Однократное экспоненциальное сглаживание, сокращенно SES, также называемое простым экспоненциальным сглаживанием, является методом прогнозирования временных рядов для одномерных данных без тренда или сезонности. Для этого требуется один параметр, называемый альфа (а), также называемый коэффициентом сглаживания или коэффициентом сглаживания.
Как вы анализируете экспоненциальное сглаживание?
Интерпретация ключевых результатов одиночного экспоненциального сглаживания
- Шаг 1. Определите, соответствует ли модель вашим данным.
- Шаг 2: Сравните соответствие вашей модели с другими моделями.
- Шаг 3: Определите, верны ли прогнозы.
Как выбрать альфа-канал для экспоненциального сглаживания?
Мы выбираем лучшее значение для \alpha, то есть значение, которое дает наименьший MSE. Сумма квадратов ошибок (SSE)=208,94. Среднее значение квадратов ошибок (MSE) равно SSE /11=19,0. MSE снова был рассчитан для \alpha=0,5 и оказался равным 16,29, поэтому в этом случае мы предпочли бы \alpha 0,5.
Когда бы вы использовали экспоненциальное сглаживание?
Экспоненциальное сглаживание - это способ сглаживания данных для презентаций или составления прогнозов. Обычно используется для финансов и экономики. Если у вас есть временной ряд с четкой закономерностью, вы можете использовать скользящие средние, но если у вас нет четкой закономерности, вы можете использовать для прогнозирования экспоненциальное сглаживание.
Как вычислить простое экспоненциальное сглаживание?
Вычисление экспоненциального сглаживания выглядит следующим образом: Спрос самого последнего периода, умноженный на коэффициент сглаживания. Прогноз самого последнего периода, умноженный на (один минус коэффициент сглаживания). S=коэффициент сглаживания, представленный в десятичной форме (поэтому 35% будет представлено как 0,35).
