3.Экспоненциалды тегістеу (Exponential Smoothing) - экспоненциалды азаятын салмақтары бар
уақыт бойынша бақылаулардың өлшенген орташа мәнін пайдаланатын уақыт қатарларын талдау
және болжау әдісі. Бұл әдіс әсіресе Шу деңгейі төмен және маусымдық немесе трендтік
компоненттері жоқ уақыт қатарларын болжау үшін пайдалы.
Экспоненциалды тегістеу түрлері:
Қарапайым экспоненциалды тегістеу (SES): бұл экспоненциалды тегістеудің ең
қарапайым әдісі және болашақ мәндерді болжау үшін уақыт қатарының соңғы
бақылауларын ғана пайдаланады. Ол маусымдық немесе трендтік компоненттері жоқ уақыт
қатарларына жарамды.
Холтты экспоненциалды тегістеу (Double Exponential Smoothing): бұл әдіс тренд
компонентін қосу арқылы қарапайым экспоненциалды тегістеуді кеңейтеді. Бұл трендпен,
бірақ маусымдықсыз уақыт қатарларына сәйкес келеді.
Холт-Винтерстің экспоненциалды тегістеуі (Triple Exponential Smoothing): бұл әдіс
Холттың экспоненциалды тегістеуін маусымдық компонентпен толықтырады. Бұл тренд
пен маусымдық уақыт қатарына сәйкес келеді.
Экспоненциалды тегістеудің артықшылықтары:
Іске асыру мен түсіндірудің қарапайымдылығы.
Шу деңгейі төмен және маусымдық немесе трендсіз уақыт қатарларын болжаудағы
тиімділік.
Уақыт қатарларын жылдам талдау және болжау үшін қолайлы.
Экспоненциалды тегістеудің кемшіліктері:
Белгілі маусымдық немесе трендтік компоненттері бар уақыт қатарлары үшін әрқашан
қолайлы емес.
Модель параметрлерін үнемі жаңартуды қажет етеді.
Жоғары шу немесе стационарлық емес деректер уақыттары үшін тиімсіз болуы мүмкін.
Достарыңызбен бөлісу: 
