Suavizado Exponencial

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Nadie puede realmente observar en el futuro. Como sea, los métodos estadísticos modernos, los modelos econométricos y el software Inteligencia Empresarial pueden ayudar a las compañías, hasta cierto punto, a pronosticar y estimar lo qué va a suceder en el futuro.

El modelo del Suavizado Exponencial

El modelo de Fluidez exponencial (ESM) utiliza un promedio ponderado de valores pasados y actuales, ajustando la ponderación de los valores actuales para explicar los efectos de la oscilación en los datos, tales como la estacionalidad. Usando un término alfa (entre 0-1), usted puede ajustar la sensibilidad de los efectos que alteran los datos. ESM es de uso frecuente en problemas estadísticos de pronósticos gran escala, porque es robusto y fácil de aplicar.

El ESM es un esquema popular para crear una serie de tiempo alisada. Mientras que en el promedio móvil simple se ajustan igualmente las últimas observaciones, en la Fluidez exponencial asignan pesos exponenciales decrecientes a las observación más antiguas. Es decir: las observaciones recientes tienen más peso en el pronóstico que las más viejas observaciones.

En el caso de promedios móviles, los pesos asignados a las observaciones son iguales y equivalen a 1/N. En la Fluidez exponencial, sin embargo, hay uno o más parámetros que se deben ser determinados o estimados. Estas opciones determinan los pesos asignados a las observaciones.

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Fuentes de Información Varias fuentes de información sobre Suavizado Exponencial. Aquí encontrará powerpoints, videos, noticias, etc. para usar en sus propias conferencias y talleres. 4 Exponential Smoothing Method Variants When to use What Formula? Examples. PROs and CONs. This presentation gives a detailed outline of various exponential smoothing methods. After an introduction into Exponent...

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