Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Двойное экспоненциальное сглаживание Холта

Сглаживание ряда с тенденцией и прогноз заданного числа следующих периодов. Сглаживание Холта отдельно обновляет уровень ряда и темп его изменения. Не учитывает сезонность и возможное изменение характера тренда. Укажите исходные данные, изучите связанные числовые показатели и сравните альтернативные значения параметров в пределах допустимого диапазона.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Укажите значения через пробел, для разрешённых пропусков NA. До 400 элементов.
Введите число в допустимых пределах; поле участвует в вычислениях.
Введите число в допустимых пределах; поле участвует в вычислениях.
Введите число в допустимых пределах; поле участвует в вычислениях.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Сглаживание Холта

Прогноз заданного горизонта38,962888
Текущий уровень31,486025
Текущий наклон2,492288
Прогноз следующего периода33,978313
Средняя ошибка прогноза1,260676

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Параметры сглаживания управляют реакцией оценки уровня и наклона на новые наблюдения.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Двойное экспоненциальное сглаживание Холта: параметры, формула и разбор результата

Двойное экспоненциальное сглаживание Холта помогает решать прикладную задачу: сглаживание ряда с тенденцией и прогноз заданного числа следующих периодов. Сглаживание Холта отдельно обновляет уровень ряда и темп его изменения. Здесь пользователь задаёт исходные данные самостоятельно и может оценить, как отдельные измерения меняют числовой вывод. При анализе нескольких сценариев сохраняйте одинаковые правила подготовки данных.

За основу взято соотношение: ℓₜ=αxₜ+(1−α)(ℓₜ₋₁+bₜ₋₁); bₜ=β(ℓₜ−ℓₜ₋₁)+(1−β)bₜ₋₁. Временные ряды связаны с порядком наблюдений: переставить периоды местами нельзя без потери смысла. Для воспроизводимого ответа сначала проверьте значения «История наблюдений» и «Параметр уровня α», затем остальные входные величины. В результате отображается несколько характеристик, чтобы не судить о сложном явлении по одному числу.

Какой вопрос решает этот расчёт

Сглаживание ряда с тенденцией и прогноз заданного числа следующих периодов. Сглаживание Холта отдельно обновляет уровень ряда и темп его изменения. Важное отличие этого калькулятора — возможность менять исходные величины, не пересчитывая формулы вручную. При таком сравнении видно, какие допущения действительно определяют численный результат и где возникает чувствительность оценки.

Временные ряды связаны с порядком наблюдений: переставить периоды местами нельзя без потери смысла. Например, исходные сведения «История наблюдений» вводятся как последовательность значений, а поле «Параметр тренда β» задаёт ещё одну часть модели. Смешивать данные разных объектов и несогласованных периодов нельзя: это меняет смысл искомой величины.

Полезно сравнить основной расчёт с альтернативным значением «Горизонт прогноза». Если вывод меняется, выясните, отражает ли разница свойства исходных данных или особенности выбранного метода. При работе с настоящей выборкой стоит сохранять условия сбора наблюдений.

Как связаны параметры и полученные показатели

Основная формула: ℓₜ=αxₜ+(1−α)(ℓₜ₋₁+bₜ₋₁); bₜ=β(ℓₜ−ℓₜ₋₁)+(1−β)bₜ₋₁. В неё входят величины из пользовательской формы, поэтому поле «История наблюдений» нельзя считать декоративным. Взаимосвязи могут быть нелинейными: одинаковый абсолютный прирост разных параметров не всегда даёт одинаковое изменение результата.

В стандартном примере первый итог «Прогноз заданного горизонта» равен 38.9629, а показатель «Текущий уровень» — 31.486. Эти величины нужно читать вместе, поскольку одна отражает центральный результат, а другая характеризует сопутствующее свойство модели или проверку её применимости.

Последний параметр формы, «Горизонт прогноза», первоначально задан значением 3. Чтобы проверить расчёт, замените его на другой допустимый вариант, не изменяя остальные поля. Это покажет вклад выбранного условия и поможет отличить устойчивую оценку от чувствительной.

Пример использования и сравнение исходных данных

Для начала используйте готовые значения в форме: «История наблюдений» — 12 15 17 18 22 24 25 29 32. Если в поле указан список, порядок и число элементов должны соответствовать смыслу измерений. При выборе новых данных проверяйте, что все числа относятся к одной задаче, а единицы измерения сопоставимы.

