সূচকীয় মসৃণকরণ ব্যবহার করার সময় মসৃণ ধ্রুবক

এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং দ্য স্মুথিং কনস্ট্যান্ট ব্যবহার করার সময়?

সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করার সময়, মসৃণ ধ্রুবক

সাধারণত হয় মধ্যে75 এবং।95 বেশিরভাগ ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য।

সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করার সময় একটি মসৃণ ধ্রুবকের জন্য মান ব্যবহার করতে হবে?

সূচকীয় মসৃণকরণে, উচ্চতর স্মুথিং ধ্রুবক ব্যবহার করা বাঞ্ছনীয় যখন উচ্চ বৃদ্ধির সম্মুখীন একটি পণ্যের জন্য পূর্বাভাস চাহিদা. একটি সূচকীয় স্মুথিং মডেলে স্মুথিং কনস্ট্যান্ট আলফার মান 0 এবং 1 এর মধ্যে।

সূচকীয় মসৃণকরণ ব্যবহার করার সময় কীভাবে স্মুথিং ধ্রুবক নির্ধারণ করা যায়?

আপনার মসৃণ ধ্রুবক সনাক্ত করার সেরা উপায় হল দ্বারা একটি উচ্চ দশমিক এবং নিম্ন দশমিক মধ্যে পার্থক্য বুঝতে. মসৃণ ধ্রুবকটি 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সংখ্যা হতে চলেছে৷ একটি মসৃণ ধ্রুবক যত বেশি হবে, আপনার চাহিদার পূর্বাভাস তত বেশি সংবেদনশীল হবে৷ এর মানে আপনি ডেটার বড় স্পাইক দেখতে পাবেন।

সূচকীয় স্মুথিং ধ্রুবক কি?

সূচকীয় উইন্ডো ফাংশন ব্যবহার করে টাইম সিরিজের ডেটা মসৃণ করার জন্য সূচকীয় স্মুথিং হল থাম্ব কৌশলের একটি নিয়ম। যেখানে সরল চলমান গড়ে অতীতের পর্যবেক্ষণগুলি সমানভাবে ওজন করা হয়, সূচকীয় ফাংশনগুলি সূচকীয়ভাবে বরাদ্দ করতে ব্যবহৃত হয় হ্রাস সময়ের সাথে ওজন।

সূচকীয় মসৃণকরণে মসৃণ ধ্রুবকের প্রভাব কী?

মসৃণ ধ্রুবক চাহিদা পরিবর্তনের পূর্বাভাসের সংবেদনশীলতা নির্ধারণ করুন. α এর বড় মানগুলি পূর্বাভাসকে আরও সাম্প্রতিক স্তরের জন্য আরও প্রতিক্রিয়াশীল করে তোলে, যেখানে ছোট মানগুলির একটি স্যাঁতসেঁতে প্রভাব রয়েছে। β-এর বড় মানগুলির একটি অনুরূপ প্রভাব রয়েছে, প্রবণতার পুরানো অনুমানের তুলনায় সাম্প্রতিক প্রবণতাকে জোর দেয়।

আপনি কখন সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করবেন?

সূচকীয় মসৃণকরণ একটি উপায় উপস্থাপনা বা পূর্বাভাস করার জন্য ডেটা মসৃণ করতে. এটি সাধারণত অর্থ এবং অর্থনীতির জন্য ব্যবহৃত হয়। যদি আপনার কাছে পরিষ্কার প্যাটার্ন সহ একটি টাইম সিরিজ থাকে তবে আপনি চলমান গড় ব্যবহার করতে পারেন — তবে আপনার যদি স্পষ্ট প্যাটার্ন না থাকে তবে আপনি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করতে পারেন।

ডারউইনের সমুদ্রযাত্রার সময় এইচএমএস বিগলের অধিনায়ক কে ছিলেন তাও দেখুন

আপনি কখন সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করবেন?

