सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
अवधि_के लिए सहज_औसत_पूर्वानुमान = स्मूथिंग स्थिरांक*पिछला देखा गया मान+(1-स्मूथिंग स्थिरांक)*पिछली अवधि का पूर्वानुमान
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है
चर
अवधि_के लिए सहज_औसत_पूर्वानुमान - स्मूथ_एवरेज्ड_फोरकास्ट_फॉर_पीरियड_टी हालिया अवलोकन है जिसे पुराने अवलोकनों की तुलना में पूर्वानुमान में अपेक्षाकृत अधिक महत्व दिया गया है।
स्मूथिंग स्थिरांक - स्मूथिंग स्थिरांक एक चर है जिसका उपयोग घातीय चौरसाई पर आधारित समय श्रृंखला विश्लेषण में किया जाता है। उच्च चिकनाई स्थिर, अधिक से अधिक वजन नवीनतम अवधि से मूल्यों को सौंपा।
पिछला देखा गया मान - पिछला देखा गया मान समय t-1 पर डेटा से वास्तविक मान है जिसके आधार पर भविष्यवाणियाँ की जाएंगी।
पिछली अवधि का पूर्वानुमान - पिछली अवधि का पूर्वानुमान पुराना देखा गया पूर्वानुमानित मूल्य है जो भविष्य की भविष्यवाणी की तुलना में अपेक्षाकृत कम महत्व रखता है।
चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें
स्मूथिंग स्थिरांक: 0.2 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
पिछला देखा गया मान: 44 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
पिछली अवधि का पूर्वानुमान: 39 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1 --> 0.2*44+(1-0.2)*39
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
Ft = 40
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
40 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
40 <-- अवधि_के लिए सहज_औसत_पूर्वानुमान
(गणना 00.020 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!
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के द्वारा सत्यापित हिमांशी शर्मा
भिलाई प्रौद्योगिकी संस्थान (बीआईटी), रायपुर
हिमांशी शर्मा ने इस कैलकुलेटर और 800+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

13 परिचालन और वित्तीय कारक कैलक्युलेटर्स

सिम्प्लेक्स तालिका में नया नंबर
​ जाओ सिम्पलेक्स तालिका की नई संख्या = सिम्प्लेक्स टेबल की पुरानी संख्या-सिम्प्लेक्स की मुख्य पंक्ति*सिम्प्लेक्स का मुख्य स्तंभ/सिम्प्लेक्स की कुंजी संख्या
सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग
​ जाओ अवधि_के लिए सहज_औसत_पूर्वानुमान = स्मूथिंग स्थिरांक*पिछला देखा गया मान+(1-स्मूथिंग स्थिरांक)*पिछली अवधि का पूर्वानुमान
कतार में ग्राहकों की अपेक्षित संख्या
​ जाओ कतार में ग्राहकों की अपेक्षित संख्या = (माध्य_आगमन_दर^2)/(माध्य_सेवा_दर*(माध्य_सेवा_दर-माध्य_आगमन_दर))
कानबंस की संख्या
​ जाओ कानबन की संख्या = (मांग_प्रति_वर्ष*समय सीमा*(1+सुरक्षा का पहलू))/कंटेनर का आकार
ग्राहकों की संख्या से अधिक होने की प्रायिकता
​ जाओ ग्राहकों की संख्या से अधिक होने की संभावना = माध्य_आगमन_दर*पार संख्या कतार सिद्धांत/माध्य_सेवा_दर
सिस्टम में ग्राहकों की अपेक्षित संख्या
​ जाओ सिस्टम में ग्राहकों की अपेक्षित संख्या = माध्य_आगमन_दर/(माध्य_सेवा_दर-माध्य_आगमन_दर)
गैर-रिक्त कतार की अपेक्षित लंबाई
​ जाओ गैर-रिक्त कतार की अपेक्षित लंबाई = माध्य_सेवा_दर/(माध्य_सेवा_दर-माध्य_आगमन_दर)
निवेश पर सकल मार्जिन रिटर्न
​ जाओ निवेश_पर_वापसी_(आरओआई) = सकल लाभ/((आरंभिक स्टॉक-आखरी बचा हुआ माल)/2)*100
सही आदेश मापन
​ जाओ सही आदेश मापन = ((कुल आदेश-त्रुटि आदेश)/कुल आदेश)*100
रेखा पर बिंदु r
​ जाओ रेखा पर बिंदु r = बिंदु ए+लैम्ब्डा*बिंदू बी
यूनिफ़ॉर्म सीरीज़ प्रेजेंट सम ऑफ़ मनी
​ जाओ वार्षिक_अवमूल्यन_दर = वापसी_की_दर_विदेशी_मुद्रा+वापसी_की_दर_USD
गैर-रिक्त कतार संभाव्यता
​ जाओ गैर-रिक्त कतार संभाव्यता = (माध्य_आगमन_दर/माध्य_सेवा_दर)^2
मानक त्रुटि (पूल की गई)
​ जाओ मानक त्रुटि = (औसत वर्ग त्रुटि^0.5)/टिप्पणियों

