Apa variasi tidak bergerak rata rata metode menghilangkan

Ketika menghitung rata-rata bergerak yang berjalan, rata-rata menempatkan pada periode paruh waktu masuk akal. Pada contoh sebelumnya, kami menghitung rata-rata periode 3 periode pertama dan menempatkannya di samping periode 3. Kami dapat menempatkan rata-rata di tengah Interval waktu tiga periode, yaitu, di samping periode 2. Ini berjalan dengan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu baik bahkan untuk periode waktu tertentu. Jadi, di mana kita akan menempatkan moving average pertama ketika M4 secara teknis, Moving Average akan turun pada t 2,5, 3,5. Untuk menghindari masalah ini, kita menghaluskan MA dengan menggunakan M 2. Dengan demikian, kita menghaluskan nilai yang merapikan Jika kita menghitung jumlah rata-rata, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan Tabel berikut menunjukkan hasilnya menggunakan M 4.Chapters Four (MC dan TF ) Dua angka yang terkandung dalam laporan harian kepada CEO Walt Disney Parks amp Resorts mengenai enam taman Orlando a. Kehadiran yang diperkirakan kemarin dan kehadiran aktual kemarin b. Kehadiran aktual kemarin dan kehadiran yang diperkirakan hari ini c. Kehadiran yang diperkirakan kemarin dan kehadiran yang diperkirakan hari ini d. Kehadiran aktual kemarin dan kehadiran aktual tahun lalu e. Perkiraan yang diperkirakan kemarin dan perkiraan rata-rata ramalan harian rata-rata ramalan rata-rata bergerak enam bulan lebih baik daripada perkiraan rata-rata pergerakan tiga bulan jika permintaan a. Agak stabil b. Telah berubah karena usaha promosi baru-baru ini c. Mengikuti tren penurunan d. Mengikuti pola musiman yang berulang dua kali setahun e. Mengikuti tren kenaikan Untuk permintaan produk tertentu, persamaan deret waktu adalah 53 - 4 X. Tanda negatif pada kemiringan persamaan a. Adalah kemustahilan matematis b. Merupakan indikasi bahwa ramalannya bias, dengan nilai perkiraan lebih rendah dari nilai aktual c. Merupakan indikasi bahwa permintaan produk menurun d. Menyiratkan bahwa koefisien determinasi juga akan negatif e. Menyiratkan bahwa RSFE akan negatif Manakah dari berikut ini yang benar mengenai dua konstanta penghalusan model Forecast Including Trend (FIT) a. Satu konstanta adalah positif, sedangkan yang lainnya negatif. B. Mereka disebut MAD dan RSFE. C. Alpha selalu lebih kecil dari beta. D. Satu konstan menghaluskan intercept regresi, sedangkan yang lainnya mempercepat kemiringan regresi. E. Nilai mereka ditentukan secara independen. Permintaan untuk produk tertentu diperkirakan 800 unit per bulan, rata-rata selama 12 bulan dalam setahun. Produk mengikuti pola musiman, dimana indeks bulanan bulan Januari adalah 1,25. Berapakah perkiraan penjualan musiman yang disesuaikan untuk bulan Januari a. 640 unit b. 798,75 unit c. 800 unit d. 1000 unit e. Tidak dapat dihitung dengan informasi yang diberikan Indeks musiman untuk seri bulanan akan dihitung berdasarkan akumulasi data tiga tahun. Tiga nilai Juli sebelumnya adalah 110, 150, dan 130. Rata-rata sepanjang bulan adalah 190. Perkiraan indeks musiman untuk bulan Juli adalah a. 0,487 b. 0,684 c. 1.462 d. 2.053 e. Tidak dapat dihitung dengan informasi yang diberikanPengelolaan Manajemen - Bab 3 Manakah dari berikut ini yang akan menjadi keuntungan menggunakan komposit tenaga penjualan untuk mengembangkan perkiraan permintaan A. Staf penjualan paling tidak terpengaruh oleh perubahan kebutuhan pelanggan. B. Tenaga penjualan dapat dengan mudah membedakan antara keinginan pelanggan dan kemungkinan tindakan. C. Staf penjualan sering kali mengetahui rencana pelanggan masa depan. D. Tenaga penjual paling tidak mungkin dipengaruhi oleh kejadian terkini. E. Tenaga penjual cenderung tidak bias oleh kuota penjualan. C. Staf penjualan sering kali mengetahui rencana pelanggan masa depan. Anggota tenaga penjualan harus menjadi organisasi yang paling dekat dengan pelanggannya. Ungkapan yang paling banyak menggambarkan teknik Delphi A. perkiraan asosiatif B. survei konsumen C. serangkaian kuesioner D. dikembangkan di India E. data historis C. serangkaian kuesioner Kuesioner adalah cara untuk mengembangkan sebuah konsensus di antara perspektif yang berbeda. Yang bukan karakteristik rata-rata bergerak sederhana yang diterapkan pada data deret waktu A. menghaluskan variasi acak dalam data B. Bobot setiap nilai historis sama-sama C. perubahan yang tertinggal pada data D. hanya memerlukan perkiraan dan data aktual periode terakhir. Variasi dalam data D. hanya memerlukan perkiraan dan data aktual periode terakhir Rata-rata bergerak sederhana memerlukan beberapa periode data. Dalam perataan eksponensial yang disesuaikan dengan trend, ramalan yang disesuaikan dengan tren terdiri dari: A. ramalan eksponensial yang merata dan faktor tren yang merapikan. B. perkiraan eksponensial merapikan dan perkiraan nilai tren. C. ramalan lama disesuaikan dengan faktor tren. D. ramalan lama dan faktor tren merapikan. E. sebuah moving average dan trend factor. A. ramalan yang dipercepat secara eksponensial dan faktor tren yang merapikan. Kedua variasi acak dan tren diratakan pada model TAF. Dalam model aditif untuk seasonality, seasonality dinyatakan sebagai penyesuaian terhadap rata-rata dalam model multiplikatif, musiman dinyatakan sebagai penyesuaian terhadap rata-rata. A. kuantitas persentase B. persentase kuantitas C. kuantitas kuantitas D. persentase persentase E. kualitatif kuantitatif A. kuantitas persentase Model aditif hanya menambahkan penyesuaian musiman untuk perkiraan deseasonalized. Model multiplikatif menyesuaikan ramalan deseasonalized dengan mengalikannya dengan indeks atau indeks musiman. Teknik peramalan umumnya berasumsi: A. tidak adanya keacakan. B. kontinuitas beberapa sistem kausal yang mendasarinya. C. hubungan linier antara waktu dan permintaan. D. keakuratan yang semakin meningkat pada saat proyek perkiraan. Keakuratan yang lebih baik bila item individual, bukan kelompok item, sedang dipertimbangkan. B. kontinuitas beberapa sistem kausal yang mendasarinya. Teknik peramalan umumnya berasumsi bahwa sistem kausal mendasar yang sama yang ada di masa lalu akan terus ada di masa depan. Pendekatan manajerial terhadap peramalan yang berusaha secara aktif mempengaruhi permintaan adalah: A. reaktif. B. proaktif. C. berpengaruh. D. berlarut-larut. E. retroaktif Cukup menanggapi permintaan adalah pendekatan reaktif.