2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग, एसईएस फॉर शॉर्ट, जिसे सिंपल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग भी कहा जाता है, एक टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग मेथड है बिना ट्रेंड या सीज़न के यूनीवेरिएट डेटा के लिए। इसके लिए एक एकल पैरामीटर की आवश्यकता होती है, जिसे अल्फा (ए) कहा जाता है, जिसे स्मूथिंग फैक्टर या स्मूथिंग गुणांक भी कहा जाता है।
आप एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग का विश्लेषण कैसे करते हैं?
सिंगल एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के मुख्य परिणामों की व्याख्या करें
- चरण 1: निर्धारित करें कि मॉडल आपके डेटा में फिट बैठता है या नहीं।
- चरण 2: अपने मॉडल के फिट की तुलना अन्य मॉडलों से करें।
- चरण 3: निर्धारित करें कि क्या पूर्वानुमान सटीक हैं।
एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के लिए आप अल्फा को कैसे चुनते हैं?
हम \alpha के लिए सबसे अच्छा मान चुनते हैं ताकि वह मान जिसके परिणामस्वरूप सबसे छोटा MSE हो। चुकता त्रुटियों का योग (SSE)=208.94। चुकता त्रुटियों (MSE) का माध्य SSE /11=19.0 है। MSE को फिर से \alpha=0.5 के लिए परिकलित किया गया और यह 16.29 निकला, इसलिए इस मामले में हम 0.5 का \alpha पसंद करेंगे।
आप एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग का उपयोग कब करेंगे?
एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग एक तरीका है प्रस्तुतिकरण के लिए डेटा को सुचारू करने या पूर्वानुमान लगाने के लिए। यह आमतौर पर वित्त और अर्थशास्त्र के लिए उपयोग किया जाता है। यदि आपके पास एक स्पष्ट पैटर्न के साथ एक समय श्रृंखला है, तो आप चलती औसत का उपयोग कर सकते हैं - लेकिन यदि आपके पास एक स्पष्ट पैटर्न नहीं है तो आप पूर्वानुमान के लिए घातीय चौरसाई का उपयोग कर सकते हैं।
आप साधारण एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग की गणना कैसे करते हैं?
घातीय चौरसाई गणना इस प्रकार है: सबसे हाल की अवधि की मांग को चौरसाई कारक से गुणा किया जाता है। सबसे हाल की अवधि का पूर्वानुमान (एक माइनस स्मूथिंग फैक्टर) से गुणा किया गया। S=दशमलव रूप में प्रदर्शित होने वाला चौरसाई कारक (इसलिए 35% को 0.35 के रूप में दर्शाया जाएगा)।
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