ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్‌ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు స్మూటింగ్ స్థిరాంకం

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతింగ్‌ని స్మూతింగ్ కాన్‌స్టాంట్‌ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, స్మూటింగ్ స్థిరాంకం

సాధారణంగా ఉంటుంది మధ్య .75 మరియు .95 చాలా వ్యాపార అనువర్తనాల కోసం.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు స్మూత్టింగ్ స్థిరాంకం తప్పనిసరిగా విలువను ఉపయోగించాలి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌లో, అధిక స్మూటింగ్ స్థిరాంకం ఉన్నప్పుడు ఉపయోగించడం మంచిది అధిక వృద్ధిని ఎదుర్కొంటున్న ఉత్పత్తికి డిమాండ్‌ను అంచనా వేయడం. ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ మోడల్‌లో స్మూత్టింగ్ స్థిరమైన ఆల్ఫా విలువ 0 మరియు 1 మధ్య ఉంటుంది.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు స్మూటింగ్ స్థిరాంకాన్ని ఎలా నిర్ణయించవచ్చు?

మీ మృదువైన స్థిరాంకాన్ని గుర్తించడానికి ఉత్తమ మార్గం అధిక దశాంశం మరియు తక్కువ దశాంశం మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోండి. స్మూటింగ్ స్థిరాంకం 0 మరియు 1 మధ్య సంఖ్య అవుతుంది. ఎక్కువ స్మూటింగ్ స్థిరాంకం, మీ డిమాండ్ సూచన మరింత సున్నితంగా ఉంటుంది. దీని అర్థం మీరు డేటా యొక్క పెద్ద స్పైక్‌లను చూస్తారు.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ స్థిరాంకం అంటే ఏమిటి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ విండో ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించి సమయ శ్రేణి డేటాను సున్నితంగా మార్చడానికి ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అనేది థంబ్ టెక్నిక్. సాధారణ కదిలే సగటులో గత పరిశీలనలు సమానంగా ఉంటాయి, ఘాతాంక విధులు విపరీతంగా కేటాయించడానికి ఉపయోగించబడతాయి తగ్గుతోంది కాలక్రమేణా బరువులు.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌లో స్మూత్టింగ్ స్థిరాంకాల ప్రభావం ఏమిటి?

మృదువైన స్థిరాంకాలు డిమాండ్‌లో మార్పులకు సూచనల యొక్క సున్నితత్వాన్ని నిర్ణయించండి. α యొక్క పెద్ద విలువలు అంచనాలను ఇటీవలి స్థాయిలకు మరింత ప్రతిస్పందించేలా చేస్తాయి, అయితే చిన్న విలువలు డంపింగ్ ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటాయి. β యొక్క పెద్ద విలువలు ఇదే ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటాయి, పాత ట్రెండ్ అంచనాలపై ఇటీవలి ధోరణిని నొక్కి చెబుతుంది.

మీరు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?

ఘాతాంక మృదుత్వం ఒక మార్గం ప్రెజెంటేషన్ల కోసం డేటాను సులభతరం చేయడానికి లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి. ఇది సాధారణంగా ఫైనాన్స్ మరియు ఎకనామిక్స్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. మీరు స్పష్టమైన నమూనాతో సమయ శ్రేణిని కలిగి ఉంటే, మీరు కదిలే సగటులను ఉపయోగించవచ్చు - కానీ మీకు స్పష్టమైన నమూనా లేకుంటే మీరు అంచనా వేయడానికి ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ని ఉపయోగించవచ్చు.

డార్విన్ సముద్రయానంలో హెచ్ఎమ్ఎస్ బీగల్ కెప్టెన్ ఎవరో కూడా చూడండి

మీరు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ని ఎప్పుడు ఉపయోగిస్తారు?

వివిక్త సమయ శ్రేణి డేటా కోసం గణాంక సాంకేతికతలు మరియు విధానాల యొక్క విస్తృతంగా ప్రాధాన్య తరగతి, ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది తక్షణ భవిష్యత్తును అంచనా వేయడానికి. ఈ పద్ధతి కాలానుగుణ భాగాలతో సమయ శ్రేణి డేటాకు మద్దతు ఇస్తుంది లేదా క్రమబద్ధమైన పోకడలను అంచనా వేయడానికి గత పరిశీలనలను ఉపయోగించింది.

