Moyenne mobile pondérée Méthodes de prévision: Avantages et inconvénients Salut, LOVE your Post. Je me demandais si vous pourriez élaborer plus. Nous utilisons SAP. Il ya une sélection que vous pouvez choisir avant d'exécuter votre prévision appelée initialisation. Si vous cochez cette option, vous obtenez un résultat de prévision, si vous exécutez à nouveau la prévision, dans la même période, et ne vérifiez pas l'initialisation, le résultat change. Je ne peux pas comprendre ce que cette initialisation fait. Je veux dire mathématiquement. Quel résultat de prévision est le meilleur pour sauver et employer par exemple. Les changements entre les deux ne sont pas dans la quantité prévue, mais dans le MAD et erreur, le stock de sécurité et les quantités ROP. Vous ne savez pas si vous utilisez SAP. Salut merci d'avoir expliqué si effeciently son trop gd. Merci encore Jaspreet Laisser un commentaire Annuler la réponse Les plus populaires Posts About Shmula Pete Abilla est le fondateur de Shmula et le personnage, Kanban Cody. Il a aidé des entreprises comme Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, et d'autres à réduire les coûts et à améliorer l'expérience client. Il le fait par une méthode systématique pour identifier les points de douleur qui ont une incidence sur le client et l'entreprise, et encourage une large participation des associés de la société pour améliorer leurs propres processus. Ce site est une collection de ses expériences qu'il veut partager avec vous. Commencez avec les téléchargements gratuits Une approche naïve b approche moyenne mobile c pondérée a. Naïve approche b. Approche de la moyenne mobile c. Approche moyenne mobile pondérée d. Approche de lissage exponentiel e. Aucune des réponses ci-dessus 21. Lequel des éléments suivants n'est pas une caractéristique des moyennes mobiles simples a. Il lisse les variations aléatoires des données b. Il a des exigences minimales de stockage des données c. Elle pondère également chaque valeur historique d. Il lisse les variations réelles dans les données Cet aperçu a intentionnellement des sections floues. Inscrivez-vous pour voir la version complète. 22. Une prévision moyenne mobile sur six mois est meilleure qu'une moyenne mobile sur trois mois si la demande a. Est plutôt stable b. A changé en raison de récents efforts de promotion c. Suit une tendance à la baisse d. Suit une tendance à la hausse 23. L'augmentation du nombre de périodes dans une moyenne mobile permettra d'obtenir un lissage plus élevé, mais aux dépens de a. Compréhension du gestionnaire b. Précision c. Stabilité d. Réactivité aux changements 24. Laquelle des affirmations suivantes qui compare la technique de moyenne mobile pondérée et le lissage exponentiel est vraie. une. Le lissage exponentiel est plus facilement utilisé en combinaison avec la méthode Delphi. B. On peut mettre davantage l'accent sur les valeurs récentes en utilisant la moyenne mobile pondérée. C. Le lissage exponentiel est beaucoup plus difficile à mettre en œuvre sur un ordinateur. ré. Le lissage exponentiel nécessite habituellement moins d'enregistrement des données passées. 25. Quel modèle de séries chronologiques utilise les prévisions passées et les données sur la demande passée pour générer une nouvelle prévision a. Naïve b. Moyenne mobile c. Moyenne mobile pondérée d. Lissage exponentiel 26. Ce qui n'est pas une caractéristique du lissage exponentiel a. Lisse les variations aléatoires des données b. Système de pondération facilement modifié c. Pondère chaque valeur historique égale - ment d. A des exigences minimales de stockage de données 27. Laquelle des constantes de lissage suivantes ferait une prévision de lissage exponentielle équivalente à une prévision naïve a. 0 b. 1 divisé par le nombre de périodes c. 0,5 d. 1,0 28. Compte tenu d'une demande réelle de 103, d'une valeur de prévision précédente de 99 et d'un alpha de 0,4, le lissage exponentiel prévu pour la période suivante serait a. 94,6 b. 97,4 c. 100,6 d. 101,6 e. 103.0 5 29. Une prévision basée sur la prévision précédente plus un pourcentage de l'erreur de prévision (précédente) est a (n) a. Prévision qualitative b. Prévision naïve c. Prévision moyenne mobile d. Moyenne mobile pondérée e. Prévision exponentiellement lissée 30. Compte tenu d'une demande réelle de 61, d'une prévision précédente de 58 et d'une agrave de 0,3, quelle serait la prévision pour la prochaine période en utilisant le lissage exponentiel simple. Cet aperçu a délibérément des sections floues. Inscrivez-vous pour voir la version complète.2.3 Quelques méthodes de prévision simples beer2 lt - window 40 ausbeer, start 1992. fin 2006 - .1 41 beerfit1 lt - meanf 40 beer2, h 11 41 beerfit2 ltnaive 40 beer2, h 11 41 beerfit3 Lt - snaive 40 beer2, h 11 41 parcelle 40 beerfit1, parcelle. Conf FALSE, principale quotPrévisions pour la production trimestrielle de bière 41 lignes 40 beerfit2mean, col 2 41 lignes 40 beerfit3mean, col 3 41 légende 40 quottoprightquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, légende c 40 Méthode Moyenne. QuotNaive methodquot. Méthode naïve saisonnière 41 41 Dans la figure 2.14, les méthodes non saisonnières ont été appliquées à une série de 250 jours de l'indice Dow Jones. Dj2 lt - fenêtre 40 dj, fin 250 41 tracé 40 dj2, principal QuotDow Jones Index (fin quotidien 15 juil 94) quot, ylab quotquot, xlab QuotDayquot, xlim c 40 2. 290 41 41 lignes 40 moyenne de 40 dj2, h 42 41 Moyenne, col 4 41 lignes 40 rwf 40 dj2, h 42 41 moyenne, col 2 41 lignes 40 rwf 40 dj2, dérive TRUE, h 42 41 moyenne, col 3 41 légende 40 quottopleftquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, légende c 40 Méthode moyenne. QuotNaive methodquot. QuotDrift methodquot 41 41 Parfois, une de ces méthodes simples sera la meilleure méthode de prévision disponible. Mais dans de nombreux cas, ces méthodes serviront de repères plutôt que la méthode de choix. C'est-à-dire, quelles que soient les méthodes de prévision que nous développons, ils seront comparés à ces méthodes simples pour s'assurer que la nouvelle méthode est meilleure que ces alternatives simples. Sinon, la nouvelle méthode ne vaut pas la peine d'être considérée.
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