Domanda. domanda storica per un prodotto è RICHIESTA gennaio. domanda storica per un prodotto è DOMANDA 12 gennaio 11 febbraio 15 marzo 12 aprile 16 maggio 15 giugno a. Utilizzando una media mobile ponderata con pesi di 0,60, 0,30 e 0,10, trovare le previsioni di luglio. b. Utilizzando un semplice tre mesi media mobile, trovare le previsioni di luglio. c. Utilizzando singolo livellamento esponenziale con. 0,2 e un giugno meteo 13, trovare le previsioni di luglio. Assicurarsi qualunque ipotesi si desidera. d. L'utilizzo semplice analisi di regressione lineare, calcolare l'equazione di regressione per i dati relativi alla domanda precedente. e. Utilizzando l'equazione di regressione in d, calcolare le previsioni per luglio. Operazioni esperto risponde e Supply Chain Management (14 ° edizione) la domanda storica di un prodotto è una. Utilizzando una media mobile ponderata con pesi di 0,60, 0,30 e 0,10, trovare le previsioni di luglio. b. Utilizzando un semplice tre mesi media mobile, trovare le previsioni di luglio. c. Utilizzando singolo livellamento esponenziale con l'alfa 0.2 e una previsione Giugno 13, trovare la previsione di luglio. Assicurarsi qualunque ipotesi si desidera. d. L'utilizzo semplice analisi di regressione lineare, calcolare l'equazione di regressione per i dati relativi alla domanda precedente. e. Utilizzando l'equazione di regressione in d, calcolare le previsioni per luglio. equazione di regressione per Riferimento: domanda storica di un prodotto è: January DOMANDA 12 febbraio RICHIESTA 11March DEMAND15 aprile DOMANDA 12 può richiedere 16 giugno DEMAND 15 a. Utilizzando una media mobile ponderata con pesi di 0,60, 0,30 e 0,10, trovare le previsioni di luglio. b. Utilizzando un semplice tre mesi media mobile, trovare le previsioni di luglio. c. Utilizzando un unico livellamento esponenziale con un 0,2 e un giugno previsione 13, trovare la previsione di luglio. Assicurarsi qualunque ipotesi si desidera. d. L'utilizzo semplice analisi di regressione lineare, calcolare l'equazione di regressione per i dati della domanda precedente e. Utilizzando l'equazione di regressione in d, calcolare le previsioni per July.60 030 e 010 trovare le previsioni luglio f luglio 06015 utilizzando una media mobile ponderata con pesi di 0,60, 0,30 e 0,10, trovare le previsioni di luglio. (F (luglio) 0.60 (15) 0.30 (16) 0.10 (12) 15) Luglio previsione ndash 15 b) Utilizzando un semplice tre mesi media mobile, trovare le previsioni di luglio. (15 16 12) 3 14.33) Luglio previsione ndash 14.33 c) Utilizzando singolo livellamento esponenziale con l'alfa 0.2 e una previsione giugno 13, trovare la previsione di luglio. Assicurarsi qualunque ipotesi si desidera. F (luglio) F (giugno) una (A (giugno) ndash giugno F ()) 13 .2 (15-13) 13.4 luglio previsione ndash 13.4 d) L'utilizzo semplice analisi di regressione lineare, calcolare l'equazione di regressione per i dati della domanda precedente . xy xy x (2) al quadrato 12 12 1 1 2 11 22 4 3 15 45 9 4 12 48 16 5 16 80 25 6 15 90 36 Totale 21 81 297 91 toro 3,5 toro 13,5 a 10,8 Y a BX 10,8 .77x Questa anteprima ha sezioni volutamente sfocata. Iscriviti per visualizzare la versione completa. e) Usando l'equazione di regressione in d. calcolare il tempo per luglio. Luglio previsione ndash 16,195 F luglio. dove Luglio è il 7 ° mese. Y un bx 10,8 .77 (7) 16.2 toro Il numero di casse di vino merlot venduti dalla cantina Connor Owen in un periodo di otto anni è la seguente: casi di casi dell'anno Merlot ANNO Merlot 2002 270 2006 358 2003 356 2007 500 2004 398 2008 410 2005 456 2009 376 Utilizzando un modello di livellamento esponenziale con un valore alfa di 0.20, stimare il Questa è la fine dell'anteprima. Iscriviti per accedere al resto del documento. Questa nota è stato caricato su 11.122.013 per il corso MG 390 insegnata dal professor Phillips durante il periodo autunno 03.912 ad Atene Stato. Fare clic per modificare il detailsForecasting documento: ponderata media mobile domanda storica per un prodotto è DOMANDA 12 gennaio 11 febbraio 15 marzo 12 aprile 16 maggio 15 a giugno. Utilizzando una media mobile ponderata con pesi di 0,60, 0,30 e 0,10, trovare le previsioni di luglio. b. Utilizzando un semplice tre mesi media mobile, trovare le previsioni di luglio. c. Utilizzando singolo livellamento esponenziale con amp945 0,2 e un giugno previsione 13, trovare la previsione di luglio. Assicurarsi qualunque ipotesi si desidera. d. L'utilizzo semplice analisi di regressione lineare, calcolare l'equazione di regressione per i dati relativi alla domanda precedente. e. Utilizzando l'equazione di regressione in d, calcolare le previsioni per luglio. Soluzione Sommario file di Excel mostra un mesi preliba demand utilizzando: una media mobile ponderata con pesi di 0,60, 0,30 e 0,10, trovare le previsioni di luglio. b. Utilizzando un semplice tre mesi media mobile c. singolo livellamento d esponenziale. regressione lineare semplice analysisWeighted Moving Metodi media di previsione: Pro e contro Hi, amate le vostre Post. Si chiedeva se si potesse elaborare futher. Usiamo SAP. In esso vi è una selezione è possibile scegliere prima di eseguire la vostra previsione chiamata inizializzazione. Se si seleziona questa opzione si ottiene un risultato del tempo, se si esegue prevedere i di nuovo, nello stesso periodo, e non si seleziona inizializzazione il risultato cambia. Io non riesco a capire che cosa sta facendo l'inizializzazione. Voglio dire, mathmatically. Quale previsione risultato è migliore per salvare e utilizzare per esempio. I cambiamenti tra i due non sono nella quantità prevista, ma nel MAD e l'errore, le scorte di sicurezza e le quantità ROP. Non sono sicuro se si utilizza SAP. hi grazie per spiegare in modo effeciently suo troppo gd. grazie ancora Jaspreet Lascia un commento Cancella risposta Chi Shmula Pete abilla è il fondatore della Shmula e il carattere, Kanban Cody. Egli ha aiutato le aziende come Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, e altri ridurre i costi e migliorare l'esperienza del cliente. Lo fa attraverso un metodo sistematico per identificare punti di dolore che incidono sui clienti e il business, e incoraggia un'ampia partecipazione dei soci dell'azienda per migliorare i propri processi. Questo sito è una raccolta delle sue esperienze che vuole condividere con voi. Inizia con download gratuiti
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