ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کرتے وقت اسموتھنگ کنسٹنٹ
ایکسپونیشنل اسموتھنگ دی اسموتھنگ کنسٹنٹ کا استعمال کرتے وقت؟
ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کرتے وقت، ہموار کرنے والا مستقلعام طور پر ہے کے درمیان75 اور95 زیادہ تر کاروباری ایپلی کیشنز کے لیے۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کرتے وقت ایک ہموار کنسٹینٹ کے لیے قدر کا استعمال کیا جانا چاہیے؟
ایکسپونینشل اسموتھنگ میں، یہ ضروری ہے کہ زیادہ ہموار کنسٹینٹ استعمال کیا جائے جب اعلی نمو کا سامنا کرنے والی مصنوعات کی طلب کی پیشن گوئی. ایکسپونینشل اسموتھنگ ماڈل میں ہموار کرنے والے مستقل الفا کی قدر 0 اور 1 کے درمیان ہے۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کرتے وقت ہموار کنسٹینٹ کا تعین کیسے کیا جا سکتا ہے؟
آپ کے ہموار مستقل کی شناخت کرنے کا بہترین طریقہ یہ ہے۔ اعلی اعشاریہ اور کم اعشاریہ کے درمیان فرق کو سمجھیں۔. اسموتھنگ کنسٹینٹ 0 اور 1 کے درمیان ایک نمبر ہونے والا ہے۔ ہموار کنسٹینٹ جتنا زیادہ ہوگا، آپ کی طلب کی پیشن گوئی اتنی ہی زیادہ حساس ہوگی۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کو ڈیٹا کی بڑی اسپائکس نظر آئیں گی۔
ایکسپونینشل ہموار مستقل کیا ہے؟
ایکسپونینشل اسموتھنگ ایک اصول ہے جو ٹائم سیریز کے ڈیٹا کو ایکسپونینشل ونڈو فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ہموار کرنے کے لیے انگوٹھے کی تکنیک ہے۔ جبکہ سادہ موونگ ایوریج میں ماضی کے مشاہدات کو یکساں طور پر وزن دیا جاتا ہے، ایکسپوینیشنل فنکشنز کو تیزی سے تفویض کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ کم وقت کے ساتھ وزن.
اسموتھنگ کنسٹینٹس کا ایکسپونیشنل اسموتھنگ میں کیا اثر ہوتا ہے؟
ہموار کرنے والے مستقل طلب میں تبدیلیوں کے لیے پیشن گوئی کی حساسیت کا تعین کریں۔. α کی بڑی قدریں پیشین گوئیوں کو حالیہ سطحوں کے لیے زیادہ جوابدہ بناتی ہیں، جب کہ چھوٹی قدروں کا اثر نم ہوتا ہے۔ β کی بڑی قدروں کا ایک جیسا اثر ہوتا ہے، جو رجحان کے پرانے اندازوں پر حالیہ رجحان پر زور دیتا ہے۔
آپ کو ایکسپونینشل اسموتھنگ کب استعمال کرنی چاہیے؟
واضح ہموار کرنا ایک طریقہ ہے۔ پریزنٹیشنز کے لیے ڈیٹا کو ہموار کرنے یا پیشین گوئیاں کرنے کے لیے. یہ عام طور پر فنانس اور اقتصادیات کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اگر آپ کے پاس واضح پیٹرن کے ساتھ ٹائم سیریز ہے، تو آپ موونگ ایوریج استعمال کر سکتے ہیں — لیکن اگر آپ کے پاس واضح پیٹرن نہیں ہے تو آپ پیشن گوئی کے لیے ایکسپونیشل اسموتھنگ کا استعمال کر سکتے ہیں۔یہ بھی دیکھیں کہ ڈارون کے سفر کے دوران hms بیگل کا کپتان کون تھا۔
آپ ایکسپونینشل اسموتھنگ کب استعمال کریں گے؟
مجرد ٹائم سیریز ڈیٹا کے لیے شماریاتی تکنیکوں اور طریقہ کار کی ایک وسیع تر ترجیحی کلاس، ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کیا جاتا ہے۔ فوری مستقبل کی پیشن گوئی کرنے کے لئے. یہ طریقہ موسمی اجزاء کے ساتھ ٹائم سیریز کے ڈیٹا کو سپورٹ کرتا ہے، یا یوں کہیے، منظم رجحانات جہاں اس نے ماضی کے مشاہدات کو توقعات کے لیے استعمال کیا۔آپ ہموار کنسٹینٹ کا استعمال کیسے کرتے ہیں؟
چنو لگاتار دو مہینے اور اعداد کو ایک ساتھ جوڑیں اور دو سے تقسیم کریں۔. یہ تعداد ان دو مہینوں کے لیے متحرک اوسط ہے۔ اس اعداد و شمار کو ماہ 6 کے لیے اپنی پیشن گوئی کے طور پر استعمال کریں۔ مثال کے طور پر، اگر ماہ 4 نے 200 سیلز دکھائے اور مہینے 5 نے 250 سیلز دکھائے، تو 225 حاصل کرنے کے لیے 200 جمع 250 شامل کریں اور 2 سے تقسیم کریں۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ کنسٹینٹ کی قدر کا احاطہ کیا ہے؟
کفایتی ہموار کنسٹینٹ کی قدر ہے۔ 0.88 اور 0.83 بالترتیب کم از کم MSE اور MAD کے لیے۔
ہموار کرنے کا مستقل تعین کیسے کیا جاتا ہے؟
ہموار مستقل کو منتخب کرنے کا ایک مختلف طریقہ: α کی ہر قدر کے لیے، پیشن گوئی کا ایک سیٹ مناسب ہموار طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا جاتا ہے۔. ان پیشین گوئیوں کا موازنہ ٹائم سیریز کے اصل مشاہدات سے کیا جاتا ہے اور اس کی قدر کا انتخاب کیا جاتا ہے جو مربع پیشن گوئی کی غلطیوں کی سب سے چھوٹی رقم دیتا ہے۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتی ہے؟
کفایتی ہموار کرنا ہے۔ غیر متغیر ڈیٹا کے لیے ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کا طریقہ. … کفایت شعاری ہموار کرنے کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے تیار کی گئی پیشن گوئیاں ماضی کے مشاہدات کے وزنی اوسط ہیں، مشاہدات کے پرانے ہونے کے ساتھ وزن میں تیزی سے کمی آتی جاتی ہے۔
کیا 0.1 یا 0.5 کا مستقل ہموار کرنے سے بہتر نتائج برآمد ہوتے ہیں؟
A.A ہموار کرنے والا مستقل کچھ بھی بہتر نتائج نہیں دیتا کیونکہ MAD، MSE اور MAPE کی قدریں سب کم ہیں۔ (انٹیجر یا اعشاریہ ٹائپ کریں۔) B. نہ ہی 0.1 اور نہ ہی 0.5 بہتر نتائج دیتے ہیں کیونکہ α=0.3 کے لیے MAD، MSE اور MAPE کی قدریں زیادہ ہیں۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ اور اریما میں کیا فرق ہے؟
جبکہ ایکسپونیشنل اسموتھنگ تکنیک کا انحصار ماضی کے اعداد و شمار کے وزن میں کمی کے مفروضے پر ہوتا ہے اور ARIMA کو تبدیلی کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے۔ ایک ٹائم سیریز سے اسٹیشنری سیریز اور ACF اور PACF کے ذریعے اسٹیشنری سیریز کی نوعیت کا مطالعہ کرنا اور پھر خودکار رجعت پسند اور متحرک اوسط کا حساب لگانا …