మీరు మృదువైన స్థిరాంకాన్ని ఎలా ఉపయోగించాలి?

ఎంచుకోండి వరుసగా రెండు నెలలు మరియు బొమ్మలను కలిపి రెండుగా విభజించండి. ఈ సంఖ్య ఆ రెండు నెలలకు కదిలే సగటు. 6వ నెల కోసం మీ సూచనగా ఆ సంఖ్యను ఉపయోగించండి. ఉదాహరణకు, నెల 4న 200 విక్రయాలు మరియు 5వ నెల 250 అమ్మకాలను చూపించినట్లయితే, 225 పొందడానికి 200 ప్లస్ 250ని జోడించి 2తో భాగించండి.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ స్థిరాంకం విలువను ఏది కవర్ చేస్తుంది?

ఘాతాంక స్మూటింగ్ స్థిరాంకం యొక్క విలువ 0.88 మరియు 0.83 కనిష్ట MSE మరియు MAD కోసం వరుసగా.

సున్నితత్వం స్థిరంగా ఎలా నిర్ణయించబడుతుంది?

స్మూటింగ్ స్థిరాంకాన్ని ఎంచుకోవడానికి వేరొక మార్గం: α యొక్క ప్రతి విలువకు, తగిన స్మూటింగ్ విధానాన్ని ఉపయోగించి సూచనల సమితి రూపొందించబడుతుంది. ఈ భవిష్య సూచనలు సమయ శ్రేణిలోని వాస్తవ పరిశీలనలతో పోల్చబడతాయి మరియు స్క్వేర్డ్ ఫోర్‌కాస్ట్ ఎర్రర్‌ల యొక్క అతి చిన్న మొత్తాన్ని ఇచ్చే ఒక విలువ ఎంపిక చేయబడుతుంది.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎలా పని చేస్తుంది?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అనేది ఏకరూప డేటా కోసం సమయ శ్రేణి అంచనా పద్ధతి. … ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్‌టింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి రూపొందించబడిన అంచనాలు గత పరిశీలనల యొక్క సగటు సగటులు, పరిశీలనలు పాతవి అయ్యే కొద్దీ బరువులు విపరీతంగా క్షీణిస్తాయి.

0.1 లేదా 0.5 యొక్క మృదువైన స్థిరాంకం మెరుగైన ఫలితాలను ఇస్తుందా?

A.A స్మూటింగ్ స్థిరాంకం ఏదీ మెరుగైన ఫలితాలను ఇవ్వదు ఎందుకంటే MAD, MSE మరియు MAPE విలువలు అన్నీ తక్కువగా ఉన్నాయి. (పూర్ణాంకం లేదా దశాంశాన్ని టైప్ చేయండి.) B. 0.1 లేదా 0.5 మెరుగైన ఫలితాలను ఇవ్వవు ఎందుకంటే Î±=0.3 కోసం MAD, MSE మరియు MAPE విలువలు అన్నీ ఎక్కువగా ఉన్నాయి.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ మరియు అరిమా మధ్య తేడా ఏమిటి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్టింగ్ టెక్నిక్ గత డేటా కోసం బరువులలో ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ తగ్గుదల యొక్క ఊహపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ARIMA రూపాంతరం చేయడం ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది ఒక సమయ శ్రేణి నుండి స్థిర శ్రేణి మరియు ACF మరియు PACF ద్వారా స్థిరమైన శ్రేణి యొక్క స్వభావాన్ని అధ్యయనం చేసి ఆపై ఆటో-రిగ్రెసివ్ మరియు మూవింగ్ యావరేజ్‌ని లెక్కించడం…

గత సూచన మరియు గతంలో గమనించిన విలువకు ఇచ్చిన బరువుపై స్మూత్టింగ్ స్థిరాంకం యొక్క విలువ ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతుంది?

