अंदाज त्रुटी उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
अंदाज त्रुटी = वेळी निरीक्षण मूल्य टी-कालावधीसाठी गुळगुळीत सरासरी अंदाज टी
et = Dt-Ft
हे सूत्र 3 व्हेरिएबल्स वापरते
व्हेरिएबल्स वापरलेले
अंदाज त्रुटी - अंदाज त्रुटी म्हणजे वास्तविक किंवा वास्तविक आणि वेळेची मालिका किंवा इतर कोणत्याही स्वारस्याच्या घटनेचे अंदाज किंवा अंदाज मूल्य यांच्यातील फरक.
वेळी निरीक्षण मूल्य टी - टाइम t मधील निरीक्षण केलेले मूल्य हे t वेळच्या डेटाचे वास्तविक मूल्य आहे ज्यावर आधारित अंदाज बांधले जातील.
कालावधीसाठी गुळगुळीत सरासरी अंदाज टी - कालावधीसाठी गुळगुळीत सरासरी अंदाज हे अलीकडील निरीक्षण आहे जे जुन्या निरिक्षणांपेक्षा अंदाजामध्ये तुलनेने अधिक वजन दिले जाते.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
वेळी निरीक्षण मूल्य टी: 45 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
कालावधीसाठी गुळगुळीत सरासरी अंदाज टी: 40 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
et = Dt-Ft --> 45-40
मूल्यांकन करत आहे ... ...
et = 5
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
5 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अंतिम उत्तर
5 <-- अंदाज त्रुटी
(गणना 00.004 सेकंदात पूर्ण झाली)

जमा

Creator Image
ने निर्मित टीम सॉफ्टसविस्टा
सॉफ्टसव्हिस्टा कार्यालय (पुणे), भारत
टीम सॉफ्टसविस्टा यांनी हे कॅल्क्युलेटर आणि 600+ अधिक कॅल्क्युलेटर तयार केले आहेत!
Verifier Image
द्वारे सत्यापित हिमांशी शर्मा
भिलाई इंस्टिट्यूट ऑफ टेक्नॉलॉजी (बिट), रायपूर
हिमांशी शर्मा यानी हे कॅल्क्युलेटर आणि 800+ अधिक कॅल्क्युलेटर सत्यापित केले आहेत।

औद्योगिक मापदंड कॅल्क्युलेटर

लर्निंग फॅक्टर
​ LaTeX ​ जा लर्निंग फॅक्टर = (log10(कार्य 1 साठी वेळ)-log10(n कार्यांसाठी वेळ))/log10(कार्यांची संख्या)
रहदारीची तीव्रता
​ जा रहदारीची तीव्रता = सरासरी आगमन दर/सरासरी सेवा दर
रीऑर्डर पॉईंट
​ जा रीऑर्डर पॉईंट = आघाडी वेळ मागणी+सुरक्षितता स्टॉक
तफावत
​ जा तफावत = ((निराशावादी वेळ-आशावादी वेळ)/6)^2

अंदाज त्रुटी सुत्र

​LaTeX ​जा
अंदाज त्रुटी = वेळी निरीक्षण मूल्य टी-कालावधीसाठी गुळगुळीत सरासरी अंदाज टी
et = Dt-Ft

अंदाज त्रुटी म्हणजे काय?

पूर्वानुमान त्रुटी म्हणजे वास्तविक किंवा वास्तविक आणि वेळ मालिकेचे अंदाज किंवा अंदाज मूल्य किंवा स्वारस्य असलेल्या कोणत्याही घटनांमध्ये फरक आहे. पूर्वानुमान त्रुटी एकाच डेटाच्या प्रमाणात प्राप्त झाल्यामुळे, मालिका समान प्रमाणात असेल तेव्हाच भिन्न मालिकेच्या अंदाजातील त्रुटींमधील तुलना केली जाऊ शकते.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!