ماضی کی پیشن گوئی اور ماضی کی مشاہدہ شدہ قدر کو دیے گئے وزن پر ہموار کنسٹینٹ کی قدر کا کیا اثر ہوتا ہے؟
یہ ماضی کے مشاہدے کو α اور ماضی کی پیشن گوئی کو (1−α) کا وزن دیتا ہے۔ ٹائم سیریز کی تمام پیشین گوئی سابقہ پیشن گوئی کی قدر پر مبنی ہوگی، اور پہلی پیشین گوئی کا استعمال کرتے ہوئے ایک سادہ سیدھی لکیر بنیں گے۔ اس کی کوئی پیشین گوئی کی قدر نہیں ہوگی۔
اسموتھنگ کنسٹینٹ کی کون سی قدر تیزی سے ہموار ہونے والی پیشن گوئی کو حالیہ ڈیمانڈ کی تبدیلیوں کے لیے سب سے زیادہ رد عمل کا باعث بنائے گی؟
کا ایک ہموار مستقل .1 کی ہموار کرنے والی مستقل قدر کے مقابلے میں اچانک تبدیلی پر تیزی سے رد عمل ظاہر کرنے کے لیے ایک تیز رفتار ہموار پیشن گوئی کا سبب بنے گی۔ 3. چھوٹے ہموار کنسٹنٹ کے نتیجے میں کم رد عمل والے پیشن گوئی کے ماڈل ہوتے ہیں۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ موونگ ایوریج سے بہتر کیوں ہے؟
دی گئی اوسط عمر (یعنی وقفہ کی مقدار) کے لیے، سادہ ایکسپونینشل اسموتھنگ (SES) کی پیشن گوئی سادہ موونگ ایوریج (SMA) کی پیشن گوئی سے کچھ بہتر ہے۔ کیونکہ یہ حالیہ مشاہدے پر نسبتاً زیادہ وزن رکھتا ہے-یعنی ماضی قریب میں ہونے والی تبدیلیوں کے لیے یہ قدرے زیادہ "ردعمل" ہے۔یہ بھی دیکھیں کہ جنوبی ایشیا کے پہاڑ کہاں خشک اور بنجر ہیں؟
کیا سادہ کفایتی ہموار کرنا ایک مستقل ماڈل ہے؟
پیشن گوئی کے لحاظ سے، سادہ کفایتی ہموار اقدار کا ایک مستقل سیٹ تیار کرتا ہے۔. تمام پیشین گوئیاں لیول کے جزو کی آخری قدر کے برابر ہیں۔ نتیجتاً، یہ پیشین گوئیاں صرف اس وقت مناسب ہیں جب آپ کے ٹائم سیریز کے ڈیٹا میں کوئی رجحان یا موسمی نوعیت نہ ہو۔
مستقل کی قدر تقریباً کیا ہونی چاہیے اگر ہمیں حالیہ ڈیمانڈ کی معلومات کو سادہ کفایتی ہموار کرنے میں زیادہ وزن دینا ہے؟
مثال: تیل کی پیداوار| سال | وقت | سطح |
|---|---|---|
| 1997 | 2 | 451.93 |
| 1998 | 3 | 454.00 |
| 1999 | 4 | 427.63 |
| 2000 | 5 | 451.32 |
پیشن گوئی میں ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کیسے کیا جاتا ہے؟
آپ ایکسل میں ہموار مستقل کیسے تلاش کرتے ہیں؟
آپ ایکسپونینشل سموتھنگ کا تجزیہ کیسے کرتے ہیں؟
کسی ایک کفایتی ہموار تجزیہ کی تشریح کے لیے درج ذیل مراحل کو مکمل کریں۔…
- مرحلہ 1: اس بات کا تعین کریں کہ آیا ماڈل آپ کے ڈیٹا پر فٹ بیٹھتا ہے۔ اس بات کا تعین کرنے کے لیے ہموار پلاٹ کی جانچ کریں کہ آیا آپ کا ماڈل آپ کے ڈیٹا میں فٹ بیٹھتا ہے۔ …
- مرحلہ 2: اپنے ماڈل کے فٹ کا دوسرے ماڈلز سے موازنہ کریں۔ …
- مرحلہ 3: اس بات کا تعین کریں کہ آیا پیشن گوئیاں درست ہیں۔
کیا ایکسپونینشل ہموار کرنا درست ہے؟