ఇది గత పరిశీలనకు α మరియు గత సూచనకు (1−α) బరువును ఇస్తుంది. సమయ శ్రేణి యొక్క అన్ని అంచనాలు మునుపటి అంచనా విలువపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు మొదటి అంచనాను ఉపయోగించి సరళ రేఖగా ఉంటాయి. దీనికి ఎటువంటి అంచనా విలువ ఉండదు.

స్మూటింగ్ స్థిరాంకం యొక్క ఏ విలువ ఘాతాంక స్మూత్టింగ్ సూచనను ఇటీవలి డిమాండ్ మార్పులకు అత్యంత రియాక్టివ్‌గా చేస్తుంది?

యొక్క మృదువైన స్థిరాంకం .1 ఘాతాంక స్మూత్టింగ్ సూచనను స్మూత్టింగ్ స్థిరమైన విలువ కంటే ఆకస్మిక మార్పుకు మరింత త్వరగా స్పందించేలా చేస్తుంది. 3. చిన్న మృదువైన స్థిరాంకాలు తక్కువ రియాక్టివ్ సూచన నమూనాలకు కారణమవుతాయి.

కదిలే సగటు కంటే ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ ఎందుకు మెరుగ్గా ఉంది?

ఇచ్చిన సగటు వయస్సు (అనగా, లాగ్ మొత్తం), సాధారణ ఘాతాంక స్మూటింగ్ (SES) సూచన సాధారణ కదిలే సగటు (SMA) సూచన కంటే కొంత మేలైనది ఎందుకంటే ఇది ఇటీవలి పరిశీలనపై సాపేక్షంగా ఎక్కువ బరువును ఉంచుతుంది-అంటే, ఇటీవలి కాలంలో సంభవించే మార్పులకు ఇది కొంచెం ఎక్కువ "ప్రతిస్పందించేది".

దక్షిణాసియా పర్వతాలు ఎక్కడ ఎండిపోయి బంజరుగా ఉన్నాయో కూడా చూడండి?

సాధారణ ఘాతాంక స్మూత్టింగ్ స్థిరమైన నమూనాగా ఉందా?

అంచనా పరంగా, సాధారణ ఘాతాంక స్మూటింగ్ స్థిరమైన విలువల సమితిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అన్ని అంచనాలు స్థాయి భాగం యొక్క చివరి విలువకు సమానం. పర్యవసానంగా, మీ సమయ శ్రేణి డేటాకు ట్రెండ్ లేదా కాలానుగుణత లేనప్పుడు మాత్రమే ఈ సూచనలు సముచితంగా ఉంటాయి.

సాధారణ ఘాతాంక స్మూటింగ్‌లో ఇటీవలి డిమాండ్ సమాచారానికి మనం అధిక వెయిటేజీని ఇవ్వవలసి వస్తే, స్థిరాంకం యొక్క విలువ సుమారుగా ఎంత ఉండాలి?

ఉదాహరణ: చమురు ఉత్పత్తి

సంవత్సరం	సమయం	స్థాయి
1997	2	451.93
1998	3	454.00
1999	4	427.63
2000	5	451.32

అంచనా వేయడంలో ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది?

మీరు ఎక్సెల్‌లో స్థిరమైన స్మూత్‌ని ఎలా కనుగొంటారు?

మీరు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్‌ని ఎలా విశ్లేషిస్తారు?

సింగిల్ ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అనాలిసిస్‌ని అర్థం చేసుకోవడానికి క్రింది దశలను పూర్తి చేయండి.

