Una Empresa Quiere Pronosticar La Demanda Utilizando La Media Móvil Simple

Gestión de la cadena de suministro Capítulo 18 Al igual que este conjunto estudio Crear una cuenta gratis para guardarlo. Regístrese para obtener una cuenta Crear una cuenta Si el valor de intercepción de un modelo de regresión lineal es 40, el valor de la pendiente es de 40, y el valor de X es 40, ¿cuál de los siguientes es el valor de pronóstico de resultado en este modelo C La regresión lineal la línea es de la forma y a bx, donde y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo para, a es el intercepto y, b es la pendiente, y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 40 x 40 40 1640. Una empresa que contrata para desarrollar un modelo de predicción de regresión lineal. Sobre la base de la información de ventas históricos company039s, se determina el valor de intercepción del modelo a ser 1.200. También se encuentra el valor de la pendiente es de menos de 50. Si, después de desarrollar el modelo, se le da un valor de X 10, ¿cuál de los siguientes es el valor de pronóstico de resultado en este modelo B La línea de regresión lineal es de la forma y a bx , donde y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo para, a es la ordenada al origen y, b es la pendiente, y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 1.200 (-50) x 10 700. Está utilizando un modelo de suavizado exponencial para el pronóstico. La suma acumulada de las estadísticas de error de pronóstico (RSFE) se calcula cada vez que se genera un pronóstico. A encontrar la última RSFE sea 34. Originalmente, el modelo de predicción utilizado fue seleccionado debido a su relativamente baja de 0,4 MAD. Para determinar cuándo es el momento de volver a evaluar la utilidad del modelo de suavizado exponencial, a calcular el seguimiento de señales. ¿Cuál de las siguientes es la señal de seguimiento resultante favor permita el acceso al micrófono computerrsquos utilizar la grabación de voz. Tiene problemas Haga clic aquí para obtener ayuda. Nos canrsquot acceder al micrófono Haga clic en el icono de arriba para actualizar sus permisos del navegador y vuelva a intentarlo Volver a cargar la página para volver a intentarlo Pulse Comando-0 para reajustar el valor de zoom Presione Ctrl-0 para restablecer su zoom Parece que su navegador puede hacer zoom o alejar . Su navegador necesita ser ampliada a un tamaño normal para grabar audio. Por favor, actualice Flash o instalar Chrome para utilizar la grabación de voz. El micrófono está silenciado ayuda para solucionar este problema, consulte este. Oper3100 Exam2 Chp15 En series temporales de datos que representa la demanda cuál de las siguientes no se considera un componente de la variación de la demanda Variación p.504. La varianza es una medida del grado de error, no un componente de la variación de la demanda. P. ej. Varios términos comunes utilizados para describir el grado de error son el error estándar, cuadrado medio del error (o la varianza), y la media de desviación absoluta. ¿Cuál de los siguientes no es uno de los tipos básicos de previsión p. 486 Análisis de las fuerzas. Previsión se pueden clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativos, análisis de series temporales, relaciones causales, y simulación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede dividirse en varios componentes. ¿Cuál de los siguientes no se considera un componente de la demanda (p. 486) los datos anteriores. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede ser dividido en seis componentes: la demanda promedio del período, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria, y autocorrelación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios se puede dividir en varios componentes. ¿Cuál de las siguientes opciones se considera un componente de la demanda (p. 486) elementos cíclicos. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede ser dividido en seis componentes: la demanda promedio del período, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria, y autocorrelación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios se puede dividir en varios componentes. ¿Cuál de las siguientes opciones se considera un componente de la demanda (p. 486) Autocorrelación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede ser dividido en seis componentes: la demanda promedio del período, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria, y autocorrelación. ¿Cuál de los siguientes métodos de previsión se considera una técnica de investigación cualitativa de pronóstico de mercado. Estudio de mercado se utiliza sobre todo para la investigación de productos en el sentido de buscar nuevas ideas de productos, le gusta y no le gusta acerca de los productos existentes, los cuales se prefieren productos de la competencia dentro de una clase en particular, y así sucesivamente. Una vez más, los métodos de recolección de datos son principalmente las encuestas y entrevistas. ¿Cuál de los siguientes métodos de previsión se considera una técnica de predicción serie (p.498) media móvil simple de tiempo. Media móvil simple es la única opción que intenta predecir valores futuros de la demanda en base a los datos del pasado. ¿Cuál de los siguientes métodos de previsión se considera una técnica de pronóstico de series de tiempo (p. 499) ponderada media móvil. Ponderada media móvil es la única opción que intenta predecir valores futuros de la demanda en base a los datos del pasado. ¿Cuál de los siguientes métodos de previsión se considera una técnica de pronóstico causal (Pág. 486) La regresión lineal. previsión Causal, que discutir el uso de la técnica de regresión lineal, se supone que la demanda está relacionada con algún factor subyacente o factores en el medio ambiente. ¿Cuál de los siguientes métodos de pronóstico utiliza juicio ejecutivo como su componente principal para el pronóstico (p. 509) Panel de consenso. En un panel de consenso, la idea de que dos cabezas son mejores que uno se extrapola a la idea de que un grupo de personas de una variedad de posiciones puede desarrollar un pronóstico más fiable que un grupo más estrecho. previsiones del panel se desarrollan a través de reuniones abiertas con el libre intercambio de ideas de todos los niveles de gestión y los individuos. Cuando las decisiones en el pronóstico están en un nivel superior más amplia (como en la introducción de una nueva línea de productos o de productos en relación con las decisiones estratégicas, como las nuevas áreas de marketing), se utiliza generalmente el juicio ejecutivo plazo. ¿Cuál de los siguientes métodos de pronóstico es muy dependiente de la selección de las personas adecuadas que judgmentally ser utilizados para generar realmente el pronóstico (p. 510) Método Delphi. El procedimiento paso a paso para el método Delphi es: 1. Elegir los expertos a participar. Debe haber una variedad de personas con conocimientos en diferentes áreas. En previsión de negocio, lo que generalmente se considera un período de tiempo corto plazo (Pág. 488) Menos de 3 meses. En los negocios la predicción a corto plazo, por lo general se refiere a menores de tres meses. En previsión de negocio, lo que generalmente se considera un período de tiempo de mediano plazo (p.488) Tres meses a dos años. En previsión de negocio a medio plazo (se refiere a) tres meses a dos años. En previsión de negocio, lo que generalmente se considera un período de tiempo a largo plazo (p. 488) Dos años o más. En previsión de negocio a largo plazo (se refiere a) superior a dos años. En general, lo que compensa la previsión marco de tiempo más eficaz para la variación aleatoria y cambios a corto plazo (p. 488) Las previsiones a corto plazo. En general, los modelos de corto plazo compensan las variaciones al azar y se ajustan a los cambios a corto plazo (tales como las respuestas a los consumidores un producto nuevo). En general, lo que la previsión marco de tiempo mejor identifica los efectos estacionales (p. 488) Las previsiones a medio plazo. Las previsiones a medio plazo son útiles para capturar los efectos estacionales. En general, lo que marco de tiempo de pronóstico es mejor para detectar tendencias generales (p. Pronósticos de largo alcance. Modelos a largo plazo detectar las tendencias generales y son especialmente útiles en identificando los principales puntos de inflexión ¿Cuál de los siguientes métodos de pronóstico puede ser utilizado para la predicción a corto plazo (p. 488) suavizado exponencial simple. Ver exhibición 15.3, página 488. ¿Cuál de las siguientes consideraciones no es un factor para decidir cuál es el modelo de predicción de una empresa debe elegir (p. 488) del producto. ¿Qué modelo de previsión de una empresa debe elegir depende : (1) horizonte de tiempo