Prognosemetoder – en oversikt - Telenor

More documents

Recommendations

Info

108 Tabell 2 viser de historiske data vi benytter, transformerte data, tilpasset Skurve og kvadratavviket År Historiske Transformerte Tilpasset Kvadratdata data S-kurve avvik 1946 236,7 10,15825745 242 27,29 1947 252,8 9,895025198 253 0,35 1948 267,9 9,66295157 265 6,21 1949 279,4 9,494817245 278 1,99 1950 291,5 9,325221104 291 0,11 1951 304,8 9,146740414 305 0,03 1952 320,1 8,950806859 319 0,45 1953 337 8,744979303 335 5,89 1954 353 8,559406328 350 6,59 1955 368,6 8,386394168 367 2,42 1956 387,3 8,188394103 384 8,17 1957 407,4 7,985948103 403 22,43 1958 421,8 7,846954334 422 0,00 1959 434,7 7,726404789 442 49,49 1960 454,9 7,54463101 463 60,34 1961 486,6 7,275008154 485 4,04 1962 510 7,086991809 508 6,01 1963 530,9 6,926194304 532 0,48 1964 552,9 6,763607269 557 14,94 1965 582,6 6,554043561 583 0,28 1966 607,6 6,385719151 611 9,80 1967 637,1 6,195727709 640 6,40 1968 671,6 5,984303768 670 2,94 1969 707,8 5,773720648 702 38,96 Tabell 3 viser prognose for perioden 1970 – 1980 sammenliknet med faktisk utvikling År Siste Forlenget Årlig Prognose Faktisk Avvik observerte S-kurve vekst for utvikling prognose nivå S-kurven 1970–1980 og faktisk utvikling 1969 707,8 702 708 1970 735 33 742 741 -1,35 1971 769 35 782 776 -6,36 1972 806 36 816 812 -3,55 1973 844 38 848 850 2,12 1974 883 40 879 890 10,54 1975 925 42 914 931 17,27 1976 968 43 956 975 18,68 1977 1014 45 1005 1020 15,43 1978 1061 47 1054 1067 12,89 1979 1110 49 1114 1117 2,51 1980 1162 52 1197 1168 -29,05 3 000 000 personer. Vi kunne da anta at markedspotensialet kunne sannsynliggjøres ved at hver voksen person ville ha tilgang på en telefontilknytning i gjennomsnitt. For en familie på to barn og to voksne, hvor de to voksne er over tjue er behovet én tilknytning på arbeidsplassen og én i boligen. Dette er ingen sofistikert måte å beregne et markedspotensial på, men som et eksempel for å sannsynliggjøre et potensial er dette godt nok. Vi setter markedspotensialet til 3 000 000 telefontilknytninger. M = 3 000 000 Konstanten c estimeres ved å velge den c som gir det laveste kvadratavviket mellom historiske data og tilpasningen. MinQ = ( Historikkt − Tilpasning t ) 2 n ∑ t=1 Ved å minimere ovennevnte funksjon finner vi ut at c er et sted rundt 0,25. Vi velger da c = 0,25 a og b parameteren blir ved hjelp av regresjon i EXCEL regneark beregnet til a 370,6452702 b -0,185290001 Figur 13 viser de historiske data sammen med tilpasningen hentet fra tabell 2. Figur 14 viser årlig vekst på historiske data og estimert årlig vekst i S-kurven. Når vi nå skal lage prognose fram til og med 1980 for videre å sammenlikne med de eksisterende data for perioden, tas det utgangspunkt i nivået på siste observasjon (det vil si 707,8 i 1969) og legger på estimert årlig vekst hentet fra en forlenget S-kurve. Vi kan se av tabell 3 at differansen mellom prognose og faktisk utvikling fram til og med 1973 inneholder relativt små avvik. Deretter har vi et voksende positivt avvik som fra og med 1977 avtar, for så å bli negativt. En nærmere analyse av avvikene vil kunne vise at disse i stor grad skyldes at den såkalte ventelisten på abonnement økte kraftig i 1974 og 1975, for så å avta etter 1979. Dette er forhold som vi ikke har tatt hensyn til i modellen som er benyttet. Figur 15 viser prognosen for perioden 1970 – 1980 og den faktiske utviklingen i samme periode.
