Enkele exponentiële afvlakking Rekenmachine

✖Een smoothing-constante is een variabele die wordt gebruikt in tijdreeksanalyse op basis van exponentiële smoothing. Hoe hoger de smoothing-constante, hoe meer gewicht wordt toegekend aan de waarden van de laatste periode.ⓘ Gladstrijken Constante [α]			+10% -10%
✖De eerder waargenomen waarde is de werkelijke waarde van de gegevens op tijdstip t-1, op basis waarvan voorspellingen worden gedaan.ⓘ Vorige waargenomen waarde [D_t-1]			+10% -10%
✖De prognose voor de vorige periode is de oudere waargenomen prognosewaarde die relatief minder gewicht in de schaal legt dan de toekomstige prognose.ⓘ Prognose vorige periode [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t is de recente waarneming waaraan relatief meer gewicht wordt toegekend bij de prognose dan aan oudere waarnemingen.ⓘ Enkele exponentiële afvlakking [Ft]

⎘ Kopiëren

👎

Formule

LaTeX

Reset

👍

Downloaden Machinebouw Formule Pdf PDF Image

Enkele exponentiële afvlakking Oplossing

STAP 0: Samenvatting voorberekening

Formule gebruikt

Soepele_gemiddelde_voorspelling_voor_periode_t = Gladstrijken Constante*Vorige waargenomen waarde+(1-Gladstrijken Constante)*Prognose vorige periode
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Deze formule gebruikt 4 Variabelen

Variabelen gebruikt

Soepele_gemiddelde_voorspelling_voor_periode_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t is de recente waarneming waaraan relatief meer gewicht wordt toegekend bij de prognose dan aan oudere waarnemingen.
Gladstrijken Constante - Een smoothing-constante is een variabele die wordt gebruikt in tijdreeksanalyse op basis van exponentiële smoothing. Hoe hoger de smoothing-constante, hoe meer gewicht wordt toegekend aan de waarden van de laatste periode.
Vorige waargenomen waarde - De eerder waargenomen waarde is de werkelijke waarde van de gegevens op tijdstip t-1, op basis waarvan voorspellingen worden gedaan.
Prognose vorige periode - De prognose voor de vorige periode is de oudere waargenomen prognosewaarde die relatief minder gewicht in de schaal legt dan de toekomstige prognose.

STAP 1: converteer ingang (en) naar basiseenheid

Gladstrijken Constante: 0.2 --> Geen conversie vereist
Vorige waargenomen waarde: 44 --> Geen conversie vereist
Prognose vorige periode: 39 --> Geen conversie vereist

STAP 2: Evalueer de formule

Invoerwaarden in formule vervangen

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

Evalueren ... ...

Ft = 40

STAP 3: converteer het resultaat naar de eenheid van de uitvoer

40 --> Geen conversie vereist

DEFINITIEVE ANTWOORD

40 <-- Soepele_gemiddelde_voorspelling_voor_periode_t

(Berekening voltooid in 00.020 seconden)

Je bevindt je hier -

Huis » Engineering » Mechanisch » Machinebouw » Operationele en financiële factoren » Enkele exponentiële afvlakking

Credits

Gemaakt door Team Softusvista

Softusvista Office (Pune), India

Team Softusvista heeft deze rekenmachine gemaakt en nog 600+ meer rekenmachines!

Geverifieërd door Himanshi Sharma

Bhilai Institute of Technology (BEETJE), Raipur

Himanshi Sharma heeft deze rekenmachine geverifieerd en nog 800+ rekenmachines!

< Operationele en financiële factoren Rekenmachines

Verwacht aantal klanten in wachtrij

LaTeX Gaan Verwacht aantal klanten in de wachtrij = (Gemiddelde_aankomstsnelheid^2)/(Gemiddelde_Service_Rate*(Gemiddelde_Service_Rate-Gemiddelde_aankomstsnelheid))

Verwacht aantal klanten in systeem

LaTeX Gaan Verwacht aantal klanten in het systeem = Gemiddelde_aankomstsnelheid/(Gemiddelde_Service_Rate-Gemiddelde_aankomstsnelheid)

Verwachte lengte van niet-lege wachtrij

LaTeX Gaan Verwachte lengte van niet-lege wachtrij = Gemiddelde_Service_Rate/(Gemiddelde_Service_Rate-Gemiddelde_aankomstsnelheid)

Uniform Series Huidige som geld

LaTeX Gaan Jaarlijkse_devaluatie_percentage = Rendement_van_vreemde_valuta+Rendement_USD

Bekijk meer >>

Enkele exponentiële afvlakking Formule

LaTeX Gaan

Soepele_gemiddelde_voorspelling_voor_periode_t = Gladstrijken Constante*Vorige waargenomen waarde+(1-Gladstrijken Constante)*Prognose vorige periode
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

Wat is een enkele exponentiële afvlakking?

Single Exponential Smoothing, afgekort SES, ook wel Simple Exponential Smoothing genoemd, is een prognosemethode voor tijdreeksen voor univariate gegevens zonder trend of seizoensinvloeden. Deze parameter bepaalt de snelheid waarmee de invloed van de waarnemingen op eerdere tijdstappen exponentieel afneemt.

Huis

VRIJ PDF's

🔍 Zoeken

Categorieën

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!