Calculateur de demande intermittente de Croston
Estimer la demande intermittente non négative en utilisant séparément des tailles et des intervalles de demande positifs lissés.
VOTRE CALCUL
Résultat
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Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Initialiser la taille à la première observation positive et l’écart à son temps unique, puis mettre à jour seulement aux demandes positives subséquentes.
At positive demand: size←α demand+(1−α)size; gap←α interval+(1−α)gap; forecast=size/gap
Exemple détaillé
Une demande positive constante de 5 à chaque période donne une prévision de Croston de 5 avec l’initialisation indiquée.
Hypothèses et précisions sur les données
Observations non négatives ayant au moins une valeur positive. La classique Croston a connu un biais; le numéro SBA distinct est ( 1 -alpha/ 2 ) fois cette prévision. Pas de détection d’obsolescence, d’intervalle probabiliste ou de précision de prévision garantie.
Références : Hyndman : prévision intermittente du nombre
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Tailler un scénario de sécurité-stock de la demande normale pour un délai fixe et une cible de service de cycle unidirectionnel sélectionnée.
Calculer les mises à jour des niveaux/tendances additifs et les prévisions ordinaires ou atténuées des points Holt avec initialisation explicite et entré des paramètres de lissage.
Évaluer les valeurs réelles et les valeurs de prévision appariées avec les biais signés, les erreurs absolues et les pourcentages explicitement définis.
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