Artık (Residual) Pazarlıo ğ lu De ğ işkenlerin cari de ğ erleri ile öngörü de ğ erleri arasındaki fark artık (residual) olarak adlandırılmaktadır.

Ortalama Mutlak Sapma Mean Absolute Deviation (MAD) Pazarlıo ğ lu Serinin ölçüldü ğ ü birim ile öngörü hatasını ölçmek için kullanılır.

Ortalama Hata Kareler Mean Squared Error(MSE) Pazarlıo ğ lu Hataların kareleri alındı ğ ı için bu yaklaşım, büyük öngörü hatalarını cezalandırır. Böylece daha küçük hatalar üreten yöntem tercih edilir.

Ortalama Mutlak Yüzde Hata Mean Absolute Percetage Error (MAPE) Pazarlıo ğ lu Sayısal de ğ erlerinden ziyade yüzdelere göre öngörü hatalarını hesaplamak için kullanılan ölçüm.

Ortalama Yüzde Hata Mean Percetage Error (MPE) Pazarlıo ğ lu Sayısal de ğ erlerinden ziyade yüzdelere göre öngörü hatalarını hesaplamak için kullanılan ölçüm.

Öngörü Ölçülerinin Kullanımı Pazarlıo ğ lu İ ki farklı tekni ğ in do ğ rulu ğ unun karşılaştırılması, Tekniklerin kullanışlı ğ ının veya güvenli ğ inin ölçülmesi, En iyi tekni ğ in araştırılması.

Öngörü Ölçüleri :Örnek Pazarlıo ğ lu Müşteri öngörü Toplam hata |e||e| e2e | e |/ Y e/Ye/Y

Öngörü Ölçüleri :Örnek Pazarlıo ğ lu MAD=34/8=4.3 Her bir öngörü ortalama 4.3 müşteri sapmaktadır. MSE=188/8=23.5 MAPE=55.6/8=%6.95 MPE=16.2/8=%2.03

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Üstel düzeltme yöntemi temeli bütün önceki gözlem de ğ erlerinin üstel a ğ ırlıklı hareketli ortalaması almaktır. Model aşa ğ ı ya da yukarı do ğ ru e ğ ilim göstermeyen seriler için uygundur. Bu yöntemde ana amaç cari düzeyi tahmin etmektir. Bu düzey tahmin edildikten sonra serinin gelecekte alaca ğ ı de ğ erleri öngörü amacıyla kullanılır. Üstel düzeltme, en son tecrübenin ışı ğ ında öngörüyü sürekli olarak düzelten bir yöntemdir

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yeni gözleme  a ğ ırlı ğ ı verilirken, eski öngörüye (1-  ) a ğ ırlı ğ ı verilir. Burada “  ”düzeltme sabiti olup, 0<  <1 arasında de ğ er almaktadır. :

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yelki El Aletleri şiketinin testere yıllarına ait testere(adet) satışları YıllartestereYıllartestere

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah(  =0.1) etet 0.0

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah(  =0.1) etet

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah(  =0.1) etet

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah(  =0.1) etet

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah(  =0.1) etet

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah  =0.6) etet

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Y-tah(  =0.1) etet Y-tah  =0.6) et

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu  =0.1 MSE=24262MAPE=%38.9  =0.6 MSE=22248MAPE=%36.5

Üstel Düzeltme Yöntemi Pazarlıo ğ lu  =0.1 MSE=21091MAPE=%32.1  =0.6 MSE=22152MAPE=%36.7

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Holt yönteminde üç denklem kullanılır: 1.Üstel düzeltilmiş seri ya da cari düzey tahmini

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere LtLt 500.0

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere LtLt

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Holt denkleminde üç denklem kullanılır: 1.Üstel düzeltilmiş seri ya da cari düzey tahmini 2. Trend tahmini

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere LtLt TtTt

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Holt denkleminde üç denklem kullanılır: 1.Üstel düzeltilmiş seri ya da cari düzey tahmini 2. Trend tahmini 3. p. Dönemin öngörüsü

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere LtLt TtTt Y-Tah t+p

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Öngörü hatasının belirlenmesi

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere LtLt TtTt Y-Tah t+p etet

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Lt T Yt+p et ,00,0500,00, ,0-4, , ,4-10,5450,5-200, ,9-9,9379,820, ,2-7,7376,074, ,3-8,9390,5-40, ,6-14,0369,4-169, ,2-14,1304,6-4, ,4-12,3289,160, ,6-15,2295,1-95, ,0-18,2251,4-101, ,0-12,3202,8197, ,8-3,3249,7300, ,6-2,9336,513, ,4-5,5337,7-87, ,11,8305,9244, ,76,9381,0169, ,05,7438,6-38, ,93,3432,7-82, ,88,9411,2188, ,717,1476,8273, ,114,8575,9-75, ,69,8567,9-167, ,213,5527,4122,6

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu dönemi için öngörü hesaplanması 1.Üstel düzeltme serisinin güncellenmesi 2.Trend tahmininin güncellenmesi

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu dönemi için öngörü hesaplanması 3. Bir dönem sonrasının (2008-1) öngörüsü

Holt Yöntemi Pazarlıo ğ lu Yıllartestere Lt T Yt+p et ,00,0500,00, ,0-4, , ,4-10,5450,5-200, ,9-9,9379,820, ,2-7,7376,074, ,3-8,9390,5-40, ,6-14,0369,4-169, ,2-14,1304,6-4, ,4-12,3289,160, ,6-15,2295,1-95, ,0-18,2251,4-101, ,0-12,3202,8197, ,8-3,3249,7300, ,6-2,9336,513, ,4-5,5337,7-87, ,11,8305,9244, ,76,9381,0169, ,05,7438,6-38, ,93,3432,7-82, ,88,9411,2188, ,717,1476,8273, ,114,8575,9-75, ,69,8567,9-167, ,213,5527,4122, ,6

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 1. Üstel düzeltilmiş seri

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 2. Trend tahmini 1. Üstel düzeltilmiş seri

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 3.Mevsimsellik tahmini 2. Trend tahmini 1. Üstel düzeltilmiş seri

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu Winter yönteminde 4 denklem kullanılır. 4. p. Dönemin öngörüsü 3.Mevsimsellik tahmini 2. Trend tahmini 1. Üstel düzeltilmiş seri

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu YıllartestereLtTtStYt+pet ,459-41,95411, , , ,109-40,99370, ,85921, ,984-39,30680, ,564727, ,077-38,46681, ,343924, ,785-35,84941, ,063182, ,194-31,32350, , , ,748-31,03580, ,22134, ,466-31,56041, , , ,831-30,06791, ,945249, ,809-30,16320, ,2549-2, ,515-28,47640, ,863328, ,574-21,72281, , , ,962-14,11171, , , ,575-10,43930, ,306486, ,466-8,206230, ,33538, ,366-4,395581, , , ,588-3,933871, ,583517, ,206-1,978691, ,428248, ,8562, , ,999385, ,5863, , ,284413, ,9365, , ,705999, ,077, , ,625831, ,2869, , ,255339, ,4697, , , ,7122

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 1. Üstel düzeltilmiş seri

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 2. Trend tahmini

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 3.Mevsimsellik tahmini

Winter Yöntemi Pazarlıo ğ lu 25. Gözlem (2008-1) öngörüsü 4. p. Dönemin öngörüsü