Pojedinačno eksponencijalno izglađivanje, skraćeno SES, također nazvano jednostavno eksponencijalno izglađivanje, je metoda predviđanja vremenske serije za univarijantne podatke bez trenda ili sezonskosti. Zahtijeva jedan parametar, nazvan alfa (a), koji se također naziva faktor izravnavanja ili koeficijent izglađivanja.
Kako analizirate eksponencijalno izglađivanje?
Protumačite ključne rezultate za jednostruko eksponencijalno izglađivanje
- Korak 1: Odredite da li model odgovara vašim podacima.
- Korak 2: Uporedite pristajanje vašeg modela sa drugim modelima.
- Korak 3: Odredite da li su prognoze tačne.
Kako odabrati Alpha za eksponencijalno izglađivanje?
Biramo najbolju vrijednost za \alpha, dakle vrijednost koja rezultira najmanjim MSE. Zbir grešaka na kvadrat (SSE)=208,94. Srednja vrijednost kvadrata grešaka (MSE) je SSE /11=19,0. MSE je ponovo izračunat za \alpha=0,5 i ispostavilo se da je 16,29, tako da bismo u ovom slučaju više voljeli \alpha od 0,5.
Kada biste koristili eksponencijalno izglađivanje?
Eksponencijalno izglađivanje je način za izglađivanje podataka za prezentacije ili za predviđanje. Obično se koristi za finansije i ekonomiju. Ako imate vremensku seriju sa jasnim uzorkom, možete koristiti pokretne prosjeke - ali ako nemate jasan obrazac, možete koristiti eksponencijalno izglađivanje za predviđanje.
Kako izračunati jednostavno eksponencijalno izglađivanje?
Izračun eksponencijalnog izravnavanja je sljedeći: Potreba posljednjeg perioda pomnožena faktorom izravnavanja. Prognoza najnovijeg perioda pomnožena sa (jedan minus faktor izravnavanja). S=faktor izravnavanja predstavljen u decimalnom obliku (tako da bi 35% bilo predstavljeno kao 0,35).
