2024 Հեղինակ: Elizabeth Oswald | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-13 00:08
Single Exponential Smoothing, կարճ SES, որը նաև կոչվում է Simple Exponential Smoothing, ժամանակային շարքի կանխատեսման մեթոդ էմիակողմանի տվյալների համար՝ առանց միտումի կամ սեզոնայնության: Այն պահանջում է մեկ պարամետր, որը կոչվում է ալֆա (a), որը նաև կոչվում է հարթեցման գործակից կամ հարթեցման գործակից:
Ինչպե՞ս եք վերլուծում էքսպոնենցիալ հարթեցումը:
Մեկնաբանեք մեկ էքսպոնենցիալ հարթեցման հիմնական արդյունքները
- Քայլ 1. Որոշեք, թե արդյոք մոդելը համապատասխանում է ձեր տվյալներին:
- Քայլ 2. Համեմատեք ձեր մոդելի համապատասխանությունը այլ մոդելների հետ:
- Քայլ 3. Որոշեք, թե արդյոք կանխատեսումները ճշգրիտ են:
Ինչպե՞ս եք ընտրում Ալֆան էքսպոնենցիալ հարթեցման համար:
Մենք ընտրում ենք \alpha-ի լավագույն արժեքը, այնպես որ այն արժեքը, որը հանգեցնում է ամենափոքր MSE-ին: Քառակուսի սխալների գումարը (SSE)=208,94: Քառակուսի սխալների (MSE) միջինը SSE /11=19.0 է: MSE-ը կրկին հաշվարկվել է \ալֆա=0.5-ի համար և ստացվել է 16.29, ուստի այս դեպքում մենք կնախընտրենք \ալֆան 0.5::
Ե՞րբ կօգտագործեիք էքսպոնենցիալ հարթեցումը:
Էքսպոնենցիալ հարթեցումը միջոց է՝ հարթեցնելու տվյալները ներկայացումների համար կամ կանխատեսումներ անելու: Այն սովորաբար օգտագործվում է ֆինանսների և տնտեսագիտության համար: Եթե դուք ունեք հստակ օրինաչափությամբ ժամանակային շարք, կարող եք օգտագործել շարժվող միջինները, բայց եթե չունեք հստակ օրինաչափություն, կարող եք օգտագործել էքսպոնենցիալ հարթեցումը կանխատեսելու համար:
Ինչպե՞ս եք հաշվարկում պարզ էքսպոնենցիալ հարթեցումը:
Էքսպոնենցիալ հարթեցման հաշվարկը հետևյալն է. Ամենավերջին ժամանակաշրջանի կանխատեսումը բազմապատկած (մեկ հանած հարթեցման գործակիցը): S=հարթեցման գործակիցը ներկայացված է տասնորդական ձևով (այսպես, 35%-ը կներկայացվի որպես 0,35):
Խորհուրդ ենք տալիս:
Էքսպոնենցիալ աճի ժամանակ բնակչությունը միշտ?
Էքսպոնենցիալ աճի դեպքում բնակչության մեկ շնչին բաժին ընկնող աճի տեմպը մնում է նույնը, անկախ բնակչության թվից, ինչը հանգեցնում է նրան, որ բնակչությունն ավելի ու ավելի արագ է աճում, քանի որ այն մեծանում է: Բնության մեջ պոպուլյացիաները կարող են աճել էքսպոնենցիալ որոշ ժամանակահատվածում, բայց, ի վերջո, դրանք կսահմանափակվեն ռեսուրսների առկայությամբ:
Ի՞նչ է նշանակում ոչ էքսպոնենցիալ:
ոչ էքսպոնենցիալ (համեմատելի չէ) Չունենալովէքսպոնենցիալ աճ։ Ի՞նչ է նշանակում, եթե ինչ-որ բան էքսպոնենցիալ է: Էքսպոնենցիալը նկարագրում է շատ արագ աճ: … Էքսպոնենցիալը նաև մաթեմատիկական տերմին է, որը նշանակում է «ցուցանիշի ներգրավում»: Օրինակ, երբ թիվը բարձրացնում եք տասներորդ աստիճանի, դա այդ թվի էքսպոնենցիալ աճ է:
Ստորև նշվածներից ո՞րը պետք է լինի նշանի վերադարձման մեթոդի ենթադրություն:
Բնակչության մեջ ներգաղթ կամ արտագաղթ չպետք է լինի. Չպետք է մահացություն լինի նշանի և վերագրավման ժամանակների միջև: Մակնշման փորձը չպետք է անհատին քիչ թե շատ հավանական դարձնի նորից բռնելու: Ստորև նշվածներից ո՞րն է նշանի վերադարձման մեթոդի ենթադրություն:
Արդյո՞ք պոպուլյացիաները պետք է աճեն էքսպոնենցիալ:
Էքսպոնենցիալ աճի դեպքում բնակչության մեկ շնչին բաժին ընկնող (մեկ անհատի) աճի տեմպը մնում է նույնը` անկախ բնակչության թվից, ինչը հանգեցնում է նրան, որ բնակչությունը աճում է ավելի արագ և ավելի արագ, քանի որ այն մեծանում է: Բնության մեջ պոպուլյացիաները կարող են աճել էքսպոնենցիալ որոշ ժամանակահատվածում, բայց, ի վերջո, դրանք կսահմանափակվեն ռեսուրսների առկայությամբ:
Ստորև բերվածներից ո՞րն է ճիշտ սերվերլետի init մեթոդի վերաբերյալ:
Q 6 - Հետևյալներից ո՞րն է ճիշտ սերվերլետի init մեթոդի վերաբերյալ: A - Init մեթոդը պարզապես ստեղծում կամ բեռնում է որոշ տվյալներ, որոնք կօգտագործվեն սերվերի ողջ կյանքի ընթացքում: B - սկզբնական մեթոդը կրկին ու կրկին չի կանչվում յուրաքանչյուր օգտվողի հարցում:
