Жалғыз экспоненциалды тегістеу, қысқаша SES, сондай-ақ Қарапайым экспоненциалды тегістеу деп те аталады, трендсіз немесе маусымдықсыз бір айнымалы деректерге арналған уақыт қатарын болжау әдісі. Ол үшін альфа (a) деп аталатын, тегістеу коэффициенті немесе тегістеу коэффициенті деп те аталатын жалғыз параметр қажет.
Экспоненциалды тегістеуді қалай талдайсыз?
Бір экспоненциалды тегістеу үшін негізгі нәтижелерді түсіндіру
- 1-қадам: Үлгі деректеріңізге сәйкес келетінін анықтаңыз.
- 2-қадам: Үлгіңіздің сәйкестігін басқа үлгілермен салыстырыңыз.
- 3-қадам: Болжамдардың нақты екенін анықтаңыз.
Экспоненциалды тегістеу үшін Альфаны қалай таңдайсыз?
Біз \alpha үшін ең жақсы мәнді таңдаймыз, осылайша ең кіші MSE мәнін береді. Шаршы қателердің қосындысы (SSE)=208,94. Шаршы қателердің (MSE) орташа мәні SSE /11=19,0. MSE қайтадан \alpha=0,5 үшін есептелді және 16,29 болып шықты, сондықтан бұл жағдайда 0,5 \alpha мәнін таңдаймыз.
Сіз экспоненциалды тегістеуді қашан қолданасыз?
Экспоненциалды тегістеу - бұл презентацияларға арналған деректерді тегістеу немесе болжамдар жасау. Ол әдетте қаржы және экономика үшін қолданылады. Егер сізде анық өрнегі бар уақыт қатары болса, жылжымалы орташа мәндерді қолдануға болады, бірақ анық үлгі болмаса, болжау үшін экспоненциалды тегістеуді пайдалануға болады.
Қарапайым экспоненциалды тегістеуді қалай есептейсіз?
Экспоненциалды тегістеу есебі келесідей: Ең соңғы кезеңдегі сұраныс тегістеу коэффициентіне көбейтілген. Ең соңғы кезеңнің болжамы көбейтілген (бір минус тегістеу коэффициенті). S=ондық түрде берілген тегістеу коэффициенті (сондықтан 35% 0,35 ретінде көрсетіледі).
