Enkele exponentiële afvlakking Rekenmachine

✖Een afvlakconstante is een variabele die wordt gebruikt in tijdreeksanalyse op basis van exponentiële afvlakking. Hoe hoger de afvlakconstante, hoe groter het gewicht dat wordt toegekend aan de waarden van de laatste periode.ⓘ Egaliserende constante [α]			+10% -10%
✖De eerder waargenomen waarde is de werkelijke waarde van gegevens op tijdstip t-1 op basis waarvan voorspellingen zullen worden gedaan.ⓘ Vorige waargenomen waarde [D_t-1]			+10% -10%
✖De prognose van de vorige periode is de oudere waargenomen voorspelde waarde die relatief minder zwaar weegt dan de toekomstige voorspelling.ⓘ Voorspelling vorige periode [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t is de recente waarneming waaraan relatief meer gewicht wordt toegekend bij de prognoses dan de oudere waarnemingen.ⓘ Enkele exponentiële afvlakking [Ft]

⎘ Kopiëren

👎

Formule

✖

Enkele exponentiële afvlakking

Formule

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

Voorbeeld

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

Rekenmachine

LaTeX

Reset

👍

Downloaden Machinebouw Formule Pdf PDF Image

Enkele exponentiële afvlakking Oplossing

STAP 0: Samenvatting voorberekening

Formule gebruikt

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Egaliserende constante*Vorige waargenomen waarde+(1-Egaliserende constante)*Voorspelling vorige periode
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Deze formule gebruikt 4 Variabelen

Variabelen gebruikt

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t is de recente waarneming waaraan relatief meer gewicht wordt toegekend bij de prognoses dan de oudere waarnemingen.
Egaliserende constante - Een afvlakconstante is een variabele die wordt gebruikt in tijdreeksanalyse op basis van exponentiële afvlakking. Hoe hoger de afvlakconstante, hoe groter het gewicht dat wordt toegekend aan de waarden van de laatste periode.
Vorige waargenomen waarde - De eerder waargenomen waarde is de werkelijke waarde van gegevens op tijdstip t-1 op basis waarvan voorspellingen zullen worden gedaan.
Voorspelling vorige periode - De prognose van de vorige periode is de oudere waargenomen voorspelde waarde die relatief minder zwaar weegt dan de toekomstige voorspelling.

STAP 1: converteer ingang (en) naar basiseenheid

Egaliserende constante: 0.2 --> Geen conversie vereist
Vorige waargenomen waarde: 44 --> Geen conversie vereist
Voorspelling vorige periode: 39 --> Geen conversie vereist

STAP 2: Evalueer de formule

Invoerwaarden in formule vervangen

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

Evalueren ... ...

Ft = 40

STAP 3: converteer het resultaat naar de eenheid van de uitvoer

40 --> Geen conversie vereist

DEFINITIEVE ANTWOORD

40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t

(Berekening voltooid in 00.004 seconden)

Je bevindt je hier -

Huis » Engineering » Mechanisch » Machinebouw » Operationele en financiële factoren » Enkele exponentiële afvlakking

Credits

Gemaakt door Team Softusvista

Softusvista Office (Pune), India

Team Softusvista heeft deze rekenmachine gemaakt en nog 600+ meer rekenmachines!

Geverifieërd door Himanshi Sharma

Bhilai Institute of Technology (BEETJE), Raipur

Himanshi Sharma heeft deze rekenmachine geverifieerd en nog 800+ rekenmachines!

< 13 Operationele en financiële factoren Rekenmachines

Verwacht aantal klanten in wachtrij

Gaan Verwacht aantal klanten in wachtrij = (Gemiddelde_aankomst_tarief^2)/(Gemiddelde_service_tarief*(Gemiddelde_service_tarief-Gemiddelde_aankomst_tarief))

Enkele exponentiële afvlakking

Gaan Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Egaliserende constante*Vorige waargenomen waarde+(1-Egaliserende constante)*Voorspelling vorige periode

Nieuw nummer in Simplex-tabel

Gaan Nieuw aantal Simplex-tafels = Oud nummer van Simplex-tabel-Sleutelrij van Simplex*Sleutelkolom van Simplex/Sleutelnummer van Simplex

Waarschijnlijkheid van klanten die het aantal overschrijden

Gaan Kans op meer klanten dan aantal = Gemiddelde_aankomst_tarief*De theorie van nummerwachtrijen overschreden/Gemiddelde_service_tarief

Verwachte lengte van niet-lege wachtrij

Gaan Verwachte lengte van niet-lege wachtrij = Gemiddelde_service_tarief/(Gemiddelde_service_tarief-Gemiddelde_aankomst_tarief)

Verwacht aantal klanten in systeem

Gaan Verwacht aantal klanten in systeem = Gemiddelde_aankomst_tarief/(Gemiddelde_service_tarief-Gemiddelde_aankomst_tarief)

Aantal Kanbans

Gaan Aantal Kanban = (Vraag_per_jaar*Doorlooptijd*(1+Veiligheidsfactor))/Containerformaat

Perfecte bestelling meting

Gaan Perfecte bestelling meting = ((Totaal aantal bestellingen-Fout bestellingen)/Totaal aantal bestellingen)*100

Brutomarge rendement op investering

Gaan Rendement_op_investering_(ROI) = Brutowinst/((Openingsvoorraad-Eindvoorraad)/2)*100

Kans op niet-lege wachtrij

Gaan Kans op niet-lege wachtrij = (Gemiddelde_aankomst_tarief/Gemiddelde_service_tarief)^2

Uniform Series Huidige som geld

Gaan Jaarlijkse_devaluatie_rente = Rate_of_Return_Foreign_Currency+Rate_of_Return_USD

Punt r op lijn

Gaan Punt r op lijn = punt a+Lambda*punt b

Standaardfout (gepoold)

Gaan Standaardfout = (Mean Square Error^0.5)/waarnemingen

Enkele exponentiële afvlakking Formule

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Egaliserende constante*Vorige waargenomen waarde+(1-Egaliserende constante)*Voorspelling vorige periode
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

Wat is een enkele exponentiële afvlakking?

Single Exponential Smoothing, afgekort SES, ook wel Simple Exponential Smoothing genoemd, is een prognosemethode voor tijdreeksen voor univariate gegevens zonder trend of seizoensinvloeden. Deze parameter bepaalt de snelheid waarmee de invloed van de waarnemingen op eerdere tijdstappen exponentieel afneemt.

Huis

VRIJ PDF's

🔍 Zoeken

Categorieën

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!