Lissage exponentiel unique Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Constante de lissage*Valeur observée précédente+(1-Constante de lissage)*Prévision de la période précédente
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1
Cette formule utilise 4 Variables
Variables utilisées
Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t est l'observation récente à laquelle on accorde relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes.
Constante de lissage - Une constante de lissage est une variable utilisée dans l'analyse des séries chronologiques basée sur le lissage exponentiel. Plus la constante de lissage est élevée, plus le poids attribué aux valeurs de la dernière période est important.
Valeur observée précédente - La valeur observée précédente est la valeur réelle des données au temps t-1 sur la base de laquelle les prédictions seront faites.
Prévision de la période précédente - La prévision de la période précédente est la valeur de prévision observée la plus ancienne qui a relativement moins de poids que la prévision future.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Constante de lissage: 0.2 --> Aucune conversion requise
Valeur observée précédente: 44 --> Aucune conversion requise
Prévision de la période précédente: 39 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1 --> 0.2*44+(1-0.2)*39
Évaluer ... ...
Ft = 40
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
40 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

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

13 Bases du génie industriel Calculatrices

Lissage exponentiel unique
Aller Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Constante de lissage*Valeur observée précédente+(1-Constante de lissage)*Prévision de la période précédente
Nombre prévu de clients dans la file d'attente
Aller Nombre prévu de clients dans la file d'attente = (Taux_d'arrivée moyen^2)/(Taux_moyen_de_service*(Taux_moyen_de_service-Taux_d'arrivée moyen))
Nouveau nombre dans le tableau simplex
Aller Nouveau numéro de table simplex = Ancien numéro de table simplex-Ligne clé de Simplex*Colonne clé de Simplex/Numéro de clé du simplex
Probabilité de dépassement du nombre de clients
Aller Probabilité de dépassement du nombre de clients = Taux_d'arrivée moyen*Théorie des files d'attente de nombre dépassé/Taux_moyen_de_service
Nombre de Kanban
Aller Nb de Kanban = (Demande_par_année*Délai de mise en œuvre*(1+Facteur de sécurité))/Taille du conteneur
Longueur prévue de la file d'attente non vide
Aller Longueur prévue de la file d'attente non vide = Taux_moyen_de_service/(Taux_moyen_de_service-Taux_d'arrivée moyen)
Nombre prévu de clients dans le système
Aller Nombre prévu de clients dans le système = Taux_d'arrivée moyen/(Taux_moyen_de_service-Taux_d'arrivée moyen)
Mesure parfaite des commandes
Aller Mesure parfaite des commandes = ((Commandes totales-Commandes d'erreur)/Commandes totales)*100
Marge brute Retour sur investissement
Aller Retour_sur_investissement_(ROI) = Bénéfice brut/((Stock d'ouverture-Stock de clôture)/2)*100
Probabilité de file d'attente non vide
Aller Probabilité de file d'attente non vide = (Taux_d'arrivée moyen/Taux_moyen_de_service)^2
Série uniforme présente une somme d'argent
Aller Taux_de_dévaluation_annuel = Rate_of_Return_Foreign_Currency+Rate_of_Return_USD
Point r sur la ligne
Aller Point r sur la ligne = Pointez un+Lambda*Point b
Erreur standard (regroupée)
Aller Erreur standard = (Erreur quadratique moyenne^0.5)/Observations

Lissage exponentiel unique Formule

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Constante de lissage*Valeur observée précédente+(1-Constante de lissage)*Prévision de la période précédente
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1

Qu'est-ce que le lissage exponentiel simple?

Lissage exponentiel simple, SES en abrégé, également appelé lissage exponentiel simple, est une méthode de prévision de séries chronologiques pour des données univariées sans tendance ni saisonnalité. Ce paramètre contrôle la vitesse à laquelle l'influence des observations à des pas de temps antérieurs décroît de manière exponentielle.

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