para la previsión (2) disponibilidad de datos (3) requerido (4) Tamaño exactitud del presupuesto de previsión (5) disponibilidad de personal calificado Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando la media móvil simple Si la empresa utiliza cuatro.. anteriores valores de ventas anuales (es decir, el año 2008 100, 2009 120, 2010 140, y el año 2011 210), cuál de las siguientes es la simple previsión de media móvil para el año 2012 (p. 498) 142,5 Utilizando la ecuación 15.5 (página 498) pronóstico para 2012 (100 120 140 210) / 4 570/4 142.5 Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando la media móvil simple. Si la empresa utiliza tres valores anteriores al año de ventas (es decir, el año 2009 130, 2010 110, y el año 2011 160), ¿cuál de las siguientes es la sencilla pronóstico del promedio móvil para el año 2012 (p. 498) 133,3 Utilizando la ecuación 15.5 (página 498 ) Pronóstico para 2012 (130 110 160) / 3 133,3 400/4 Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando el promedio móvil ponderado. Si la empresa utiliza dos valores de las ventas anuales anteriores (es decir, año 2011 110 y el año 2012 130), y queremos peso el año 2011 a 10 y el año 2012 a 90, ¿cuál de las siguientes es la ponderada del pronóstico promedio móvil para el año 2017 (p . 500) 128 usando la ecuación 15.6 (página 500) Pronóstico para 2017 (110x0.1) (130x0.9) 11 117 128 Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando el promedio móvil ponderado. Si la empresa utiliza tres valores anteriores al año de ventas (es decir, el año 2010 160, año 2011 140 y el año 2012 170), y queremos año de peso de 2010 a 30, año 2011 a 30 y el año 2012 a 40, ¿cuál de los siguientes es el ponderada del pronóstico promedio móvil para el año 2017 (p. 500) 158 Usando la ecuación 15.6 (página 500) Pronóstico para 2017 (160x0.3) (140x0.3) (170x0.4) 158 ¿Cuáles de las siguientes son algunas de las principales razones por las que suavizado exponencial se ha hecho muy aceptado como una técnica de pronóstico (p. 501) Precisión. técnicas de suavizado exponencial han llegado a ser bien aceptada por seis razones principales. 1. Los modelos exponenciales son sorprendentemente precisa. 2. La formulación de un modelo exponencial es relativamente fácil. 3. El usuario puede entender cómo funciona el modelo. 4. Se requiere poco computación para usar el modelo. 5. Los requisitos de almacenamiento del ordenador son pequeñas debido al uso limitado de los datos históricos. 6. Las pruebas de exactitud en cuanto a qué tan bien el modelo se está realizando son fáciles de calcular. La técnica de alisamiento exponencial requiere cuál de los siguientes datos para predecir el futuro (p. 501) El pronóstico más reciente. En el método de suavizado exponencial, sólo se necesitan tres piezas de datos para pronosticar el futuro: la previsión más reciente, la demanda real que ocurrió durante ese período de previsión, y un alfa constante de alisamiento. Dado un valor antes de previsión de la demanda de 230, un valor de demanda real relacionada de 250, y un alfa constante de alisamiento de 0,1, ¿cuál es el valor pronóstico de suavización exponencial para el período siguiente 232 Usando la ecuación 15.7, Previsión 230 0.1 x (250 - 230) 232 Si una empresa produce un elemento estándar con una demanda relativamente estable, la constante alfa suavizado usado en un modelo de previsión de alisamiento exponencial tendería a ser en cuál de los siguientes rangos (p. 501) 5 a 10 Si una empresa produce un elemento estándar con la demanda relativamente estable, la velocidad de reacción a las diferencias entre la demanda real y las previsiones tendería a ser pequeña, tal vez sólo 5 o 10 puntos porcentuales. Si una empresa produce un producto que está experimentando un crecimiento de la demanda, el alfa constante de alisamiento se utiliza en un modelo de previsión de alisamiento exponencial tendería a ser cuál de las siguientes (p. 501) El más rápido el crecimiento, mayor es el porcentaje. Si una empresa se experimentando un crecimiento, sería deseable disponer de una mayor velocidad de reacción, tal vez 15 a 30 puntos porcentuales, para dar una mayor importancia a la reciente experiencia de crecimiento. Cuanto más rápido el crecimiento, mayor será la velocidad de reacción debe ser. Dado un valor antes de previsión de la demanda de 1,100, un valor de demanda real relacionada de 