Dê uma visão geral dos métodos de previsão.  Para se obter uma previsão, existem métodos disponíveis, que em princípio podem ser usados em quaisquer circunstâncias, dependendo de certos fatores.  Disponibilidade de dados, tempo e recursos  Horizonte de previsão  Os métodos de previsão possuem algumas características que são comuns a todos eles.  Os métodos de previsão geralmente assumem que as mesmas causas que estiveram presentes no passado, configurando a demanda, continuarão presentes no futuro.  Os métodos não conduzem a resultados perfeitos, e a chance de erro é tanto maior quanto mais nos aprofundamos no futuro, ou seja, quanto maior seja nosso horizonte de previsão.  É possível classificar os métodos de previsão por critérios variados, mas a classificação mais simples provavelmente é aquela que leva em conta o tipo de abordagem usado, ou seja, o tipo de instrumentos e conceitos que formam a base da previsão  Qualitativos (ou baseados no julgamento) - são métodos que repousam basicamente n julgamento de pessoas que, de forma direta ou indireta, tenham condições de opinar sobre a demanda futura.  Matemáticos (ou Quantitativos) - são aqueles que utilizam modelos matemáticos para se chegar aos valores previstos. Permitem controle de erro, mas exigem informações quantitativas preliminares. Os métodos matemáticos subdividem-se em:  Métodos Casuais - a demanda de um item ou conjunto de itens é relacionada a uma ou mais variáveis internas ou externas à empresa.  Regressão Simples - é o caso em que se considera a demanda ligada a apenas uma variável casual.  Regressão Múltipla - é o caso em que são consideradas duas ou mais variáveis casuais supostamente ligadas à demanda.  Séries Temporais -  a análise de séries temporais nada exige além do conhecimento de valores passados da demanda (ou, de forma geral, da variável que se quer prever).  Descreva em linhas gerais como funciona o método Delphi.  O método Delphi e um método de tomada de decisão em grupo que se caracteriza pelo fato de cada membro do grupo apresentar as suas idéias, mas nunca face a face com os restantes elementos. Cada elemento e assim isolado da influencia dos restantes. Como não ocorre a presença física dos participantes numa reunião, este método pode ser usado quando os elementos do grupo se encontram distantes geograficamente. Apresenta, contudo, alguns inconvenientes, entre os quais o maior consumo de tempo na tomada de uma decisão e a perda dos benefícios associados ao intercambio pessoal de idéias proporcionado por outros métodos.   Para que serve o Erro Padrão da Estimativa [Equação]? 

 Para determinar um intervalo de confiança para a previsão, ou seja, um intervalo de valores tais que o valor real da demanda tenha uma probabilidade prefixada de cair dentro do intervalo. (Y} zsy)   Dados dois ajustes, feitos com equações diferentes, como saber qual deles é mais adequado?  Através do coeficiente de determinação r2. A equação que tiver r2 mais próximo de 1 e a mais adequada.   Qual a vantagem do coeficiente de determinação sobre o coeficiente de correlação?  A equação de r2 e uma equação genérica, que fornece o valor de r2 qualquer que tenha sido a regressão efetuada, ou seja, qualquer que tenha sido a curva ajustada aos dados originais.  O que são modelos de decomposição de séries temporais?  Nos modelos de decomposição, as series são vistas como se fossem feitas de quatro componentes, já detalhados: tendência, sazonalidade, ciclos de negocio e flutuações irregulares. A idéia fundamental por trás da decomposição e a tentativa de isolar os vários componentes, a exceção das flutuações irregulares, de forma que esses efeitos possam ser tratados separadamente.  Reveja a fórmula geral do modelo multiplicativo. O que significa cada um dos símbolos que ali comparecem?  Y = (T).(S).(C).(i) T = componente de tendência S = componente de sazonalidade C = componente cíclica i = resíduo devido a flutuações irregulares  Qual a utilidade do MAD? Do MSE?  MAD: Desvio Médio Absoluto pode ser utilizado como critério para escolher entre modelos, não necessariamente se limitando as medias. E perfeitamente possível, por exemplo, comparar-se a previsão por linha reta com a previsão por algum tipo de media.  MSE: Erro Médio Quadrático: apresenta a mesma utilidade do MAD.   Para que serve a MMPE?  Permite a correção do efeito de tendência, através da construção de uma seria auxiliar.  Entre que limites pode variar o Sinal de Percurso? Quais são os limites mais usados na prática?  Utilizado para monitorar a existência de viés na previsão. Caso a previsão fique normalmente acima da demanda real, o valor do sinal de percurso será próximo de -1, caso contrario, ou seja, se a previsão fique constantemente abaixo da demanda real, então SP será próximo de +1. Como o MAP e sempre positivo, o SP terá sempre o mesmo sinal da MVP. 

 Uma faixa usada com freqüência e SP =>0,5 SP = MVP/MAD   Explique o que é Medida do Vies da Previsão?  Um erro de viés ocorre quando a previsão mantém constantemente acima ou abaixo do valor real da demanda. MVP = Σ(Y-D)/n onde Y = valor real da demanda; D = previsão da demanda; n = numero de períodos anteriores.  Como escolher o valor de "α" na MMEP1? E o valor de β na MMPE2?  Tanto para α como para β basta aplicar a media móvel exponencialmente ponderada aos dados existentes (demanda real) usando vários valores de α ou β para obter diferentes previsões. O valor de α ou β que conduzir ao menor MAD ou MSE e então adotado.  Como você faria se tivesse que comparar a adequação de uma linha reta em face de algum tipo de média ara previsão?  Calcularia o MAD ou MSE para ambos os métodos.