एकल घातांक गुळगुळीत उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = सतत गुळगुळीत*मागील निरीक्षण मूल्य+(1-सतत गुळगुळीत)*मागील कालावधीचा अंदाज
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1
हे सूत्र 4 व्हेरिएबल्स वापरते
व्हेरिएबल्स वापरलेले
Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t हे अलीकडील निरीक्षण आहे ज्याला जुन्या निरिक्षणांपेक्षा अंदाजामध्ये अधिक वजन दिले जाते.
सतत गुळगुळीत - घाईघाईने जाणवणारा कंस्ट्रक्शन हे एक्सपेंशनियल स्मूथिंगच्या आधारे टाइम सिरीज़ विश्लेषणामध्ये वापरले जाणारे चल आहे. नितळ निरंतर जितके जास्त असेल तितके मूल्य, नवीनतम कालावधीपेक्षा अधिक मूल्य निर्दिष्ट केले जाईल.
मागील निरीक्षण मूल्य - पूर्वीचे निरीक्षण केलेले मूल्य हे t-1 मधील डेटाचे वास्तविक मूल्य आहे ज्यावर आधारित अंदाज बांधले जातील.
मागील कालावधीचा अंदाज - मागील कालावधीचा अंदाज हे जुने निरीक्षण केलेले अंदाज मूल्य आहे जे भविष्यातील अंदाजापेक्षा तुलनेने कमी वजनाचे आहे.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
सतत गुळगुळीत: 0.2 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
मागील निरीक्षण मूल्य: 44 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
मागील कालावधीचा अंदाज: 39 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1 --> 0.2*44+(1-0.2)*39
मूल्यांकन करत आहे ... ...
Ft = 40
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
40 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अंतिम उत्तर
40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t
(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।

13 ऑपरेशनल आणि आर्थिक घटक कॅल्क्युलेटर

सिम्प्लेक्स टेबलमध्ये नवीन क्रमांक
​ जा सिम्प्लेक्स टेबलची नवीन संख्या = सिम्प्लेक्स टेबलची जुनी संख्या-सिम्प्लेक्सची प्रमुख पंक्ती*सिम्प्लेक्सचा मुख्य स्तंभ/सिम्प्लेक्सची प्रमुख संख्या
एकल घातांक गुळगुळीत
​ जा Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = सतत गुळगुळीत*मागील निरीक्षण मूल्य+(1-सतत गुळगुळीत)*मागील कालावधीचा अंदाज
रांगेतील ग्राहकांची अपेक्षित संख्या
​ जा रांगेतील ग्राहकांची अपेक्षित संख्या = (मीन_आगमन_दर^2)/(मीन_सेवा_दर*(मीन_सेवा_दर-मीन_आगमन_दर))
कानबनांची संख्या
​ जा कानबनचा क्र = (मागणी_प्रति_वर्ष*आघाडी वेळ*(1+सुरक्षा_घटक))/कंटेनर आकार
ग्राहकांची संख्या ओलांडण्याची शक्यता
​ जा ग्राहकांची संख्या ओलांडण्याची शक्यता = मीन_आगमन_दर*ओलांडली संख्या रांग सिद्धांत/मीन_सेवा_दर
सिस्टममधील ग्राहकांची अपेक्षित संख्या
​ जा सिस्टममधील ग्राहकांची अपेक्षित संख्या = मीन_आगमन_दर/(मीन_सेवा_दर-मीन_आगमन_दर)
रिक्त नसलेल्या रांगेची अपेक्षित लांबी
​ जा रिक्त नसलेल्या रांगेची अपेक्षित लांबी = मीन_सेवा_दर/(मीन_सेवा_दर-मीन_आगमन_दर)
गुंतवणुकीवर एकूण मार्जिन परतावा
​ जा गुंतवणुकीवर_परतावा_(ROI) = निव्वळ नफा/((उघडणे स्टॉक-स्टॉक बंद)/2)*100
परफेक्ट ऑर्डर मापन
​ जा परफेक्ट ऑर्डर मापन = ((एकूण ऑर्डर-त्रुटी ऑर्डर)/एकूण ऑर्डर)*100
पॉइंट आर ऑन लाईन
​ जा पॉइंट आर ऑन लाईन = पॉइंट ए+लॅम्बडा*बिंदू बी
एकसमान मालिका सध्याची रक्कम
​ जा वार्षिक_अवमूल्यन_दर = परताव्याचा_दर_परदेशी_चलन+USD_चा_परतावा_दर
नॉन-रिक्त रांगेची संभाव्यता
​ जा नॉन-रिक्त रांगेची संभाव्यता = (मीन_आगमन_दर/मीन_सेवा_दर)^2
मानक त्रुटी (पूल केलेले)
​ जा दर्जात्मक त्रुटी = (मीन स्क्वेअर एरर^0.5)/निरीक्षणे

एकल घातांक गुळगुळीत सुत्र

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = सतत गुळगुळीत*मागील निरीक्षण मूल्य+(1-सतत गुळगुळीत)*मागील कालावधीचा अंदाज
Ft = α*Dt-1+(1-α)*Ft-1

सिंगल एक्स्पॉन्शियल स्मूथिंग म्हणजे काय?

सिंगल एक्स्पॉन्शियल स्मूथिंग, एसईएस थोडक्यात, याला सिंपल एक्स्पॉन्शियल स्मूथिंग देखील म्हणतात, एक ट्रेंड किंवा हंगाम नसलेल्या युनिव्हिएट डेटासाठी एक वेळ मालिका अंदाज करण्याची पद्धत आहे. हे मापदंड पूर्वीच्या चरणातील निरीक्षणाचा प्रभाव वेगाने कमी होण्याचे दर नियंत्रित करते.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!