2024 Автор: Elizabeth Oswald | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-13 00:11
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).
Рекомендуемые:
Для эффекта или для аффекта?
Affect обычно является глаголом, означающим «воздействовать на», например, «погода повлияла на его настроение». Эффект - это обычно существительное, означающее «изменение, которое происходит, когда что-то делается или происходит», например, «компьютеры оказали огромное влияние на нашу жизнь».
Для входа или для входа?
Логин может быть как существительным, так и прилагательным, а также представляет собой имя пользователя и пароль, которые дают пользователю доступ к материалам. Вход - это глагол, который представляет собой процесс ввода личной информации (например, имени пользователя и пароля), необходимой для доступа к информации.
Работают ли точилки для канавок для клюшек для гольфа?
Гольф точилки для канавок клюшек определенно работают. Когда точилка для канавок вставляется в выемки и осторожно направляется вперед и назад, края канавок восстанавливаются и заостряются. … Трение между клюшкой и мячом необходимо при попытке создать вращение.
Для чего нужны ручки для отжиманий?
Ручки для отжиманий в определенной степени добавляют небольшую амплитуду движения к каждому отжиманию, отодвигая вас от земли на несколько дюймов. Это означает, что вы можете сильнее растягивать грудь в конце каждого повторения. Должен ли я использовать ручки для отжиманий?
Что из следующего должно быть предположением метода метки-повторного захвата?
Не должно быть иммиграции или эмиграции населения. Не должно быть смертности между меткой и временем повторной поимки. Опыт маркировки не должен увеличивать или уменьшать вероятность повторной поимки человека. Что из следующего является предположением метода метки-повторного захвата?
