पूर्वानुमान त्रुटि उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
पूर्वानुमान त्रुटि = समय पर प्रेक्षित मान टी-अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान
et = Dt-Ft
यह सूत्र 3 वेरिएबल का उपयोग करता है
चर
पूर्वानुमान त्रुटि - पूर्वानुमान त्रुटि किसी समय श्रृंखला या रुचि की किसी अन्य घटना के वास्तविक या अनुमानित और पूर्वानुमानित या पूर्वानुमानित मूल्य के बीच का अंतर है।
समय पर प्रेक्षित मान टी - समय t पर अवलोकित मूल्य समय t पर डेटा का वास्तविक मूल्य है जिसके आधार पर भविष्यवाणियाँ की जाएंगी।
अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान - अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान हालिया अवलोकन है जिसे पुराने अवलोकनों की तुलना में पूर्वानुमान में अपेक्षाकृत अधिक महत्व दिया गया है।
चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें
समय पर प्रेक्षित मान टी: 45 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान: 40 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
et = Dt-Ft --> 45-40
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
et = 5
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
5 <-- पूर्वानुमान त्रुटि
(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

क्रेडिट

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के द्वारा बनाई गई टीम सॉफ्टसविस्टा
सॉफ्टसविस्टा कार्यालय (पुणे), भारत
टीम सॉफ्टसविस्टा ने इस कैलकुलेटर और 600+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!
Verifier Image
के द्वारा सत्यापित हिमांशी शर्मा
भिलाई प्रौद्योगिकी संस्थान (बीआईटी), रायपुर
हिमांशी शर्मा ने इस कैलकुलेटर और 800+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

12 औद्योगिक पैरामीटर कैलक्युलेटर्स

द्विपद वितरण
​ जाओ द्विपद वितरण = परीक्षणों की संख्या!*(एकल परीक्षण की सफलता की संभावना^परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम)*(एकल परीक्षण की विफलता की संभावना^(परीक्षणों की संख्या-परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम))/(परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम!*(परीक्षणों की संख्या-परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम)!)
सामान्य वितरण
​ जाओ सामान्य वितरण = e^(-(परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम-वितरण का माध्य)^2/(2*वितरण का मानक विचलन^2))/(वितरण का मानक विचलन*sqrt(2*pi))
लर्निंग फैक्टर
​ जाओ लर्निंग फैक्टर = (log10(कार्य 1 के लिए समय)-log10(एन कार्यों के लिए समय))/log10(कार्यों की संख्या)
पॉसों वितरण
​ जाओ पॉसों वितरण = वितरण का माध्य^(परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम)*e^(-वितरण का माध्य)/(परीक्षणों के भीतर विशिष्ट परिणाम!)
क्रैश होने
​ जाओ लागत ढलान = (दुर्घटना लागत-सामान्य लागत)/(सामान्य समय-टक्कर का समय)
वार्षिक अवमूल्यन दर
​ जाओ वार्षिक अवमूल्यन दर = (वापसी की दर विदेशी मुद्रा-वापसी की दर USD)/(1+वापसी की दर USD)
मैक्रोस्कोपिक यातायात घनत्व
​ जाओ वीपीएम में यातायात घनत्व = प्रति घंटा प्रवाह दर vph . में/(औसत यात्रा की गति/0.277778)
पूर्वानुमान त्रुटि
​ जाओ पूर्वानुमान त्रुटि = समय पर प्रेक्षित मान टी-अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान
सामान्य सिलाई डेटा
​ जाओ जीएसडी = (जनशक्ति*काम के घंटे)/लक्ष्य
यातायात की तीव्रता
​ जाओ यातायात की तीव्रता = माध्य आगमन दर/माध्य सेवा दर
पुनः आदेश बिंदु
​ जाओ पुनः आदेश बिंदु = लीड समय की मांग+सुरक्षा भंडार
झगड़ा
​ जाओ झगड़ा = ((निराशावादी समय-आशावादी समय)/6)^2

पूर्वानुमान त्रुटि सूत्र

पूर्वानुमान त्रुटि = समय पर प्रेक्षित मान टी-अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान
et = Dt-Ft

पूर्वानुमान त्रुटि क्या है?

पूर्वानुमान त्रुटि वास्तविक या वास्तविक और समय श्रृंखला या ब्याज की किसी अन्य घटना के पूर्वानुमानित या पूर्वानुमान मूल्य के बीच का अंतर है। चूंकि पूर्वानुमान त्रुटि डेटा के एक ही पैमाने से ली गई है, इसलिए विभिन्न श्रृंखलाओं की पूर्वानुमान त्रुटियों के बीच तुलना केवल तब की जा सकती है जब श्रृंखला एक ही पैमाने पर हो।

पूर्वानुमान त्रुटि की गणना कैसे करें?

पूर्वानुमान त्रुटि के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया समय पर प्रेक्षित मान टी (Dt), समय t पर अवलोकित मूल्य समय t पर डेटा का वास्तविक मूल्य है जिसके आधार पर भविष्यवाणियाँ की जाएंगी। के रूप में & अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान (Ft), अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान हालिया अवलोकन है जिसे पुराने अवलोकनों की तुलना में पूर्वानुमान में अपेक्षाकृत अधिक महत्व दिया गया है। के रूप में डालें। कृपया पूर्वानुमान त्रुटि गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

पूर्वानुमान त्रुटि गणना

पूर्वानुमान त्रुटि कैलकुलेटर, पूर्वानुमान त्रुटि की गणना करने के लिए Forecasting Error = समय पर प्रेक्षित मान टी-अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान का उपयोग करता है। पूर्वानुमान त्रुटि et को पूर्वानुमान त्रुटि वास्तविक या वास्तविक और समय श्रृंखला या ब्याज की किसी अन्य घटना के पूर्वानुमानित या पूर्वानुमान मूल्य के बीच का अंतर है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ पूर्वानुमान त्रुटि गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 5 = 45-40. आप और अधिक पूर्वानुमान त्रुटि उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

पूर्वानुमान त्रुटि क्या है?
पूर्वानुमान त्रुटि पूर्वानुमान त्रुटि वास्तविक या वास्तविक और समय श्रृंखला या ब्याज की किसी अन्य घटना के पूर्वानुमानित या पूर्वानुमान मूल्य के बीच का अंतर है। है और इसे et = Dt-Ft या Forecasting Error = समय पर प्रेक्षित मान टी-अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान के रूप में दर्शाया जाता है।
पूर्वानुमान त्रुटि की गणना कैसे करें?
पूर्वानुमान त्रुटि को पूर्वानुमान त्रुटि वास्तविक या वास्तविक और समय श्रृंखला या ब्याज की किसी अन्य घटना के पूर्वानुमानित या पूर्वानुमान मूल्य के बीच का अंतर है। Forecasting Error = समय पर प्रेक्षित मान टी-अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान et = Dt-Ft के रूप में परिभाषित किया गया है। पूर्वानुमान त्रुटि की गणना करने के लिए, आपको समय पर प्रेक्षित मान टी (Dt) & अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान (Ft) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको समय t पर अवलोकित मूल्य समय t पर डेटा का वास्तविक मूल्य है जिसके आधार पर भविष्यवाणियाँ की जाएंगी। & अवधि टी के लिए सहज औसत पूर्वानुमान हालिया अवलोकन है जिसे पुराने अवलोकनों की तुलना में पूर्वानुमान में अपेक्षाकृत अधिक महत्व दिया गया है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
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