ایک کفایتی ہموار کرنے کا طریقہ آگے کی ایک مدت کے لیے پیشن گوئی پیدا کرتا ہے۔ … پیشن گوئی درست سمجھی جاتی ہے۔ جیسا کہ یہ اصل تخمینوں اور اصل میں کیا ہوا کے درمیان فرق کا حساب دیتا ہے۔ایکسپونینشل اسموتھنگ ماڈل کیا ہے کمپنیاں ایکسپونیشنل اسموتھنگ کیوں استعمال کرتی ہیں؟
ایکسپونینشل اسموتھنگ کیا ہے؟ کفایتی ہموار کرنا a نئے ڈیٹا کو زیادہ اہمیت دے کر وقت کے مخصوص ادوار سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا طریقہ، اور پرانے ڈیٹا کو کم اہمیت۔ یہ طریقہ "ہموار ڈیٹا" یا ڈیٹا تیار کرتا ہے جس میں شور کو ہٹا دیا جاتا ہے، پیٹرن اور رجحانات کو زیادہ نظر آنے دیتا ہے۔کمپنیاں ایکسپونینشل اسموتھنگ کیوں استعمال کرتی ہیں؟
جب ڈیٹا پروسیسنگ کے سامان کے ساتھ مل کر استعمال کیا جاتا ہے، ایکسپونینشل ہموار کرنا ہفتہ وار بنیاد پر مانگ کی درستگی کی پیش گوئی کرنا ممکن بناتا ہے۔. اسے تیز رفتار الیکٹرانک کمپیوٹرز کے ساتھ آسانی سے ڈھال لیا جاتا ہے تاکہ متوقع طلب کے ساتھ ساتھ رجحانات کا پتہ لگانے اور ان کی اصلاح کو معمول کے معاملے کے طور پر ناپا جا سکے۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ ایکسل کیا ہے؟
Exponential Smoothing ہے۔ مناسب فیصلے لینے کے لیے کاروباری حجم کی پیش گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔. یہ بہت سے بے ترتیب اثرات کو ختم کرکے ڈیٹا کو "ہموار" کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ Exponential Smoothing کے پیچھے خیال صرف Microsoft Excel 2010 اور 2013 کا استعمال کرتے ہوئے کاروبار کی زیادہ حقیقت پسندانہ تصویر حاصل کرنا ہے۔ یہ بھی دیکھیں کہ برف کیسے بنتی ہے؟الفا ایکسپونینشل ہموار کرنے میں کیا کردار ادا کرتا ہے؟
الفا ہے۔ ہموار کرنے والا پیرامیٹر جو وزن کی وضاحت کرتا ہے اور 0 سے زیادہ اور 1 سے کم ہونا چاہئے. ALPHA equal 0 موجودہ ہموار پوائنٹ کو پچھلی ہموار قدر پر سیٹ کرتا ہے اور ALPHA equal 1 موجودہ ہموار پوائنٹ کو موجودہ پوائنٹ پر سیٹ کرتا ہے (یعنی ہموار سیریز اصل سیریز ہے)۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ میں الفا اسموتھنگ کنسٹینٹ کی قدر کیا ہونی چاہیے؟
ہم \alpha کے لیے بہترین قدر کا انتخاب کرتے ہیں تاکہ وہ قدر جس کے نتیجے میں سب سے چھوٹی MSE ہوتی ہے۔ مربع غلطیوں کا مجموعہ (SSE) = 208.94۔ مربع غلطیوں (MSE) کا اوسط SSE /11 = 19.0 ہے۔ ایم ایس ای کو دوبارہ \alpha = کے لیے شمار کیا گیا۔ 0.5 اور 16.29 نکلا، تو اس صورت میں ہم 0.5 کے الفا کو ترجیح دیں گے۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ فارمولہ کیا ہے؟
