as the average of the three seasona

as the average of the three seasonal factors. Given r seasonal cycles in the data, for all periods of
the form , we obtain the seasonal factor as
(7.6)
For the Tahoe Salt example, a total of 12 periods and a periodicity of p  4 imply that there
are r  3 seasonal cycles in the data. We obtain seasonal factors using Equation 7.6 as
At this stage, we have estimated the level, trend, and all seasonal factors. We can now
obtain the forecast for the next four quarters using Equation 7.1. In the example, the forecast for
the next four periods using the static forecasting method is given by
Tahoe Salt and its retailers now have a more accurate forecast of demand. Without the
sharing of sell-through information between the retailers and the manufacturer, this supply chain
would have a less accurate forecast and a variety of production and inventory inefficiencies
would result.
F16 = 1L + 16T2S16 = 118,439 + 16 * 52421.67 = 44,794
F15 = 1L + 15T2S15 = 118,439 + 15 * 52421.17 = 30,770
F14 = 1L + 14T2S14 = 118,439 + 14 * 52420.68 = 17,527
F13 = 1L + 13T2S13 = 118,439 + 13 * 52420.47 = 11,868
S4 = 1S4 + S8 + S122/3 = 11.66 + 1.68 + 1.662/3 = 1.67
S3 = 1S3 + S7 + S112/3 = 11.15 + 1.04 + 1.322/3 = 1.17
S2 = 1S2 + S6 + S102/3 = 10.67 + 0.83 + 0.552/3 = 0.68
S1 = 1S1 + S5 + S92/3 = 10.42 + 0.47 + 0.522/3 = 0.47

Kết quả (Việt) 1:

như là ba yếu tố theo mùa. Cho r chu kỳ theo mùa trong dữ liệu, cho tất cả thời gianCác hình thức, chúng tôi có được các yếu tố theo mùa như(7.6)Ví dụ: Tahoe muối, tổng cộng 12 thời gian và một tính chu kỳ của p 4 ngụ ý rằng cólà r 3 chu kỳ theo mùa trong dữ liệu. Chúng tôi có được yếu tố theo mùa bằng cách sử dụng phương trình 7.6 nhưỞ giai đoạn này, chúng tôi đã ước tính mức độ, xu hướng, và tất cả các yếu tố theo mùa. Chúng tôi có thể bây giờcó được thời cho bốn khu tiếp theo bằng cách sử dụng phương trình 7.1. Trong ví dụ này, bảnCác giai đoạn tiếp theo bốn bằng cách sử dụng phương pháp tĩnh dự báo được cho bởiTahoe muối và các nhà bán lẻ bây giờ có một dự báo nhu cầu chính xác hơn. Mà không có cácchia sẻ thông tin bán thông qua giữa các nhà bán lẻ và nhà sản xuất, này chuỗi cung ứngsẽ có một dự báo kém chính xác hơn và một loạt các thiếu hiệu quả sản xuất và hàng tồn khosẽ cho kết quả.F16 = 1 L + 16T2S16 = 118,439 + 16 * 52421.67 = 44,794F15 = 1 L + 15T2S15 = 118,439 + 15 * 52421.17 = 30,770F14 = 1 L + 14T2S14 = 118,439 + 14 * 52420.68 = 17.527 NGƯỜIF13 = 1 L + 13T2S13 = 118,439 + 13 * 52420.47 = 11,868S4 = 1S4 + S8 + S122/3 = 11,66 + 1,68 + 1.662/3 = 1,67S3 = 1S3 + S7 + S112/3 = 11,15 + 1.04 + 1.322/3 = 1,17S2 = 1S2 + S6 + S102/3 = 10.67 + 0,83 + 0.552/3 = 0,68S1 = 1S1 + S5 + S92/3 = 10,42 0,47 + 0.522/3 = 0,47

Kết quả (Việt) 2:

là trung bình của ba yếu tố mùa vụ. Với r chu kỳ theo mùa trong dữ liệu, cho tất cả các giai đoạn của
các hình thức, chúng ta có được những yếu tố mùa vụ như
(7.6)
Đối với ví dụ Tahoe Salt, tổng cộng 12 tiết và mang tính chu kỳ của p? 4 ngụ ý rằng có
là r? 3 chu kỳ theo mùa trong dữ liệu. Chúng tôi có được các yếu tố theo mùa bằng Equation 7.6 như
Ở giai đoạn này, chúng tôi đã ước tính mức độ, xu hướng, và tất cả các yếu tố mùa vụ. Bây giờ chúng ta có thể
có được các dự báo cho bốn quý tiếp theo sử dụng Equation 7.1. Trong ví dụ, các dự báo cho
bốn giai đoạn tiếp theo bằng cách sử dụng các phương pháp dự báo tĩnh được cho bởi
Tahoe Salt và bán lẻ của nó bây giờ có một dự báo chính xác hơn về nhu cầu. Nếu không có sự
chia sẻ thông tin thông qua bán giữa các nhà bán lẻ và các nhà sản xuất, chuỗi cung ứng này
sẽ có một dự báo kém chính xác và một loạt các sự thiếu hiệu quả sản xuất và hàng tồn kho
sẽ cho kết quả.
F16 = 1L + 16T2S16 = 118.439 + 16 * 52.421,67 = 44.794
F15 = 1L + 15T2S15 = 118.439 + 15 * 52.421,17 = 30.770
F14 = 1L + 14T2S14 = 118.439 + 14 * 52.420,68 = 17.527
F13 = 1L + 13T2S13 = 118.439 + 13 * 52.420,47 = 11.868
S4 = 1S4 + S8 + S122 / 3 = 11,66 + 1,68 + 1,662 / 3 = 1,67
S3 = 1S3 + S7 + S112 / 3 = 11,15 + 1,04 + 1,322 / 3 = 1,17
S2 = 1S2 + S6 + S102 / 3 = 10,67 + 0,83 + 0,552 / 3 = 0,68
S1 = 1S1 + S5 + S92 / 3 = 10,42 + 0,47 + 0,522 / 3 = 0.47