বিচ্ছিন্ন টাইম সিরিজ ডেটার জন্য পরিসংখ্যানগত কৌশল এবং পদ্ধতির একটি বহুল পছন্দের শ্রেণি, সূচকীয় স্মুথিং ব্যবহার করা হয় অবিলম্বে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দিতে. এই পদ্ধতিটি মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে টাইম সিরিজ ডেটা সমর্থন করে, বা বলুন, পদ্ধতিগত প্রবণতা যেখানে এটি পূর্বাভাস তৈরি করতে অতীত পর্যবেক্ষণগুলি ব্যবহার করে।

আপনি কিভাবে একটি মসৃণ ধ্রুবক ব্যবহার করবেন?

বাছাই পরপর দুই মাস এবং একত্রে পরিসংখ্যান যোগ করুন এবং দুই দ্বারা ভাগ করুন. এই সংখ্যাটি সেই দুই মাসের চলমান গড়। 6 মাসের জন্য আপনার পূর্বাভাস হিসাবে সেই চিত্রটি ব্যবহার করুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি 4 মাস 200 বিক্রয় দেখায় এবং 5 মাস 250 বিক্রয় দেখায়, 200 যোগ করুন 250 যোগ করুন এবং 2 দ্বারা ভাগ করুন 225 পেতে।

সূচকীয় মসৃণ ধ্রুবকের মান কী কভার করে?

সূচকীয় মসৃণ ধ্রুবকের মান হল 0.88 এবং 0.83 ন্যূনতম MSE এবং MAD যথাক্রমে।

কিভাবে মসৃণ ধ্রুবক নির্ধারণ করা হয়?

মসৃণ ধ্রুবক নির্বাচন করার একটি ভিন্ন উপায়: α এর প্রতিটি মানের জন্য, উপযুক্ত মসৃণ পদ্ধতি ব্যবহার করে পূর্বাভাসের একটি সেট তৈরি করা হয়. এই পূর্বাভাসগুলিকে টাইম সিরিজের প্রকৃত পর্যবেক্ষণের সাথে তুলনা করা হয় এবং বর্গাকার পূর্বাভাস ত্রুটির ক্ষুদ্রতম যোগফল দেয় এমন a-এর মান বেছে নেওয়া হয়।

সূচকীয় মসৃণকরণ কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে?

সূচকীয় মসৃণকরণ হয় ভিন্ন ভিন্ন তথ্যের জন্য একটি সময় সিরিজের পূর্বাভাস পদ্ধতি. … সূচকীয় মসৃণ পদ্ধতি ব্যবহার করে উত্পাদিত পূর্বাভাসগুলি অতীতের পর্যবেক্ষণগুলির ওজনযুক্ত গড়, পর্যবেক্ষণগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে ওজনগুলি দ্রুতগতিতে ক্ষয়প্রাপ্ত হয়।

0.1 বা 0.5 এর একটি মসৃণ ধ্রুবক কি ভাল ফলাফল দেয়?

A.A এর মসৃণ ধ্রুবক কিছুই ভাল ফলাফল দেয় কারণ MAD, MSE এবং MAPE-এর মান সবই কম। (একটি পূর্ণসংখ্যা বা দশমিক টাইপ করুন।) B. 0.1 বা 0.5 উভয়ই ভাল ফলাফল দেয় না কারণ α=0.3-এর জন্য MAD, MSE এবং MAPE-এর মান সবই বেশি।

সূচকীয় স্মুথিং এবং আরিমার মধ্যে পার্থক্য কী?

যদিও সূচকীয় মসৃণ করার কৌশল অতীতের ডেটার ওজনে সূচকীয় হ্রাস অনুমানের উপর নির্ভর করে এবং ARIMA রূপান্তরিত করে নিযুক্ত করা হয় একটি টাইম সিরিজ থেকে স্থির সিরিজ এবং ACF এবং PACF এর মাধ্যমে স্থির সিরিজের প্রকৃতি অধ্যয়ন করা এবং তারপর স্বয়ংক্রিয়-রিগ্রেসিভ এবং চলমান গড় হিসাব করা …

মসৃণ ধ্রুবকের মান অতীতের পূর্বাভাস এবং অতীতের পর্যবেক্ষিত মানকে দেওয়া ওজনের উপর কী প্রভাব ফেলে?

