НОК двух чисел

Единичное экспоненциальное сглаживание Калькулятор

Инженерное дело Детская площадка Здоровье математика Больше >>

↳

Механический Гражданская Материаловедение Технология производства Больше >>

⤿

Инженерное дело Дизайн машин Криогенные системы механика жидкости Больше >>

⤿

Операционные и финансовые факторы Модель производства и покупки Оценка времени Промышленные параметры Больше >>

✖Константа сглаживания — это переменная, используемая в анализе временных рядов на основе экспоненциального сглаживания. Чем выше константа сглаживания, тем больший вес присваивается значениям из последнего периода.ⓘ Константа сглаживания [α]			+10% -10%
✖Предыдущее наблюдаемое значение — это реальное значение из данных в момент времени t-1, на основе которого будут сделаны прогнозы.ⓘ Предыдущее наблюдаемое значение [D_t-1]			+10% -10%
✖Прогноз на предыдущий период — это более раннее наблюдаемое прогнозируемое значение, которое имеет относительно меньший вес, чем прогноз на будущий период.ⓘ Прогноз на предыдущий период [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t — это недавнее наблюдение, которому придается относительно больший вес при прогнозировании, чем более ранним наблюдениям.ⓘ Единичное экспоненциальное сглаживание [Ft]

⎘ копия

👎

Формула

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Инженерное дело формула PDF PDF Image

Единичное экспоненциальное сглаживание Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Гладкий_усредненный_прогноз_за_период_t = Константа сглаживания*Предыдущее наблюдаемое значение+(1-Константа сглаживания)*Прогноз на предыдущий период
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
В этой формуле используются 4 Переменные

Используемые переменные

Гладкий_усредненный_прогноз_за_период_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t — это недавнее наблюдение, которому придается относительно больший вес при прогнозировании, чем более ранним наблюдениям.
Константа сглаживания - Константа сглаживания — это переменная, используемая в анализе временных рядов на основе экспоненциального сглаживания. Чем выше константа сглаживания, тем больший вес присваивается значениям из последнего периода.
Предыдущее наблюдаемое значение - Предыдущее наблюдаемое значение — это реальное значение из данных в момент времени t-1, на основе которого будут сделаны прогнозы.
Прогноз на предыдущий период - Прогноз на предыдущий период — это более раннее наблюдаемое прогнозируемое значение, которое имеет относительно меньший вес, чем прогноз на будущий период.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Константа сглаживания: 0.2 --> Конверсия не требуется
Предыдущее наблюдаемое значение: 44 --> Конверсия не требуется
Прогноз на предыдущий период: 39 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

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

Оценка ... ...

Ft = 40

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

40 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

40 <-- Гладкий_усредненный_прогноз_за_период_t

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Механический » Инженерное дело » Операционные и финансовые факторы » Единичное экспоненциальное сглаживание

Кредиты

Сделано Команда Софтусвиста

Офис Софтусвиста (Пуна), Индия

Команда Софтусвиста создал этот калькулятор и еще 600+!

Проверено Химанши Шарма

Технологический институт Бхилаи (НЕМНОГО), Райпур

Химанши Шарма проверил этот калькулятор и еще 800+!

< Операционные и финансовые факторы Калькуляторы

Ожидаемое количество клиентов в очереди

LaTeX Идти Ожидаемое количество клиентов в очереди = (Средняя_скорость_прибытия^2)/(Средняя_скорость_обслуживания*(Средняя_скорость_обслуживания-Средняя_скорость_прибытия))

Ожидаемое количество клиентов в системе

LaTeX Идти Ожидаемое количество клиентов в системе = Средняя_скорость_прибытия/(Средняя_скорость_обслуживания-Средняя_скорость_прибытия)

Ожидаемая длина непустой очереди

LaTeX Идти Ожидаемая длина непустой очереди = Средняя_скорость_обслуживания/(Средняя_скорость_обслуживания-Средняя_скорость_прибытия)

Единая серия Настоящая сумма денег

LaTeX Идти Годовой_уровень_девальвации = Ставка_доходности_иностранной_валюты+Rate_of_Return_USD

Узнать больше >>

Единичное экспоненциальное сглаживание формула

LaTeX Идти

Что такое однократное экспоненциальное сглаживание?

Единое экспоненциальное сглаживание, сокращенно SES, также называемое простым экспоненциальным сглаживанием, представляет собой метод прогнозирования временных рядов для одномерных данных без тренда или сезонности. Этот параметр управляет скоростью, с которой влияние наблюдений на предыдущих временных шагах экспоненциально спадает.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!