1.000, y un alfa constante de alisamiento de 0,3, ¿cuál es el valor pronóstico de suavización exponencial 1030 Utilizando la ecuación 15.7, Pronóstico 1100 0,3 x (1100 - 1000) 1030 Una empresa quiere para generar un pronóstico de demanda de la unidad para el año 2012 el uso de suavizado exponencial. La demanda real en el año 2011 fue de 120. La previsión de la demanda en el año 2011 fue de 110. El uso de estos datos y un alfa constante de alisamiento de 0,1, ¿cuál de las siguientes es la resultante del año 2012 el valor pronóstico de 111 Utilizando la ecuación 15.7, 0.1 Pronóstico 110 x ( 120 - 110) 111 Como consultor se le ha pedido para generar una unidad de previsión de la demanda para un producto para el año 2012 el uso de suavizado exponencial. La demanda real en el año 2011 fue de 750. La previsión de la demanda en el año 2011 fue de 960. El uso de estos datos y un alfa constante de alisamiento de 0,3, ¿cuál de las siguientes es la resultante del año 2012 el valor pronóstico de 897 Utilizando la ecuación 15.7, 0.3 Pronóstico 960 x ( 960 -. 750) 897 ¿Cuál de los siguientes es una posible fuente de error de desviación en el pronóstico (p 504) A. No incluir las variables correctas B. Uso del método de pronóstico malo C. el empleo de los analistas menos sofisticados de lo necesario D. Uso incorrecto E. Uso de los datos de desviación estándar lugar de fallar MAD para incluir las variables correctas. errores de sesgo se producen cuando se comete un error consistente. Las fuentes de sesgo incluyen la no inclusión de las variables adecuadas al uso de las malas relaciones entre las variables que emplean de la línea de tendencia equivocada un cambio equivocado en la demanda estacional de donde se produce normalmente y la existencia de una tendencia secular sin ser detectados. ¿Cuál de los siguientes se utilizan para describir el grado de error (p. 504 desviación media absoluta. Varios términos comunes utilizados para describir el grado de error es el error estándar, el error cuadrático medio (o la varianza), y la media de desviación absoluta. Una empresa tiene la demanda real de la unidad durante tres años consecutivos de 124, 126 y 135. las respectivas previsiones para los mismos tres años son 120, 120 y 130. ¿Cuál de los siguientes es el valor resultante MAD que se pueden calcular a partir de estos datos (p. 504) 5. Utilizando la ecuación 15.11 en la página 504, ABS MAD ((124 - 120) (126 - 120) (135 - 130)) / 3 15/3 5 Una empresa tiene la demanda unidad real durante cuatro años consecutivos de 100, 105 , 135, y 150. las previsiones respectivas fueron de 120 para los cuatro años. ¿Cuál de los siguientes es el valor resultante MAD que se pueden calcular a partir de estos datos (p. 504) 20. Utilizando la ecuación 15.11 en la página 504, ABS MAD (( 100 - 120) (105 - 120) (135 - 120) (150 - 120)) / 4 80/4 20 Si estuviera seleccionando entre una variedad de modelos de predicción basado en MAD, ¿cuál de los siguientes valores MAD a partir de los mismos datos reflejaría el modelo más preciso (p. 505) 0,2 MAPE mide el error relativo a la demanda media. Por ejemplo, si el MAD es de 10 unidades y la demanda media es de 20 unidades, el error es grande y significativa, pero relativamente insignificante en una demanda media de 1,000 unidades. Desde los mismos datos se utiliza en la pregunta, MAPE sería menos cuando MAD era más pequeño. Por lo tanto, A es la respuesta correcta. Una empresa ha calculado la suma continua de los errores de predicción a ser de 500 y su desviación absoluta media es exactamente 35. ¿Cuál de las siguientes es la Companys receptor de señales (p. 506) Acerca de 14,3 Usando la ecuación 15.13 (página 506) la señal de seguimiento es RSFE / MAD 500/35 14.29. Una empresa tiene una ENOJADO de 10. Su quiere tener un control de los límites de 99,7 por ciento en su sistema de previsión. Su más reciente valor de la señal de seguimiento es de 3.1. ¿Qué puede concluir de la compañía esta información (p. 505- 506) El modelo de predicción funcione de manera aceptable. El seguimiento de la señal RSFE / MAD, por lo tanto, 3.1 RSFE / 10 o RSFE 3,1 x 10 31 10 MAD, SD 1,25 x 12,5 MAD. Dado que el 99,7 por ciento corresponde a 3 desviaciones estándar de la media, RSFE tendría que ser mayor de 3 x 12.5 o 37.5 para el modelo de pronóstico a estar fuera de control. Usted es contratado como consultor para asesorar a una pequeña empresa en la metodología de predicción. Sobre la base de su investigación se encuentra la empresa cuenta con un MAD de 3. Su quiere tener un control de los límites de 99,7 por ciento en su sistema de previsión. Su más reciente valor de la señal de seguimiento es 15. ¿Cuál debe ser su informe a la empresa (p. 505- 506) El modelo de pronóstico está fuera de control y necesita ser corregido. El seguimiento de la señal RSFE / MAD, por lo tanto, 15 RSFE / 3 o RSFE 15 x 45. 