এটি অতীতের পর্যবেক্ষণে α এবং অতীতের পূর্বাভাসকে (1−α) ওজন দেয়। টাইম সিরিজের সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণী পূর্বের ভবিষ্যদ্বাণীকৃত মানের উপর ভিত্তি করে হবে এবং প্রথম ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করে একটি সরল সরল রেখা হবে। এর কোনো ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মূল্য থাকবে না।

মসৃণ ধ্রুবকের কোন মান একটি সূচকীয় স্মুথিং পূর্বাভাসকে সাম্প্রতিক চাহিদা পরিবর্তনের জন্য সবচেয়ে প্রতিক্রিয়াশীল করে তুলবে?

একটি মসৃণ ধ্রুবক .1 এর একটি মসৃণ ধ্রুবক মানের চেয়ে আকস্মিক পরিবর্তনের জন্য একটি সূচকীয় স্মুথিং পূর্বাভাস আরও দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখাবে। 3. ছোট মসৃণ ধ্রুবক কম প্রতিক্রিয়াশীল পূর্বাভাস মডেল ফলাফল.

কেন সূচকীয় মসৃণতা চলমান গড় থেকে ভাল?

একটি প্রদত্ত গড় বয়সের জন্য (অর্থাৎ, ব্যবধানের পরিমাণ), সরল সূচকীয় স্মুথিং (এসইএস) পূর্বাভাসটি সরল চলন্ত গড় (এসএমএ) পূর্বাভাসের থেকে কিছুটা উচ্চতর। কারণ এটি সাম্প্রতিক পর্যবেক্ষণে তুলনামূলকভাবে বেশি ওজন রাখে-অর্থাৎ, সাম্প্রতিক অতীতে ঘটতে থাকা পরিবর্তনগুলির জন্য এটি কিছুটা বেশি "প্রতিক্রিয়াশীল"।

আরও দেখুন দক্ষিণ এশিয়ার পর্বত শুষ্ক ও অনুর্বর কোথায়?

সহজ সূচকীয় মসৃণকরণ একটি ধ্রুবক মডেল?

পূর্বাভাসের পরিপ্রেক্ষিতে, সহজ সূচকীয় মসৃণকরণ মানগুলির একটি ধ্রুবক সেট তৈরি করে. সমস্ত পূর্বাভাস স্তর উপাদানের শেষ মান সমান। ফলস্বরূপ, এই পূর্বাভাসগুলি তখনই উপযুক্ত যখন আপনার টাইম সিরিজ ডেটাতে কোনো প্রবণতা বা ঋতু নেই।

সাধারণ সূচকীয় মসৃণকরণে সাম্প্রতিক চাহিদার তথ্যকে উচ্চতর গুরুত্ব দিতে হলে ধ্রুবকের মান আনুমানিক কত হওয়া উচিত?

উদাহরণ: তেল উৎপাদন
বছরসময়স্তর
19972451.93
19983454.00
19994427.63
20005451.32

কিভাবে সূচকীয় স্মুথিং পূর্বাভাস ব্যবহার করা হয়?

কিভাবে আপনি Excel এ মসৃণ ধ্রুবক খুঁজে পাবেন?

আপনি কিভাবে সূচকীয় মসৃণতা বিশ্লেষণ করবেন?

একটি একক সূচকীয় মসৃণ বিশ্লেষণ ব্যাখ্যা করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন৷

  1. ধাপ 1: মডেলটি আপনার ডেটার সাথে মানানসই কিনা তা নির্ধারণ করুন। আপনার মডেল আপনার ডেটা মানানসই কিনা তা নির্ধারণ করতে মসৃণ প্লট পরীক্ষা করুন. …
  2. ধাপ 2: অন্যান্য মডেলের সাথে আপনার মডেলের ফিট তুলনা করুন। …
  3. ধাপ 3: পূর্বাভাস সঠিক কিনা তা নির্ধারণ করুন।

সূচকীয় স্মুথিং কি সঠিক?

