Просто и двойно експоненциално изглаждане (SES / Holt)
Експоненциалното изглаждане е семейство основни модели за прогнозиране на времеви редове, при които всяко ново наблюдение актуализира изгладена оценка чрез тегловен параметър. Простото експоненциално изглаждане (SES), въведено от Робърт Г. Браун през 1959 г., прогнозира серии със стабилно ниво, докато двойното експоненциално изглаждане на Холт, въведено от Чарлз К. Холт през 1957 г., добавя трендов член, използвайки параметрите алфа и бета.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/simple-exponential-smoothing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Модел ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Иконометрия↔ compare
- Модел в състояние пространство (Калманов филтър)Иконометрия↔ compare
- Структурен модел на времеви редове (Основен структурен модел)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →