Suavização exponencial única Calculadora

✖Uma constante de suavização é uma variável usada na análise de série temporal com base na suavização exponencial. Quanto maior a constante de suavização, maior o peso atribuído aos valores do período mais recente.ⓘ Constante de suavização [α]			+10% -10%
✖O valor observado anterior é o valor real dos dados no tempo t-1 com base no qual as previsões serão feitas.ⓘ Valor observado anteriormente [D_t-1]			+10% -10%
✖A previsão do período anterior é o valor previsto observado mais antigo que tem peso relativamente menor do que a previsão futura.ⓘ Previsão do período anterior [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t é a observação recente que recebe relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas.ⓘ Suavização exponencial única [Ft]

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Fórmula

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Suavização exponencial única

Fórmula

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

Exemplo

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

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Suavização exponencial única Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Constante de suavização*Valor observado anteriormente+(1-Constante de suavização)*Previsão do período anterior
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
Esta fórmula usa 4 Variáveis

Variáveis Usadas

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t é a observação recente que recebe relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas.
Constante de suavização - Uma constante de suavização é uma variável usada na análise de série temporal com base na suavização exponencial. Quanto maior a constante de suavização, maior o peso atribuído aos valores do período mais recente.
Valor observado anteriormente - O valor observado anterior é o valor real dos dados no tempo t-1 com base no qual as previsões serão feitas.
Previsão do período anterior - A previsão do período anterior é o valor previsto observado mais antigo que tem peso relativamente menor do que a previsão futura.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Constante de suavização: 0.2 --> Nenhuma conversão necessária
Valor observado anteriormente: 44 --> Nenhuma conversão necessária
Previsão do período anterior: 39 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

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

Avaliando ... ...

Ft = 40

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

40 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t

(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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Créditos

Criado por Equipe Softusvista

Escritório Softusvista (Pune), Índia

Equipe Softusvista criou esta calculadora e mais 600+ calculadoras!

Verificado por Himanshi Sharma

Instituto de Tecnologia Bhilai (MORDEU), Raipur

Himanshi Sharma verificou esta calculadora e mais 800+ calculadoras!

< 13 Fatores Operacionais e Financeiros Calculadoras

Suavização exponencial única

Vai Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Constante de suavização*Valor observado anteriormente+(1-Constante de suavização)*Previsão do período anterior

Novo Número na Tabela Simplex

Vai Novo Número de Tabela Simplex = Número Antigo da Tabela Simplex-Linha-Chave do Simplex*Coluna Chave do Simplex/Número-chave do Simplex

Número esperado de clientes na fila

Vai Número esperado de clientes na fila = (Taxa_média_de_chegada^2)/(Taxa_média_de_serviço*(Taxa_média_de_serviço-Taxa_média_de_chegada))

Probabilidade de clientes que excedem o número

Vai Probabilidade de Clientes Excedendo o Número = Taxa_média_de_chegada*Teoria das Filas de Número Excedido/Taxa_média_de_serviço

Número de Kanbans

Vai Nº de Kanban = (Demanda_por_ano*Tempo de espera*(1+Factor de segurança))/Tamanho do contêiner

Número esperado de clientes no sistema

Vai Número esperado de clientes no sistema = Taxa_média_de_chegada/(Taxa_média_de_serviço-Taxa_média_de_chegada)

Comprimento esperado da fila não vazia

Vai Comprimento esperado da fila não vazia = Taxa_média_de_serviço/(Taxa_média_de_serviço-Taxa_média_de_chegada)

Margem Bruta Retorno do Investimento

Vai Retorno_sobre_investimento_(ROI) = Lucro bruto/((Estoque de abertura-Estoque final)/2)*100

Medição de pedido perfeito

Vai Medição de pedido perfeito = ((Total de pedidos-Pedidos de erro)/Total de pedidos)*100

Série Uniforme Soma de Dinheiro Presente

Vai Taxa_anual_desvalorização = Taxa_de_retorno_Moeda_Estrangeira+Taxa_de_retorno_USD

Probabilidade de fila não vazia

Vai Probabilidade de fila não vazia = (Taxa_média_de_chegada/Taxa_média_de_serviço)^2

Ponto r na linha

Vai Ponto r na linha = Aponte um+lambda*ponto b

Erro padrão (conjunto)

Vai Erro padrão = (Erro quadrado médio^0.5)/Observações

Suavização exponencial única Fórmula

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Constante de suavização*Valor observado anteriormente+(1-Constante de suavização)*Previsão do período anterior
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1

O que é suavização exponencial simples?

A Suavização Exponencial Única, abreviado SES, também chamada de Suavização Exponencial Simples, é um método de previsão de série temporal para dados univariados sem tendência ou sazonalidade. Este parâmetro controla a taxa na qual a influência das observações em etapas de tempo anteriores decai exponencialmente.

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