அதிவேக மிருதுவாக்கத்தைப் பயன்படுத்தும் போது ஸ்மூட்டிங் மாறிலி

எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்தும் போது ஸ்மூத்திங் கான்ஸ்டன்ட்?

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்தும் போது, மிருதுவாக்கும் மாறிலி

பொதுவாக உள்ளது இடையில்.75 மற்றும்.95 பெரும்பாலான வணிக பயன்பாடுகளுக்கு.

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு ஸ்மூத்திங் மாறிலியைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா?

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கில், அதிக ஸ்மூத்திங் மாறிலியைப் பயன்படுத்துவது விரும்பத்தக்கது அதிக வளர்ச்சியை அனுபவிக்கும் ஒரு தயாரிப்புக்கான தேவையை முன்னறிவித்தல். அதிவேக ஸ்மூத்திங் மாடலில் ஸ்மூத்திங் கான்ஸ்டன்ட் ஆல்ஃபாவின் மதிப்பு 0 மற்றும் 1க்கு இடையில் இருக்கும்.

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்தும் போது ஸ்மூத்திங் மாறிலியை எப்படி தீர்மானிக்கலாம்?

உங்கள் மென்மையான மாறிலியை அடையாளம் காண சிறந்த வழி உயர் தசமத்திற்கும் குறைந்த தசமத்திற்கும் உள்ள வித்தியாசத்தைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். மிருதுவாக்கும் மாறிலி 0 மற்றும் 1 க்கு இடைப்பட்ட எண்ணாக இருக்கும். அதிக மென்மையான மாறிலி, உங்கள் தேவை முன்னறிவிப்பு அதிக உணர்திறன் கொண்டது. இதன் பொருள் நீங்கள் பெரிய அளவிலான தரவுகளைப் பார்ப்பீர்கள்.

அதிவேக மென்மையாக்கும் மாறிலி என்றால் என்ன?

எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் என்பது எக்ஸ்போனென்ஷியல் விண்டோ செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி நேரத் தொடர் தரவை மென்மையாக்குவதற்கான கட்டைவிரல் நுட்பமாகும். எளிமையான நகரும் சராசரியில் கடந்தகால அவதானிப்புகள் சமமாக எடைபோடப்பட்டாலும், அதிவேக செயல்பாடுகளை அதிவேகமாக ஒதுக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. குறைகிறது காலப்போக்கில் எடைகள்.

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கில் மென்மையான மாறிலிகளின் விளைவு என்ன?

மென்மையாக்கும் மாறிலிகள் தேவையில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கான முன்னறிவிப்புகளின் உணர்திறனை தீர்மானிக்கவும். α இன் பெரிய மதிப்புகள் முன்னறிவிப்புகளை மிக சமீபத்திய நிலைகளுக்கு மிகவும் பதிலளிக்கக்கூடியதாக ஆக்குகின்றன, அதேசமயம் சிறிய மதிப்புகள் தணிக்கும் விளைவைக் கொண்டிருக்கும். β இன் பெரிய மதிப்புகள் இதேபோன்ற விளைவைக் கொண்டிருக்கின்றன, இது போக்கின் பழைய மதிப்பீடுகளை விட சமீபத்திய போக்கை வலியுறுத்துகிறது.

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்?

அதிவேக மென்மையாக்கம் ஒரு வழி விளக்கக்காட்சிகளுக்கான தரவை மென்மையாக்க அல்லது முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்க. இது பொதுவாக நிதி மற்றும் பொருளாதாரத்திற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. உங்களிடம் தெளிவான வடிவத்துடன் நேரத் தொடர் இருந்தால், நீங்கள் நகரும் சராசரியைப் பயன்படுத்தலாம் - ஆனால் உங்களிடம் தெளிவான பேட்டர்ன் இல்லையென்றால், முன்னறிவிப்பதற்கு அதிவேக ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்தலாம்.

டார்வினின் பயணத்தின் போது ஹெச்எம்எஸ் பீகிளின் கேப்டன் யார் என்பதையும் பார்க்கவும்

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கை எப்போது பயன்படுத்துவீர்கள்?

தனித்த நேரத் தொடர் தரவுகளுக்கான புள்ளிவிவர நுட்பங்கள் மற்றும் நடைமுறைகளின் பரவலாக விரும்பப்படும் வகுப்பு, அதிவேக மென்மையாக்கம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. உடனடி எதிர்காலத்தை கணிக்க. இந்த முறை பருவகால கூறுகளுடன் நேர வரிசை தரவை ஆதரிக்கிறது, அல்லது எதிர்பார்ப்புகளை உருவாக்க கடந்த கால அவதானிப்புகளைப் பயன்படுத்திய முறையான போக்குகளைக் கூறுகிறது.

