Técnicas de Suavizamiento para el Pronóstico

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál es el objetivo principal de las técnicas de suavizamiento?

Reducir la volatilidad o ruido en los datos históricos

Aumentar la volatilidad de los datos

Aumentar la complejidad de los pronósticos

Eliminar todos los datos antiguos

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué técnica de suavizamiento se utiliza para promediar los últimos valores de una serie de tiempo?

Suavizamiento Exponencial Simple

Suavizamiento Simple

Suavizamiento Exponencial de Holt-Winters

Suavizamiento Exponencial de Holt

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué parámetro se utiliza en el Suavizamiento Exponencial Simple para controlar la importancia de los datos recientes?

δ

β

γ

α

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el Suavizamiento Exponencial de Holt?

Es útil solo para datos sin tendencia

Captura tanto la tendencia como el nivel de la serie de tiempo

No requiere parámetros

Captura solo la estacionalidad de los datos

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Qué técnica se recomienda para series de tiempo con patrones estacionales y tendencia?

Suavizamiento Exponencial de Holt

Suavizamiento Exponencial de Holt-Winters

Suavizamiento Exponencial Simple

Suavizamiento Simple

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál es una ventaja de las técnicas de suavizamiento?

Requieren grandes cantidades de datos

Son complejas y difíciles de implementar

Se adaptan rápidamente a cambios recientes

No permiten modelar patrones

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

¿Cuál es una desventaja de las técnicas de suavizamiento?

Son efectivas para pronósticos a largo plazo

No requieren datos históricos

Dependencia en la elección de parámetros

Capturan patrones complejos con facilidad

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