Single Exponential Smoothing, SES abreviado, também chamado Simple Exponential Smoothing, é um método de previsão de séries temporais para dados univariados sem tendência ou sazonalidade. Requer um único parâmetro, chamado alfa (a), também chamado de fator de suavização ou coeficiente de suavização.
Como você analisa a suavização exponencial?
Interprete os principais resultados para suavização exponencial simples
- Etapa 1: Determine se o modelo se ajusta aos seus dados.
- Passo 2: Compare o ajuste do seu modelo com outros modelos.
- Etapa 3: Determine se as previsões são precisas.
Como você escolhe Alpha para suavização exponencial?
Escolhemos o melhor valor para \alpha então o valor que resulta no menor MSE. A soma dos erros ao quadrado (SSE)=208,94. A média dos erros quadráticos (MSE) é o SSE /11=19,0. O MSE foi novamente calculado para \alpha=0.5 e acabou sendo 16,29, portanto, neste caso, preferiríamos um \alpha de 0,5.
Quando você usaria suavização exponencial?
A suavização exponencial é uma maneira de suavizar dados para apresentações ou fazer previsões. Geralmente é usado para finanças e economia. Se você tiver uma série temporal com um padrão claro, poderá usar médias móveis, mas se não tiver um padrão claro, poderá usar suavização exponencial para prever.
Como calcular a suavização exponencial simples?
O cálculo de suavização exponencial é o seguinte: A demanda do período mais recente multiplicada pelo fator de suavização. A previsão do período mais recente multiplicada por (um menos o fator de suavização). S=o fator de suavização representado na forma decimal (portanto, 35% seria representado como 0,35).
