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Einzelne exponentielle Glättung Formel

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Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t ist die aktuelle Beobachtung, der bei der Prognose relativ mehr Gewicht beigemessen wird als den älteren Beobachtungen. Überprüfen Sie FAQs

Ft = α \cdot D t-1 + (1 - α) \cdot F t-1

Ft - Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t?α - Glättungskonstante?D_t-1 - Vorheriger beobachteter Wert?F_t-1 - Prognose für den vorherigen Zeitraum?

Einzelne exponentielle Glättung Beispiel

Mit Werten

Mit Einheiten

Nur Beispiel

So sieht die Gleichung Einzelne exponentielle Glättung aus: mit Werten.

So sieht die Gleichung Einzelne exponentielle Glättung aus: mit Einheiten.

So sieht die Gleichung Einzelne exponentielle Glättung aus:.

40 = 0.2 \cdot 44 + (1 - 0.2) \cdot 39

40 = 0.2 \cdot 44 + (1 - 0.2) \cdot 39

40 = 0.2 \cdot 44 + (1 - 0.2) \cdot 39

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Einzelne exponentielle Glättung Lösung

Folgen Sie unserer Schritt-für-Schritt-Lösung zur Berechnung von Einzelne exponentielle Glättung?

Erster Schritt Betrachten Sie die Formel

Ft = α \cdot D t-1 + (1 - α) \cdot F t-1

Nächster Schritt Ersatzwerte von Variablen

∴

Ft = 0.2 \cdot 44 + (1 - 0.2) \cdot 39

Nächster Schritt Bereiten Sie sich auf die Bewertung vor

∴

Ft = 0.2 \cdot 44 + (1 - 0.2) \cdot 39

Letzter Schritt Auswerten

∴

Ft = 40

Einzelne exponentielle Glättung Formel Elemente

Variablen

Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t

Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t ist die aktuelle Beobachtung, der bei der Prognose relativ mehr Gewicht beigemessen wird als den älteren Beobachtungen.

Symbol: Ft

Messung: NAEinheit: Unitless

Notiz: Der Wert kann positiv oder negativ sein.

Formeln zum Finden von Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t

Glättungskonstante

Eine Glättungskonstante ist eine Variable, die in der Zeitreihenanalyse auf Basis exponentieller Glättung verwendet wird. Je höher die Glättungskonstante, desto größer ist das Gewicht, das den Werten aus dem letzten Zeitraum zugewiesen wird.

Symbol: α

Messung: NAEinheit: Unitless

Notiz: Der Wert sollte zwischen 0 und 1 liegen.

Formeln zum Finden von Glättungskonstante

Vorheriger beobachteter Wert

Der zuvor beobachtete Wert ist der tatsächliche Wert aus den Daten zum Zeitpunkt t-1, auf dessen Grundlage Vorhersagen getroffen werden.

Symbol: D_t-1

Messung: NAEinheit: Unitless

Notiz: Der Wert kann positiv oder negativ sein.

Formeln zum Finden von Vorheriger beobachteter Wert

Prognose für den vorherigen Zeitraum

Die Prognose des vorherigen Zeitraums ist der ältere beobachtete Prognosewert, der relativ weniger Gewicht hat als die Zukunftsprognose.

Symbol: F_t-1

Messung: NAEinheit: Unitless

Notiz: Der Wert kann positiv oder negativ sein.

Formeln zum Finden von Prognose für den vorherigen Zeitraum

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ge Erwartete Anzahl von Kunden im System

L s = \frac{λ a}{μ - λ a}

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Wie wird Einzelne exponentielle Glättung ausgewertet?

Der Einzelne exponentielle Glättung-Evaluator verwendet Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Glättungskonstante*Vorheriger beobachteter Wert+(1-Glättungskonstante)*Prognose für den vorherigen Zeitraum, um Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t, Die einzelne exponentielle Glättung ist eine Zeitreihen-Prognosemethode für eindeutige Daten ohne Trend oder Saisonalität auszuwerten. Glatte_gemittelte_Prognose_für_Zeitraum_t wird durch das Symbol Ft gekennzeichnet.

Wie wird Einzelne exponentielle Glättung mit diesem Online-Evaluator ausgewertet? Um diesen Online-Evaluator für Einzelne exponentielle Glättung zu verwenden, geben Sie Glättungskonstante (α), Vorheriger beobachteter Wert (D_t-1) & Prognose für den vorherigen Zeitraum (F_t-1) ein und klicken Sie auf die Schaltfläche „Berechnen“.

FAQs An Einzelne exponentielle Glättung

Wie lautet die Formel zum Finden von Einzelne exponentielle Glättung?

Die Formel von Einzelne exponentielle Glättung wird als Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Glättungskonstante*Vorheriger beobachteter Wert+(1-Glättungskonstante)*Prognose für den vorherigen Zeitraum ausgedrückt. Hier ist ein Beispiel: 40 = 0.2*44+(1-0.2)*39.

Wie berechnet man Einzelne exponentielle Glättung?

Mit Glättungskonstante (α), Vorheriger beobachteter Wert (D_t-1) & Prognose für den vorherigen Zeitraum (F_t-1) können wir Einzelne exponentielle Glättung mithilfe der Formel - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Glättungskonstante*Vorheriger beobachteter Wert+(1-Glättungskonstante)*Prognose für den vorherigen Zeitraum finden.

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