একটি সূচকীয় মসৃণ পদ্ধতি সামনের একটি সময়ের জন্য একটি পূর্বাভাস তৈরি করে। … পূর্বাভাস সঠিক বলে মনে করা হয় যেহেতু এটি প্রকৃত অনুমান এবং আসলে কী ঘটেছে তার মধ্যে পার্থক্যের জন্য অ্যাকাউন্ট।

এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং মডেল কী কোম্পানিগুলো এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং ব্যবহার করে কেন?

সূচকীয় স্মুথিং কি? সূচকীয় মসৃণকরণ হল a নতুন ডেটাকে আরও গুরুত্ব দিয়ে নির্দিষ্ট সময়ের ডেটা বিশ্লেষণ করার উপায়, এবং পুরানো তথ্য কম গুরুত্ব. এই পদ্ধতিটি "মসৃণ ডেটা" বা ডেটা তৈরি করে যা গোলমাল অপসারণ করে, প্যাটার্ন এবং প্রবণতাগুলিকে আরও দৃশ্যমান করার অনুমতি দেয়।

কেন কোম্পানিগুলো এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং ব্যবহার করে?

ডেটা প্রসেসিং সরঞ্জাম, সূচকীয় মসৃণকরণের সাথে একত্রে ব্যবহার করা হলে এটি সাপ্তাহিক ভিত্তিতে সঠিকভাবে চাহিদা পূর্বাভাস করা সম্ভব করে তোলে. এটি উচ্চ গতির ইলেকট্রনিক কম্পিউটারে সহজেই অভিযোজিত হয় যাতে প্রত্যাশিত চাহিদার পাশাপাশি প্রবণতা সনাক্তকরণ এবং সংশোধন একটি রুটিন বিষয় হিসাবে পরিমাপ করা যায়।

এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং এক্সেল কি?

সূচকীয় স্মুথিং হল উপযুক্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবসার পরিমাণের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়. এটি অনেকটা এলোমেলো প্রভাবগুলিকে বাদ দিয়ে ডেটাকে "মসৃণ" করার একটি উপায়। এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিংয়ের পিছনে ধারণাটি হল মাইক্রোসফ্ট এক্সেল 2010 এবং 2013 ব্যবহার করে ব্যবসার আরও বাস্তবসম্মত চিত্র পাওয়া।

আরও দেখুন কিভাবে তুষার গঠিত হয়?

সূচকীয় মসৃণকরণে আলফা কী ভূমিকা পালন করে?

আলফা হল মসৃণ প্যারামিটার যা ওজন নির্ধারণ করে এবং 0 এর বেশি এবং 1 এর কম হওয়া উচিত. ALPHA সমান 0 বর্তমান মসৃণ বিন্দুকে পূর্ববর্তী মসৃণ মানের সাথে সেট করে এবং ALPHA সমান 1 বর্তমান মসৃণ বিন্দুকে বর্তমান বিন্দুতে সেট করে (অর্থাৎ, মসৃণ সিরিজটি আসল সিরিজ)।

সূচকীয় স্মুথিংয়ে আলফা স্মুথিং কনস্ট্যান্টের মান কী হওয়া উচিত?

আমরা \alpha-এর জন্য সর্বোত্তম মান বেছে নিই যাতে মানটি সবচেয়ে ছোট MSE-এ পরিণত হয়। বর্গক্ষেত্র ত্রুটির যোগফল (SSE) = 208.94। বর্গক্ষেত্র ত্রুটির (MSE) গড় হল SSE /11 = 19.0। MSE আবার \alpha = এর জন্য গণনা করা হয়েছিল 0.5 এবং 16.29 হতে পরিণত হয়েছে, তাই এই ক্ষেত্রে আমরা 0.5 এর একটি \আলফা পছন্দ করব।

সূচকীয় স্মুথিং সূত্র কি?

এই পদ্ধতিটি সময় সিরিজের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় যখন ডেটাতে রৈখিক প্রবণতা এবং মৌসুমী প্যাটার্ন উভয়ই থাকে। এই পদ্ধতিটিকে হোল্ট-উইন্টার্স এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিংও বলা হয়। পূর্ববর্তী 10 মাসের জন্য একটি স্টলে একটি পত্রিকার বিক্রি নীচে দেওয়া হল।

ট্রিপল সূচকীয় মসৃণকরণ।

মাসবিক্রয়
অক্টোবর45

আপনি কিভাবে সূচকীয় স্মুথিং পরামিতি চয়ন করবেন?

