Експоненційне згладжування

Експоненці́йне згла́джування — це метод математичного перетворення, який застосовується при прогнозуванні часових рядів. Свою назву він отримав через те, що при кожній наступній ітерації враховуються всі попередні значення ряду, але ступінь врахування зменшується за експоненційним законом.

${\displaystyle s_{t}=\left\{{\begin{matrix}c_{1}&:t=1\\s_{t-1}+\alpha \cdot (c_{t}-s_{t-1})&:t>1\end{matrix}}\right.}$

де: ${\displaystyle ~{s_{t}}}$ — згладжений ряд; ${\displaystyle ~{c_{t}}}$ — первинний ряд; ${\displaystyle ~\alpha }$ — коефіцієнт згладжування, який обирається апріорі з діапазону ${\displaystyle ~(0<\alpha <1)}$.

• Рухоме середнє

• Грешилов А. А., Стакун В. А., Стакун А. А. Математические методы построения прогнозов. — М.: Радио и связь, 1997.- 112 с. — ISBN 5-256-01352-1. (рос.)

• Процедура Холта-Винтерса для временных рядов с наличием сезонности [Архівовано 4 березня 2016 у Wayback Machine.] (рос.)
• Forecasting: principles and practice - Holt-Winters seasonal method [Архівовано 14 травня 2018 у Wayback Machine.]

Це незавершена стаття зі статистики. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.