Usando Una Media Móvil Ponderada Con Pesos De 0 60

Vea la solución paso a paso a: Mes simple de tres meses promedio del año pasado Esta pregunta fue contestada el 05 de mayo de 2011. Vea la respuesta quotTires para Youquot Estudio de caso Refiera a su lectura para esta unidad en el texto de Coyle para esta asignación. Lea el Caso práctico de Tyres para usted, Inc., en la pág. 265. En un documento de 12 páginas (excluyendo las páginas Título y Referencia), responda las preguntas 1, 2 amp 6 y adjunte su hoja de trabajo Tires4U Case con cálculos detallados. Tenga en cuenta que las Tablas que empiezan en la página 237 (Capítulo 7) serán muy útiles para completar la asignación. Neumáticos para usted, Inc. Neumáticos para usted, Inc. (TFY), fundado en 1987, es un taller de reparación automotriz que se especializa en neumáticos del reemplazo. Situado en Altoona, Pensilvania, TFY ha crecido con éxito en los últimos años debido a la adición de una nueva gerente general, Katie McMullen. Dado que el reemplazo de neumáticos es una parte importante del negocio de TFYs (también realiza cambios de aceite, pequeñas reparaciones mecánicas, etc.), Katie se sorprendió de la falta de pronósticos para el consumo de neumáticos para la compañía. Su mecánico mayor, Skip Grenoble, le dijo que normalmente abastecían para este año lo que vendieron el año pasado. Él admitió fácilmente que varias veces a lo largo de las existencias de la estación ocurrieron y los clientes tuvieron que ir a otra parte para los neumáticos. Aunque muchos reemplazos de neumáticos fueron para neumáticos defectuosos o destruidos, la mayoría de los neumáticos se instalaron en los automóviles cuyos neumáticos originales habían agotado. Muy a menudo, cuatro neumáticos se instalaron al mismo tiempo. Katie estaba decidida a tener una mejor idea de cuántos neumáticos debían mantenerse en stock durante los varios meses del año. El siguiente es un resumen de los últimos años de venta de neumáticos individuales por mes: Mes Neumáticos Usados ​​Enero 510 Febrero 383 Marzo 1,403 Abril 1,913 Mayo 1,148 Junio ​​893 Julio 829 Agosto 638 Septiembre 2,168 Octubre 1,530 Noviembre 701 Diciembre 636 Caso Preguntas: Katie te contrató para determinar La mejor técnica para pronosticar la demanda de TFY basada en los datos dados. 1. Calcule un pronóstico usando una media móvil simple de tres meses. 2. Calcular un pronóstico usando una media móvil ponderada de tres periodos. Utilice pesos de 0.60, 0.25 y 0.15 para el período más reciente, el segundo período más reciente y el tercer período más reciente, respectivamente. 6. Basado en los diversos métodos usados ​​para calcular una previsión para TFY, ¿Cuál método produjo la mejor pronosticación? ¿Por qué? ¿Cómo podría mejorar esta previsión? ANTECEDENTES PREVISIÓN Descargar adjunto Simple Tres meses Mes Último Año Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio ​​Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Demanda total Demanda media Prom Bias Abs Dev Media Dev Dev 510 383 1403 1913 1148 893 829 638 2168 1530 701 636 12752 1062,67 3 período que se mueve avg Pronóstico de 3 períodos Error 765,3 1233,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 765 1233 0 0 0 0 0 0 0 1147,67 -85,00 893,00 829,00 638,00 2168,00 1530,00 701,00 636,00 Sesgo total 8457,67 Sesgo x 939,74 1233,67 137,07 Ejemplo de calcuación simple promedio (5103831403) / 3 765,3 (promedio de marzo, pronóstico de abril) Promedio de tres meses ponderado (0,6,0,25, 0,15) 0,6 Mes 0,25 0,15 Último año 3 período 3 periodo que se mueve previsión media 510 383 1403 1014,1 1913 1556,0 1014 1148 0,0 1556 893 0,0 0 829 0,0 0 638 0,0 0 2168 0,0 0 1530 0,0 0 701 0,0 0 636 0,0 0 12752 1062,67 Sesgo de sesgo total x Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio ​​Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Promedio de la demanda Demanda media Prom Bias Abs Dev Media Abs Dev Promedio ponderado Ejemplo de cálculo (.61403) (.25383) (.15510) 1014.1 (Promedio de marzo, pronóstico de abril) 1014.05 Error 899 -408 893 829 638 2168 1530 701 636 7885.95 876.22 -1752.05 -194.67 6. ¿Qué método produjo el mejor pronóstico Para evaluar la precisión se puede comparar el ampquotMean Abolute Deviationampquot cuanto menor sea el valor cuanto más precisa sea la previsión. Basado en las previsiones, tenemos: Promedio móvil simple MAD: 137,07 Promedio móvil ponderado de 3 meses MAD: -194,67 Bear27 publicó una pregunta middot 04 de mayo 2011 a las 9:29 pmSlideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para proporcionarle Publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestro Acuerdo de usuario y Política de privacidad. Slideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para proporcionarle publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestra Política de privacidad y el Contrato de usuario para obtener más detalles. 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Utilizando el análisis de regresión lineal simple, calcule la ecuación de regresión para los datos de demanda anteriores e. Usando la ecuación de regresión en d, calcule la previsión para julio. Operaciones de respuesta de expertos y gestión de la cadena de suministro (14a edición) La demanda histórica de un producto es a. Utilizando una media móvil ponderada con pesos de 0,60, 0,30 y 0,10, encuentre el pronóstico de julio. segundo. Usando una media móvil simple de tres meses, encuentre el pronóstico de julio. do. Usando el suavizado exponencial simple con alfa 0.2 y un pronóstico de junio 13, encuentre el pronóstico de julio. Haga las suposiciones que desee. re. Utilizando el análisis de regresión lineal simple, calcule la ecuación de regresión para los datos de demanda precedentes. mi. Usando la ecuación de regresión en d, calcule la previsión para julio. Ecuación de regresión para Referencia: La demanda histórica de un producto es DEMANDA Enero 12 Febrero 11 Marzo 15 Abril 12 Mayo 16 Junio ​​15 a. Utilizando una media móvil ponderada con pesos de 0,60, 0,30 y 0,10, encuentre el pronóstico de julio. segundo. Usando una media móvil simple de tres meses, encuentre el pronóstico de julio. do. Utilización de suavizado exponencial simple con. 0,2 y un pronóstico de junio 13, encontrar el pronóstico de julio. Haga las suposiciones que desee. re. Utilizando el análisis de regresión lineal simple, calcule la ecuación de regresión para los datos de demanda precedentes. mi. Usando la ecuación de regresión en d, calcule la previsión para julio.