সূচকীয় মসৃণকরণে মসৃণ পরামিতি নির্বাচন করার সময়, পছন্দটি করা যেতে পারে হয় বর্গক্ষেত্রের এক-ধাপ এগিয়ে পূর্বাভাস ত্রুটির যোগফলকে কমিয়ে দেওয়া বা পরম এক-ধাপ এগিয়ে পূর্বাভাস ত্রুটির যোগফলকে ন্যূনতম করা. এই নিবন্ধে, ফলাফলের পূর্বাভাসের নির্ভুলতা এই দুটি বিকল্পের তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়।

সূচকীয় স্মুথিং কুইজলেট কি?

শুধুমাত্র $35.99/বছর। সূচকীয় স্মুথিং হল a [ওয়েটেড মুভিং এভারেজ] এর ফর্ম যেখানে. ওজন দ্রুত হ্রাস পায়. সাম্প্রতিক তথ্য সবচেয়ে ওজন করা হয়. অতীতের তথ্যের সামান্য রেকর্ড রাখা জড়িত.

সূচকীয় স্মুথিং পূর্বাভাসের সুবিধা কী?

সূচকীয় স্মুথিংয়ের একটি বড় সুবিধা কী? সূচকীয় স্মুথিং পদ্ধতি এটিকে বিবেচনা করে এবং সাম্প্রতিক ডেটার আরও প্রাসঙ্গিক ভিত্তিতে আমাদের আরও দক্ষতার সাথে ইনভেন্টরি পরিকল্পনা করার অনুমতি দেয়. আরেকটি সুবিধা হল যে ডেটার স্পাইকগুলি পূর্ববর্তী পদ্ধতিগুলির মতো পূর্বাভাসের জন্য যথেষ্ট ক্ষতিকারক নয়।

CPFR এর লক্ষ্য কি?

কোলাবোরেটিভ প্ল্যানিং, ফোরকাস্টিং অ্যান্ড রিপ্লেনিশমেন্ট (CPFR) হল একটি পন্থা যার লক্ষ্য যৌথ অনুশীলনকে সমর্থন ও সহায়তা করে সরবরাহ শৃঙ্খল একীকরণ উন্নত করুন. CPFR সমগ্র সাপ্লাই চেইন জুড়ে পণ্যের যৌথ দৃশ্যমানতা এবং পুনরায় পূরণের মাধ্যমে ইনভেন্টরির সমবায় ব্যবস্থাপনা চায়।

সূচকীয় মসৃণকরণের জন্য কি স্থির ডেটার প্রয়োজন হয়?

সূচকীয় স্মুথিং পদ্ধতিগুলি হল অস্থির ডেটার জন্য উপযুক্ত (যেমন একটি প্রবণতা এবং মৌসুমী ডেটা সহ ডেটা)। ARIMA মডেলগুলি শুধুমাত্র স্থির ডেটাতে ব্যবহার করা উচিত।

সূচকীয় মসৃণতা কি আরিমা?

র্যান্ডম-ওয়াক এবং র্যান্ডম-ট্রেন্ড মডেল, অটোরিগ্রেসিভ মডেল এবং এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং মডেলগুলি হল বিশেষ ক্ষেত্রে আরিমা মডেল. একটি অ-মৌসুমী ARIMA মডেলকে একটি "ARIMA(p,d,q)" মডেল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, যেখানে: p হল অটোরিগ্রেসিভ পদগুলির সংখ্যা, d হল স্থিরতার জন্য প্রয়োজনীয় অ-মৌসুমী পার্থক্যগুলির সংখ্যা, এবং৷

পূর্বাভাস: এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং, MSE

কিভাবে... এক্সেল 2013-এ এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং ব্যবহার করে পূর্বাভাস

এক্সেলে সূচকীয় স্মুথিং (α খুঁজুন)

পূর্বাভাসে সূচকীয় স্মুথিং


$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found