Lissage exponentiel unique Calculatrice

✖Une constante de lissage est une variable utilisée dans l'analyse des séries chronologiques basée sur le lissage exponentiel. Plus la constante de lissage est élevée, plus le poids attribué aux valeurs de la dernière période est important.ⓘ Constante de lissage [α]			+10% -10%
✖La valeur observée précédente est la valeur réelle des données à l'instant t-1 sur la base de laquelle les prédictions seront faites.ⓘ Valeur observée précédemment [D_t-1]			+10% -10%
✖La prévision de la période précédente est la valeur prévue observée la plus ancienne qui a relativement moins de poids que la prévision future.ⓘ Prévisions de la période précédente [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t est l'observation récente à laquelle on accorde relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes.ⓘ Lissage exponentiel unique [Ft]

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Lissage exponentiel unique Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Prévisions_moyennes_lissées_pour_la_période_t = Constante de lissage*Valeur observée précédemment+(1-Constante de lissage)*Prévisions de la période précédente
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Cette formule utilise 4 Variables

Variables utilisées

Prévisions_moyennes_lissées_pour_la_période_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t est l'observation récente à laquelle on accorde relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes.
Constante de lissage - Une constante de lissage est une variable utilisée dans l'analyse des séries chronologiques basée sur le lissage exponentiel. Plus la constante de lissage est élevée, plus le poids attribué aux valeurs de la dernière période est important.
Valeur observée précédemment - La valeur observée précédente est la valeur réelle des données à l'instant t-1 sur la base de laquelle les prédictions seront faites.
Prévisions de la période précédente - La prévision de la période précédente est la valeur prévue observée la plus ancienne qui a relativement moins de poids que la prévision future.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Constante de lissage: 0.2 --> Aucune conversion requise
Valeur observée précédemment: 44 --> Aucune conversion requise
Prévisions de la période précédente: 39 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

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

Évaluer ... ...

Ft = 40

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

40 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

40 <-- Prévisions_moyennes_lissées_pour_la_période_t

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par Équipe Softusvista

Bureau de Softusvista (Pune), Inde

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Vérifié par Himanshi Sharma

Institut de technologie du Bhilai (BIT), Raipur

Himanshi Sharma a validé cette calculatrice et 800+ autres calculatrices!

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Nombre prévu de clients dans la file d'attente

LaTeX Aller Nombre attendu de clients dans la file d'attente = (Taux d'arrivée moyen^2)/(Taux_de_service_moyen*(Taux_de_service_moyen-Taux d'arrivée moyen))

Longueur prévue de la file d'attente non vide

LaTeX Aller Longueur prévue de la file d'attente non vide = Taux_de_service_moyen/(Taux_de_service_moyen-Taux d'arrivée moyen)

Nombre prévu de clients dans le système

LaTeX Aller Nombre attendu de clients dans le système = Taux d'arrivée moyen/(Taux_de_service_moyen-Taux d'arrivée moyen)

Série uniforme présente une somme d'argent

LaTeX Aller Taux de dévaluation annuel = Taux de rendement des devises étrangères+Taux de rendement en USD

Lissage exponentiel unique Formule

LaTeX Aller

Prévisions_moyennes_lissées_pour_la_période_t = Constante de lissage*Valeur observée précédemment+(1-Constante de lissage)*Prévisions de la période précédente
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

Qu'est-ce que le lissage exponentiel simple?

Lissage exponentiel simple, SES en abrégé, également appelé lissage exponentiel simple, est une méthode de prévision de séries chronologiques pour des données univariées sans tendance ni saisonnalité. Ce paramètre contrôle la vitesse à laquelle l'influence des observations à des pas de temps antérieurs décroît de manière exponentielle.

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