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग सूत्र

अवधि_के लिए सहज_औसत_पूर्वानुमान = स्मूथिंग स्थिरांक*पिछला देखा गया मान+(1-स्मूथिंग स्थिरांक)*पिछली अवधि का पूर्वानुमान
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग क्या है?

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग, लघु के लिए एसईएस, जिसे सिंपल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग भी कहा जाता है, एक प्रवृत्ति या मौसमी के बिना डेटा को अलग करने के लिए टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग विधि है। यह पैरामीटर उस दर को नियंत्रित करता है जिस पर पूर्व समय के कदमों पर टिप्पणियों का प्रभाव तेजी से घटता है।

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग की गणना कैसे करें?

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया स्मूथिंग स्थिरांक (α), स्मूथिंग स्थिरांक एक चर है जिसका उपयोग घातीय चौरसाई पर आधारित समय श्रृंखला विश्लेषण में किया जाता है। उच्च चिकनाई स्थिर, अधिक से अधिक वजन नवीनतम अवधि से मूल्यों को सौंपा। के रूप में, पिछला देखा गया मान (Dt-1), पिछला देखा गया मान समय t-1 पर डेटा से वास्तविक मान है जिसके आधार पर भविष्यवाणियाँ की जाएंगी। के रूप में & पिछली अवधि का पूर्वानुमान (Ft-1), पिछली अवधि का पूर्वानुमान पुराना देखा गया पूर्वानुमानित मूल्य है जो भविष्य की भविष्यवाणी की तुलना में अपेक्षाकृत कम महत्व रखता है। के रूप में डालें। कृपया सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग गणना

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग कैलकुलेटर, अवधि_के लिए सहज_औसत_पूर्वानुमान की गणना करने के लिए Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = स्मूथिंग स्थिरांक*पिछला देखा गया मान+(1-स्मूथिंग स्थिरांक)*पिछली अवधि का पूर्वानुमान का उपयोग करता है। सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग Ft को सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग एक ट्रेंड या सीज़निटी के बिना यूनी वेरेट डेटा के लिए टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग तरीका है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 40 = 0.2*44+(1-0.2)*39. आप और अधिक सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग क्या है?
सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग एक ट्रेंड या सीज़निटी के बिना यूनी वेरेट डेटा के लिए टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग तरीका है। है और इसे Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1 या Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = स्मूथिंग स्थिरांक*पिछला देखा गया मान+(1-स्मूथिंग स्थिरांक)*पिछली अवधि का पूर्वानुमान के रूप में दर्शाया जाता है।
सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग की गणना कैसे करें?
सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग को सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग एक ट्रेंड या सीज़निटी के बिना यूनी वेरेट डेटा के लिए टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग तरीका है। Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = स्मूथिंग स्थिरांक*पिछला देखा गया मान+(1-स्मूथिंग स्थिरांक)*पिछली अवधि का पूर्वानुमान Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1 के रूप में परिभाषित किया गया है। सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग की गणना करने के लिए, आपको स्मूथिंग स्थिरांक (α), पिछला देखा गया मान (Dt-1) & पिछली अवधि का पूर्वानुमान (Ft-1) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको स्मूथिंग स्थिरांक एक चर है जिसका उपयोग घातीय चौरसाई पर आधारित समय श्रृंखला विश्लेषण में किया जाता है। उच्च चिकनाई स्थिर, अधिक से अधिक वजन नवीनतम अवधि से मूल्यों को सौंपा।, पिछला देखा गया मान समय t-1 पर डेटा से वास्तविक मान है जिसके आधार पर भविष्यवाणियाँ की जाएंगी। & पिछली अवधि का पूर्वानुमान पुराना देखा गया पूर्वानुमानित मूल्य है जो भविष्य की भविष्यवाणी की तुलना में अपेक्षाकृत कम महत्व रखता है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
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