enero 100 febrero 90 marzo 80 abril 150 mayo 240 junio 320 132 julio 300 176

Enero 100 febrero 90 marzo 80 abril 150 mayo 240

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enero 100 febrero 90 marzo 80 abril 150 mayo 240 junio 320 132 julio 300 176 agosto 280 218 septiembr e 220 258 a) La gráfica debe mostrar el tiempo en el eje X, y unidades en el eje Y. b) El primer valor de promedio móvil será 132 centrado en marzo. c) Promedios más largos proporcionan más suavización. d) 1.3.
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 50 100 150 200 250 300 350 Promedio movil demanda promedio 5 meses 9.20. El pronóstico de la demanda para marzo fue 950, pero la demanda real fue sólo 820. Si la empresa está usando una técnica de suavización exponencial simple con α =0.20, ¿cuál es el pronóstico para abril? 950 + 0.20 ( 820 950 ) = 924 unidades 9.21. Usando los resultados del problema 9.20, supóngase que la demanda de abril fue realmente 980 unidades. ¿Cuál es el pronóstico para mayo? 0.20 ( 980 ) + ( 1 0.20 ) ( 924 ) = 935.2 935 unidades 9.22. Un pronosticador está usando un modelo de suavización exponencial con α =0.4 y desea convertir a un promedio móvil. ¿Qué longitud de promedio móvil es aproximadamente equivalente? 0.4 = 2 n + 1 0.4 ( n + 1 ) = 2 0.4 n + 0.4 = 2 0.4 n = 2 0.4
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0.4 n = 1.6 n = 1.6 0.4 = 4 9.23. Un oficial de registros de una universidad ha adoptado un modelo de suavización exponencial simple ( α =0.4) para pronosticar la inscripción durante los 3 periodos regulares (excluyendo el verano). Los resultados se muestran en la tabla 9-26. A) Úsense los datos para desarrollar un pronóstico de inscripción para
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