บทที่ 3 การพัฒนาผลิตภัณฑ์และการพยากรณ์ยอดขาย

วธิ ีทา Ft-1 + {At-1- Ft-1

Ft =

ยอดขายของเดือนที่ 3 ; เมื่อค่าพยากรณ์ของเดือนที่ 1 = 42 หน่วย,

ยอดขายเดือนที่ 2 = 40 หน่วย และ ค่า  = 0.10

Ft = 42 + 0.10{40- 42 = 41.8

คา่ ความคลาดเคลื่อน = ยอดขาย - คา่ พยากรณ์

= 40 - 42 = - 2

ตัวอย่างที่ 4 จงพยากรณ์ยอดขายของช่วงเวลาที่ 12 เมื่อ = 0.10, 0.40

ช่วงเวลาที่ ยอดขาย  = 0.10  = 0.40

1 42 ค่าพยากรณ์ ค่าความคลาดเคล่ือน ค่าพยากรณ์ ค่าความคลาดเคล่ือน
2 40
3 43 42 -2 42 -2
4 40 41.8 1.2 41.2 1.8
5 41 41.92 -1.92 41.92 -1.92
6 39 41.73 -0.73 41.15 -0.15
7 46 41.66 -2.66 41.09 -2.09
8 44 41.39 4.61 40.25 5.75
9 45 41.85 2.15 42.55 1.45
10 38 42.07 2.93 43.13 1.87
11 40 42.35 -4.35 43.88 -5.88
12 41.92 -1.93 41.53 -1.53
41.73 40.92

ผลการพยากรณ์ยอดขายช่วงเวลาที่ 12 ด้วยกราฟเส้น เม่ือ = 0.10, 0.40

47

45


43
41 

39
อปุ สงคจ์ รงิ

37

35
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

ตวั แบบเหตุและผล(Causal Model)

ตวั แบบเหตุและผล เป็นวธิ ีการหาความสมั พนั ธ์ระหวา่ งปัจจยั อื่นซ่ึง
เป็นตวั แปรอิสระที่มีผลต่อยอดขาย ซ่ึงเป็นตวั แปรตามมาทานาย
ยอดขายในอนาคต อาทิเช่น ยอดการขายสินคา้ ของร้านคา้ แห่งหน่ึง
ข้ึนอยกู่ บั จานวนประชากรในยา่ นน้นั จะไดว้ า่ จานวนประชากรเป็น
ตวั แปรอิสระที่มีผลต่อยอดขายสินคา้ ของร้านคา้ น้นั

ตวั แบบเหตุและผล(Causal Model)
1.การวเิ คราะห์ถดถอยเชิงเส้น มีความสมั พนั ธ์ดงั สมการดงั น้ี

y = a + bx

เม่ือ a = y  bx
b = nxy  x y

nx2  x2 )

ตวั แบบเหตุและผล(Causal Model)

โดยท่ี y = ตวั แปรตาม(Dependent Variable)
x = ค่าตวั แปรอิสระ(Independent Variable)
a = จุดตดั แกน Y (Y intercept)
b = ความชนั ของเสน้ ตรง (Slope of Line)

ตัวอย่างที่ 5 จงทาการหาสมการของยอดขายของพรมจากร้านคา้ แห่งหน่ึง

ปี จานวนบา้ นท่ีไดร้ ับอนุญาตก่อสร้าง(หลงั ) ยอดขาย(ตารางหลา)
1989 18 13,000
1990 15 12,000
1991 11 11,000
1992 10 10,000
1993 20 14,000
1994 28 16,000
1995 35 19,000
1996 30 17,000
1997 20 13,000

ยอดขาย(ตารางหลา) จะได้สมการยอดขายเป็ น y = 6860.5 + 338.3X

20,000 40
18,000
16,000
14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000

0 5 10 15 20 25 30 35

จำนวนบ้ำนทไี่ ด้รบั อนุญำตให้ก่อสร้ำง

ตัวแบบจาลองปัญหา(Simulation Model)

เป็นการพยากรณ์ยอดขาย โดยใชห้ ลกั การจาลองแบบปัญหามาช่วย
ในการพยากรณ์ ซ่ึงจะใชค้ อมพวิ เตอร์เขา้ มาช่วยในการคานวณ ดว้ ย
การกาหนดสมมติฐาน ปัจจยั ภายนอก ปัจจยั ภายใน

ตัวแบบจาลองปัญหา(Simulation Model)

ข้อดขี องการตวั แบบจาลองปัญหา(Simulation Model)
-ทาใหท้ ราบคา่ พยากรณ์เม่ือปัจจยั ต่างๆเปลี่ยนแปลงไปไดง้ ่ายและ
รวดเร็ว