3 3 MAD, MAD SD 1,25 x 3,75. Dado que el 99,7 por ciento corresponde a 3 desviaciones estándar de la media, (3 x 3,75 11,25). Desde RSFE es de 45, el modelo de pronóstico está fuera de control. ¿Cuál de los siguientes es la parte de las observaciones que se puede esperar para ver tumbado dentro de un más o menos 3 gama MAD (p. 505) 98.36 MAD 3 x 0,8 2,4 desviaciones estándar (página 505). Del Apéndice D, 2,4 desviaciones estándar incluye 0,4918 de la zona x 2 0.9836 o 98.36 ¿Cuál de las siguientes es la parte de las observaciones que se puede esperar para ver tumbado dentro de un más o menos 2 gama MAD (p. 505) 2 MAD x 0,8 1,6 Las desviaciones estándar (página 505). Del Apéndice D, 1,6 desviaciones estándar incluye 0,4452 de la zona x 2 0.8904 o 89.04 Si el valor de intercepción de un modelo de regresión lineal es 40, el valor de la pendiente es de 40, y el valor de X es 40, ¿cuál de las siguientes es la resultante valor pronóstico utilizando este modelo (p. 489) 1640 la línea de regresión lineal es de la forma y a bx, donde y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo para, a es el intercepto y, b es la pendiente, y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 40 x 40 40 1640. Una empresa que contrata para desarrollar un modelo de predicción de regresión lineal. Sobre la base de la información de ventas históricos Companys, se determina el valor de intercepción del modelo a ser 1.200. También se encuentra el valor de la pendiente es de menos de 50. Si después de desarrollar el modelo se le da un valor de X 10, ¿cuál de los siguientes es el valor de pronóstico de resultado en este modelo (p. 489) 700 La línea de regresión lineal es de la forma y a bx, donde y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo para, a es el intercepto y, b es la pendiente, y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 1200 (- 50) x 10 700. pesados ​​ventas de paraguas durante una tormenta de lluvia es un ejemplo de cuál de las siguientes (p 507). Una relación casual. Es de esperar que un período prolongado de lluvia va a aumentar las ventas de paraguas e impermeables. La lluvia hace que la venta de ropa de lluvia. Se trata de una relación causal, donde una ocurrencia es causa de otro. Está utilizando un modelo de suavizado exponencial para el pronóstico. La suma acumulada de las estadísticas de error de pronóstico (RSFE) se calcula cada vez que se genera un pronóstico. A encontrar la última RSFE sea 34. Originalmente fue seleccionado el modelo de predicción utilizado debido a su relativamente baja de 0,4 MAD. Para determinar cuándo es el momento de volver a evaluar la utilidad del modelo de suavizado exponencial a calcular las señales de rastreo. ¿Cuál de las siguientes es la señal de seguimiento resultante (p. 506) 85 Utilizando la ecuación 15.13, página 506, TS RSFE / MAD 34 / 0.4 85.10 una empresa quiere pronosticar la demanda mediante el 10. Una empresa quiere pronosticar la demanda mediante el móvil simple promedio. Si la empresa utiliza cuatro valores anteriores de ventas anuales (es decir, el año 2010 100, año 2011 120, año 2012 140 y 2017 210), cuál de las siguientes es la simple previsión de media móvil para el año 2017 A. 100,5 140,0 B. C. D. 142,5 145,5 155,0 E.. C Pronóstico para 2017 (100 120 140 210) / 4 570/4 142,5. 11. Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando la media móvil simple. Si la empresa utiliza tres valores anteriores de ventas anuales (es decir, el año 2011 130, año 2012 110, y el año 2017 160), cuál de las siguientes es la simple previsión de media móvil para el año 2017 A. B. 100,5 122,5 133,3 D. C. 135,6 E. 139.3. C Pronóstico para 2017 (130 110 160) / 3 133,3 400/4. 12. Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando el promedio móvil ponderado. Si la empresa utiliza tres valores anteriores al año de ventas (es decir, el año 2011 160, año 2012 140 y 2017 170), y queremos peso el año 2011 a 30 por ciento, el año 2012 a 30 por ciento, y el año 2017 en un 40 por ciento, lo cual de las siguientes es la previsión de media móvil ponderada para el año 2017 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146. C Pronóstico para el 2017 (160 x 0,3) (0,3 x 140) (170 x 0,4) 158. 13 . Una empresa quiere pronosticar la demanda utilizando el promedio móvil ponderado. Si la empresa utiliza dos valores de las ventas anuales anteriores (es decir, año 2012 110 y 2017 130), y queremos peso el año 2012 a un 10 por ciento y el año 2017 en un 90 por ciento, cuál de las siguientes es la ponderada del pronóstico promedio móvil para el año 2017 A. 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142. B Pronóstico para el 2017 (160 x 0,3) (0,3 x 140) (170 x 0,4) 158. 14. una empresa quiere generar un pronóstico de demanda de la unidad de 2017 utilizando suavizado exponencial. La demanda real en el año 2017 era de 120. La previsión de la demanda en el año 2017 era de 110. El uso de estos datos y un alfa constante de alisamiento de 0,1, ¿cuál de las siguientes es la resultante del año 2017 el valor pronóstico de A. 100 B. 110 C. 111 D. . 114 E. C 120. 15. revisión continua y la actualización en función de los nuevos datos es una técnica de pronóstico llamada segunda adivinar. T Esta vista previa tiene secciones intencionada borrosa. Regístrese para ver la versión completa. 16. influencias cíclicas en la demanda a menudo se expresan gráficamente como una función lineal que es o bien una pendiente ascendente o descendente. F 17. influencias cíclicas en la demanda pueden venir de ocurrencias tales como las elecciones políticas, guerras o las condiciones económicas. T 18. La descomposición de una serie de tiempo significa identificar y separar los datos de series de tiempo en sus componentes. T 19. La ecuación de alisamiento exponencial indica que el nuevo pronóstico es igual a la edad pronóstico más el error de la edad de pronóstico. F 20. La experiencia y ensayo y error son las maneras más simples para elegir los pesos para el modelo de pronóstico promedio móvil ponderado. T 21. exponenciales previsiones de suavizado siempre van a la zaga de que haya sucedido, pero se pueden corregir en cierta medida con un ajuste de tendencia. T 22. suavizado exponencial es siempre la mejor y más exacta de todos los modelos de predicción. F 23. El método de suavizado exponencial requiere cuál de los siguientes datos para predecir el futuro. A 24. Para cada problema de pronóstico, más abajo tiene una técnica de pronóstico. F 25. Este es el final de la vista previa. Regístrese para acceder al resto de la document. Chapter 11 - previsión de la demanda de Gestión amp Como este estudio establecer Crear una cuenta gratis para guardarlo. Regístrese para obtener una cuenta Crear una cuenta Medición de errores 1. Error Estándar - regresión lineal 2. Error Cuadrático Medio (o varianza) - error estándar es la raíz cuadrada de una función. Promedio de error de la plaza. 3. La desviación absoluta media - el error de pronóstico promedio usando el valor absoluto del error de cada una de las previsiones anteriores. Error absoluto promedio. El MAD ideal es cero, lo que significaría que no hay error de predicción. Cuanto mayor sea el MAD, menor será la precisión del modelo resultante. 4. absoluta media de error - Error absoluto promedio receptor de señales - es una medida que indica si el pronóstico promedio sigue el ritmo de la genuina hacia arriba o hacia abajo los cambios en la demanda. - Es el de las desviaciones absolutas medias que el valor de pronóstico está por encima o por debajo de la ocurrencia real. - - 5 límites son los métodos de series acceptableTime Serie Métodos de tiempo son las técnicas estadísticas que hacen uso de datos históricos acumulados a lo largo de un período de tiempo. Métodos de series temporales suponen que lo que ha ocurrido en el pasado seguirán produciéndose en el futuro. A medida que la serie temporal nombre indica, estos métodos se refieren a la previsión de un solo factor - tiempo. Incluyen la media móvil, suavizado exponencial, y la línea de tendencia lineal y son uno de los métodos más populares para la predicción a corto plazo entre las empresas de servicios y manufactura. Estos métodos suponen que los patrones históricos identificables o las tendencias de la demanda con el tiempo va a repetirse. Media Móvil previsión de la serie A de tiempo puede ser tan simple como el uso de la demanda en el período actual para predecir la demanda en el próximo período. Esto a veces se llama un pronóstico ingenua o intuitivo. 