O Que Vantagens Não Exponencial Suavização Ter Sobre Movimento Médias

Revise-o Lista algumas das operações e funções em uma empresa que dependem de uma previsão para a demanda do produto. Qual é a diferença entre os métodos de previsão quantitativa e os métodos de previsão qualitativa Descreva a diferença entre previsões de curto e longo prazos. Discutir o papel da previsão no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Por que a previsão precisa é tão importante para as empresas que usam um sistema de inventário de reabastecimento contínuo. Discuta a relação entre previsão e TQM. Que tipos de métodos de previsão são usados ​​para o planejamento estratégico de longo alcance Descreva o método Delphi para previsão. Qual é a diferença entre uma tendência e um ciclo e um padrão sazonal Como é o método da média móvel semelhante ao alisamento exponencial Nos exemplos de capítulo para métodos de séries temporais, a previsão inicial foi sempre assumida como sendo a mesma que a demanda real no primeiro período . Sugerir outras formas em que a previsão inicial pode ser derivada no uso real. O efeito sobre o modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização Como o alisamento exponencial ajustado é diferente do suavização exponencial O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado Como o modelo de previsão linear da linha de tendência é diferente de um linear Modelo de regressão para a previsão dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel e média móvel ponderada, suavização exponencial e suavização exponencial ajustada e linha de tendência linear, qual você considera o melhor Por que vantagens o alisamento exponencial ajustado tem Sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência Descreva como uma previsão é monitorada para detectar viés. Explique a relação entre o uso de um sinal de rastreamento e os limites de controle estatístico para o controle de previsão. Selecionando de MAD, MAPD, MSE, E e E. Qual medida da precisão de previsão você considera superior Porque qual é a diferença entre regressão linear e múltipla Defina os diferentes componentes (y, x, a e b) de uma equação de regressão linear. Uma empresa que produz equipamentos de vídeo, incluindo videocassetes, câmeras de vídeo e televisões, está tentando prever quais novos produtos e inovações de produtos podem ser tecnologicamente viáveis ​​e que os clientes podem exigir dez anos para o futuro. Especular sobre o tipo de métodos qualitativos que pode usar para desenvolver esse tipo de previsão. Arraste o exercício de queda com o mouse, arraste os termos para o local apropriado no gráfico. Exercício de lançamento 10.1 Problemas resolvidos 1. Média móvel Uma empresa de fabricação tem demanda mensal por um de seus produtos da seguinte forma: Desenvolva uma previsão média móvel de três períodos e uma previsão média móvel ponderada de três períodos com pesos de 0,50, 0,30 e 0,20 para Os valores de demanda mais recentes, nessa ordem. Calcule MAD para cada previsão e indique o que parece ser mais preciso. Passo 1. Calcule a média móvel de 3 meses usando a fórmula Para maio, a previsão média móvel é a Etapa 2. Calcule a média móvel ponderada de 3 meses usando a fórmula Para maio, a previsão média ponderada é os valores para ambas as previsões da média móvel São mostrados na tabela a seguir: Etapa 3. Calcule o valor MAD para ambas as previsões: o valor MAD para a média móvel de 3 meses é 80.0 e o valor MAD para a média móvel ponderada de 3 meses é 75.6, indicando que não existe Muita diferença de precisão entre as duas previsões, embora a média móvel ponderada seja um pouco melhor. 2. Suavização exponencial Uma empresa de software de computador experimentou a seguinte demanda por seu pacote de software de Finanças Pessoais: Desenvolva uma previsão de suavização exponencial usando uma previsão de suavização exponencial ajustada de 0,40 e 0,40 e 0,20. Compare a precisão das duas previsões usando MAD e erro cumulativo. Passo 1. Calcule a previsão de suavização exponencial com um 0.40 usando a seguinte fórmula: Para o período 2, a previsão (assumindo F 1 56) é para o período 3, a previsão é. As previsões restantes são calculadas de forma semelhante e são mostradas na tabela anexa. Passo 2. Calcule a previsão de suavização exponencial ajustada com 0.40 e b 0.20 usando a fórmula Começando com a previsão para o período 3 (desde F 1 F 2. E assumiremos T 2 0), as previsões ajustadas remanescentes são calculadas de forma semelhante e são Mostrado na tabela a seguir: Etapa 3. Calcule o valor MAD para cada previsão: Etapa 4. Calcule o erro cumulativo para cada previsão: porque tanto MAD quanto o erro cumulativo são menores para a previsão ajustada, parece ser o mais preciso . 3. Regressão linear Uma loja de produtos de construção local acumulou dados de vendas para 2 165 4 madeira (em pés de bordo) e o número de licenças de construção em sua área nos últimos dez trimestres: Desenvolva um modelo de regressão linear para esses dados e determine a força Da relação linear usando correlação. Se o modelo parece ser relativamente forte, determine a previsão de madeira registrada após dez licenças de construção no próximo trimestre. Passo 1. Calcule os componentes da equação de regressão linear, y a bx, usando as fórmulas dos mínimos quadrados. Passo 2. Desenvolva a equação de regressão linear: Etapa 3. Calcule o coeficiente de correlação: assim, parece existir uma forte relação linear. Etapa 4. Calcule a previsão para x 10 permissões. Os dados de remoção removem a variação aleatória e mostram tendências e componentes cíclicos. Inércia na coleção de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavização. Esta técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Em primeiro lugar, investigaremos alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico entrega em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média calculada ou a média dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa de despesas de um fornecedor típico. Isto é uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Calculamos o erro quadrático médio. O valor do erro verdadeiro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados MSE, por exemplo, os resultados são: Erros de Erro e Esquadrão A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência. Um olhar no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que a média ou média simples de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para a previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use diferentes estimativas que levem em consideração a tendência. A média pesa igualmente todas as observações passadas. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra frac suma esquerda (fração direita) x1 esquerda (fração direita) x2,. , Esquerda (fratura direita) xn. O (a esquerda (fratura direita)) são os pesos e, claro, somam para 1.