…

దశ 1: మోడల్ మీ డేటాకు సరిపోతుందో లేదో నిర్ణయించండి. మీ మోడల్ మీ డేటాకు సరిపోతుందో లేదో తెలుసుకోవడానికి స్మూటింగ్ ప్లాట్‌ను పరిశీలించండి. …
దశ 2: మీ మోడల్ యొక్క సరిపోతుందని ఇతర మోడల్‌లతో పోల్చండి. …
దశ 3: అంచనాలు ఖచ్చితమైనవో కాదో నిర్ణయించండి.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ ఖచ్చితమైనదా?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్టింగ్ పద్ధతి ఒక కాలానికి ముందుగా సూచనను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. … సూచన ఖచ్చితమైనదిగా పరిగణించబడుతుంది ఇది వాస్తవ అంచనాలు మరియు వాస్తవానికి సంభవించిన వాటి మధ్య వ్యత్యాసానికి కారణమవుతుంది.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ మోడల్ అంటే ఏమిటి కంపెనీలు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ను ఎందుకు ఉపయోగిస్తాయి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అంటే ఏమిటి? ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అనేది a కొత్త డేటాకు ఎక్కువ ప్రాముఖ్యత ఇవ్వడం ద్వారా నిర్దిష్ట కాలాల నుండి డేటాను విశ్లేషించే మార్గం, మరియు పాత డేటాకు తక్కువ ప్రాముఖ్యత. ఈ పద్ధతి "స్మూత్డ్ డేటా" లేదా శబ్దం తీసివేయబడిన డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది నమూనాలు మరియు ట్రెండ్‌లు మరింత కనిపించేలా చేస్తుంది.

కంపెనీలు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌ను ఎందుకు ఉపయోగిస్తాయి?

డేటా ప్రాసెసింగ్ పరికరాలతో కలిపి ఉపయోగించినప్పుడు, ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ వారంవారీ ప్రాతిపదికన డిమాండ్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది. ఇది హై స్పీడ్ ఎలక్ట్రానిక్ కంప్యూటర్‌లకు సులభంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది, తద్వారా ఊహించిన డిమాండ్ అలాగే ట్రెండ్‌లను గుర్తించడం మరియు సరిదిద్దడం అనేది సాధారణ విషయంగా కొలవవచ్చు.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ ఎక్సెల్ అంటే ఏమిటి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతింగ్ అంటే తగిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వ్యాపార పరిమాణాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఇది చాలా యాదృచ్ఛిక ప్రభావాలను తొలగించడం ద్వారా డేటాను "సున్నితంగా మార్చడానికి" ఒక మార్గం. మైక్రోసాఫ్ట్ ఎక్సెల్ 2010 మరియు 2013ని ఉపయోగించడం ద్వారా వ్యాపారం యొక్క మరింత వాస్తవిక చిత్రాన్ని పొందడం అనేది ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతింగ్ వెనుక ఉన్న ఆలోచన.

మంచు ఎలా ఏర్పడుతుందో కూడా చూడండి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌లో ఆల్ఫా ఏ పాత్ర పోషిస్తుంది?

ఆల్ఫా అనేది బరువును నిర్వచించే స్మూత్టింగ్ పరామితి మరియు 0 కంటే ఎక్కువ మరియు 1 కంటే తక్కువ ఉండాలి. ALPHA సమానం 0 ప్రస్తుత స్మూత్డ్ పాయింట్‌ని మునుపటి స్మూత్డ్ విలువకు సెట్ చేస్తుంది మరియు ALPHA సమానం 1 కరెంట్ స్మూత్డ్ పాయింట్‌ని ప్రస్తుత పాయింట్‌కి సెట్ చేస్తుంది (అనగా, స్మూత్డ్ సిరీస్ అసలు సిరీస్).

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌లో ఆల్ఫా స్మూటింగ్ స్థిరాంకం విలువ ఎంత ఉండాలి?

మేము \alpha కోసం ఉత్తమమైన విలువను ఎంచుకుంటాము, తద్వారా చిన్న MSEకి దారితీసే విలువ. స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్‌ల మొత్తం (SSE) = 208.94. స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్‌ల సగటు (MSE) SSE /11 = 19.0. MSE మళ్లీ \alpha = కోసం లెక్కించబడుతుంది 0.5 మరియు 16.29 అని తేలింది, కాబట్టి ఈ సందర్భంలో మేము 0.5 యొక్క \alphaని ఇష్టపడతాము.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్టింగ్ ఫార్ములా అంటే ఏమిటి?

డేటా సరళ ధోరణి మరియు కాలానుగుణ నమూనా రెండింటినీ కలిగి ఉన్నప్పుడు సమయ శ్రేణిని అంచనా వేయడానికి ఈ పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ పద్ధతిని హోల్ట్-వింటర్స్ ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ అని కూడా అంటారు. గత 10 నెలల స్టాల్‌లో పత్రిక విక్రయాలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి.

