Metody serii czasowej Metody szeregów czasowych to techniki statystyczne wykorzystujące historyczne dane zgromadzone w danym okresie. Metody szeregów czasowych zakładają, że to, co wydarzyło się w przeszłości, będzie nadal występować w przyszłości. Jak sugerują serie nazw czasowych, te metody odnoszą prognozę do jednego czynnika czasu. Obejmują one ruchome średnie, wyrównywanie wykładnicze i liniową linię trendu i należą do najpopularniejszych metod prognozowania krótkoterminowego wśród firm usługowych i produkcyjnych. Metody te zakładają, że możliwe do zidentyfikowania historyczne wzorce lub trendy popytu w ciągu czasu powtarzają się. Przekazywanie średniej Prognozowanie serii czasowej może być tak proste jak wykorzystanie zapotrzebowania w bieżącym okresie, aby przewidzieć zapotrzebowanie w następnym okresie. Czasami nazywa się to naiwną lub intuicyjną prognozą. 4 Na przykład, jeśli zapotrzebowanie na 100 jednostek w tym tygodniu, prognoza na najbliższe tygodnie zapotrzebowanie wynosi 100 jednostek, jeśli popyt wyniósłby 90 jednostek, a następnie żądania tygodniowe to 90 jednostek, i tak dalej. Ten typ metody prognozowania nie uwzględnia historycznego zachowania popytu, na które opiera się tylko na żądanie w bieżącym okresie. Reaguje ona bezpośrednio na normalne, przypadkowe zmiany popytu. Prosta metoda średniej ruchomości wykorzystuje w ostatnich latach kilka wartości zapotrzebowania na opracowanie prognozy. Ma to tendencję do tłumienia lub wygładzania losowego wzrostu i spadku prognozy, która wykorzystuje tylko jeden okres. Prosta średnia ruchoma jest przydatna do prognozowania popytu, który jest stabilny i nie wykazuje żadnych wyraźnych zachowań popytu, takich jak trend lub sezonowy wzór. Średnie ruchome obliczane są na konkretne okresy, takie jak trzy miesiące lub pięć miesięcy, w zależności od tego, ile przewidywany jest dążenie do wygładzenia danych o popycie. Im dłuższy jest średni okres, tym gładsze będzie. Formuła obliczania prostej średniej ruchomej polega na obliczaniu prostej średniej ruchomej Firma Biuro ds. Bezpiecznego Papieru Biuro Sprzedaży sprzedaje i dostarcza materiały biurowe firmom, szkołom i agencjom w odległości 50 mili od magazynu. Biuro sprzedaży materiałów biurowych jest konkurencyjne, a zdolność do dostarczania zamówień szybko jest czynnikiem w pozyskiwaniu nowych klientów i utrzymaniu starych. (Biura zazwyczaj nie zamówią, gdy mają za mało materiałów eksploatacyjnych, ale kiedy całkowicie się wyczerpują. W efekcie potrzebują ich natychmiastowych zamówień). Kierownik firmy chce mieć pewność, że kierowcy i pojazdy są w stanie dostarczyć niezwłocznie zamówienia mają wystarczający zapas w magazynie. Dlatego menedżer chce mieć możliwość prognozowania liczby zamówień, które nastąpią w ciągu następnego miesiąca (tj. Prognozy zapotrzebowania na dostawy). Z zapisów zleceń dostawy zespół zarządzający zgromadził w ciągu ostatnich 10 miesięcy następujące dane, z których chce obliczyć średnie ruchome na poziomie 3- i 5-miesięcznym. Załóżmy, że jest koniec października. Prognoza wynikająca z 3- lub 5-miesięcznej średniej ruchomej jest zwykle dla następnego miesiąca w kolejności, która w tym przypadku wynosi listopad. Średnia ruchoma jest obliczana z popytu na zlecenia z poprzednich 3 miesięcy w sekwencji według następującego wzoru: 5-miesięczna średnia ruchoma jest obliczana z 5-miesięcznych danych o popytach w następujący sposób: 3- i 5-miesięczny okres średnie ruchome prognozy dla wszystkich miesięcy danych o popy są przedstawione w poniższej tabeli. W rzeczywistości tylko menedżer będzie wykorzystywał tylko prognozę na listopad na podstawie ostatniego miesięcznego zapotrzebowania. Jednak wcześniejsze prognozy w poprzednich miesiącach pozwalają nam porównać prognozę z rzeczywistym zapotrzebowaniem, aby zobaczyć, jak dokładna jest metoda prognozowania - tzn. Jak to robi. Średnie trzy i pięciomiesięczne Średnie średnie ruchome prognozy w powyższej tabeli mają tendencję do wygładzania zmienności występującej w rzeczywistych danych. Ten efekt wygładzania można zauważyć na poniższym rysunku, na którym na wykresie oryginalnych danych nałożono średnie 3-miesięczne i 5-miesięczne średnie: 5-miesięczna średnia ruchoma z poprzedniej figury wyrównywała wahania w większym stopniu niż 3-miesięczna średnia ruchoma. Jednakże średnia 3-miesięczna odzwierciedla najnowsze dane dostępne dla menedżera ds. Zaopatrzenia biura. Ogólnie prognozy wykorzystujące średnią ruchową w dłuższym okresie są słabsze do reagowania na ostatnie zmiany popytu niż w przypadku średnich kroczących w okresie krótszym. Dodatkowe okresy danych tłumią szybkość, z jaką reaguje prognoza. Ustalenie odpowiedniej liczby okresów, które mają być użyte w prognozie średniej ruchomej, często wymaga pewnej ilości eksperymentów z próbą i błędami. Wadą metody średniej ruchomej jest to, że nie reaguje ona na wahania występujące z jakiegoś powodu, takie jak cykle i efekty sezonowe. Czynniki powodujące zmiany są na ogół ignorowane. Jest to w zasadzie metoda mechaniczna, która odzwierciedla dane historyczne w spójny sposób. Jednakże metoda średniej ruchomości ma tę zaletę, że jest łatwa w użyciu, szybka i stosunkowo niedroga. Ogólnie rzecz biorąc, metoda ta może stanowić dobrą prognozę w krótkim okresie, ale nie powinna być zbytnio naciągnięta w przyszłość. Średnia ważona ruchoma Średnia metoda ruchoma może być dostosowana do bardziej zbliżonego do fluktuacji danych. W metodzie ważonej średniej ruchomej wagi przypisywane są do najnowszych danych zgodnie z następującym wzorem: Dane o popycie dla PM Computer Services (pokazane w tabeli dla przykładu 10.3) wydają się obserwować rosnący trend liniowy. Firma chce obliczyć liniową linię trendu, aby sprawdzić, czy jest ona dokładniejsza niż wyrównywanie wykładnicze i wyrównanie wyrównawczych wyzwań wykładniczych opracowanych w przykładach 10.3 i 10.4. Wartości wymagane dla obliczeń najmniejszych kwadratów są następujące: Używając tych wartości parametry liniowej linii trendu oblicza się następująco: W związku z tym równanie liniowego trendu jest obliczanie prognozy dla okresu 13, niech x 13 w liniowym linia trendów: Poniższy wykres przedstawia liniową linię trendu w porównaniu z rzeczywistymi danymi. Linia trendów wydaje się odzwierciedlać rzeczywiste dane - to jest dobre dopasowanie - a zatem byłoby dobrym modelem prognozowania tego problemu. Jednak wadą liniowej linii trendu jest to, że nie będzie ona dostosowana do zmiany trendu, ponieważ przewidywane są metody prognozowania wygładzania wykładniczego, zakłada się, że wszystkie przyszłe prognozy będą odbywać się za linią prostą. Ogranicza to stosowanie krótszej ramki czasowej, w której można być pewnym, że tendencja ta nie ulegnie zmianie. Dopasowanie sezonowe Sezonowość jest powtarzającym się wzrostem i spadkiem popytu. Wiele przedmiotów popytu wykazuje zachowanie sezonowe. Sprzedaż odzieży odbywa się zgodnie z sezonowymi wzorcami sezonowymi, a jesienią i zimą rośnie zapotrzebowanie na ciepłe ubrania i spada na wiosnę i lato, gdy wzrasta zapotrzebowanie na chłodniejsze ubrania. Popyt na wiele detalicznych przedmiotów, w tym zabawek, sprzętu sportowego, odzieży, urządzeń elektronicznych, szynki, indyków, wina i owoców zwiększa się w okresie wakacyjnym. Zapotrzebowanie na kartę z życzeniami wzrasta w połączeniu