Question

1. basic exponential smoothing is most useful for generating forecasts when the data:

a. has strong seasonal effects
b. has no clear trend or seasonality
c. is completely random
d. covers multiple decades

1. which statement best describes exponential smoothing?

a. all past data points are weighted equally
b. recent data points are weighted more heavily
c. only the oldest data is used
d. forecasts ignore recent changes

Explanation:

Question 7

Para el problema de suavizado exponencial básico, recordemos que este método es adecuado cuando los datos no tienen tendencia clara ni estacionalidad. La opción A está incorrecta porque datos con fuertes efectos estacionales necesitan métodos que incluyan estacionalidad. La opción C es incorrecta porque datos completamente aleatorios no se predecen bien con suavizado exponencial. La opción D no es un criterio para la utilidad del suavizado exponencial. Entonces, la opción correcta es B.

Sobre la descripción del suavizado exponencial, este método da mayor peso a los datos más recientes (a diferencia de métodos como la media móvil simple donde todos los datos pasados tienen el mismo peso). La opción A es incorrecta porque no todos los datos pasados tienen el mismo peso. La opción C es incorrecta porque no solo se usa la data más vieja. La opción D es incorrecta porque el suavizado exponencial sí considera los cambios recientes (dandoles más peso). Entonces, la opción correcta es B.

Answer:

B. Has no clear trend or seasonality

Question 8