மென்மையாக்கும் மாறிலியை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?

தேர்ந்தெடு இரண்டு தொடர்ச்சியான மாதங்கள் மற்றும் புள்ளிவிவரங்களை ஒன்றாக சேர்த்து இரண்டால் வகுக்கவும். இந்த எண்ணிக்கை அந்த இரண்டு மாதங்களுக்கு நகரும் சராசரியாகும். 6 ஆம் மாதத்திற்கான உங்கள் முன்னறிவிப்பாக அந்த எண்ணிக்கையைப் பயன்படுத்தவும். எடுத்துக்காட்டாக, மாதம் 4 ஆம் தேதி 200 விற்பனையையும், 5 ஆம் தேதி 250 விற்பனையையும் காட்டினால், 200 கூட்டல் 250ஐச் சேர்த்து 2 ஆல் வகுத்தால் 225 கிடைக்கும்.

அதிவேக மென்மையான மாறிலியின் மதிப்பை உள்ளடக்கியது எது?

அதிவேக மென்மையான மாறிலியின் மதிப்பு 0.88 மற்றும் 0.83 குறைந்தபட்ச MSE மற்றும் MAD க்கு முறையே.

சீரான நிலைத்தன்மை எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது?

மிருதுவாக்கும் மாறிலியைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான வேறுபட்ட வழி: α இன் ஒவ்வொரு மதிப்புக்கும், சரியான மென்மையான செயல்முறையைப் பயன்படுத்தி முன்னறிவிப்புகளின் தொகுப்பு உருவாக்கப்படுகிறது. இந்த முன்னறிவிப்புகள் நேரத் தொடரில் உள்ள உண்மையான அவதானிப்புகளுடன் ஒப்பிடப்பட்டு, சதுர முன்னறிவிப்புப் பிழைகளின் மிகச்சிறிய தொகையைக் கொடுக்கும் a இன் மதிப்பு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது.

அதிவேக மென்மையாக்கம் என்றால் என்ன, அது எப்படி வேலை செய்கிறது?

அதிவேக மென்மையாக்கம் ஆகும் ஒரே மாதிரியான தரவுகளுக்கான நேரத் தொடர் முன்கணிப்பு முறை. … அதிவேக ஸ்மூத்திங் முறைகளைப் பயன்படுத்தி தயாரிக்கப்பட்ட கணிப்புகள் கடந்த கால அவதானிப்புகளின் சராசரி எடையுடையவை, அவதானிப்புகள் பழையதாக ஆக எடைகள் அதிவேகமாக சிதைவடைகின்றன.

0.1 அல்லது 0.5 என்ற மென்மையான மாறிலி சிறந்த முடிவுகளைத் தருமா?

A.A மென்மையான மாறிலி எதுவும் சிறந்த முடிவுகளைத் தருவதில்லை ஏனெனில் MAD, MSE மற்றும் MAPE இன் மதிப்புகள் அனைத்தும் குறைவாக உள்ளன. (ஒரு முழு எண் அல்லது தசமத்தை உள்ளிடவும்.) B. 0.1 அல்லது 0.5 சிறந்த முடிவுகளைத் தராது, ஏனெனில் Î±=0.3க்கான MAD, MSE மற்றும் MAPE மதிப்புகள் அனைத்தும் அதிகமாக உள்ளன.

அதிவேக மென்மையாக்கலுக்கும் அரிமாவிற்கும் என்ன வித்தியாசம்?

அதிவேக மிருதுவாக்கும் நுட்பம் கடந்த தரவுகளுக்கான எடையில் அதிவேகக் குறைவின் அனுமானத்தைப் பொறுத்தது மற்றும் ARIMA மாற்றுவதன் மூலம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு நேரத் தொடர் முதல் நிலையான தொடர் வரை மற்றும் ACF மற்றும் PACF மூலம் நிலையான தொடரின் தன்மையை ஆய்வு செய்து, பின்னர் தானியங்கு பின்னடைவு மற்றும் நகரும் சராசரியை கணக்கிடுதல் ...

கடந்த கால முன்னறிவிப்பு மற்றும் கடந்த கவனிக்கப்பட்ட மதிப்பிற்கு கொடுக்கப்பட்ட எடையின் மீது மென்மையான மாறிலியின் மதிப்பு என்ன விளைவை ஏற்படுத்துகிறது?

