром регіону України - Чернівецькій області, яку називають Буковиною.
1. Моделювання управлінськихМоделювання управлінських
процесів на основі транспортноїпроцесів на основі транспортної
задачі та економічних задач, щозадачі та економічних задач, що
зводяться до задач транспортногозводяться до задач транспортного
типутипу
1. Транспортна задача
2. Транспортна задача в середовищі Microsoft Excel
3. Економічні задачі, що зводяться до задач транспортного
типу
3.1 Однопродуктова модель галузевого планування
3.2 Задача формування штатного розпису підприємства
2. Транспортна задачаТранспортна задача
полягає у пошуку найбільш вигідного
плану перевезення продукції з
пункту виробництва (чи зберігання)
до пункту споживання, тобто від
постачальників до споживачів,
ефективність якого будемо
оцінювати за критерієм найменшої
вартості перевезення.
4. Транспортна задачаТранспортна задача
1. З1. Закрита транспортна задачаакрита транспортна задача (з
правильним балансом) – ситуація, коли
сума запасів постачальників дорівнює
сумі потреб (попиту) споживачів.
2. Відкрита транспортна задача2. Відкрита транспортна задача (з
неправильним балансом) – ситуація,
коли сума запасів постачальників не
дорівнює сумі потреб (попиту)
споживачів.
7. Транспортна задача:Транспортна задача:
прикладприклад
Приклад 1Приклад 1:: на трьох складах підприємства є запаси продукції в кількості 120,на трьох складах підприємства є запаси продукції в кількості 120,
100, 80 одиниць. Попит на продукцію у магазинах складає 90, 90, 120100, 80 одиниць. Попит на продукцію у магазинах складає 90, 90, 120
одиниць. Дані про вартість перевезень (грн.) від підприємства-одиниць. Дані про вартість перевезень (грн.) від підприємства-
постачальника та магазинів подано у таблиці.постачальника та магазинів подано у таблиці.
Скласти економіко-математичну модель плану перевезень продукції, щоб
витрати були мінімальними.
7 6 4
3 8 5
2 3 7
9. Транспортна задача:Транспортна задача:
розв'язаннярозв'язання
Обмеження та невідомі використовуються двох
типів.
По-перше, продукція із складів повинна бути
перевезена, що в даній задачі описується
системою рівнянь за числом складів:
=++
=++
=++
80
100
120
333231
232221
131211
xxx
xxx
xxx
10. Транспортна задача:Транспортна задача:
розв'язаннярозв'язання
По-друге, кожен магазин повинен отримати стільки
продукції, скільки йому потрібно, що описується
системою рівнянь за числом магазинів:
Цільова функція матиме вигляд:
→ min
=++
=++
=++
120
90
90
332313
322212
312111
xxx
xxx
xxx
333231232221131211 732583467 xxxxxxxxxZ ⋅+⋅+⋅+⋅+⋅+⋅+⋅+⋅+⋅=
12. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
В комірку Е14 записуємо знак “=” і використовуємо: Вставка → Функція →
Математичні → СУММПРОИЗВ (А4:С6; А9:С11) →Оk
13. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
В комірку D9 записуємо формулу сумування змінних у першому рядку, що
відповідає запасам першого постачальника, записуємо знак “=” і
використовуємо: Вставка → Функція → СУММ (А9:С9) →Оk.
Аналогічно здійснюється сумування змінних у другому та третьому рядках.
15. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
Відмітити комірку Е14 і активізувати режим Сервіс → Поиск решения. Заповнити рядок
Установить целевую ячейку, включити один з варіантів оптимізації – Минимальному
значению, заповнити рядок Изменяя ячейки посиланням на блок А9:С11
16. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
Заповнити вікно Ограничения обмеженнями за рядками та стовпцями змінних, що
відповідають запасам постачальників та потребам споживачів.
17. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
Заповнивши обмеження, отримаємо
18. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
Вибираємо Параметры та режим Линейная модель і Неотрицательные
значения і натаскаємо Оk
19. Транспортна задача вТранспортна задача в
середовищі Microsoft Excelсередовищі Microsoft Excel
Виконавши ці дії, потрібно натиснути Выполнить.
20. Однопродуктова модельОднопродуктова модель
галузевого плануваннягалузевого планування
передбачає визначення оптимального
варіанту закріплення споживачів за
постачальниками таким чином, щоб
транспортні витрати на перевезення
всього обсягу однорідної продукції чи
сировини були мінімальними.
22. Однопродуктова модельОднопродуктова модель
галузевого планування:галузевого планування:
прикладприклад
Галузь складається з чотирьох підприємств, які виготовляють
однорідну продукцію. Виробничі потужності цих підприємств
становлять: 100, 150, 200, 150 одиниць виробів за добу. Щоденна
потреба інших п’яти підприємств галузі у цій продукції становить:
150, 100, 150, 200, 100. Транспортні витрати (грн.) за доставку
продукції до підприємств задані в таблиці.
40 20 25 30 25
15 35 40 15 30
25 10 30 45 10
35 15 50 55 20
24. Однопродуктова модель галузевогоОднопродуктова модель галузевого
планування: розв'язанняпланування: розв'язання
Знаходимо загальні витрати на одиницю продукції з
урахуванням варіантів приросту продукції.
Для діючих підприємств загальні витрати містять у
собі транспортні витрати на доставку і собівартість
одиниці продукції, а для підприємств, які
підлягають реконструкції враховуються також
капітальні вкладення.
27. Однопродуктова модель галузевогоОднопродуктова модель галузевого
планування в середовищі Microsoftпланування в середовищі Microsoft
ExcelExcel
Отже, оптимальним варіантом буде розширення потужностей першого
підприємства, а мінімальні витрати на доставку становлять 11500 од.
28. Задача формування штатногоЗадача формування штатного
розпису підприємстварозпису підприємства
передбачає визначення оптимального
розподілу кандидатів на вакантні
посади чи оптимізацію уже існуючого
штатного розпису працівників
підприємства за умови мінімізації
витрат на проведення заходів з
менеджменту персоналу.
30. Задача формування штатногоЗадача формування штатного
розпису підприємства: прикладрозпису підприємства: приклад
Кількість вакантних посад на підприємстві становить: 2, 1, 3.
Підприємство зробило запит на біржу праці і було встановлено,
що потреба у працевлаштуванні становить 2, 2, 2. Витрати на
навчання (тис. грн.) наведені в таблиці.
Сформувати оптимальний план розподілу на вакантні посади за
умови мінімальних витрат на навчання цих категорій робітників.
Вакантні посади Витрати на навчання, тис. грн. Кількість вакантних посад
Слюсар 0,45 0,5 0,52 2
Зварювальник 0,6 0,55 0,6 1
Токар 0,55 0,6 0,6 3
Потреба у
працевлаштуванні 2 2 2
32. Задача формування штатного розписуЗадача формування штатного розпису
підприємства в середовищі Microsoftпідприємства в середовищі Microsoft
ExcelExcel
Отже, оптимальний розподіл робітників на вакантні посади буде таким: 2
слюсарі, 1 зварювальник, 3 токарі; при цьому мінімальні витрати на
навчання робітників становитимуть 3,25 тис.грн.