Pojedyncze wygładzanie wykładnicze Kalkulator

✖Stała wygładzania jest zmienną używaną w analizie szeregów czasowych opartej na wygładzaniu wykładniczym. Im wyższa stała wygładzania, tym większa waga przypisywana wartościom z ostatniego okresu.ⓘ Stała wygładzania [α]			+10% -10%
✖Poprzednia zaobserwowana wartość to rzeczywista wartość z danych w czasie t-1, na podstawie której zostaną wykonane prognozy.ⓘ Poprzednia zaobserwowana wartość [D_t-1]			+10% -10%
✖Prognoza poprzedniego okresu to starsza zaobserwowana prognozowana wartość, która ma stosunkowo mniejszą wagę niż prognoza na przyszłość.ⓘ Prognoza poprzedniego okresu [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t to niedawna obserwacja, której przypisuje się stosunkowo większą wagę w prognozowaniu niż starszym obserwacjom.ⓘ Pojedyncze wygładzanie wykładnicze [Ft]

⎘ Kopiuj

👎

Formuła

✖

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Formuła

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

Przykład

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

Kalkulator

LaTeX

Resetowanie

👍

Pobierać Inżynieria mechaniczna Formułę PDF PDF Image

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń

Formułę używana

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Stała wygładzania*Poprzednia zaobserwowana wartość+(1-Stała wygładzania)*Prognoza poprzedniego okresu
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Ta formuła używa 4 Zmienne

Używane zmienne

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t to niedawna obserwacja, której przypisuje się stosunkowo większą wagę w prognozowaniu niż starszym obserwacjom.
Stała wygładzania - Stała wygładzania jest zmienną używaną w analizie szeregów czasowych opartej na wygładzaniu wykładniczym. Im wyższa stała wygładzania, tym większa waga przypisywana wartościom z ostatniego okresu.
Poprzednia zaobserwowana wartość - Poprzednia zaobserwowana wartość to rzeczywista wartość z danych w czasie t-1, na podstawie której zostaną wykonane prognozy.
Prognoza poprzedniego okresu - Prognoza poprzedniego okresu to starsza zaobserwowana prognozowana wartość, która ma stosunkowo mniejszą wagę niż prognoza na przyszłość.

KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową

Stała wygładzania: 0.2 --> Nie jest wymagana konwersja
Poprzednia zaobserwowana wartość: 44 --> Nie jest wymagana konwersja
Prognoza poprzedniego okresu: 39 --> Nie jest wymagana konwersja

KROK 2: Oceń formułę

Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze

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

Ocenianie ... ...

Ft = 40

KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia

40 --> Nie jest wymagana konwersja

OSTATNIA ODPOWIEDŹ

40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t

(Obliczenie zakończone za 00.004 sekund)

Jesteś tutaj -

Dom » Inżynieria » Mechaniczny » Inżynieria mechaniczna » Czynniki operacyjne i finansowe » Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Kredyty

Stworzone przez Team Softusvista

Softusvista Office (Pune), Indie

Team Softusvista utworzył ten kalkulator i 600+ więcej kalkulatorów!

Zweryfikowane przez Himanshi Sharma

Bhilai Institute of Technology (KAWAŁEK), Raipur

Himanshi Sharma zweryfikował ten kalkulator i 800+ więcej kalkulatorów!

< 13 Czynniki operacyjne i finansowe Kalkulatory

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Iść Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Stała wygładzania*Poprzednia zaobserwowana wartość+(1-Stała wygładzania)*Prognoza poprzedniego okresu

Oczekiwana liczba klientów w kolejce

Iść Oczekiwana liczba klientów w kolejce = (Średnia_stopa_przybycia^2)/(Średnia_stawka_usługi*(Średnia_stawka_usługi-Średnia_stopa_przybycia))

Nowa liczba w tabeli Simplex

Iść Nowy numer tablicy Simplex = Stary numer tabeli Simplex-Kluczowy rząd Simplex*Kluczowa kolumna Simplex/Numer klucza Simplex

Prawdopodobieństwo przekroczenia liczby klientów

Iść Prawdopodobieństwo przekroczenia liczby klientów = Średnia_stopa_przybycia*Przekroczona teoria kolejkowania numerów/Średnia_stawka_usługi

Liczba Kanbanów

Iść Nr Kanbana = (Zapotrzebowanie_na_rok*Czas realizacji*(1+Współczynnik bezpieczeństwa))/Rozmiar kontenera

Oczekiwana liczba klientów w systemie

Iść Oczekiwana liczba klientów w systemie = Średnia_stopa_przybycia/(Średnia_stawka_usługi-Średnia_stopa_przybycia)

Oczekiwana długość niepustej kolejki

Iść Oczekiwana długość niepustej kolejki = Średnia_stawka_usługi/(Średnia_stawka_usługi-Średnia_stopa_przybycia)

Idealny pomiar kolejności

Iść Idealny pomiar kolejności = ((Razem zamówienia-Błędne zamówienia)/Razem zamówienia)*100

Marża brutto Zwrot z inwestycji

Iść Zwrot_z_inwestycji_(ROI) = Zysk brutto/((Otwarcie zapasów-Zamknięcie zapasów)/2)*100

Prawdopodobieństwo niepustej kolejki

Iść Prawdopodobieństwo niepustej kolejki = (Średnia_stopa_przybycia/Średnia_stawka_usługi)^2

Jednolita seria Obecna suma pieniędzy

Iść Roczny_stopień_dewaluacji = Stopa_zwrotu_waluty_zagranicznej+Stopa_zwrotu_USD

Punkt r na prostej

Iść Punkt r na prostej = Wskaż+lambda*Punkt b

Błąd standardowy (łącznie)

Iść Standardowy błąd = (Średni błąd kwadratowy^0.5)/Obserwacje

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze Formułę

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Stała wygładzania*Poprzednia zaobserwowana wartość+(1-Stała wygładzania)*Prognoza poprzedniego okresu
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

Co to jest pojedyncze wygładzanie wykładnicze?

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze, w skrócie SES, zwane również prostym wygładzaniem wykładniczym, to metoda prognozowania szeregów czasowych dla danych jednozmiennowych bez trendu lub sezonowości. Ten parametr steruje szybkością, z jaką wpływ obserwacji we wcześniejszych etapach czasu maleje wykładniczo.

Dom

BEZPŁATNY pliki PDF

🔍 Szukaj

Kategorie

Dzielić

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!