İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Basit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)
Regression model

Basit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)

Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt) · Ayrıca şöyle bilinir: SES, Holt's linear trend method, exponential smoothing forecasting, Basit ve Çift Üstel Düzleştirme (SES / Holt)

Üstel düzeltme, her yeni gözlemin ağırlıklı bir parametre ile düzeltilmiş bir tahmini güncellediği temel zaman serisi tahmin modelleri ailesidir. 1959'da Robert G. Brown tarafından tanıtılan basit üstel düzeltme (SES), sabit seviyeli serileri tahmin ederken, 1957'de Charles C. Holt tarafından tanıtılan Holt'un çift üstel düzeltmesi, alfa ve beta parametrelerini kullanarak bir eğilim terimi ekler.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Basit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)
ARIMA (Autoregressive In…Durum Uzay Modeli (Kalma…Yapısal Zaman Serisi Mod…ETS: Hata, Eğilim, Mevsi…Genelleştirilmiş Otoregr…GARCH Modeli (Volatilite…Holt-Winters Üçlü Üstel…

Ne zaman kullanılır

Üstel düzeltmeyi, makul bir geçmişe sahip (en az yaklaşık 10 gözlem) tek değişkenli sürekli zaman serileri için kullanın. Basit üstel düzeltme, kabaca sabit bir seviyeye ve eğilim veya mevsimsellik içermeyen serilere uyarken, Holt'un çift düzeltmesi, doğrusal bir eğilim gösteren serilere uyar. Her ikisi de mevsimselliğin yokluğunu varsayar (SES) ve sabit veya yalnızca hafif eğilimli veriler üzerinde en iyi şekilde çalışır; güçlü mevsimsel döngüler mevcut olduğunda uygun değildir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Çok basit ve hızlıdır, yalnızca bir veya iki düzeltme parametresi gerektirir.
  • Yakın zamandaki gözlemler en çok ağırlığı aldığı için yeni verilere sürekli uyum sağlar.
  • Holt'un uzantısı, tahminlerin düz kalmak yerine yükselmesine veya düşmesine izin vererek doğrusal bir eğilimi yakalar.
Sınırlılıklar
  • Basit üstel düzeltme, düz tahminler üretir ve bir eğilimi takip edemez.
  • Ne SES ne de Holt mevsimselliği ele alır; mevsimsel bir seri için Holt-Winters uzantısı gerekir.
  • Performans, düzeltme parametreleri alfa ve betanın mantıklı bir seçimine bağlıdır.

SSS

SES ve Holt yöntemi arasındaki fark nedir?

Basit üstel düzeltme yalnızca seviyeyi izler ve düz tahminler üretir, bu nedenle eğilim içermeyen serilere uygundur. Holt'un çift üstel düzeltmesi, eğilim için ikinci bir denklem ekler, bu nedenle tahminleri tahmin ufku boyunca yukarı veya aşağı eğimli olabilir.

Alfa ve beta neyi kontrol eder?

Alfa, seviye için düzeltme ağırlığıdır: daha yüksek değerler son gözlemlere daha hızlı tepki verir. Beta, Holt yönteminde eğilim için düzeltme ağırlığıdır: tahmin edilen eğimin ne kadar hızlı uyum sağladığını yönetir. Her ikisi de 0 ile 1 arasındadır.

Üstel düzeltme mevsimselliği ele alabilir mi?

Hayır. SES ve Holt mevsimsel bir desen olmadığını varsayar. Seri tekrarlayan mevsimsel döngülere sahip olduğunda, mevsimsel bileşen için üçüncü bir düzeltme denklemi ekleyen Holt-Winters mevsimsel uzantısına ihtiyacınız vardır.

Ne kadar veriye ihtiyacım var?

Yaklaşık on gözlemlik kısa bir geçmiş başlamak için yeterlidir, ancak daha uzun seriler daha güvenilir parametre tahminleri ve tahminleri sağlar.

Kaynaklar

  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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/simple-exponential-smoothing

İlişkili yöntemler

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliDurum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)Yapısal Zaman Serisi Modeli (Temel Yapısal Model)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Durum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Yapısal Zaman Serisi Modeli (Temel Yapısal Model)Ekonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliETS: Hata, Eğilim, Mevsimsel Üstel DüzeltmeGenelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)GARCH Modeli (Volatilite Tahmini)Holt-Winters Üçlü Üstel Düzeltme

Benzer yöntemler

Holt-Winters Üçlü Üstel DüzeltmeETS: Hata, Eğilim, Mevsimsel Üstel DüzeltmeTheta YöntemiAralıklı Talep için Croston YöntemiEWMA Kontrol GrafiğiDurum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)GM(1,1) Gri Tahmin ModeliProphet

İlgili referans kavramlar

Trend AnalysisNewton-Raphson ve Skorlama YöntemleriEM AlgoritmasıGizli Markov ModelleriForecasting and Simulation: Models and ApplicationsForecasting and Simulation: Models and Applications

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Exponential Smoothing (Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/simple-exponential-smoothing · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Robert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)
Year
1957
Type
Exponential smoothing forecasting model
Estimator
Recursive weighting via smoothing parameters α (level) and β (trend)
Outcome
continuous
Structure
univariate time series
MinSample
10
İlişkili yöntemler
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliDurum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)Yapısal Zaman Serisi Modeli (Temel Yapısal Model)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil