التجانس الأسي الفردي ، SES للاختصار ، يسمى أيضًا التجانس الأسي البسيط ، هوطريقة توقع السلاسل الزمنيةللبيانات أحادية المتغير بدون اتجاه أو موسمية. يتطلب معلمة واحدة ، تسمى alpha (a) ، وتسمى أيضًا عامل التنعيم أو معامل التنعيم.
كيف تحلل التجانس الأسي؟
تفسير النتائج الرئيسية للتجانس الأسي الفردي
- الخطوة 1: تحديد ما إذا كان النموذج يناسب بياناتك.
- الخطوة 2: قارن ملاءمة نموذجك للنماذج الأخرى.
- الخطوة 3: تحديد ما إذا كانت التوقعات دقيقة
كيف تختار ألفا للتمهيد الأسي؟
نختار أفضل قيمة لـ / alpha وبالتالي فإن القيمة التي ينتج عنها أصغر MSE. مجموع تربيع الأخطاء (SSE)=208.94. متوسط الأخطاء التربيعية (MSE) هو SSE / 11=19.0. تم حساب MSE مرة أخرى لـ / alpha=0.5واتضح أنه 16.29 ، لذلك في هذه الحالة نفضل / alpha 0.5.
متى تستخدم التجانس الأسي؟
التجانس الأسي هو طريقةلتنعيم البيانات للعروض التقديمية أو لعمل تنبؤات. عادة ما تستخدم في التمويل والاقتصاد. إذا كان لديك سلسلة زمنية بنمط واضح ، فيمكنك استخدام المتوسطات المتحركة - ولكن إذا لم يكن لديك نمط واضح ، يمكنك استخدام التجانس الأسي للتنبؤ.
كيف تحسب التجانس الأسي البسيط؟
حساب التجانس الأسي كما يلي:طلب أحدث فترة مضروبًا في عامل التنعيم. آخر توقعات الفترة مضروبة في (واحد مطروحًا منه عامل التنعيم). S=عامل التجانس ممثل في شكل عشري (لذلك يتم تمثيل 35٪ كـ 0.35).
