Smorzamento esponenziale singolo calcolatrice

✖Una costante di livellamento è una variabile utilizzata nell'analisi delle serie temporali basata sullo smorzamento esponenziale. Maggiore è la costante di livellamento, maggiore è il peso assegnato ai valori dell'ultimo periodo.ⓘ Costante levigante [α]			+10% -10%
✖Il valore osservato precedente è il valore reale dei dati al tempo t-1 in base al quale verranno effettuate le previsioni.ⓘ Valore osservato in precedenza [D_t-1]			+10% -10%
✖La previsione del periodo precedente è il valore di previsione osservato più vecchio che ha un peso relativamente inferiore rispetto alla previsione futura.ⓘ Previsione periodo precedente [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t è l'osservazione recente a cui viene assegnato un peso relativamente maggiore nella previsione rispetto alle osservazioni precedenti.ⓘ Smorzamento esponenziale singolo [Ft]

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Formula

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Smorzamento esponenziale singolo

Formula

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

Esempio

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

Calcolatrice

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Smorzamento esponenziale singolo Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Costante levigante*Valore osservato in precedenza+(1-Costante levigante)*Previsione periodo precedente
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Questa formula utilizza 4 Variabili

Variabili utilizzate

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t è l'osservazione recente a cui viene assegnato un peso relativamente maggiore nella previsione rispetto alle osservazioni precedenti.
Costante levigante - Una costante di livellamento è una variabile utilizzata nell'analisi delle serie temporali basata sullo smorzamento esponenziale. Maggiore è la costante di livellamento, maggiore è il peso assegnato ai valori dell'ultimo periodo.
Valore osservato in precedenza - Il valore osservato precedente è il valore reale dei dati al tempo t-1 in base al quale verranno effettuate le previsioni.
Previsione periodo precedente - La previsione del periodo precedente è il valore di previsione osservato più vecchio che ha un peso relativamente inferiore rispetto alla previsione futura.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Costante levigante: 0.2 --> Nessuna conversione richiesta
Valore osservato in precedenza: 44 --> Nessuna conversione richiesta
Previsione periodo precedente: 39 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

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

Valutare ... ...

Ft = 40

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

40 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Team Softusvista

Ufficio Softusvista (Pune), India

Team Softusvista ha creato questa calcolatrice e altre 600+ altre calcolatrici!

Verificato da Himanshi Sharma

Istituto di tecnologia Bhilai (PO), Raipur

Himanshi Sharma ha verificato questa calcolatrice e altre 800+ altre calcolatrici!

< 13 Fattori operativi e finanziari Calcolatrici

Smorzamento esponenziale singolo

Partire Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Costante levigante*Valore osservato in precedenza+(1-Costante levigante)*Previsione periodo precedente

Nuovo numero nella tabella Simplex

Partire Nuovo numero di tabella Simplex = Vecchio numero di tabella Simplex-Riga chiave di Simplex*Colonna chiave di Simplex/Numero chiave di Simplex

Numero previsto di clienti in coda

Partire Numero previsto di clienti in coda = (Tasso_di_arrivo_medio^2)/(Tasso_servizio_medio*(Tasso_servizio_medio-Tasso_di_arrivo_medio))

Probabilità di superamento del numero di clienti

Partire Probabilità che i clienti superino il numero = Tasso_di_arrivo_medio*Teoria dell'accodamento dei numeri superata/Tasso_servizio_medio

Numero di Kanban

Partire N. di Kanban = (Domanda_per_anno*Tempi di consegna*(1+Fattore sicurezza))/Dimensioni del contenitore

Lunghezza prevista della coda non vuota

Partire Lunghezza prevista della coda non vuota = Tasso_servizio_medio/(Tasso_servizio_medio-Tasso_di_arrivo_medio)

Numero previsto di clienti nel sistema

Partire Numero previsto di clienti nel sistema = Tasso_di_arrivo_medio/(Tasso_servizio_medio-Tasso_di_arrivo_medio)

Margine lordo di ritorno sull'investimento

Partire Rendimento_sull'investimento_(ROI) = Utile lordo/((Stock di apertura-Stock di chiusura)/2)*100

Misurazione dell'ordine perfetta

Partire Misurazione dell'ordine perfetta = ((Ordini totali-Ordini di errore)/Ordini totali)*100

Serie uniforme presente somma di denaro

Partire Tasso_di_svalutazione_annuale = Tasso_di_Rendimento_Valuta_Estera+Tasso_di_Rendimento_USD

Probabilità di coda non vuota

Partire Probabilità di coda non vuota = (Tasso_di_arrivo_medio/Tasso_servizio_medio)^2

Punto r sulla linea

Partire Punto r sulla linea = Punto a+Lambda*Punto b

Errore standard (aggregato)

Partire Errore standard = (Errore quadratico medio^0.5)/Osservazioni

Smorzamento esponenziale singolo Formula

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Costante levigante*Valore osservato in precedenza+(1-Costante levigante)*Previsione periodo precedente
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

Che cos'è il livellamento esponenziale singolo?

Il livellamento esponenziale singolo, abbreviato in SES, chiamato anche livellamento esponenziale semplice, è un metodo di previsione di serie temporali per dati univariati senza tendenza o stagionalità. Questo parametro controlla la velocità con cui l'influenza delle osservazioni nelle fasi temporali precedenti decade in modo esponenziale.

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