Exponential Smoothing

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Forecasting estatístico da escala grande. Explanação de Exponential Smoothing.

Índice

  1. Resumo
  2. Fórum
  3. Melhores Práticas
  4. Expert Tips
  5. Recursos
  6. Imprimir

Ninguém pode realmente olhar no futuro. Os métodos estatísticos de qualquer modo modernos, os modelos econométricos e do software de business intelligence lata certamente a algumas companhias da ajuda da extensão prevêem e estimam o que está indo acontecer no futuro.


O modelo de Exponential Smoothing

O modelo de Exponential Smoothing (ESM) usa uma média tornada mais pesada de valores passados e atuais, ajustando o peso em valores atuais para esclarecer os efeitos dos balanços nos dados, tais como o seasonality. Usando um termo do alfa (entre 0-1), você pode ajustar a sensibilidade dos efeitos alisando. ESM é usado frequentemente em problemas estatísticos do Forecasting da escala grande, porque é robust e fácil se aplicar.


ESM é um esquema popular para criar uma série de tempo alisada. Visto que em Single Moving Averages as observações passadas são tornadas mais pesadas ingualmente, Exponential Smoothing atribui pesos exponencial diminuindo se a observação começar mais velha. Em outras palavras: as observações recentes são dadas mais peso no forecasting do que as observações mais velhas.

No exemplo de médias moventes, os pesos atribuídos às observações estão os mesmos e são iguais a 1/N. Em Exponential Smoothing, entretanto, há um ou mais que alisam os parâmetros que devem ser determinados ou estimado. Estas escolhas determinam os pesos atribuídos às observações.


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