یہ طریقہ ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جب ڈیٹا میں لکیری رجحان اور موسمی پیٹرن دونوں ہوتے ہیں۔ اس طریقہ کو ہولٹ ونٹرز ایکسپونیشنل اسموتھنگ بھی کہا جاتا ہے۔ پچھلے 10 مہینوں کے اسٹال میں میگزین کی فروخت ذیل میں دی گئی ہے۔…
ٹرپل ایکسپونیشنل ہموار کرنا۔
| مہینہ | سیلز |
|---|---|
| اکتوبر | 45 |
آپ ایکسپونینشل اسموتھنگ پیرامیٹرز کا انتخاب کیسے کرتے ہیں؟
ایکسپونینشل اسموتھنگ میں ہموار کرنے والے پیرامیٹرز کا انتخاب کرتے وقت، انتخاب کیا جا سکتا ہے یا تو مربع ایک قدم آگے کی پیشن گوئی کی غلطیوں کے مجموعے کو کم سے کم کرنا یا مطلق ایک قدم آگے کی پیشن گوئی کی غلطیوں کے مجموعے کو کم کرنا. اس مضمون میں، نتیجے میں پیشن گوئی کی درستگی کا استعمال ان دو اختیارات کا موازنہ کرنے کے لیے کیا گیا ہے۔
ایکسپونینشل اسموتھنگ کوئزلیٹ کیا ہے؟
صرف $35.99/سال۔ ایکسپونیشنل اسموتھنگ ہے a [ویٹڈ موونگ ایوریج] کی شکل جہاں. وزن میں تیزی سے کمی. تازہ ترین ڈیٹا سب سے زیادہ وزنی ہے۔. ماضی کے ڈیٹا کا بہت کم ریکارڈ رکھنا شامل ہے۔.
ایکسپونینشل اسموتھنگ پیشن گوئی کا کیا فائدہ ہے؟
ایکسپونینشل ہموار کرنے کا بڑا فائدہ کیا ہے؟ کفایتی ہموار کرنے کا طریقہ اس کو مدنظر رکھتا ہے اور ہمیں حالیہ اعداد و شمار کی زیادہ متعلقہ بنیادوں پر انوینٹری کو زیادہ مؤثر طریقے سے پلان کرنے کی اجازت دیتا ہے۔. ایک اور فائدہ یہ ہے کہ اعداد و شمار میں اضافہ پچھلے طریقوں کی طرح پیشن گوئی کے لیے اتنا نقصان دہ نہیں ہے۔
CPFR کا مقصد کیا ہے؟
تعاون پر مبنی منصوبہ بندی، پیشن گوئی اور دوبارہ بھرنا (CPFR) ایک نقطہ نظر ہے جس کا مقصد مشترکہ طریقوں کی حمایت اور مدد کرکے سپلائی چین کے انضمام کو بڑھانا. CPFR پوری سپلائی چین میں مصنوعات کی مشترکہ نمائش اور دوبارہ بھرنے کے ذریعے انوینٹری کے تعاون پر مبنی انتظام کی کوشش کرتا ہے۔
کیا ایکسپونینشل ہموار کرنے کے لیے اسٹیشنری ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے؟
اسموتھنگ کے طریقے ہیں۔ غیر سٹیشنری ڈیٹا کے لیے موزوں (یعنی ایک رجحان اور موسمی ڈیٹا کے ساتھ ڈیٹا)۔ ARIMA ماڈلز کو صرف سٹیشنری ڈیٹا پر استعمال کیا جانا چاہیے۔
کیا اسموتھنگ اریما ہے؟
رینڈم واک اور رینڈم ٹرینڈ ماڈلز، آٹوریگریسو ماڈلز، اور ایکسپونینشل اسموتھنگ ماڈلز کے تمام خاص معاملات ہیں۔ ARIMA ماڈلز. ایک غیر موسمی ARIMA ماڈل کو "ARIMA(p,d,q)" ماڈل کے طور پر درجہ بندی کیا جاتا ہے، جہاں: p خود بخود ہونے والی اصطلاحات کی تعداد ہے، d اسٹیشناریٹی کے لیے درکار غیر موسمی اختلافات کی تعداد ہے، اور۔
پیشن گوئی: Exponential Smoothing، MSE
کیسے کریں… ایکسل 2013 میں ایکسپونینشل اسموتھنگ کا استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی کریں۔
ایکسل میں ایکسپونینشل اسموتھنگ (α تلاش کریں)
پیشن گوئی میں ایکسپونینشل اسموتھنگ
