Formuła Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Fx Kopiuj
LaTeX Kopiuj
Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t to niedawna obserwacja, której przypisuje się stosunkowo większą wagę w prognozowaniu niż starszym obserwacjom. Sprawdź FAQs
Ft=αDt-1+(1-α)Ft-1
Ft - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t?α - Stała wygładzania?Dt-1 - Poprzednia zaobserwowana wartość?Ft-1 - Prognoza poprzedniego okresu?

Przykład Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Z wartościami
Z jednostkami
Tylko przykład

Oto jak równanie Pojedyncze wygładzanie wykładnicze wygląda jak z Wartościami.

Oto jak równanie Pojedyncze wygładzanie wykładnicze wygląda jak z Jednostkami.

Oto jak równanie Pojedyncze wygładzanie wykładnicze wygląda jak.

40Edit=0.2Edit44Edit+(1-0.2Edit)39Edit
Rozwiązanie
Kopiuj
Resetowanie
Udział
Jesteś tutaj -
HomeIcon Dom » Category Inżynieria » Category Mechaniczny » Category Inżynieria mechaniczna » fx Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze Rozwiązanie

Postępuj zgodnie z naszym rozwiązaniem krok po kroku, jak obliczyć Pojedyncze wygładzanie wykładnicze?

Pierwszy krok Rozważ formułę
Ft=αDt-1+(1-α)Ft-1
Następny krok Zastępcze wartości zmiennych
Ft=0.244+(1-0.2)39
Następny krok Przygotuj się do oceny
Ft=0.244+(1-0.2)39
Ostatni krok Oceniać
Ft=40

Pojedyncze wygładzanie wykładnicze Formuła Elementy

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.
Symbol: Ft
Pomiar: NAJednostka: Unitless
Notatka: Wartość może być dodatnia lub ujemna.
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.
Symbol: α
Pomiar: NAJednostka: Unitless
Notatka: Wartość powinna mieścić się w przedziale od 0 do 1.
Poprzednia zaobserwowana wartość
Poprzednia zaobserwowana wartość to rzeczywista wartość z danych w czasie t-1, na podstawie której zostaną wykonane prognozy.
Symbol: Dt-1
Pomiar: NAJednostka: Unitless
Notatka: Wartość może być dodatnia lub ujemna.
Prognoza poprzedniego okresu
Prognoza poprzedniego okresu to starsza zaobserwowana prognozowana wartość, która ma stosunkowo mniejszą wagę niż prognoza na przyszłość.
Symbol: Ft-1
Pomiar: NAJednostka: Unitless
Notatka: Wartość może być dodatnia lub ujemna.

Inne formuły w kategorii Czynniki operacyjne i finansowe

​Iść Oczekiwana liczba klientów w systemie
Ls=λaμ-λa
​Iść Oczekiwana liczba klientów w kolejce
Lq=λa2μ(μ-λa)
​Iść Oczekiwana długość niepustej kolejki
l=μμ-λa
​Iść Jednolita seria Obecna suma pieniędzy
fc=ifc+iu.s

Jak ocenić Pojedyncze wygładzanie wykładnicze?

Ewaluator Pojedyncze wygładzanie wykładnicze używa Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Stała wygładzania*Poprzednia zaobserwowana wartość+(1-Stała wygładzania)*Prognoza poprzedniego okresu do oceny Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t, Pojedyncze wygładzanie wykładnicze to metoda prognozowania szeregów czasowych dla danych jednozmiennych bez trendu lub sezonowości. Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t jest oznaczona symbolem Ft.

Jak ocenić Pojedyncze wygładzanie wykładnicze za pomocą tego ewaluatora online? Aby skorzystać z tego narzędzia do oceny online dla Pojedyncze wygładzanie wykładnicze, wpisz Stała wygładzania (α), Poprzednia zaobserwowana wartość (Dt-1) & Prognoza poprzedniego okresu (Ft-1) i naciśnij przycisk Oblicz.

FAQs NA Pojedyncze wygładzanie wykładnicze

Jaki jest wzór na znalezienie Pojedyncze wygładzanie wykładnicze?
Formuła Pojedyncze wygładzanie wykładnicze jest wyrażona jako Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Stała wygładzania*Poprzednia zaobserwowana wartość+(1-Stała wygładzania)*Prognoza poprzedniego okresu. Oto przykład: 40 = 0.2*44+(1-0.2)*39.
Jak obliczyć Pojedyncze wygładzanie wykładnicze?
Dzięki Stała wygładzania (α), Poprzednia zaobserwowana wartość (Dt-1) & Prognoza poprzedniego okresu (Ft-1) możemy znaleźć Pojedyncze wygładzanie wykładnicze za pomocą formuły - Smooth_Averaged_Forecast_for_Period_t = Stała wygładzania*Poprzednia zaobserwowana wartość+(1-Stała wygładzania)*Prognoza poprzedniego okresu.
Copied!