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[Maria Fernanda - 4 ( Conclusion ) ] Titulo: Caso Ecko Center
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Author:
María Fernanda Quijano Díaz
Posted Date:
Friday, November 18, 2011 6:02:41 PM CST
Edited Date:Friday, November 18, 2011 6:02:41 PM CST
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Estoy en desacuerdo en dos temas con la Conclusión de María Fernanda.
El método de promedio móviles no es el más adecuado apara la compañía ya que arroja errores de pronóstico superiores al método de suavización exponencial (copiar el rollo que ya pusiste antes)
No considero que un método cualitativo sea útil para realizarpronósticos, como el método Delphi o el de jurado de opinión ejecutiva. Ya que no se va a cimentar el análisis en mediciones o datos históricss reales. Y puede existir el riesgo de obtenerconclusiones erróneas en base a opiniones subjetivas que no se apeguen a la realidad.
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Ana Claudia -4(Conclusión)] Título: Caso 1: La aplicación eimportancia de los métodos del análisis de las series de tiempo.
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Author:
Ana Claudia Tarriba Pico
Posted Date:
Friday, November 18, 2011 5:39:14 PM CST
Edited Date:
Friday,November 18, 2011 5:39:14 PM CST
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Estoy de acuerdo con Ana Claudia que el método de promedios móviles no es el más adecuado para la empresa ya que arroja errores depronósticos mayores que método de suavización exponencial (copiar el rollo que ya pusiste antes)
Estoy de acuerdo con Ana que el mejor método es el de suavización exponencial es el más adecuado ya que esel que arroja el menor error de predicción sólo que en lugar de utilizar un Alpha igual a 0.1. yo utilizaría el sugerido por minitab de .9251. Que es el que mejor resultados de predicción ofrece.CONCLUSIÓN
Es por ello que una vez analizando los métodos de pronósticos que existen, sugiero realizarlos por un método diferente al de los promedios móviles en base a la información proporcionada...