Calculadora de pronóstico de suavizado exponencial
Instrucciones: Puede usar esta calculadora de pronóstico de suavizado exponencial para un conjunto de datos de serie de tiempo dado, al proporcionar un conjunto de datos y una constante de suavizado. Además, puede indicar si los períodos de datos son meses o no, y opcionalmente puede escribir sus propios nombres personalizados para los períodos de tiempo en el siguiente formulario:
Calculadora de suavizado exponencial
Más información sobre el Pronósticos De Suavizado Exponencial para que pueda comprender mejor el resultado que proporcionará este salculadora. La idea detrás del Suavizado Exponencial para hacer pronósticos consiste en estimar el valor de los datos de un período determinado en función del valor de los datos anteriores, así como del pronóstico anterior, para intentar corregir la desviación entre el valor real anterior y la predicción.
La siguiente fórmula se utiliza para estimar el valor de los datos durante el período \(n\)
\[ \text{Forecast during period n} = F_n = F_{n-1} + \alpha (A_{n-1} - F_{n-1}) \]El método de pronóstico de suavizado exponencial es un método comúnmente utilizado para hacer pronósticos basados en un conjunto de datos de series temporales. Otros métodos comunes son el método de pronóstico ingenuo el medias móviles ponderadas , el método de pronóstico de promedios móviles , y el método de pronóstico de tendencia lineal, solo por mencionar algunos.
¿es la regresión lineal un método de pronóstico?
Sí, lo es, pero es bastante simplista porque solo usa el componente de tendencia de una serie temporal, y potencialmente puede encontrar otros, incluidos los cíclicos y estacionales. Puedes usar esto Calculadora de regresión lineal para hacer predicciones utilizando la tendencia lineal.
¿el suavizado exponencial incluye una tendencia?
Tenga en cuenta que esta calculadora no asume ningún componente de tendencia. Usa esta calculadora en caso de que quieras calcular Suavizado exponencial con componente de tendencia. , para una predicción más precisa.