Mit Einem Gewichteten Gleitenden Durchschnitt Mit Einem Gewicht Von 0 60

60 030 und 010 finden die Juli-Prognose f Juli 06015 Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit Gewichten von 0,60, 0,30 und 0,10, finden Sie die Juli-Prognose. (F) (Juli) 0,60 (15) 0,30 (16) 0,10 (12) 15) Juli-Prognose ndash 15 b) Mit einem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt finden Sie die Juli-Prognose. (15 16 12) 3 14.33) Juli-Prognose ndash 14.33 c) Verwenden Sie eine einzelne exponentielle Glättung mit Alpha 0.2 und einer Juni-Prognose 13, finden Sie die Juli-Prognose. Machen Sie, was Annahmen Sie wünschen. 13.4 Juli-Prognose ndash 13.4 d) Verwenden Sie eine einfache lineare Regressionsanalyse, berechnen Sie die Regressionsgleichung für die vorangehenden Bedarfsdaten. F (july) F (june) a (A (june) ndash F (june)) 13 .2 (15-13) . Xy xy x (2) quadriert 1 12 12 1 2 11 22 4 3 15 45 9 4 12 48 16 5 16 80 25 6 15 90 36 Gesamt 21 81 297 91 Stier 3.5 Stier 13.5 a 10.8 Y a bx 10.8 .77x Diese Vorschau Hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. E) Verwenden Sie die Regressionsgleichung in d. Berechnen Sie die Prognose für Juli. Juli-Vorhersage ndash 16.195 F Juli. Wo Juli ist der 7. Monat. Y a bx 10.8 .77 (7) 16.2 Stier Die Anzahl der Fälle von Merlot-Wein, die von der Weingut Connor Owen in einem Zeitraum von acht Jahren verkauft werden, stellt sich wie folgt dar: FÄLLE DES JAHRES MERLOT WEINJAHR MERLOTWEIN 2002 270 2006 358 2003 356 2007 500 2004 398 2008 410 2005 456 2009 376 Verwenden Sie ein exponentielles Glättungsmodell mit einem Alpha-Wert von 0,20, schätzen Sie das Dies ist das Ende der Vorschau. Registrieren Sie sich für den Rest des Dokuments. Forecasting: gewichteten gleitenden Durchschnitt Historische Nachfrage für ein Produkt ist DEMAND Januar 12 Februar 11 März 15 April 12 Mai 16 Juni 15 a. Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit Gewichten von 0,60, 0,30 und 0,10 finden Sie die Juli-Prognose. B. Mit einem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt, finden Sie die Juli-Prognose. C. Mit Single Exponential Glättung mit amp945 0,2 und einem Juni Prognose 13, finden Sie die Juli-Prognose. Machen Sie, was Annahmen Sie wünschen. D. Mit Hilfe einer einfachen linearen Regressionsanalyse berechnen Sie die Regressionsgleichung für die vorhergehenden Bedarfsdaten. D. h. Berechnen Sie mit der Regressionsgleichung in d die Prognose für Juli. Lösungsübersicht Die Excel-Datei zeigt einen monatelangen geplanten Bedarf mit: einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einem Gewicht von 0,60, 0,30 und 0,10, finden Sie die Juli-Prognose. B. Mit einem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt c. Einzelne Exponentialglättung d. Einfache lineare RegressionsanalyseSlideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und Ihnen relevante Werbung zu liefern. Wenn Sie fortfahren, die Website zu durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Siehe unsere Benutzervereinbarung und Datenschutzbestimmungen. Slideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und Ihnen relevante Werbung zu bieten. Wenn Sie fortfahren, die Website zu durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Siehe unsere Datenschutzrichtlinie und Benutzervereinbarung für Details. Entdecken Sie alle Ihre Lieblingsthemen in der SlideShare App Holen Sie sich die SlideShare App zu speichern für später sogar offline Weiter zur mobilen Website Upload Anmelden Signup Doppeltippen, um zu verkleinern Lecture2 Vorhersage f06604 Share this SlideShare LinkedIn Corporation copy 2017