4 Por ejemplo, si la demanda es de 100 unidades de esta semana, la previsión para el próximo demanda semanas es de 100 unidades si la demanda resulta ser 90 unidades en lugar, a continuación, la siguiente demanda de semanas es de 90 unidades, y así sucesivamente. Este tipo de método de previsión no tiene en cuenta el comportamiento de la demanda histórica se basa sólo en la demanda en el período actual. Que reacciona directamente a los movimientos normales, al azar de la demanda. El método simple media móvil utiliza varios valores de demanda durante los últimos años para desarrollar un pronóstico. Esto tiende a amortiguar o suavizar, los aumentos aleatorios y disminuciones de un pronóstico que utiliza un solo período. La media móvil simple es útil para pronosticar la demanda que es estable y no muestra comportamiento de la demanda pronunciada, tal como una tendencia o patrón estacional. Las medias móviles se calculan para períodos específicos, tales como tres meses o cinco meses, dependiendo de la cantidad que el pronosticador desea para suavizar los datos de la demanda. Cuanto más largo sea el período de media móvil, más suave será. La fórmula para el cálculo de la media móvil simple es la computación una media móvil simple del papel instantánea del clip de alimentación Sede de la empresa vende y entrega equipos de oficina a empresas, escuelas y agencias dentro de un radio de 50 millas de su almacén. El negocio de suministros de oficina es competitivo, y la capacidad de entregar las órdenes rápidamente es un factor en conseguir nuevos clientes y mantener los antiguos. (Oficinas normalmente no ordenan cuando se ejecutan bajo de suministros, pero cuando se encuentran completamente fuera. Como resultado de ello, necesitan sus órdenes inmediatamente.) El gerente de la empresa quiere ser determinados conductores y vehículos suficientes disponibles para entregar los pedidos con rapidez y tienen un inventario adecuado en stock. Por lo tanto, el gerente quiere ser capaz de predecir el número de pedidos que se producirán durante el próximo mes (es decir, para pronosticar la demanda de suministro). A partir de los registros de órdenes de entrega, la dirección ha acumulado los siguientes datos para los últimos 10 meses, a partir del cual se quiere calcular los promedios móviles de 3 y 5 meses. Supongamos que es el final de octubre. El pronóstico resultante ya sea de la 3- o la media móvil de 5 meses es típicamente para el siguiente mes en la secuencia, que en este caso es noviembre. La media móvil se calcula a partir de la demanda de los pedidos de los 3 meses anteriores en la secuencia de acuerdo con la siguiente fórmula: La media móvil de 5 meses se calcula a partir de los anteriores 5 meses de datos de demanda de la siguiente manera: El 3 y 5 meses en movimiento promedio de las proyecciones para todos los meses de los datos de demanda se muestran en la siguiente tabla. En realidad, solamente el pronóstico para noviembre sobre la base de la más reciente demanda mensual sería utilizado por el administrador. Sin embargo, las previsiones anteriores de meses anteriores nos permiten comparar el pronóstico con la demanda real para ver cómo es exacto el método de pronóstico es - que es, lo bien que lo hace. Tres y cinco meses Promedios Ambos movimiento promedio de las proyecciones en la tabla anterior tienden a suavizar la variabilidad que ocurre en los datos reales. Este efecto de suavizado se puede observar en la siguiente figura en la que las medias 3 meses y 5 meses se han superpuesto en un gráfico de los datos originales: La media móvil de 5 meses en la figura anterior elimina las fluctuaciones a un grado mayor que el promedio móvil de 3 meses. Sin embargo, el promedio de 3 meses refleja más de cerca los datos más recientes disponibles para el administrador de suministros de oficina. En general, las previsiones utilizando el período más largo de media móvil son más lentos para reaccionar a los cambios recientes en la demanda de lo que los preparados usando más corto período de medias móviles. Los períodos adicionales de datos amortiguan la velocidad con la que responde el pronóstico. El establecimiento de un número