# data[].attributes.body
De media aritmética contemplan la decisión de que tan largo será el periodo que se usara para calcular el promedio

# data[].attributes.body
Ft= Pronóstico suavizado exponencialmente con la serie de datos del periodo t

Tt= Tendencia suavizada para el período t

At= Demanda real para el período t

Alfa α= Constante de suavizamiento para el promedio

Delta δ= Constante de suavizamiento para la tendencia

FITt= Pronóstico de demanda con tendencia

# data[].attributes.body
Un δ inferior tiende a suavizar la tendencia actual, dando menos peso a los datos recientes

# data[].attributes.body
Un δ responde con mas velocidad a los cambios a la tendencia

# data[].attributes.body
Dependerá de la importancia  que otorgamos a datos recientes (α mas elevada) o a datos mas antiguos (α mas bajo)

# data[].attributes.body
Puede estar entre 0 y 1, pero a nivel practico varia entre 0, 05 y 0, 50

# data[].attributes.body
Requiere de dos constantes de suavización: alfa (α) y delta (δ)

# data[].attributes.body
Es reducir el error que ocurre entre la demanda real y el pronostico

# data[].attributes.body
Se agrega una constante de suavización delta (δ)

# data[].attributes.body
Como modelo de holt

# data[].attributes.body
Consigue prever la tendencia con anterioridad

# data[].attributes.body
Caso contrario es cuando la compañía comienza a tener una crecimiento en su demanda, lo que va a requerir un alfa mas elevado

# data[].attributes.body
En consecuencia el alfa que elijamos estará relacionado con el índice de respuesta deseado y la naturaleza del producto

# data[].attributes.body
Aunque el valor de  alfa (α) logre responder frente a cambios en el promedio, este hará mas grande el error de pronostico

# data[].attributes.body
Al igual que los métodos de promedio móvil, es la respuesta a la tendencia

# data[].attributes.body
El metodo tiene

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Es flexible al conseguir mas importancia a la demanda mas reciente o antigua

# data[].attributes.body
Al ser un modelo exponencial es mas preciso

# data[].attributes.body
No requiere de gran volumen de datos históricos

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Su formulación es sencilla y solo requiere del pronostico anterior

# data[].attributes.body
Ft= Nuevo pronóstico

Ft-1= Pronóstico del periodo anterior

α = constante de suavización

At-1= demanda real del periodo anterior SUAVI

# data[].attributes.body
Funciona con muy pocos registros anteriores, destacando los hechos mas recientes sobre los mas antiguos

# data[].attributes.body
Suavizado o aislamiento exponencial

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La utilidad de este dependerá de la experticia

# data[].attributes.body
Esto depende del tiempo donde se encuentra y suele reaccionar mas rápido ante los cambios de la demanda

# data[].attributes.body
La experiencia y el análisis de la demanda suelen ser decisorios para determinar la ponderación

# data[].attributes.body
Es que las empresas logran predecir la demanda de próximos periodos ponderando uno sobre otros

# data[].attributes.body
Nos permite calcular pronósticos asignando mas peso para los elementos que consideremos

# data[].attributes.body
Mas largo sea el pronostico calculado será mas suavizado

# data[].attributes.body
De media aritmética contemplan la decisión de que tan largo será el periodo que se usara para calcular el promedio

# data[].attributes.body
Esta pueda definir el numero de periodos para su calculo

# data[].attributes.body
Como media móvil o promedio simple

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Método de suavización exponencial doble

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Método de suavización exponencial (simple)

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Método promedio móvil ponderado

# data[].attributes.body
se clasifica en

# data[].attributes.body
Método promedio móvil simple