Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Выбор начальных условий и определение постоянной сглаживания

Как следует из выражения

,

при проведении экспоненциального сглаживания необходимо знать начальное (предыдущее) значение сглаживаемой функции. В некоторых случаях за начальное значение можно взять первое наблюдение, чаще начальные условия определяются согласно выражениям (5.4) и (5.5). При этом величины , и определяются методом наименьших квадратов.

Если мы не очень доверяем выбранному начальному значению, то, взяв большое значение постоянной сглаживания через k наблюдений, мы доведем «вес» начального значения до величины , и оно будет практически забыто. Наоборот, если мы уверены в правильности выбранного начального значения и неизменности модели в течение определенного отрезка времени в будущем, может быть выбрано малым (близким к 0).

Таким образом, выбор постоянной сглаживания (или числа наблюдений в движущейся средней) предполагает принятие компромиссного решения. Обычно, как показывает практика, величина постоянной сглаживания лежит в пределах от 0, 01 до 0, 3.

Известно несколько переходов, позволяющих найти приближенную оценку . Первый вытекает из условия равенства скользящей и экспоненциальной средней

,

где m – число наблюдений в интервале сглаживания. Остальные подходы связываются с точностью прогноза.

Так, возможно определение исходя из соотношения Мейера:

,

где – среднеквадратическая ошибка модели;

– среднеквадратическая ошибка исходного ряда.

Однако использование последнего соотношения затруднено тем, что достоверно определить и из исходной информации весьма сложно.

Часто параметр сглаживания, а заодно и коэффициенты и подбирают оптимальными в зависимости от критерия

путем решения алгебраической системы уравнений, которую получают, приравнивая к нулю производные

; ; .

Так, для линейной модели прогнозирования исходный критерий равен

.

Решение этой системы с помощью ЭВМ не представляет никаких сложностей.

Для обоснованного выбора также можно использовать процедуру обобщенного сглаживания, которая позволяет получить следующие соотношения, связывающие дисперсию прогноза и параметр сглаживания для линейной модели:

для квадратичной модели

,

где ; – СКО аппроксимации исходного динамического ряда.

Вопросы для самопроверки по разделу 5

1. В чем суть метода экстраполяции сглаживания?

2. Что такое интервал сглаживания?

3. Как происходит расчет скользящей средней при большом числе уровней?

4. Как выглядит общая запись в рекуррентной форме экспоненциальной средней порядка ?

5. Как определяются параметры прогнозной модели методом экспоненциального сглаживания?

6. Какова последовательность вычисления прогнозных значений?

7. Как выбирается начальное значение сглаживаемой функции?

8. Что такое матрица прецедентов?