z specjalnymi datami, takimi jak Dzień Walentynki i Dzień Matki. Wzorce sezonowe mogą występować także w okresach miesięcznych, tygodniowych lub nawet codziennie. Niektóre restauracje mają większy popyt w godzinach wieczornych niż w porze lunchu lub w weekendy w przeciwieństwie do dni powszednie. Ruch - a więc sprzedaż - w centrach handlowych odbywa się w piątek i sobotę. Istnieje kilka sposobów odzwierciedlania sezonowych wzorców w prognozie szeregu czasowego. Opiszemy jedną z prostszych metod wykorzystujących czynnik sezonowy. Czynnikiem sezonowym jest wartość liczbowa, pomnożona przez normalną prognozę, aby uzyskać prognozę sezonową. Jedną z metod rozwijania zapotrzebowania na czynniki sezonowe jest podzielenie popytu na każdy okres sezonowy przez całkowity roczny popyt, zgodnie z następującym wzorem: Powstałe czynniki sezonowe w przedziale od 0 do 1,0 są w rezultacie częścią całkowitego rocznego popytu przypisanego do w każdym sezonie. Czynniki sezonowe są pomnożone przez roczne prognozowane zapotrzebowanie na prognozowane skorygowane prognozy dla każdego sezonu. Obliczanie prognozy za pomocą dostosowań sezonowych Farma Wishbone Farms rośnie, aby indyki sprzedały do przetwórstwa mięsa przez cały rok. Jednak jego szczyt sezonu jest oczywiście w czwartym kwartale roku, od października do grudnia. Firma Wishbone Farms od trzech lat przedstawia zapotrzebowanie na indyki: w związku z tym, że mamy trzy lata danych o popy, możemy obliczyć czynniki sezonowe, dzieląc całkowity kwartalny popyt na trzy lata na całkowity popyt we wszystkich trzech latach : Następnie chcemy zwielokrotnić prognozowany popyt na następny rok, 2000, według każdego z czynników sezonowych, aby prognozować popyt na każdy kwartał. Aby to osiągnąć, potrzebujemy prognozy zapotrzebowania na rok 2000. W tym przypadku, ponieważ dane o popycie w tabeli wydają się wykazywać tendencję wzrostową, obliczamy liniową linię trendu w ciągu trzech lat danych w tabeli, aby uzyskać surowy prognoza prognozy: prognoza na rok 2000 wynosi 58,17, czyli 58,170 indyków. Przy użyciu tej rocznej prognozy popytu, prognozy skorygowane sezonowo, SF i w 2000 r. Porównują te kwartalne prognozy z rzeczywistymi wartościami popytu w tabeli, wydają się one stosunkowo dobre prognozy dotyczące prognoz, odzwierciedlając sezonowe różnice w danych i ogólny trend wzrostowy. 10-12. Jak średnia ruchoma jest podobna do wygładzania wykładniczego 10-13. Jaki wpływ na wykładniczy model wygładzania wzrośnie stała wygładzania 10-14. Jak wyrównywany wyrównany wykład różni się od wygładzania wykładniczego 10-15. Co decyduje o wyborze stałej wygładzania dla trendu w wyrównanym elemencie wyrównawczym wykładniczym 10-16. W rozdziale przykłady dotyczące metod szeregów czasowych, prognoza początkowa zawsze zakładała, że jest taka sama jak rzeczywiste zapotrzebowanie w pierwszym okresie. Zaproponuj inne sposoby, w których można zaczerpnąć prognozy początkowej w rzeczywistym użyciu. 10-17. Jak model liniowego modelu prognozowania różni się od modelu regresji liniowej dla prognozowania 10-18. Z serii modeli czasowych przedstawionych w tym rozdziale, w tym średniej ruchomej i ważonej średniej ruchomej, wyrównywanie wykładnicze i wyrównanie wykładniczej wygładzania oraz linia liniowa, którą uważasz za najlepszą Dlaczego 10-19. Jakie przewagi wyrównały wyrównania wyrównawcze mają liniową linię trendu przewidywanego zapotrzebowania, która wykazuje tendencję 4 K. B. Kahn i J. T. Mentzer, Prognozowanie na rynkach konsumenckich i przemysłowych, czasopismo "Business Forecasting" nr 14, 2 (lato 1995 r.): 21-28.Rozdział 11 - Prognozowanie prognozy dla zarządzania popytem 1. Idealna prognoza jest praktycznie niemożliwa. 