|
|
Exponential Smoothing (Lissage Exponentiel) |
|
Prévisions statistiques à grande échelle. Explication du Lissage Exponentiel.
|
|
Personne ne peut vraiment prédire l'avenir. Cependant, les méthodes statistiques modernes, les modèles économétriques et les logiciels de Business Intelligence peuvent effectivement, dans une certaine mesure, aider les entreprises dans leurs prévisions et évaluations de ce qui va se produire dans le futur.
Le Modèle de Lissage Exponentiel (MLE)Le modèle de Lissage Exponentiel (MLE) (Exponential Smoothing - ESM) emploie une pondération moyenne des valeurs passées et courantes, réglant le poids sur les valeurs actuelles pour représenter les effets des oscillations dans les données, telles que le caractère saisonnier. Utilisant un terme alpha (entre 0-1), vous pouvez régler la sensibilité des effets de lissage. Le MLE est souvent utilisé pour traiter des problèmes de Prévisions statistiques à grande échelle, parce qu'il est robuste et facile à appliquer.
Le MLE est un procédé populaire pour créer une série chronologique lissée. Considérant que dans les moyennes mobiles simples les observations passées sont pesées à poids égal, le Lissage Exponentiel affecte des poids exponentiellement décroissants si l'observation vieillit. En d'autres termes : aux observations récentes sont données plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes.
Lissage Exponentiel ForumLissage Exponentiel Groupe d'Intérêt Spécifique
Lissage Exponentiel Enseignement & Evènements
Ajoutez un lien à cette pageCopiez et collez ce code html dans votre page web:
Comparez également : Regression Analysis (Analyse de Régression) | Dynamic Regression (Régression dynamique) | ARIMA (AUTO-RÉGRESSIONS) | Operations Research (Recherche Opérationnelle) | Game Theory (Théorie des Jeux) | Business Intelligence (Intelligence des Affaires) | CRM analytique
Retour vers la page des disciplines de Management : Finances et investissement | Marketing
|
|
|
|
|
Entrez vos Commentaires |