Calculadora Suavizado exponencial simple

✖Una constante de suavizado es una variable utilizada en el análisis de series de tiempo basada en el suavizado exponencial. Cuanto mayor sea la constante de suavizado, mayor peso se asignará a los valores del último período.ⓘ Constante de suavizado [α]			+10% -10%
✖El valor observado anterior es el valor real de los datos en el momento t-1 en función del cual se realizarán las predicciones.ⓘ Valor observado anterior [D_t-1]			+10% -10%
✖El pronóstico del período anterior es el valor pronosticado observado más antiguo que tiene un peso relativamente menor que la predicción futura.ⓘ Pronóstico del período anterior [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averged_Forecast_for_Period_t es la observación reciente a la que se le da relativamente más peso en el pronóstico que las observaciones más antiguas.ⓘ Suavizado exponencial simple [Ft]

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Fórmula

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Suavizado exponencial simple

Fórmula

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

Ejemplo

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

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Suavizado exponencial simple Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Pronóstico_promedio_suave_para_el_período_t = Constante de suavizado*Valor observado anterior+(1-Constante de suavizado)*Pronóstico del período anterior
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Esta fórmula usa 4 Variables

Variables utilizadas

Pronóstico_promedio_suave_para_el_período_t - Smooth_Averged_Forecast_for_Period_t es la observación reciente a la que se le da relativamente más peso en el pronóstico que las observaciones más antiguas.
Constante de suavizado - Una constante de suavizado es una variable utilizada en el análisis de series de tiempo basada en el suavizado exponencial. Cuanto mayor sea la constante de suavizado, mayor peso se asignará a los valores del último período.
Valor observado anterior - El valor observado anterior es el valor real de los datos en el momento t-1 en función del cual se realizarán las predicciones.
Pronóstico del período anterior - El pronóstico del período anterior es el valor pronosticado observado más antiguo que tiene un peso relativamente menor que la predicción futura.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Constante de suavizado: 0.2 --> No se requiere conversión
Valor observado anterior: 44 --> No se requiere conversión
Pronóstico del período anterior: 39 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

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

Evaluar ... ...

Ft = 40

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

40 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

40 <-- Pronóstico_promedio_suave_para_el_período_t

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Equipo Softusvista

Oficina Softusvista (Pune), India

¡Equipo Softusvista ha creado esta calculadora y 600+ más calculadoras!

Verificada por Himanshi Sharma

Instituto de Tecnología Bhilai (POCO), Raipur

¡Himanshi Sharma ha verificado esta calculadora y 800+ más calculadoras!

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Suavizado exponencial simple

Vamos Pronóstico_promedio_suave_para_el_período_t = Constante de suavizado*Valor observado anterior+(1-Constante de suavizado)*Pronóstico del período anterior

Número esperado de clientes en cola

Vamos Número esperado de clientes en cola = (Tasa_media_de_llegada^2)/(Tasa_de_servicio_media*(Tasa_de_servicio_media-Tasa_media_de_llegada))

Nuevo Número en Tabla Simplex

Vamos Nuevo Número de Tabla Simplex = Número antiguo de tabla simplex-Fila clave de Simplex*Columna clave de Simplex/Número clave de Simplex

Probabilidad de que los clientes excedan el número

Vamos Probabilidad de que los clientes excedan el número = Tasa_media_de_llegada*Teoría de colas de números excedidos/Tasa_de_servicio_media

Número de Kanbans

Vamos Nº de Kanban = (Demanda_por_año*Tiempo de espera*(1+Factor de seguridad))/Tamaño de contenedor

Número esperado de clientes en el sistema

Vamos Número esperado de clientes en el sistema = Tasa_media_de_llegada/(Tasa_de_servicio_media-Tasa_media_de_llegada)

Longitud esperada de la cola no vacía

Vamos Longitud esperada de cola no vacía = Tasa_de_servicio_media/(Tasa_de_servicio_media-Tasa_media_de_llegada)

Medición de pedido perfecto

Vamos Medición de pedido perfecto = ((Pedidos totales-Pedidos erróneos)/Pedidos totales)*100

Margen bruto Retorno de la inversión

Vamos Retorno_de_la_inversión_(ROI) = Beneficio bruto/((Stock de apertura-De cierre)/2)*100

Serie uniforme Suma actual de dinero

Vamos Tasa_de_devaluación_anual = Tasa_de_retorno_moneda_extranjera+Tasa_de_retorno_USD

Probabilidad de cola no vacía

Vamos Probabilidad de cola no vacía = (Tasa_media_de_llegada/Tasa_de_servicio_media)^2

Punto r en la línea

Vamos Punto r en la línea = punto un+lambda*punto b

Error estándar (agrupado)

Vamos Error estándar = (Error cuadrático medio^0.5)/Observaciones

Suavizado exponencial simple Fórmula

Pronóstico_promedio_suave_para_el_período_t = Constante de suavizado*Valor observado anterior+(1-Constante de suavizado)*Pronóstico del período anterior
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

¿Qué es el suavizado exponencial simple?

El suavizado exponencial simple, SES para abreviar, también llamado suavizado exponencial simple, es un método de pronóstico de series de tiempo para datos univariados sin una tendencia o estacionalidad. Este parámetro controla la velocidad a la que la influencia de las observaciones en los pasos de tiempo anteriores decae exponencialmente.

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