Modellen som er beskrevet her kan være et verktøy for å beskrive utviklingen av tjenester som er begrenset med et markedspotensial. For at modellen skal kunne gi brukbare resultater, må det arbeides med å anslå et fornuftig anslag for markedspotensialet. Dette bør gjøres med markedsanalyser i kombinasjon med realistiske anslag. (x100) 8 6 4 2 0 40 30 20 10 0 12 11 10 9 8 1946 1950 1946 1950 Telefonitilknytninger S-kurve Telefonitilknytninger S-kurve telefonabonnenter prognose 1955 1960 1965 Figur 13 De historiske data sammen med tilpasningen hentet fra tabell 2 (x100) 1955 1960 1965 Figur 14 Årlig vekst på historiske data og estimert årlig vekst i S-kurven 7 1969 1971 1973 1975 1977 1979 Figur 15 Prognosen for perioden 1970 – 1980 og den faktiske utviklingen i samme periode 109
Page 2 and 3:
Innhold TEMA: Introduksjon, Kjell S
Page 5 and 6:
1 Utvikling av prognosearbeidet i T
Page 7 and 8:
- Prognoser for vanlig telefonabonn
Page 9 and 10:
De økonomiske beregninger som ligg
Page 11 and 12:
ment fra bedrifter. I tillegg er de
Page 13 and 14:
Tele-hjemmearbeid Kommunikasjon mel
Page 15 and 16:
observasjoner, fordi det er en ny t
Page 17 and 18:
1.nyttårsdag (x 10 000) 400 350 30
Page 19 and 20:
20 dere med antall abonnenter. niv
Page 21 and 22:
Indeks 220 200 180 160 140 120 100
Page 23 and 24:
menes at det statistisk ikke er tro
Page 25 and 26:
klassiske prognosemetoden i den fø
Page 27 and 28:
Tabell 6.3 Tidsrekker med forskjell
Page 29 and 30:
38 7.3 Enkel modellbygging Utgangsp
Page 31 and 32:
Når vi bruker minste kvadraters me
Page 33 and 34:
e t 0 99.9 Figur 7.13 Plott av resi
Page 35 and 36:
58 53 48 43 38 33 28 1 0.5 0 -0.5 -
Page 37 and 38:
sjonene eller utviklingen til y. Va
Page 39 and 40:
det kommunisere med. Dermed blir tj
Page 41 and 42:
1 og ved t med (1 - b) og summerer
Page 43 and 44:
i etterspørselen i påfølgende m
Page 45 and 46:
aggregerte prognosen er riktig. Ned
Page 47 and 48:
prognosene vil med sikkerhet ikke v
Page 49 and 50:
skyld, er lite, vil det også være
Page 51:
Ed: O D Anderson. Amsterdam, North
Page 54 and 55:
54 Diverse enkeltpersoner 16 Televe
Page 56 and 57:
Figur 3.3 Innhenting av informasjon
Page 58 and 59: 58 Selvbetjening over telenettet Tj
Page 60 and 61: 60 Det kan være vanskelig med noen
Page 62 and 63: 62 I TITAN-prosjektet ble det foret
Page 64 and 65: 64 Prosentandel av husstander 25 20
Page 66 and 67: 66 I N E T T E T Annullerte bestill
Page 68 and 69: (x 100) 22 17 12 68 7 2 -3 01/87 +
Page 70 and 71: periodene, skyldes at dette skjules
Page 72 and 73: 72 “givende” sentralen til den
Page 74 and 75: 74 spesielt er opptatt av forklarin
Page 76 and 77: 001.18:621.39 76 Glattingsmodeller
Page 78 and 79: 78 Tabell 2 De opprinnelige sesongo
Page 80 and 81: 80 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 y' t