…

ట్రిపుల్ ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్.

నెల	అమ్మకాలు
అక్టోబర్	45

మీరు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ పారామితులను ఎలా ఎంచుకుంటారు?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌లో స్మూత్టింగ్ పారామితులను ఎంచుకున్నప్పుడు, ఎంపిక చేసుకోవచ్చు స్క్వేర్డ్ వన్-స్టెప్-ఎహెడ్ ఫోర్‌కాస్ట్ ఎర్రర్‌ల మొత్తాన్ని కనిష్టీకరించడం లేదా సంపూర్ణ ఒక-స్టెప్-ఎహెర్డ్ సూచన లోపాల మొత్తాన్ని తగ్గించడం. ఈ కథనంలో, ఈ రెండు ఎంపికలను పోల్చడానికి ఫలిత సూచన ఖచ్చితత్వం ఉపయోగించబడుతుంది.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ క్విజ్‌లెట్ అంటే ఏమిటి?

సంవత్సరానికి $35.99 మాత్రమే. ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతింగ్ అనేది a [వెయిటెడ్ మూవింగ్ యావరేజ్] రూపం. బరువులు విపరీతంగా తగ్గుతాయి. అత్యంత ఇటీవలి డేటా అత్యంత బరువుగా ఉంది. గత డేటా యొక్క తక్కువ రికార్డ్ కీపింగ్ కలిగి ఉంటుంది.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ ఫోర్‌కాస్ట్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ యొక్క పెద్ద ప్రయోజనం ఏమిటి? ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూత్టింగ్ పద్ధతి దీనిని పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది మరియు ఇటీవలి డేటా యొక్క మరింత సంబంధిత ప్రాతిపదికన ఇన్వెంటరీని మరింత సమర్థవంతంగా ప్లాన్ చేయడానికి మాకు అనుమతిస్తుంది. మరొక ప్రయోజనం ఏమిటంటే, డేటాలోని స్పైక్‌లు మునుపటి పద్ధతుల వలె సూచనకు హానికరం కాదు.

CPFR లక్ష్యం ఏమిటి?

సహకార ప్రణాళిక, అంచనా మరియు రీప్లెనిష్‌మెంట్ (CPFR) అనేది లక్ష్యం ఉమ్మడి అభ్యాసాలకు మద్దతు ఇవ్వడం మరియు సహాయం చేయడం ద్వారా సరఫరా గొలుసు ఏకీకరణను మెరుగుపరచండి. CPFR ఉమ్మడి దృశ్యమానత మరియు సరఫరా గొలుసు అంతటా ఉత్పత్తులను తిరిగి నింపడం ద్వారా జాబితా యొక్క సహకార నిర్వహణను కోరుతుంది.

ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్‌కి స్టేషనరీ డేటా అవసరమా?

ఘాతాంక స్మూత్టింగ్ పద్ధతులు నాన్-స్టేషనరీ డేటాకు తగినది (అంటే ట్రెండ్ మరియు కాలానుగుణ డేటాతో కూడిన డేటా). ARIMA మోడల్‌లను స్థిర డేటాపై మాత్రమే ఉపయోగించాలి.

ఘాతాంక స్మూత్టింగ్ అరిమా?

రాండమ్-వాక్ మరియు రాండమ్-ట్రెండ్ మోడల్‌లు, ఆటోరిగ్రెసివ్ మోడల్‌లు మరియు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ మోడల్‌లు అన్నీ ప్రత్యేక సందర్భాలు ARIMA నమూనాలు. నాన్‌సీజనల్ ARIMA మోడల్‌ను "ARIMA(p,d,q)" మోడల్‌గా వర్గీకరించారు, ఇక్కడ: p అనేది ఆటోరిగ్రెసివ్ పదాల సంఖ్య, d అనేది స్థిరత్వానికి అవసరమైన కాలానుగుణ వ్యత్యాసాల సంఖ్య, మరియు.