После вычисления обратите внимание на «Прогноз заданного горизонта» и «Текущий уровень». Эти показатели дают отправную точку для сравнения, но не являются универсальной нормой. Решение о приемлемости результата зависит от задачи, цены ошибки и того, как собирались наблюдения.

Один практический приём — изменить только «Горизонт прогноза» и записать обе версии ответа. Затем отдельно пересмотрите «Параметр уровня α», оставив прочие числа прежними. Такое последовательное сравнение выявляет влияние параметров лучше, чем одновременная произвольная замена всех значений.

Ограничения статистического вывода

У метода есть принципиальное условие: не учитывает сезонность и возможное изменение характера тренда. Прогноз исходит из продолжения найденной закономерности, а не из знания о будущих событиях. Если это условие нарушено, точное вычисление формулы не сделает итог достоверным, поэтому сначала разберитесь в природе исходных данных.

Прогноз исходит из продолжения найденной закономерности, а не из знания о будущих событиях. Также внимательно отнеситесь к редким наблюдениям, нестандартным значениям и границам диапазонов ввода. Ошибка округления, неверно прочитанная единица или число, записанное не в то поле, способны изменить вывод сильнее, чем выбранный метод. Для этого метода особенно важен параметр «История наблюдений»: его значение следует проверять вместе с другими условиями, заданными в калькуляторе «Двойное экспоненциальное сглаживание Холта».

Результаты «двойное экспоненциальное сглаживание холта» следует использовать как количественную опору, а не как безусловное заключение о причинах. По возможности подтвердите вывод независимой выборкой, альтернативным методом или предметной проверкой исходных измерений. При важных решениях учитывайте и неопределённость результата.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

ℓₜ=αxₜ+(1−α)(ℓₜ₋₁+bₜ₋₁); bₜ=β(ℓₜ−ℓₜ₋₁)+(1−β)bₜ₋₁

Проверенные примеры

Контрольный расчёт

Исходные данные: История наблюдений = 12 15 17 18 22 24 25 29 32, Параметр уровня α = 0.4, Параметр тренда β = 0.25, Горизонт прогноза = 3

Прогноз заданного горизонта: 38.9629; Текущий уровень: 31.486; Текущий наклон: 2.49229

Изменённые данные

Исходные данные: История наблюдений = 12 15 17 18 22 24 25 29 32, Параметр уровня α = 0.4, Параметр тренда β = 0.25, Горизонт прогноза = 6

Прогноз заданного горизонта: 46.4397; Текущий уровень: 31.486; Текущий наклон: 2.49229

Дополнительный сценарий

Исходные данные: История наблюдений = 12 15 17 18 22 24 25 29 32, Параметр уровня α = 0.7, Параметр тренда β = 0.25, Горизонт прогноза = 3

Прогноз заданного горизонта: 39.6417; Текущий уровень: 31.7325; Текущий наклон: 2.6364

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Вводите списки значений в том же порядке, в котором происходили измерения; сопоставляемые списки должны иметь равную длину.
  2. Заполните числовые поля и выберите математическую модель, если форма допускает несколько вариантов.
  3. Проверьте полученные показатели вместе с допущениями и граничными условиями метода.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Как трактовать результат?

Сглаживание ряда с тенденцией и прогноз заданного числа следующих периодов.

Какие предположения важны?

Не учитывает сезонность и возможное изменение характера тренда.

Похожие калькуляторы

📈СТАТИСТИКА

Автокорреляция временного ряда с пропусками

Автокорреляция временного ряда с пропусками. Практический расчёт для сравнения запаздывающих значений ряда с неизвестными отсчётами. rₖ = corr(xₜ, xₜ₋ₖ) по полным парам. Вводите исходные наблюдения и получайте несколько связанных показателей, оценок и диагностических величин.

📊СТАТИСТИКА

Автокорреляция выбранного лага при пропусках

Автокорреляция выбранного лага при пропусках: Поиск зависимости наблюдений на заданном временном расстоянии при пропусках NA. Автокорреляция на выбранном лаге строится только по полным парам. Пропущенные значения уменьшают число таких пар и могут менять оценку.

📊СТАТИСТИКА

Авторегрессия AR(1) с долгосрочным средним

Авторегрессия AR(1) с долгосрочным средним: Оценка авторегрессионного коэффициента, многопериодного прогноза и условной неопределённости. AR(1) связывает новое наблюдение с предыдущим. При стационарности прогноз постепенно возвращается к долгосрочному среднему, а интервал расширяется с горизонтом.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_779057/

Предварительный просмотр