Метод скользящего среднего и скользящего сглаживания

Новые комментарии

Таким образом, выбранное количество наблюдений для усреднения является мерой относительной важности данных прошлых периодов против последних данных. Преимущества и недостатки Скользящее среднее просто рассчитывается и легко понимается.

метод скользящего среднего и скользящего сглаживания раскрутка сайтов заработок в интернет

Однако имеются два ограничения: Вероятно, стоит присваивать метод скользящего среднего и скользящего сглаживания текущего периода больший весовой коэффициент, если они важнее.

Метод экспоненциального сглаживания свободен от указанных недостатков.

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Экспоненциальное сглаживание Экспоненциальное сглаживание - популярный метод краткосрочного прогнозирования. Использует взвешенное среднее данных прошлых периодов как основу для прогнозирования.

метод скользящего среднего и скользящего сглаживания

При этом большие весовые коэффициенты присваиваются более поздним данным и меньшие - данным наблюдений прошлых периодов. Считается, что будущее больше зависит от близкого прошлого и меньше - от удаленных по времени наблюдений.

Почтовая рассылка

Метод эффективен в том случае, когда допускаются случайные изменения и отсутствуют колебания сезонного характера. К недостатку метода относится то, что он не учитывает отраслевые и экономические факторы, такие как рыночные условия, цены, эффект от действий конкурентов. Модель Формула экспоненциального сглаживания: Чем выше значение постоянной сглаживания, тем больший вес присваивается самым последним наблюдениям.

метод скользящего среднего и скользящего сглаживания способы как заработать денег

Вариант 3. Ниже показаны данные по объемам продаж.

как заработать на биткоин кране

Номер периода Фактический объем продаж, тыс.

203 204 205 206 207