Единичное экспоненциальное сглаживание Калькулятор

✖Константа сглаживания - это переменная, используемая в анализе временных рядов на основе экспоненциального сглаживания. Чем выше константа сглаживания, тем больший вес присваивается значениям за последний период.ⓘ Постоянная сглаживания [α]			+10% -10%
✖Предыдущее наблюдаемое значение — это реальное значение данных в момент времени t-1, на основе которого будут делаться прогнозы.ⓘ Предыдущее наблюдаемое значение [D_t-1]			+10% -10%
✖Прогноз предыдущего периода — это более раннее наблюдаемое прогнозируемое значение, которое имеет относительно меньший вес, чем прогноз будущего.ⓘ Прогноз предыдущего периода [F_t-1]			+10% -10%

✖Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t — это недавнее наблюдение, которому при прогнозировании придается относительно больший вес, чем более ранним наблюдениям.ⓘ Единичное экспоненциальное сглаживание [Ft]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Единичное экспоненциальное сглаживание

Формула

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

Пример

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

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Инженерное дело формула PDF PDF Image

Единичное экспоненциальное сглаживание Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Постоянная сглаживания*Предыдущее наблюдаемое значение+(1-Постоянная сглаживания)*Прогноз предыдущего периода
Ft = α*D_t-1+(1-α)*F_t-1
В этой формуле используются 4 Переменные

Используемые переменные

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t — это недавнее наблюдение, которому при прогнозировании придается относительно больший вес, чем более ранним наблюдениям.
Постоянная сглаживания - Константа сглаживания - это переменная, используемая в анализе временных рядов на основе экспоненциального сглаживания. Чем выше константа сглаживания, тем больший вес присваивается значениям за последний период.
Предыдущее наблюдаемое значение - Предыдущее наблюдаемое значение — это реальное значение данных в момент времени t-1, на основе которого будут делаться прогнозы.
Прогноз предыдущего периода - Прогноз предыдущего периода — это более раннее наблюдаемое прогнозируемое значение, которое имеет относительно меньший вес, чем прогноз будущего.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Постоянная сглаживания: 0.2 --> Конверсия не требуется
Предыдущее наблюдаемое значение: 44 --> Конверсия не требуется
Прогноз предыдущего периода: 39 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

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

Оценка ... ...

Ft = 40

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

40 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

40 <-- Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t

(Расчет завершен через 00.006 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Механический » Инженерное дело » Операционные и финансовые факторы » Единичное экспоненциальное сглаживание

Кредиты

Сделано Команда Софтусвиста

Офис Софтусвиста (Пуна), Индия

Команда Софтусвиста создал этот калькулятор и еще 600+!

Проверено Химанши Шарма

Технологический институт Бхилаи (НЕМНОГО), Райпур

Химанши Шарма проверил этот калькулятор и еще 800+!

< 13 Операционные и финансовые факторы Калькуляторы

Единичное экспоненциальное сглаживание

Идти Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Постоянная сглаживания*Предыдущее наблюдаемое значение+(1-Постоянная сглаживания)*Прогноз предыдущего периода

Ожидаемое количество клиентов в очереди

Идти Ожидаемое количество клиентов в очереди = (Средняя_скорость прибытия^2)/(Средняя_ставка_услуг*(Средняя_ставка_услуг-Средняя_скорость прибытия))

Новый номер в симплексной таблице

Идти Новый номер симплексной таблицы = Старый номер симплексной таблицы-Ключевой ряд симплекса*Ключевой столбец симплекса/Ключевой номер симплекса

Вероятность превышения числа клиентов

Идти Вероятность превышения числа клиентов = Средняя_скорость прибытия*Теория очередей с избыточным числом/Средняя_ставка_услуг

Количество канбанов

Идти № канбан = (Спрос_в_год*Время выполнения*(1+Коэффициент безопасности))/Размер контейнера

Ожидаемое количество клиентов в системе

Идти Ожидаемое количество клиентов в системе = Средняя_скорость прибытия/(Средняя_ставка_услуг-Средняя_скорость прибытия)

Ожидаемая длина непустой очереди

Идти Ожидаемая длина непустой очереди = Средняя_ставка_услуг/(Средняя_ставка_услуг-Средняя_скорость прибытия)

Валовая рентабельность инвестиций

Идти Возврат_инвестиций_(ROI) = Валовая прибыль/((Открытие запаса-Закрытие запаса)/2)*100

Идеальное измерение порядка

Идти Идеальное измерение порядка = ((Всего заказов-Заказы на ошибки)/Всего заказов)*100

Единая серия Настоящая сумма денег

Идти Годовая_ставка_девальвации = Ставка_доходности_иностранной_валюты+Ставка_доходности_USD

Вероятность непустой очереди

Идти Вероятность непустой очереди = (Средняя_скорость прибытия/Средняя_ставка_услуг)^2

Точка r на линии

Идти Точка r на линии = Точка а+лямбда*Точка б

Стандартная ошибка (в совокупности)

Идти Стандартная ошибка = (Среднеквадратическая ошибка^0.5)/Наблюдения

Единичное экспоненциальное сглаживание формула

Что такое однократное экспоненциальное сглаживание?

Единое экспоненциальное сглаживание, сокращенно SES, также называемое простым экспоненциальным сглаживанием, представляет собой метод прогнозирования временных рядов для одномерных данных без тренда или сезонности. Этот параметр управляет скоростью, с которой влияние наблюдений на предыдущих временных шагах экспоненциально спадает.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!