La t�cnica cuantitativa m�s sencilla de an�lisis de series de tiempo es la de promedios m�viles simples. Su uso sencillo la hace muy pr�ctica y diversificada. Existen diferentes modelos de promedios m�viles, como lo son los simples, dobles o ponderados.
Esta t�cnica consiste en un promedio de datos anteriores o adyacentes, para un n�mero de periodos� hist�ricos, que se va recorriendo seg�n se avanza en la serie. La f�rmula es la siguiente:
Sea
Dt��� = Demanda hist�rica para el periodo t.
Pt��� = Pron�stico para el periodo t.
n� �� = N�mero de periodos para el promedio.
Entonces
Pt ��� = (Dt-1 + Dt-2 + Dt-3 + � + Dt-n) / n
Donde...
Error de pron�stico: e = Demanda(t) � Pron�stico(t)
Error al cuadrado: e2 = (Dt � Pt)2; al promedio se le llama desviaci�n est�ndar
Error absoluto: |e| = |Dt � Pt|; al promedio se le llama desviaci�n media absoluta.
Ambas medidas al sumarse y promediarse entre los datos disponibles nos dan una idea de la eficiencia del m�todo de pron�sticos: Menos error, mejor desempe�o. Esto es importante conocerlo porque la variaci�n determinar� el tama�o de los inventarios de seguridad del art�culo. Entre mayor sea el n�mero de datos en el promedio m�vil, el pron�stico ser� m�s suavizado (menos altibajos), sin embargo un n�mero alto puede hacer que se pierdan �picos� en la demanda.
Ninguno
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