2. Zamiast szukać doskonałej prognozy, znacznie ważniejsze jest ustanowienie praktyki ciągłego przeglądu prognozy i nauczyć się żyć niedokładną prognozą 3. Kiedy przewidujesz, dobrą strategią jest użycie 2 lub 3 metod i obejrzenie ich w celu uzyskania wspólnego spojrzenia. 2. podstawowe źródła popytu 1. Zależny popyt - zapotrzebowanie na produkty lub usługi spowodowane popytem na inne produkty lub usługi. Niewiele firm może to zrobić, musi być spełnione. 2. Niezależny popyt - popyt, którego nie można bezpośrednio wywodzić z zapotrzebowania na inne produkty. Firma może: a) aktywnie wpływać na popyt - wywierać nacisk na siłę sprzedaży b) biernie wpłynąć na popyt - jeśli firma działa w pełnym zakresie, może nie chcieć nic na żądanie. Inne powody są konkurencyjne, prawne, środowiskowe, etyczne i moralne. Spróbuj przewidzieć przyszłość na podstawie danych z przeszłości. 1. Krótkoterminowe - poniżej 3 miesięcy - decyzje taktyczne, takie jak uzupełnianie zapasów lub harmonogramowanie EE w niedalekiej przyszłości 2. Średni okres - 3 M-2Y - odbieranie efektów sezonowych, takich jak klienci reagują na nowy produkt 3. Długoterminowy - więcej niż 2 lata. Aby zidentyfikować główne punkty zwrotne i wykryć ogólne trendy. Regresja liniowa jest specjalnym rodzajem regresji, w której relacje między zmiennymi tworzą prostą linię Y abX. Y zależna od zmiennej a - Y przecięcie b - stok X - niezależna zmienna Służy do długoterminowego prognozowania dużych zdarzeń i zagregowanego planowania. Jest on wykorzystywany zarówno do prognozowania szeregów czasowych, jak i prognozowania przypadkowego związku. Jest to najczęściej używana technika prognozowania. Ostatnie zdarzenia są bardziej wskazujące na przyszłość (najwyższa przewidywalna wartość) niż w odległszej przeszłości. Powinniśmy dać większą wagę do rudy ostatnich okresów czasu podczas prognozowania. Każdy przyrost w przeszłości jest zmniejszony o (1- alfa). Im wyższa alfa, tym bardziej zbliża się prognoza. Najnowsze algorytmy ważenia alfa (1-alfa) na 0 Dane o przedziale czasowym starszym alfa (1-alfa) na 1 Dane z dwóch okresów starszych alfa (1-alfa) na 2 Która z następujących metod prognozowania jest bardzo zależna od wyboru odpowiednie osoby, które będą wykorzystane do generowania prognozy Wartość musi wynosić od 0 do 1 1. 2 lub więcej z góry ustalonych wartości Alpha - w zależności od stopnia błędu stosuje się różne wartości Alpha. Jeśli błąd jest duży, Alpha wynosi 0,8, jeśli błąd jest mały, wartość Alpha wynosi 0,2. 2. Obliczone wartości algorytmów wyrównanych algorytmem algorytmem rzeczywistym podzielonych przez wykładniczy błąd absolutny. Techniki jakościowe w prognozowaniu wiedzy ekspertów i wymagają dużej oceny (nowe produkty lub regiony) 1. Badania rynku - szukanie nowych produktów i pomysłów, upodobań i niechęci do istniejących produktów. Przede wszystkim ankiety SURVEYS INTERVIEWS 2. Panel Consensus - idea, że 2 głowy są lepsze niż jeden. Panel ludzi z różnych stanowisk może rozwinąć bardziej wiarygodną prognozę niż węższą grupę. Problem polega na tym, że niższe poziomy EE są zastraszane wyższym poziomem zarządzania. Stosowany jest wyrok wykonawczy (dotyczy to większego szczebla zarządzania). 3. Historyczna analogia - firma, która już produkuje tostery i chce produkować dzbanki do kawy, mogłaby wykorzystać historię tostów jako prawdopodobny model wzrostu. 4. Metoda Delphi - bardzo zależna od wyboru odpowiednich osób, które będą wykorzystywane w celu rzeczywistego wygenerowania prognozy. Każdy ma ten sam ciężar (bardziej uczciwy). Zadowalające wyniki osiąga się zazwyczaj w 3 rundach. CEL - Wspólne planowanie, prognozowanie i uzupełnianie (CPFR) Wymiana wybranych informacji wewnętrznych na wspólnym serwerze internetowym w celu zapewnienia wiarygodnych i długoterminowych perspektyw zapotrzebowania w łańcuchu dostaw. 