Page 82 and 83: Tabell 3 Holts metode 82 År t Anta
Page 84 and 85: Tabell 5 Hvordan Holt-Winters addit
Page 86 and 87: (x 100) 20 15 10 86 5 0 antall abon
Page 88 and 89: Abonnement 540 520 500 480 460 88 n
Page 90 and 91: 90 ingsprosedyre som skal iterere s
Page 92 and 93: 92 forbedringer av modellen. Plott
Page 94 and 95: 94 Vi ser av (5.12) at variansen ti
Page 96 and 97: 96 Figur 7.2 Residualer fra lineær
Page 98 and 99: 98 Tabellen viser at alle parameter
Page 100 and 101: disse til å lage prognoser med. So
Page 102 and 103: 102 16 Bøe, J, Stordahl, K. Teller
Page 104 and 105: 200 180 160 140 120 100 80 60 40 Fi
Page 106 and 107: 106 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1 0.8 0.6 0
Page 110 and 111: 001.18:621.39 110 Box-Jenkins metod
Page 112 and 113: Standardavvik 600 550 500 450 400 S
Page 114 and 115: 114 AR-parametre og q MA-parametre
Page 116 and 117: 116 Figur 13 Autokorrelasjonsfunksj
Page 118 and 119: 118 Korrelasjonsverdi Vi ser av fig
Page 120 and 121: 120 Aksepter hypotesen om at parame
Page 122 and 123: Residualer 0.4 0.3 0.2 0.1 122 0 -0
Page 124 and 125: 124 Referanser 1 Stordahl, K, Hjelk
Page 126 and 127: Tabell 1 Volum tellerskritt, abonne
Page 128 and 129: 128 Tabell 3a Prognose fra modell b
Page 134 and 135: 001.18:621.39 134 Prognoser for abo
Page 136 and 137: 136 Tabell 3 Analyse av støyledden
Page 138 and 139: 138 Tabell 5 Utskrift av prognosepr
Page 140 and 141: vi ikke diskutere her. Poenget er
Page 142 and 143: 142 prognosen. Da “beskjæres”
Page 144 and 145: 144 7 Stordahl, K. Prognosemetoder:
Page 146 and 147: Tabell 1 Oversikt over takstklassen
Page 148 and 149: 148 Tabell 5 Antall samtalesekunder
Page 150 and 151: 150 a) (x1000) 45 35 25 15 5 (x1000
Page 152 and 153: 152 Tabell 8 viser de avleste telle
Page 154 and 155: 154 Tabell 11 Komplett datasett med
Page 156 and 157: 001.18:621.39 156 Prognoser for nye
Page 158 and 159:
158 3.1 Vurderinger av foreliggende
Page 160 and 161:
160 passer utmerket, med relativt l
Page 162 and 163:
2B+D aksesser (x1000) 7 6 5 4 3 2 1
Page 164 and 165:
164 (x1000) 10 8 6 4 2 0 Tabell 6 I
Page 166 and 167:
001.18:621.39 166 Prognoser for pri
Page 168 and 169:
168 der ˆσ β* = ˆσ = ˆy t =
Page 170 and 171:
n r (t) 90 % 10 170 1,00 0,80 0,60
Page 172 and 173:
ønsker å benytte disse metodene f
Page 174 and 175:
174 Remote router/ Bridge hand, the
Page 176 and 177:
176 Figure 5 ATM cell Bridge 48 byt
Page 178 and 179:
178 DTE less than 2 Mbit/s, Frame R
Page 180 and 181:
180 References 1 Mannsåker, B et a
Page 182 and 183:
182 Table of contents page Introduc
Page 184 and 185:
006 621.391 184 Signal processing B
Page 186 and 187:
006:681.324 006:681.327.8 186 Data
Page 188 and 189:
006 621.39 188 Teletraffic and dime
Page 190 and 191:
190 contractor. The project had a b
Page 192 and 193:
Table 2 ITU Recommendations for con
Page 194 and 195:
006 654.01:65 194 Telecommunication
Page 196 and 197:
006 196 Introduction EURESCOM is an
Page 198:
198 Intelligent networks 26 % Infra
show all

Prognosemetoder – en oversikt - Telenor

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?