இது கடந்த கால அவதானிப்புக்கு α மற்றும் கடந்த கால முன்னறிவிப்புக்கு (1−α) எடையைக் கொடுக்கிறது. நேரத் தொடரின் அனைத்து கணிப்புகளும் முந்தைய கணிக்கப்பட்ட மதிப்பின் அடிப்படையில் இருக்கும், மேலும் முதல் கணிப்பைப் பயன்படுத்தி எளிய நேர்கோட்டில் இருக்கும். இது எந்த முன்கணிப்பு மதிப்பையும் கொண்டிருக்காது.

ஸ்மூத்திங் மாறிலியின் என்ன மதிப்பு, சமீபத்திய தேவை மாற்றங்களுக்கு அதிவேக ஸ்மூத்திங் முன்னறிவிப்பை மிகவும் எதிர்வினையாக மாற்றும்?

ஒரு மென்மையான மாறிலி .1 ஒரு அதிவேக ஸ்மூத்திங் முன்னறிவிப்பு ஒரு சீரான நிலையான மதிப்பை விட திடீர் மாற்றத்திற்கு விரைவாக வினைபுரியும். 3. சிறிய மென்மையான மாறிலிகள் குறைவான எதிர்வினை முன்னறிவிப்பு மாதிரிகளை விளைவிக்கிறது.

நகரும் சராசரியை விட அதிவேக மிருதுவாக்கம் ஏன் சிறந்தது?

கொடுக்கப்பட்ட சராசரி வயதுக்கு (அதாவது, பின்னடைவின் அளவு), எளிய அதிவேக ஸ்மூத்திங் (SES) முன்னறிவிப்பு, எளிய நகரும் சராசரி (SMA) முன்னறிவிப்பை விட ஓரளவு மேலானது. ஏனெனில் இது மிக சமீபத்திய கவனிப்பில் ஒப்பீட்டளவில் அதிக எடையை வைக்கிறது-அதாவது, சமீப காலத்தில் நிகழும் மாற்றங்களுக்கு இது சற்று அதிகமாக "பதிலளிக்கும்".

தெற்காசியாவின் மலைகள் எங்கு வறண்டு தரிசாக இருக்கின்றன என்பதையும் பார்க்கவும்?

எளிய அதிவேக மென்மையாக்கம் ஒரு நிலையான மாதிரியா?

முன்கணிப்பு அடிப்படையில், எளிய அதிவேக மென்மையாக்கல் நிலையான மதிப்புகளின் தொகுப்பை உருவாக்குகிறது. அனைத்து முன்னறிவிப்புகளும் நிலை கூறுகளின் கடைசி மதிப்புக்கு சமம். இதன் விளைவாக, உங்கள் நேரத் தொடர் தரவு எந்தப் போக்கும் அல்லது பருவநிலையும் இல்லாதபோது மட்டுமே இந்த முன்னறிவிப்புகள் பொருத்தமானதாக இருக்கும்.

எளிமையான அதிவேக ஸ்மூத்திங்கில் சமீபத்திய தேவைத் தகவலுக்கு அதிக வெயிட்டேஜ் கொடுக்க வேண்டும் என்றால் மாறிலியின் மதிப்பு தோராயமாக என்னவாக இருக்க வேண்டும்?

உதாரணம்: எண்ணெய் உற்பத்தி

ஆண்டு	நேரம்	நிலை
1997	2	451.93
1998	3	454.00
1999	4	427.63
2000	5	451.32

முன்னறிவிப்பில் அதிவேக மென்மையாக்கம் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?

எக்ஸெல் இல் ஸ்மூதிங் கான்ஸ்டன்டை எவ்வாறு கண்டறிவது?

அதிவேக மென்மையாக்கத்தை எவ்வாறு பகுப்பாய்வு செய்கிறீர்கள்?

ஒற்றை அதிவேக மென்மையான பகுப்பாய்வை விளக்க பின்வரும் படிகளை முடிக்கவும்.

…

படி 1: மாதிரி உங்கள் தரவுக்கு பொருந்துகிறதா என்பதைத் தீர்மானிக்கவும். உங்கள் மாதிரி உங்கள் தரவுக்கு பொருந்துகிறதா என்பதைத் தீர்மானிக்க ஸ்மூட்டிங் ப்ளாட்டை ஆராயவும். …
படி 2: உங்கள் மாதிரியின் பொருத்தத்தை மற்ற மாடல்களுடன் ஒப்பிடவும். …
படி 3: முன்னறிவிப்புகள் துல்லியமானவையா என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்.

அதிவேக மென்மையாக்குதல் துல்லியமானதா?

ஒரு அதிவேக மிருதுவாக்கும் முறை ஒரு காலகட்டத்திற்கு ஒரு முன்னறிவிப்பை உருவாக்குகிறது. … முன்னறிவிப்பு துல்லியமாக கருதப்படுகிறது இது உண்மையான கணிப்புகளுக்கும் உண்மையில் என்ன நடந்தது என்பதற்கும் உள்ள வேறுபாட்டைக் கணக்கிடுகிறது.

அதிவேக ஸ்மூத்திங் மாடல் என்றால் என்ன, நிறுவனங்கள் ஏன் அதிவேக ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன?

அதிவேக மென்மையாக்கம் என்றால் என்ன? அதிவேக மிருதுவாக்கம் என்பது ஒரு புதிய தரவுகளுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுப்பதன் மூலம் குறிப்பிட்ட காலகட்டங்களில் இருந்து தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் முறை, மற்றும் பழைய தரவுகளுக்கு குறைவான முக்கியத்துவம். இந்த முறையானது "மென்மையாக்கப்பட்ட தரவு" அல்லது சத்தம் அகற்றப்பட்ட தரவை உருவாக்குகிறது, இது வடிவங்களையும் போக்குகளையும் அதிகமாகக் காண அனுமதிக்கிறது.

நிறுவனங்கள் ஏன் அதிவேக ஸ்மூத்திங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன?

தரவு செயலாக்க உபகரணங்களுடன் இணைந்து பயன்படுத்தும் போது, அதிவேக மென்மையாக்கம் வாராந்திர அடிப்படையில் தேவையை துல்லியமாக கணிப்பதை சாத்தியமாக்குகிறது. இது அதிவேக எலக்ட்ரானிக் கணினிகளுக்கு எளிதில் மாற்றியமைக்கப்படுகிறது, இதனால் எதிர்பார்க்கப்படும் தேவை மற்றும் போக்குகளைக் கண்டறிதல் மற்றும் திருத்தம் ஆகியவை வழக்கமான விஷயமாக அளவிடப்படலாம்.

எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூட்டிங் எக்செல் என்றால் என்ன?

அதிவேக ஸ்மூத்திங் ஆகும் பொருத்தமான முடிவுகளை எடுப்பதற்காக வணிக அளவைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது. சீரற்ற விளைவுகளை நீக்குவதன் மூலம் தரவை "மென்மையாக்க" இது ஒரு வழியாகும். மைக்ரோசாஃப்ட் எக்செல் 2010 மற்றும் 2013ஐப் பயன்படுத்தி வணிகத்தின் மிகவும் யதார்த்தமான படத்தைப் பெறுவதே எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங்கின் பின்னணியில் உள்ள யோசனை.

பனி எவ்வாறு உருவாகிறது என்பதையும் பாருங்கள்?

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கில் ஆல்பா என்ன பங்கு வகிக்கிறது?

ALPHA என்பது எடையை வரையறுக்கும் மென்மையான அளவுரு 0 ஐ விட அதிகமாகவும் 1 ஐ விட குறைவாகவும் இருக்க வேண்டும். ALPHA சமம் 0 தற்போதைய மென்மையான புள்ளியை முந்தைய மென்மையான மதிப்புக்கு அமைக்கிறது மற்றும் ALPHA சமமான 1 தற்போதைய புள்ளியை தற்போதைய புள்ளிக்கு அமைக்கிறது (அதாவது, மென்மையான தொடர் அசல் தொடர்).

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கில் ஆல்பா ஸ்மூட்டிங் மாறிலியின் மதிப்பு என்னவாக இருக்க வேண்டும்?

\alpha க்கு சிறந்த மதிப்பை நாங்கள் தேர்வு செய்கிறோம், எனவே அந்த மதிப்பு சிறிய MSE இல் விளைகிறது. வர்க்கப் பிழைகளின் கூட்டுத்தொகை (SSE) = 208.94. ஸ்கொயர்டு பிழைகளின் சராசரி (MSE) SSE /11 = 19.0 ஆகும். MSE மீண்டும் \alpha = என கணக்கிடப்பட்டது 0.5 மற்றும் 16.29 ஆக மாறியது, எனவே இந்த விஷயத்தில் நாம் \alpha 0.5 ஐ விரும்புகிறோம்.

