Regression model

Wygładzanie wykładnicze proste i podwójne (SES / Holt)

Wygładzanie wykładnicze to rodzina podstawowych modeli prognozowania szeregów czasowych, w których każda nowa obserwacja aktualizuje wygładzony estymator za pomocą parametru wagowego. Proste wygładzanie wykładnicze (SES), wprowadzone przez Roberta G. Browna w 1959 roku, prognozuje szeregi o stabilnym poziomie, podczas gdy podwójne wygładzanie wykładnicze Holta, wprowadzone przez Charlesa C. Holta w 1957 roku, dodaje składnik trendu, wykorzystując parametry alpha i beta.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link
  2. Holt, C. C. (1957). Forecasting Trends and Seasonals by Exponentially Weighted Averages. Office of Naval Research Memorandum 52, Carnegie Institute of Technology. link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateExponential Smoothing (Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/simple-exponential-smoothing · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026