apropiado de períodos para utilizar en un pronóstico promedio móvil a menudo requiere una cierta cantidad de experimentación de ensayo y error. La desventaja del método de promedio móvil es que no reacciona a las variaciones que se producen por una razón, como los ciclos y los efectos estacionales. Los factores que causan cambios generalmente son ignorados. Se trata básicamente de un método mecánico, que refleja los datos históricos de una manera consistente. Sin embargo, el método de media móvil tiene la ventaja de ser fácil de usar, rápido, y relativamente barato. En general, este método puede proporcionar un buen pronóstico para el corto plazo, pero no debe ser llevado demasiado lejos en el futuro. Media móvil ponderada El método de promedio móvil se puede ajustar para reflejar más estrechamente las fluctuaciones en los datos. En el método de promedio móvil ponderado, los pesos se asignan a los datos más recientes de acuerdo con la siguiente fórmula: Los datos de demanda de PM Servicios de ordenador (que se muestra en la tabla para el Ejemplo 10.3) parece seguir una tendencia lineal creciente. La compañía quiere calcular una línea de tendencia lineal para ver si es más preciso que el suavizado exponencial y las previsiones de suavizado exponencial ajustada desarrollados en los ejemplos 10.3 y 10.4. Los valores necesarios para los cálculos de mínimos cuadrados son los siguientes: El uso de estos valores, los parámetros de la línea de tendencia lineal se calculan de la siguiente manera: Por lo tanto, la ecuación de línea de tendencia lineal es calcular un pronóstico para el periodo 13, sea x 13 en el lineal la línea de tendencia: el siguiente gráfico muestra la línea de tendencia lineal en comparación con los datos reales. La línea de tendencia parece reflejar fielmente los datos reales - es decir, ser un buen ajuste - y tanto, sería un buen modelo de pronóstico para este problema. Sin embargo, una desventaja de la línea de tendencia lineal es que no va a ajustarse a un cambio en la tendencia, ya que los métodos de predicción de suavizado exponencial, será es decir, se supone que todas las previsiones futuras seguirán una línea recta. Esto limita el uso de este método a un marco de tiempo más corto en el que puede estar relativamente seguros de que la tendencia no va a cambiar. Los ajustes estacionales Un patrón estacional es un incremento repetitivo y disminución de la demanda. Muchos artículos de demanda presentan un comportamiento estacional. Las ventas de ropa siguen patrones estacionales anuales, con la demanda de ropa de abrigo cada vez mayor en el otoño y el invierno y la disminución en la primavera y el verano, ya que la demanda de los aumentos más frías de ropa. La demanda de muchos artículos al por menor, incluyendo juguetes, artículos deportivos, ropa, aparatos electrónicos, jamones, pavos, vino y frutas, incremento durante la temporada de vacaciones. Tarjetas de la tarjeta de demanda aumenta en conjunción con días especiales como el Día de San Valentín y Día de la Madre. Los patrones estacionales también pueden ocurrir sobre una base mensual, semanal o incluso diariamente. Algunos restaurantes tienen una mayor demanda en la tarde que en el almuerzo o los fines de semana en comparación con los días de semana. Tráfico - por lo tanto - las ventas en los centros comerciales recoge el viernes y sábado. Hay varios métodos para reflejar los patrones estacionales en un pronóstico de series de tiempo. Vamos a describir uno de los métodos más simples que utilizan un factor estacional. Un factor estacional es un valor numérico que se multiplica por la previsión normal para obtener una previsión ajustada estacionalmente. Un método para el desarrollo de una demanda de factores estacionales es dividir la demanda de cada periodo estacional por la demanda anual total, de acuerdo con la siguiente fórmula: Los factores estacionales resultantes entre 0 y 1,0 son, en efecto, la parte de la demanda anual total asignados a Cada estación. Estos factores estacionales se multiplican por la demanda prevista anual para producir pronósticos ajustados para cada temporada. El cálculo de un pronóstico con ajustes estacionales Wishbone Granjas crece pavos para vender a una empresa de procesamiento de carne durante todo el año. Sin embargo, su temporada alta es, obviamente, durante el cuarto trimestre del año, de octubre a diciembre.