Séance 2 Flashcards

Question

Lissage exponentiel

Answer 1

Séries chronologiques Méthode qui corrige les écarts positifs et négatifs entre les périodes Assez conforme à la réalité et ajustements rapides Demande des bases en mathématique et en informatique

Answer 2

Difficile de prévoir la demande Imprécision des données fournies aux gestionnaires Incertitude sur les caractéristiques de la demande (tendance, etc.) Variabilité des facteurs influençant la demande Actions des concurrents influencent la demande Plusieurs types de fluctuations: Tendance (croissance, stagnation, décroissance) Variations saisonnières ou cycliques La demande peut dépendre également de facteurs socio-économiques (âge, revenu familial, confiance des consommateurs, etc.) Autres facteurs (ex: réputation de l’entreprise)

Answer 3

Horizon de planification À long terme long (2 à 10 ans) À moyen terme (6 mois à 2 ans) À court terme (1 à 6 mois) Objectif de planification Stratégique (tendances, ordre de grandeur) Tactique (besoin de plus de précision) Contexte actuel Taille de l’entreprise Situation économique Secteur économique Nature de la demande du produit ou du service Stable / volatile Saisonnière / cyclique Dépendante / indépendante Considérations internes Besoins à satisfaire Contraintes à respecter Maîtrise des techniques de prévision ``` Propriétés de chaque technique Coût Délai pour obtenir l’information Précision des prévisions générées Fiabilité des prévisions générées ```

Answer 4

``` Demande indépendante Disponibles au bon moment Être fiables et cohérentes Être facile à comprendre Prévision  exactitude… À court ou moyen terme Familles de produits plutôt que produits Relation de cause à effet ```

Answer 5

Observation de variables explicatives identification des facteurs expliquant les variations de la demande (prix de vente, concurrence, ..) Développement de modèles statistiques décrivant les liens entre la demande et ces facteurs Ces relations statistiques seront utilisées afin de prévoir la demande future.

Answer 6

produire une équation de la droite qui minimise la somme des écarts verticaux (l’axe des y)

Answer 7

Prévoir les valeurs futures d’une variable en se basant uniquement sur les valeurs observées de cette MÊME variable Une série chronologique= une série d’observations d’une variable faite à travers le temps Identification de schémas dans l’évolution de la série Supposent que les schémas observés dans le passé se répèteront dans le futur Ce sont des facteurs corrélés avec les temps qui expliquent les changements dans la demande (nb de points de vente, nb de clients, reconnaissance du produit, …) Une série chronologique est une série de données statistiques affichant les valeurs d’une variable observée périodiquement dans le temps (chaque jour, semaine, mois, trimestre,…)

Answer 8

la tendance : mouvement général vers le haut ou vers le bas du niveau moyen de la demande dans le temps la saisonnalité : fluctuation de la demande au-dessus et au-dessous de la tendance et qui se répète à intervalles réguliers le cycle: changements répétitifs au tour de la tendance. les variation aléatoires: aucune des 3 dernières ne s’applique.

Answer 9

Dans une série stationnaire, chaque observation peut être représentée par une constante et une fluctuation aléatoire

Answer 10

La prévision pour la période future (t) est obtenue en faisant la moyenne des observations passées (de 1 à t-1). Moyennes mises à jour au fur et à mesure que de nouvelles observations sont disponibles

Answer 11

La prévision pour la période future est obtenue en ne tenant compte que des n observations passées. On dit que n est l’ordre de la moyenne mobile simple.

Answer 12

On applique une pondération aux observations de façon à refléter leur pertinence. avec n = ordre de la moyenne mobile pondérée wi : poids accordé à l’observation i. Permet de moduler l’importance accordée aux diverses observations.

Answer 13

La prévision de la période t est basée sur la prévision de la période t - 1 corrigée en fonction de l’erreur commise.

Answer 14

Peu | Plus

Answer 15

plus on accorde de l’importance aux observations récentes et moins on en accorde aux anciennes observations. (prévision réactive) la série lissée reste très sensible aux variations récentes soudaines et demeure irrégulière. trop de poids est accordé aux observations éloignées dans le temps et la série reste insensible aux variations récentes et change difficilement de trajectoire (prévision stable).

Answer 16

l’écart entre la demande réelle et la prévision pour chacune des périodes. Erreur (ou écart) = demande − prévision Chercher un modèle qui offre un bon compromis par rapport aux diverses mesures d’erreur. Évaluer le comportement du modèle en calculant des prévisions pour les périodes passées puis en les comparant avec les vrais données.

Answer 17

``` L’écart cumulatif L’écart moyen L’écart absolu moyen L’écart quadratique moyen La moyenne du pourcentage d’écart absolu ``` Il faut chercher un modèle qui offre un bon compromis par rapport aux diverses mesures d’erreur. C’est à l’aide des données passées (jeu de réserve) que le modèle que l’on développe pourra être validé. On utilise les données passées pour simuler le comportement du modèle à développer. On choisira le modèle et les paramètres qui minimisent les erreurs.

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