ข้อเสียของการตวั แบบจาลองปัญหา(Simulation Model)
-ตอ้ งใชผ้ ทู้ ี่มีความรู้และความเช่ียวชาญทางดา้ นการจาลองแบบปัญหา
มาทาการคิดตวั แบบ ซ่ึงจะตอ้ งใชเ้ วลาในการวเิ คราะห์นานพอสมควร

ความคลาดเคล่ือนของพยากรณ์(Forecast Error)

คา่ ความคลาดเคล่ือนของค่าพยากรณ์ หมายถึง ความแตกต่าง
ระหวา่ งค่าท่ีเกิดข้ึนจริงกบั ค่าที่ไดพ้ ยากรณ์
ค่าความคลาดเคลื่อน( et ) = ค่าทีเ่ กดิ ขนึ้ จริง(At) - ค่าพยากรณ์ ( Ft )

วธิ ีการวดั ค่าความคลาดเคลื่อนของพยากรณ์

1.คา่ กลางของความคลาดเคลื่อนสมั บูรณ์(Mean Absolute Deviation ; MAD)

MAD = n ent 

t =1

เป็ นการนาค่าความคลาดเคลื่อนที่เกิดข้ึนจากการพยากรณ์แต่ละคาบมาทาเป็ น
ค่าสมั บูรณ์ เพื่อลดผลจากการมีเครื่องหมายบวกและเครื่องหมายลบ

วธิ ีการวดั ค่าความคลาดเคล่ือนของพยากรณ์

2.ค่ากลางของความคลาดเคลื่อนกาลงั สอง(Mean Square Error ; MSE)

MSE = n ent  2

t =1

เป็นการใชก้ ารยกกาลงั สองมาลดผลจากเคร่ืองหมายลบ

วธิ ีการวดั ค่าความคลาดเคลื่อนของพยากรณ์

3.ค่ากลางของเปอร์เซ็นตค์ วามคลาดเคลื่อนสมั บูรณ์(Mean Absolute
Percentage Error ; MAPE)

MAPE = 10n0 n AtA- tFt

t =1

ตวั อย่างท่ี 6 จากขอ้ มูลยอดขายของบริษทั แห่งหน่ึงจานวน 8 คาบ จงคานวณหา
คา่ MAD และ MSE

ช่วงเวลา ค่าจริง(A) ค่าพยากรณ์(F)

1 217 215

2 213 216

3 216 215

4 210 214

5 213 211

6 219 217

7 216 216

8 212 212

วธิ ีทา : ค่า E ได้ดงั นี้

ช่วงเวลา คา่ จริง(A) คา่ พยากรณ์(F) E | E | E2

1 217 215 2 2 4

2 213 216 -3 3 9

3 216 215 1 1 1

4 210 214 -4 4 16

5 213 211 2 2 4

6 219 217 5 5 25

7 216 216 -1 1 1

8 212 212 -4 4 16

รวม 1716 1716 -2 22 76

เฉล่ีย 214.5 214.5

MAD = n ent 

t =1
n
=  22
t =1
8

= 2.75

MSE = n ent  2
= 
t =1
= n
 76

t =1 8

9.5

MAPE = 100 n AtA- tFt
= n 
t =1

100 n AtA- tFt
n 
t =1

แนวทางในการเลือกเทคนิคสาหรับการพยากรณ์

วธิ ีการพยากรณ์ จานวนขอ้ มูลใน รูปแบบของ ช่วงของการ เวลาท่ีใชใ้ นการ ทกั ษะของผู้
อดีต ขอ้ มูล พยากรณ์ พยากรณ์ พยากรณ์

ค่าเฉล่ียเคลื่อนที่แบบ 5-10 ขอ้ มูล ค่อนขา้ งคงที่ ส้นั ส้ัน ต่า
ธรรมดา ปานกลาง
ส้ัน
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนท่ีแบบ 5-10 ขอ้ มูล วฏั จกั รหรือฤดูกาล ส้ัน – กลาง ต่า
ถ่วงน้าหนกั ส้ัน ปานกลาง

ซิงเกิลแบบเอกซ์ 5-10 ขอ้ มูล ค่อนขา้ งคงที่ ส้ัน ส้นั สูง
โปเนนเชียล
-ยาว ถา้ ตอ้ งการ
การวเิ คราะหถ์ ดถอย 10-20 ขอ้ มูล แนวโนม้ ฤดูกาล ส้ัน – กลาง สร้างตวั แบบ
เชิงเสน้ (ตวั แบบ มีผลของฤดูกาลอยา่ ง ซบั ซอ้ น ส้ัน,กลาง,ยาว -ส้ัน ถา้ ตอ้ งการ
อนุกรมเวลา) นอ้ ย 5 ขอ้ มูลต่อ ปรับปรุง
1 ฤดูกาล
การวเิ คราะห์ถดถอย
เชิงเสน้ (ตวั แบบเหตุ 10 ค่าสงั เกต
และผล)

จบบทท่ี 3