498 firma chce prognozować zapotrzebowanie (str. 498) Firma chce prognozować popyt przy użyciu prostej średniej ruchomej. Jeśli firma korzysta z trzech poprzednich rocznych wartości sprzedaży (tj. Rok 2009 130, rok 2017 110 i rok 2017 160), które z poniższych jest prostą średnią ruchomą prognozą na rok 2017 A. 100,5 B. 122,5 C. 133,3 D. 135,6 E. 139.3 Wykorzystanie równania 15.5 (str. 498) Prognoza na rok 2017 (130 110 160) 3 4004 133.3 AACSB: Analityczna klasyfikacja Bloomsa: Analiza trudności: średnie Jacobs - Rozdział 15 66 Cel nauczania: 15-05 Pokaż, jak zaplanować szeregową prognozę przy użyciu średnich ruchów regresji i wygładzania wykładniczego Obszar tematyczny: Analiza serii czasowej 67. (s. 500) Firma chce prognozować popyt przy użyciu ważonej średniej ruchomej. Jeśli firma korzysta z dwóch poprzednich rocznych wartości sprzedaży (tj. W 2017 r. 110 i 2017 r. 130) i chcemy, aby rok 2017 wynosił 10 lat, a rok 2017 w wieku 90 lat, co jest ważoną średnią ruchomą prognozą na rok 2017 A. 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142 Wykorzystanie równania 15.6 (strona 500) Prognoza na rok 2017 (110x0.1) (130x0.9) 11 117 128 AACSB: Analityczna klasyfikacja Bloomsa: Analiza trudności: średnie Jacobs - rozdział 15 67 Cel nauczania: 15-05 Pokaż, jak wykonać prognozę cyklu czasowego za pomocą średnich ruchów regresji i wygładzania wykładniczego Obszar tematyczny: Analiza serii czasów Ten podgląd ma celowo zamazane sekcje. Zarejestruj się, aby zobaczyć pełną wersję. 68. (s. 500) Firma chce prognozować popyt przy użyciu ważonej średniej ruchomej. Jeśli firma korzysta z trzech poprzednich rocznych wartości sprzedaży (tj. 2017 rok 160, rok 2017 140 i rok 2017 170) i chcemy, aby rok 2017 wynosił 30, 2017 rok na poziomie 30 i 2017 roku na poziomie 40 lat, z czego poniżej średnia ważona średnia ruchoma prognozy na rok 2017 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146 Wykorzystanie równania 15.6 (strona 500) Prognoza na rok 2017 (160x0.3) (140x0.3) (170x0.4) 158 AACSB: Analityczna klasyfikacja Bloomsa: Analiza trudności: średnie Jacobs - Rozdział 15 68 Cel nauczania: 15-05 Pokaż, jak wykonać prognozę serii czasowej za pomocą średnich ruchów regresji i wygładzania wykładniczego Obszar tematyczny: Analiza serii czasowej 69. (s. 501) Które z dwóch Oto główne przyczyny, dla których wygładzanie wykładnicze stało się dobrze akceptowane jako technika prognozowania A. Dokładność B. Wyrafinowanie analizy C. Przewiduje punkty zwrotne D. Łatwość użycia E. Zdolność do prognozowania luźnych trendów danych Wyraźne techniki wygładzania stały się dobrze przyjęty z sześciu ważnych powodów: 1. Moduł wykładniczy Els są zaskakująco dokładne. 2. Formułowanie modelu wykładniczego jest stosunkowo proste. 3. Użytkownik może zrozumieć, jak działa model. 4. Aby skorzystać z modelu, wymagane jest niewielkie obliczenia. 5. Wymagania dotyczące przechowywania komputera są niewielkie ze względu na ograniczone wykorzystanie danych historycznych. 6. Testy dokładności, jak dobrze wykonuje się model, są łatwe do obliczenia. AACSB: Analityczny To koniec podglądu. Zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do pozostałej części dokumentu. Ta notatka została przesłana na 11092017 na kurs MBAA 500 prowadzony przez profesora Multiple podczas wiosny 03912 w Embry-Riddle FLAZ. TERM Spring 03912 PROFESSOR multiple Kliknij aby edytować szczegóły w dokumencie10 firma chce prognozować zapotrzebowanie na 10. Firma chce prognozować popyt przy użyciu prostej średniej ruchomej. Jeśli firma używa czterech poprzednich rocznych wartości sprzedaży (tj. Rok 2017 100, rok 2017 120, rok 2017 140 i rok 2017 210), to z poniższej liczby jest prosta średnia ruchoma w roku 2017 A. 100.5 B. 140.0 C. 142,5 D. 145,5 E. 155,0. C Prognoza na rok 2017 (100 120 140 210) 4 5704 142,5. 