พยากรณ์เชิงปริมาณ(Quantitative Forecasting) : ค่าแนวโน้ม (Trend Projection)

การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting)
เป็นการนำจำนวนตัวเลขในอดีตมาพยากรณ์จำนวนที่จะเกิดขึ้นในอนาคตของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น การขาย การบริโภค การกิด การดับ ในที่นี้จะยกตัวอย่างการนำมาใช้พยากรณ์การขายมี 6 วิธี ดังนี้
1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (Simple Moving Average)
2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average)
3. ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)
4. ค่าแนวโน้ม (Trend Projection)
5. ค่าดัชนีฤดูกาล (Seasonal Index)
6. การเปรียบเทียบค่าพยากรณ์วิธีต่าง ๆ อย่างง่ายเพื่อการตัดสินใจ
4. การพยากรณ์การขายด้วยวิธีค่าแนวโน้ม (Trend Projection)
การพยากรณ์การขายนี้ใช้ค่าแนวโน้มแบบเส้นตรงมีความชัน มีสูตรดังนี้
Y(t) = a + bt
Y = ค่าพยากรณ์
t = อันดับที่เวลาของยอดขาย (เริ่มจากยอดขายแรกเป็น 1 ยอดขายที่ 2 เป็น 2 ไปตามลำดับ)
a = ค่าของ Y ที่ t = 0
b = ความชันของเส้นพยากรณ์ มีค่าได้ทั้ง + , -
ถ้าความชันมีค่ามากและเป็นค่าบวก แสดงว่า อนาคตขึ้นเร็ว ถ้าเป็นค่าลบ อนาคตลงเร็ว
ถ้าความขันมีค่าน้อยและเป็นค่าบวก แสดงว่า อนาคตขึ้นช้า ถ้าเป็นค่าลบ อนาคตลงช้า
y = ยอดขาย
n = จำนวนข้อมูล
ก่อนอื่น ต้องหาค่า b และ a ก่อน แล้วมาแทนค่าในสมการ Y
ขอให้ดูสูตรที่เป็นสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ในคลิปคำบรรยาย
เนื่องจากในที่นี้ใส่สัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ไม่ได้ จึงเขียนสูตรเป็นข้อความ
b = {n คูณ ผลรวมของ (t คูณ y)} ลบ {(ผลรวมของ t) คูณ (ผลรวมของ y)}
ทั้งหมดหารด้วย {n คูณ (ผลรวมของ t ยกกำลัง 2) ลบ (ผลรวมของ t) ยกกำลัง 2}
a = [(ผลรวมของ y) ลบ {b คูณ(ผลรวมของ t)}] ทั้งหมดหารด้วย n