#PPCP

Média móvel simples

Calcula-se a média dos últimos 3 produtos.

M M S_{n} (t) = \sum_{i = 1}^{n} \frac{D_{t} - i}{n}

Desvio padrão

D P = \sqrt{\frac{\sum | x - μ |^{2}}{N}}

No excel: Desvpad. P
É calculado para um período como um todo.

Erro simples

E_{i} = D_{i} - P_{i}

Sendo:

$E_{i}$ : erro simples cometido no período $i$ .
$D_{i}$ : demanda observada para período $i$ .
$P_{i}$ : demanda estimada para período $i$ .

Média móvel ponderada ou exponencial

E_{α} (t) = α \sum_{i = 0}^{τ} (1 - α)^{i} * x_{i + 1}

M M E = (D_{1} * P E_{1}) + (D_{2} * P E_{2}) + . . . + (D_{n} * P E_{n}) = 1

Semana	Dia	Vendas	Peso ( $α$ )	Previsão
1	Seg.	260	2%	5,2
1	Ter.	234	6%	14,04
1	Qua.	344	17%
1	Qui.	304	25%
1	Sex.	325	50%

Média móvel com suavização exponencial

A média móvel com suavização exponencial é usada para produtos sem tendência ou padrão sazonal. A suavização exponencial é uma técnica de previsão de séries temporais que usa médias ponderadas de observações passadas para prever o futuro. O peso das observações passadas diminui exponencialmente, daí o nome. Isso é útil para produtos ou mercados que são mais voláteis ou imprevisíveis, pois coloca mais ênfase nos dados mais recentes e menos nos dados mais antigos.

M M E_{s u a v} = α * M M S_{j} + (1 - α) * M M S_{i}

Sendo $j = t$ e $i = t - 1$
Onde:

$M M E_{s u a v}$ : média móvel com suavização exponencial
$α$ : constante de suavização (0 ≤ α 1 ≤)
$M M S$ : média móvel simples
$M M S_{i}$ : média móvel simples no período $i$ (anterior ao $j$ , ou atual analisado).