11. Firma chce prognozować popyt przy użyciu prostej średniej ruchomej. Jeśli firma stosuje trzy wcześniejsze roczne wartości sprzedaży (tj. Rok 2017 130, rok 2017 110 i rok 2017 160), które z poniższych jest prostą średnią ruchomą prognozą na rok 2017 A. 100.5 B. 122.5 C. 133.3 D. 135.6 E. 139,3. C Prognoza na rok 2017 (130 110 160) 3 4004 133.3. 12. Firma chce prognozować popyt przy użyciu ważonej średniej ruchomej. Jeśli firma wykorzystuje trzy poprzednie roczne wartości sprzedaży (tj. Rok 2017 160, rok 2017 140 i rok 2017 170) i chcemy, aby rok 2017 wynosić 30 procent, rok 2017 na poziomie 30 procent i rok 2017 na poziomie 40 procent, z następującymi jest ważoną prognozą średniej ruchomej na rok 2017 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146. C Prognoza na rok 2017 (160 x 0,3) (140 x 0,3) (170 x 0,4) 158. 13 Firma chce prognozować popyt przy użyciu ważonej średniej ruchomej. Jeśli firma używa dwóch poprzednich rocznych wartości sprzedaży (tj. 2017 r. 110 i 2017 r. 130) i chcemy, aby rok 2017 wynosił 10 procent i rok 2017 w 90 procentach, co jest ważoną średnią ruchomą prognozą na rok 2017 A. 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142. B Prognoza na rok 2017 (160 x 0,3) (140 x 0,3) (170 x 0,4) 158. 14. Firma chce wygenerować prognozę zapotrzebowania na jednostkę rok 2017 z wykorzystaniem wygładzania wykładniczego. Rzeczywisty popyt w 2017 r. Wyniósł 120. Zapotrzebowanie w roku 2017 wyniosło 110. Wykorzystując te dane i stały alfa wyrównywania wynoszący 0,1, przy czym następująca prognoza prognozy na rok 2017 jest następująca: A. 100 B. 110 C. 111 D 114 E. 120. C 15. Ciągłe przeglądanie i aktualizowanie w świetle nowych danych jest techniką prognozowania zwaną debugowaniem drugim. T Ten podgląd został umyślnie zamazany. Zarejestruj się, aby zobaczyć pełną wersję. 16. Cykliczne wpływy na żądanie są często wyrażane graficznie jako funkcja liniowa, która jest albo nachylona do góry lub do dołu. F 17. Cykliczne wpływy na popyt mogą wynikać z wydarzeń, takich jak wybory polityczne, wojny lub warunki gospodarcze. T 18. Rozgałęzienie szeregów czasowych oznacza identyfikację i oddzielenie danych serii czasowej do jej składników. T 19. Równanie dla wyrównywania wykładniczego wskazuje, że nowa prognoza jest równa staremu prognozowanemu plus błąd starej prognozy. F 20. Doświadczenie i próba i błędy są najprostszymi sposobami wyboru wag dla ważonego, średniego modelu prognozowania. T 21. Wyznaczanie prognoz wygładzania wykładniczego zawsze opóźnia się w stosunku do faktycznego wystąpienia, ale może być nieco korygowane korektą tendencji. T 22. Wyrównanie wykładnicze jest zawsze najlepszym i najbardziej dokładnym ze wszystkich modeli prognozowania. F 23. Metoda wyrównywania wykładniczego wymaga, które z następujących danych przewidują przyszłość. A 24. Dla każdego problemu prognozowania jest jedna najlepsza technika prognozowania. F 25. To jest koniec podglądu. Zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do pozostałej części dokumentu. Ten test testowy został przesłany na 05222018 na kurs OPER 3400 prowadzony przez profesora A. cemsaydam podczas okresu wiosennego 03914 w UNC Charlotte. TERM Spring 03914 PROFESSOR A. CemSaydam Kliknij, aby edytować szczegóły dokumentu
No comments:
Post a Comment