Mit Einem Gewichteten Gleitenden Durchschnitt Mit Gewichten Von 0 60 0 30 Und 0 10 Finden Sie Die Juli Prognose

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) Mit der einfachen exponentiellen Glättung mit Alpha 0.2 und 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. Melden Sie sich für den Rest der document. Question. Historische Nachfrage nach einem Produkt ist DEMAND Januar. Historische Nachfrage nach einem 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 einer einzigen exponentiellen Glättung mit. 0,2 und eine 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. Expertenbeantwortung Operations und Supply Chain Management (14. Ausgabe) Historische Nachfrage nach einem Produkt ist ein. 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. 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. 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. Regressionsgleichung für Referenz: Historische Nachfrage nach einem Produkt ist: Januar DEMAND 12 Februar DEMAND 11March DEMAND15 April DEMAND 12 Mai DEMAND 16 Juni DEMAND 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 einer einzigen exponentiellen Glättung mit einer 0,2 und einer Juni-Prognose 13 finden Sie die Juli-Prognose. Machen Sie, was Annahme Sie wünschen. D. Mit Hilfe einer einfachen linearen Regressionsanalyse berechnen Sie die Regressionsgleichung für die vorhergehenden Bedarfsdaten e. Verwenden Sie die Regressionsgleichung in d, berechnen Sie die Prognose für Juli. 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 Regressionsanalyse