Exponential smoothing In the moving

Exponential smoothing In the moving average method, large volume of historical data needs to be carried forward. We can eliminate the need for such past records by adopting exponential smoothing method. This method smoothens random errors by giving exponentially decreasing weights to historical data. Such weight factor is indicated by alpha, which is a smoothing constant. It is a nonlinear decimal value that lies between 0 and 1. The formula for the exponential smoothing model is:

Kết quả (Việt) 1:

Làm mịn mũ trong phương pháp trung bình di chuyển các khối lượng lớn của dữ liệu lịch sử cần được tiến hành về phía trước. Chúng ta có thể loại bỏ sự cần thiết cho những ghi chép trong quá khứ bằng việc áp dụng phương pháp làm mịn mũ. Phương pháp này smoothens lỗi ngẫu nhiên bằng cách đưa ra theo cấp số nhân giảm trọng lượng cho dữ liệu lịch sử. Như vậy yếu tố trọng lượng được chỉ định bởi alpha, mà là một hằng số làm mịn. Nó là một giá trị thập phân phi tuyến nằm giữa 0 và 1. Công thức cho các mô hình làm mịn mũ là:

Kết quả (Việt) 2:

làm mịn Exponential Trong phương pháp trung bình động, khối lượng lớn các dữ liệu lịch sử cần phải được tiến về phía trước. Chúng tôi có thể loại bỏ sự cần thiết cho hồ sơ qua như vậy bằng cách áp dụng phương pháp làm mịn mũ. Phương pháp này làm trơn nhẵn các lỗi ngẫu nhiên bằng cách cho trọng lượng theo cấp số nhân giảm tới dữ liệu lịch sử. yếu tố trọng lượng như vậy được chỉ định bởi alpha, đó là một hằng số làm mịn. Nó là một giá trị thập phân phi tuyến nằm giữa 0 và 1. Các công thức cho các mô hình làm mịn mũ là: