Frage Historische Nachfrage nach einem Produkt ist. Using einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit Gewichten von 0 60, 0 30 und 0 10, finden Sie die Juli-Prognose Denken Sie daran, das größte Gewicht für den letzten Monat zu verwenden. Mit dem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt Finden Sie die Juli-Prognose. Using einzelne exponentielle Glättung mit einer von 20 und einer Juni-Prognose von 13, finden Sie die Juli-Prognose Machen Sie, was Annahmen Sie wünschen. Unter einfache lineare Regressionsanalyse, berechnen die Regressionsgleichung für die vorherigen Nachfrage data. Using die Regression Gleichung in d, berechnen die Prognose für Juli. Expert Answer. Slideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und Ihnen mit relevanten Werbung zu versorgen Wenn Sie weiterhin die Website durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Sehen Sie unsere Benutzervereinbarung Und Privacy Policy. Slideshare verwendet Cookies, um die Funktionalität und Leistung zu verbessern und Ihnen relevante Werbung zu bieten. Wenn Sie die Website weiterfahren, stimmen Sie der Verwendung von Cookie zu S auf dieser Website Sehen Sie unsere Datenschutzerklärung und Benutzervereinbarung für Details. Explore alle Ihre Lieblings-Themen in der SlideShare App Holen Sie sich die SlideShare App, um für spätere sogar offline zu speichern. Geben Sie auf die mobile Website. Double tippen Sie auf Zoom out. Lecture2 Prognose f06604. Teilen Sie diese SlideShare. LinkedIn Corporation 2017.60 030 und 010 finden Sie die Juli-Vorhersage f Juli 06015.Using einen 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 15 b Mit einem einfachen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt finden Sie die Juli-Prognose 15 16 12 3 14 33 Juli-Prognose 14 33 c Mit einer einzigen exponentiellen Glättung mit 0 2 und einer Juni-Prognose 13 finden Sie die Juli-Prognose Machen Sie alle Annahmen Sie wünschen F juli F june a A juni F juni 13 2 15-13 13 4 Juli-prognose 13 4 d Mit einfacher linearer Regressionsanalyse berechnen Sie die Regressionsgleichung für die vorherigen Bedarfsdaten 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 Insgesamt 21 8 1 297 91 3 5 13 5 a 10 8 Y a bx 10 8 77x. Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. Mit der Regressionsgleichung in d berechnen Sie die Prognose für Juli Juli Prognose 16 195 F Juli wo Juli ist der 7. Monat Y a bx 10 8 77 7 16 2 Die Zahl der Fälle von Merlotwein, die von der Connor Owen Weingut in einem achtjährigen Zeitraum verkauft werden, ist wie folgt FÄLLE VON JAHREN MERLOT WEINJAHR MERLOT WEIN 2002 270 2006 358 2003 356 2007 500 2004 398 2008 410 2005 456 2009 376 Mit einem exponentiellen Glättungsmodell mit einem Alpha-Wert von 0 20 schätzen Sie das. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich an, um auf den Rest des Dokuments zuzugreifen. Diese Note wurde hochgeladen Am 11 12 2013 für den Kurs MG 390 unterrichtet von Professor Phillips während der Fall 12 Begriff in Athens State. Click, um die Dokumentdetails zu bearbeiten.
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