Einzelne exponentielle Glättung Taschenrechner

✖Eine Glättungskonstante ist eine Variable, die in der Zeitreihenanalyse auf Basis exponentieller Glättung verwendet wird. Je höher die Glättungskonstante, desto größer ist das Gewicht, das den Werten aus dem letzten Zeitraum zugewiesen wird.ⓘ Glättungskonstante [α]			+10% -10%
✖Der zuvor beobachtete Wert ist der tatsächliche Wert aus den Daten zum Zeitpunkt t-1, auf dessen Grundlage Vorhersagen getroffen werden.ⓘ Vorheriger beobachteter Wert [D_t-1]			+10% -10%
✖Die Prognose des vorherigen Zeitraums ist der ältere beobachtete Prognosewert, der relativ weniger Gewicht hat als die Zukunftsprognose.ⓘ Prognose für den vorherigen Zeitraum [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t ist die aktuelle Beobachtung, der bei der Prognose relativ mehr Gewicht beigemessen wird als den älteren Beobachtungen.ⓘ Einzelne exponentielle Glättung [Ft]

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Einzelne exponentielle Glättung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t = Glättungskonstante*Vorheriger beobachteter Wert+(1-Glättungskonstante)*Prognose für den vorherigen Zeitraum
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Diese formel verwendet 4 Variablen

Verwendete Variablen

Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t ist die aktuelle Beobachtung, der bei der Prognose relativ mehr Gewicht beigemessen wird als den älteren Beobachtungen.
Glättungskonstante - Eine Glättungskonstante ist eine Variable, die in der Zeitreihenanalyse auf Basis exponentieller Glättung verwendet wird. Je höher die Glättungskonstante, desto größer ist das Gewicht, das den Werten aus dem letzten Zeitraum zugewiesen wird.
Vorheriger beobachteter Wert - Der zuvor beobachtete Wert ist der tatsächliche Wert aus den Daten zum Zeitpunkt t-1, auf dessen Grundlage Vorhersagen getroffen werden.
Prognose für den vorherigen Zeitraum - Die Prognose des vorherigen Zeitraums ist der ältere beobachtete Prognosewert, der relativ weniger Gewicht hat als die Zukunftsprognose.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Glättungskonstante: 0.2 --> Keine Konvertierung erforderlich
Vorheriger beobachteter Wert: 44 --> Keine Konvertierung erforderlich
Prognose für den vorherigen Zeitraum: 39 --> Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1 --> 0.2*44+(1-0.2)*39

Auswerten ... ...

Ft = 40

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

40 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

40 <-- Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

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Credits

Erstellt von Team Softusvista

Softusvista Office (Pune), Indien

Team Softusvista hat diesen Rechner und 600+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Himanshi Sharma

Bhilai Institute of Technology (BISSCHEN), Raipur

Himanshi Sharma hat diesen Rechner und 800+ weitere Rechner verifiziert!

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Einzelne exponentielle Glättung Formel

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Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t = Glättungskonstante*Vorheriger beobachteter Wert+(1-Glättungskonstante)*Prognose für den vorherigen Zeitraum
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

Was ist einzelne exponentielle Glättung?

Single Exponential Smoothing, kurz SES, auch Simple Exponential Smoothing genannt, ist eine Zeitreihen-Prognosemethode für univariate Daten ohne Trend oder Saisonalität. Dieser Parameter steuert die Rate, mit der der Einfluss der Beobachtungen in früheren Zeitschritten exponentiell abnimmt.

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