அதிவேக மென்மையான சூத்திரம் என்றால் என்ன?

தரவு நேரியல் போக்கு மற்றும் பருவகால முறை ஆகிய இரண்டையும் கொண்டிருக்கும் நேரத் தொடரை முன்னறிவிப்பதற்கு இந்த முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த முறை Holt-Winters exponential smoothing என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. முந்தைய 10 மாதங்களுக்கு ஒரு ஸ்டாலில் ஒரு பத்திரிகையின் விற்பனை கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது.

…

டிரிபிள் எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூதிங்.

மாதம்	விற்பனை
அக்டோபர்	45

அதிவேக மென்மையான அளவுருக்களை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது?

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கில் மென்மையாக்கும் அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, தேர்வு செய்யலாம் ஒரு படி முன்னறிவிப்புப் பிழைகளின் ஸ்கொயர்களைக் குறைத்தல் அல்லது முழுமையான ஒரு படி முன்னறிவிப்புப் பிழைகளின் கூட்டுத்தொகையைக் குறைத்தல். இந்த கட்டுரையில், இந்த இரண்டு விருப்பங்களையும் ஒப்பிட, விளைவான முன்னறிவிப்பு துல்லியம் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

அதிவேக மென்மையான வினாடி வினா என்றால் என்ன?

ஆண்டுக்கு $35.99 மட்டுமே. அதிவேக ஸ்மூத்திங் என்பது ஏ [எடையிடப்பட்ட நகரும் சராசரி] வடிவம். எடைகள் அதிவேகமாக குறைகிறது. மிக சமீபத்திய தரவு மிகவும் எடைபோடப்படுகிறது. கடந்த கால தரவுகளின் சிறிய பதிவுகளை உள்ளடக்கியது.

அதிவேக மென்மையான முன்னறிவிப்பின் நன்மை என்ன?

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கின் பெரிய நன்மை என்ன? அதிவேக மென்மையாக்கும் முறை இதை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது சமீபத்திய தரவுகளின் மிகவும் பொருத்தமான அடிப்படையில் சரக்குகளை மிகவும் திறமையாக திட்டமிட அனுமதிக்கிறது. மற்றொரு நன்மை என்னவென்றால், தரவுகளின் கூர்முனை முந்தைய முறைகளைப் போல முன்னறிவிப்புக்கு மிகவும் தீங்கு விளைவிப்பதில்லை.

CPFR இன் குறிக்கோள் என்ன?

கூட்டுத் திட்டமிடல், முன்கணிப்பு மற்றும் நிரப்புதல் (CPFR) என்பது ஒரு அணுகுமுறையாகும். கூட்டு நடைமுறைகளை ஆதரித்து உதவுவதன் மூலம் விநியோகச் சங்கிலி ஒருங்கிணைப்பை மேம்படுத்துதல். CPFR கூட்டுத் தெரிவுநிலை மற்றும் விநியோகச் சங்கிலி முழுவதும் தயாரிப்புகளை நிரப்புவதன் மூலம் சரக்குகளின் கூட்டுறவு நிர்வாகத்தை நாடுகிறது.

அதிவேக ஸ்மூத்திங்கிற்கு நிலையான தரவு தேவையா?

அதிவேக மிருதுவாக்கும் முறைகள் நிலையான தரவுகளுக்கு ஏற்றது (அதாவது ஒரு போக்கு மற்றும் பருவகால தரவு கொண்ட தரவு). ARIMA மாதிரிகள் நிலையான தரவுகளில் மட்டுமே பயன்படுத்தப்பட வேண்டும்.

அதிவேக வழுவழுப்பானது அரிமா?

ரேண்டம்-வாக் மற்றும் ரேண்டம்-ட்ரெண்ட் மாடல்கள், ஆட்டோ ரிக்ரஸ்ஸிவ் மாடல்கள் மற்றும் எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங் மாடல்கள் அனைத்தும் சிறப்பு நிகழ்வுகளாகும். ARIMA மாதிரிகள். பருவமற்ற ARIMA மாதிரியானது "ARIMA(p,d,q)" மாதிரியாக வகைப்படுத்தப்படுகிறது, இங்கு: p என்பது தன்னியக்கச் சொற்களின் எண்ணிக்கை, d என்பது நிலையான தன்மைக்கு தேவையான பருவமற்ற வேறுபாடுகளின் எண்ணிக்கை, மற்றும்.