forecasting part 2
Sheet1
| Nelson Fabricators -- portable EKG machines | ||||||||
| Alpha (a) = | ||||||||
| Week | Actual Production | Forecast | Error | Abs Error | ||||
| 1 | 434 | |||||||
| 2 | 613 | |||||||
| 3 | 640 | |||||||
| 4 | 531 | |||||||
| 5 | 758 | |||||||
| 6 | 711 | |||||||
| 7 | 790 | |||||||
| 8 | 807 | |||||||
| 9 | 646 | |||||||
| 10 | 714 | |||||||
| 11 | 881 | |||||||
| 12 | 746 | |||||||
| 13 | 702 | |||||||
| 14 | 945 | |||||||
| 15 | 977 | |||||||
| 16 | 750 | |||||||
| 17 | ||||||||
| Bias | MAD Results | |||||||
| a = 0.30 | Which forecast is better, a=0.30 or a=0.70? | |||||||
| a = 0.70 | ||||||||
| a = optimal | ||||||||
| What characteristic of the data directly influences your optimal answer? | ||||||||
| Briefly discuss the benefit of optimizing a. | ||||||||
EKG Machines
Nelson Fabricators
Actual Production 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 434 613 640 531 758 711 790 807 646 714 881 746 702 945 977 750 Forecast 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Week
Machines Produced