Đối với phương pháp làm mịn theo cấp số nhân?

Đối với phương pháp làm mịn theo cấp số nhân?
Đối với phương pháp làm mịn theo cấp số nhân?
Anonim

Làm mịn hàm mũ đơn, viết tắt là SES, còn được gọi là Làm mịn hàm mũ đơn giản, là một phương pháp dự báo chuỗi thời gian cho dữ liệu đơn biến không có xu hướng hoặc tính thời vụ. Nó yêu cầu một tham số duy nhất, được gọi là alpha (a), còn được gọi là hệ số làm mịn hoặc hệ số làm mịn.

Làm thế nào để bạn phân tích làm mịn theo cấp số nhân?

Giải thích các kết quả chính cho Làm mịn theo cấp số nhân

  1. Bước 1: Xác định xem mô hình có phù hợp với dữ liệu của bạn hay không.
  2. Bước 2: So sánh độ vừa vặn của mô hình của bạn với các mô hình khác.
  3. Bước 3: Xác định xem các dự báo có chính xác hay không.

Bạn chọn Alpha như thế nào để làm mịn theo cấp số nhân?

Chúng tôi chọn giá trị tốt nhất cho / alpha để giá trị dẫn đến MSE nhỏ nhất. Tổng sai số bình phương (SSE)=208,94. Giá trị trung bình của sai số bình phương (MSE) là SSE / 11=19,0. MSE lại được tính cho / alpha=0,5và hóa ra là 16,29, vì vậy trong trường hợp này, chúng tôi thích / alpha là 0,5.

Khi nào bạn sử dụng tính năng làm mịn theo cấp số nhân?

Làm mịn theo cấp số nhân là một cáchđể làm mịn dữ liệu cho các bài thuyết trình hoặc để đưa ra dự báo. Nó thường được sử dụng cho tài chính và kinh tế. Nếu bạn có một chuỗi thời gian với một mô hình rõ ràng, bạn có thể sử dụng các đường trung bình động - nhưng nếu bạn không có một mô hình rõ ràng, bạn có thể sử dụng làm mịn theo cấp số nhân để dự báo.

Làm cách nào để bạn tính toán làm trơn hàm mũ đơn giản?

Cách tính làm mịn theo cấp số nhân như sau:Nhu cầu của kỳ gần đây nhất nhân với hệ số làm mịn. Dự báo của khoảng thời gian gần đây nhất nhân với (một trừ đi hệ số làm mịn). S=hệ số làm mịn được biểu thị ở dạng thập phân (vì vậy 35% sẽ được biểu thị bằng 0,35).

Đề xuất: