Einzelne exponentielle Glättung Taschenrechner

✖Eine Glättungskonstante ist eine Variable, die in der Zeitreihenanalyse basierend auf der exponentiellen Glättung verwendet wird. Je höher die Glättungskonstante ist, desto mehr Gewicht wird den Werten aus der letzten Periode zugewiesen.ⓘ Glättungskonstante [α]			+10% -10%
✖Der vorherige beobachtete Wert ist der tatsächliche Wert aus Daten zum Zeitpunkt t-1, auf dessen Grundlage Vorhersagen getroffen werden.ⓘ Vorheriger beobachteter Wert [D_t-1]			+10% -10%
✖Die Vorperiodenprognose 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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Formel

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Einzelne exponentielle Glättung

Formel

`"Ft" = "α"*"D"_{"t-1"}+(1-"α")*"F"_{"t-1"}`

Beispiel

`"40"="0.2"*"44"+(1-"0.2")*"39"`

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Einzelne exponentielle Glättung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_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

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_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 basierend auf der exponentiellen Glättung verwendet wird. Je höher die Glättungskonstante ist, desto mehr Gewicht wird den Werten aus der letzten Periode zugewiesen.
Vorheriger beobachteter Wert - Der vorherige beobachtete Wert ist der tatsächliche Wert aus Daten zum Zeitpunkt t-1, auf dessen Grundlage Vorhersagen getroffen werden.
Prognose für den vorherigen Zeitraum - Die Vorperiodenprognose 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 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_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

Gehen Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Glättungskonstante*Vorheriger beobachteter Wert+(1-Glättungskonstante)*Prognose für den vorherigen Zeitraum

Erwartete Anzahl von Kunden in der Warteschlange

Gehen Erwartete Anzahl von Kunden in der Warteschlange = (Mittlere_Ankunftsrate^2)/(Mittlere Servicerate*(Mittlere Servicerate-Mittlere_Ankunftsrate))

Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der Kunden überschritten wird

Gehen Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der Kunden überschritten wird = Mittlere_Ankunftsrate*Theorie der überschrittenen Zahlenwarteschlange/Mittlere Servicerate

Anzahl der Kanbans

Gehen Anzahl der Kanbans = (Nachfrage_pro_Jahr*Vorlaufzeit*(1+Sicherheitsfaktor))/Behältergröße

Erwartete Länge der nicht leeren Warteschlange

Gehen Erwartete Länge der nicht leeren Warteschlange = Mittlere Servicerate/(Mittlere Servicerate-Mittlere_Ankunftsrate)

Erwartete Anzahl von Kunden im System

Gehen Erwartete Anzahl von Kunden im System = Mittlere_Ankunftsrate/(Mittlere Servicerate-Mittlere_Ankunftsrate)

Perfekte Auftragsmessung

Gehen Perfekte Auftragsmessung = ((Bestellungen insgesamt-Fehlerbestellungen)/Bestellungen insgesamt)*100

Bruttomarge Return on Investment

Gehen Return_on_Investment_(ROI) = Bruttogewinn/((Anfangsbestand-Schlussbestand)/2)*100

Wahrscheinlichkeit einer nicht leeren Warteschlange

Gehen Wahrscheinlichkeit einer nicht leeren Warteschlange = (Mittlere_Ankunftsrate/Mittlere Servicerate)^2

Einheitliche Serie vorhandener Geldbetrag

Gehen Annual_Devaluation_Rate = Rate_of_Return_Foreign_Currency+Rate_of_Return_USD

Punkt r auf der Linie

Gehen Punkt r auf der Linie = Punkt a+Lambda*Punkt b

Standardfehler (gepoolt)

Gehen Standart Fehler = (Mittlerer quadratischer Fehler^0.5)/Beobachtungen

Einzelne exponentielle Glättung Formel

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_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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