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A method often used in practice is

A method often used in practice is the naïve forecast, whereby the forecast for the next period 1Ft + 12 equals the demand for the current period 1Dt2. So if the actual demand for Wednesday is 35 customers, the forecasted demand for Thursday is 35 customers. Despite its name, the naïve forecast can perform well. The naïve forecast method may be adapted to take into account a demand trend. The increase (or decrease) in demand observed between the last two periods is used to adjust the current demand to arrive at a forecast. Suppose that last week the demand was 120 units and the week before it was 108 units. Demand increased 12 units in 1 week, so the forecast for next week would be 120 + 12 = 132 units. The naïve forecast method also may be used to account for seasonal patterns. If the demand last July was 50,000 units, and assuming no underlying trend from one year to the next, the forecast for this July would be 50,000 units. The method works best when the horizontal, trend, or seasonal patterns are stable and random variation is small.
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在实践中经常使用的一种方法是幼稚的预测,由此为下一周期1FT + 12的预测等于用于当前周期1Dt2的需求。因此,如果周三的实际需求为35个客户,在周四的需求预测是35个客户。尽管它的名字,天真的预测可以表现良好。天真的预测方法可以适用于考虑到需求趋势。在最后两个时间段之间观察到的需求的增加(或减少)用于调节所述电流需求到在预测到达。假设上周的需求量为120个单位,一周前是108台。需求在1周内提高12个单位,因此对下周预测将是120 + 12 = 132的单元。幼稚预测方法还可以用于帐户季节性模式。如果需求去年七月为50,000台,并假设没有基本趋势从一年到下,对于今年7月的预测是5万台。该方法效果最好的水平,趋势或季节性模式是稳定的,随机变化很小。
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在实践中经常使用的方法是天真的预测,其中下一个周期 1Ft = 12 的预测等于当前期间 1Dt2 的需求。因此,如果周三的实际需求是35个客户,那么周四的预测需求是35个客户。尽管它的名字,天真的预测可以表现良好。天真的预测方法可以调整,以考虑到需求趋势。过去两个期间之间观察到的需求增加(或减少)用于调整当前需求以得出预测。假设上周的需求是120个单位,而前一周是108个单位。需求在1周内增加了12个单位,所以下周的预测是120~12+132个单位。天真的预测方法也可用于考虑季节模式。如果去年7月的需求量为5万台,并且假设一年到明年没有基本趋势,那么今年7月的预测将是5万套。当水平、趋势或季节性模式稳定且随机变化较小时,该方法效果最佳。
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实践中经常使用的一种方法是天真的预测,即下一个期间1Ft+12的预测等于当前期间1Dt2的需求。因此,如果周三的实际需求是35个客户,那么周四的预测需求是35个客户。尽管它的名字,天真的预测可以表现得很好。天真的预测方法可以加以调整,以考虑到需求趋势。在过去两个时期之间观察到的需求的增加(或减少)用于调整当前需求以得出预测。假设上周的需求量是120台,前一周是108台。需求在一周内增加了12套,因此下周的预测为120+12=132套。天真的预测方法也可以用来解释季节性的模式。如果去年7月的需求为5万套,并且假设从一年到下一年没有潜在的趋势,那么今年7月的预测将为5万套。当水平、趋势或季节模式稳定且随机变化较小时,该方法最有效。
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