Erreur de prévision Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t
et = Dt-Ft
Cette formule utilise 3 Variables
Variables utilisées
Erreur de prévision - L'erreur de prévision est la différence entre la valeur réelle ou réelle et la valeur prédite ou prévisionnelle d'une série chronologique ou de tout autre phénomène d'intérêt.
Valeur observée au temps t - La valeur observée au temps t est la valeur réelle des données au temps t sur la base de laquelle des prédictions seront faites.
Prévision moyenne lisse pour la période t - La prévision à moyenne lissée pour la période t est l'observation récente à laquelle on accorde relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Valeur observée au temps t: 45 --> Aucune conversion requise
Prévision moyenne lisse pour la période t: 40 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
et = Dt-Ft --> 45-40
Évaluer ... ...
et = 5
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
5 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
5 <-- Erreur de prévision
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Creator Image
Créé par Équipe Softusvista
Bureau de Softusvista (Pune), Inde
Équipe Softusvista a créé cette calculatrice et 600+ autres calculatrices!
Verifier Image
Vérifié par Himanshi Sharma
Institut de technologie du Bhilai (BIT), Raipur
Himanshi Sharma a validé cette calculatrice et 800+ autres calculatrices!

12 Paramètres industriels Calculatrices

Distribution binomiale
​ Aller Distribution binomiale = Nombre d'essais!*(Probabilité de succès d'un essai unique^Résultats spécifiques des essais)*(Probabilité d'échec d'un seul essai^(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais))/(Résultats spécifiques des essais!*(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais)!)
Distribution normale
​ Aller Distribution normale = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi))
Facteur d'apprentissage
​ Aller Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)
Loi de Poisson
​ Aller Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)
Taux de dévaluation annuel
​ Aller Taux de dévaluation annuel = (Taux de rendement Devise étrangère-Taux de rendement USD)/(1+Taux de rendement USD)
Crashing
​ Aller Pente de coût = (Coût de l'accident-Coût normal)/(Temps normal-Temps de crash)
Erreur de prévision
​ Aller Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t
Densité de trafic macroscopique
​ Aller Densité du trafic en vpm = Débit horaire en vph/(Moy. Vitesse de voyage/0.277778)
Données générales de couture
​ Aller DSG = (Pouvoir humain*Heures de travail)/Cible
Point de commande
​ Aller Point de commande = Demande de délai de livraison+Stock de Sécurité
Intensité du trafic
​ Aller Intensité du trafic = Taux d'arrivée moyen/Taux de service moyen
Variance
​ Aller Variance = ((Temps pessimiste-Temps optimiste)/6)^2

Erreur de prévision Formule

Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t
et = Dt-Ft

Qu'est-ce qu'une erreur de prévision?

L'erreur de prévision est la différence entre la valeur réelle ou réelle et la valeur prévue ou prévue d'une série chronologique ou de tout autre phénomène d'intérêt. Étant donné que l'erreur de prévision est dérivée de la même échelle de données, les comparaisons entre les erreurs de prévision de différentes séries ne peuvent être effectuées que lorsque la série est à la même échelle.

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