ArtBazyDiagnostics
Планирование / Модели прогноза

Калькулятор SMA и экспоненциального сглаживания

Обе модели — SMA и простое экспоненциальное сглаживание — рассчитывают прогноз каждого контрольного периода только по доступной до него истории и сравниваются на одинаковом наборе периодов.

Формула
SMA = mean(last k) · F₁ = A₁ · Fₜ = α·Aₜ₋₁ + (1−α)·Fₜ₋₁ · Fₙ₊₁ = α·Aₙ + (1−α)·Fₙ
Главный результат
На контрольном интервале меньшую ошибку показала модель Exp. smoothing
40,63

Прогноз следующего периода моделью Exp. smoothing. WAPE на 2 контрольных периодах: SMA 44,4% · ES 40,3%.

Контрольный интервал — последние 2 периодов; обе модели строят прогноз каждого контрольного периода только по предыдущей истории и оцениваются на одних и тех же периодах.

Исходные данные

Прогноз SMA(k)
40
Среднее последних 3 периодов.
Прогноз Exp. smoothing
40,63
F₁ = A₁, α = 0,5.
WAPE SMA (контроль)
44,4%
По 2 периодам с общим знаменателем.
WAPE Exp. smoothing (контроль)
40,3%
По тем же 2 периодам.
Контрольный интервал
периоды 4–5
Размер: 2. Обучающая часть: 1–3.
Что делать дальше
  • Обе модели оцениваются на одинаковых контрольных периодах с одним и тем же знаменателем WAPE.
  • Универсальные диапазоны α и WAPE не устанавливаются: подбирайте α под ряд и назначение прогноза.
  • SMA использует последние k фактических значений; экспоненциальное сглаживание использует всю доступную историю с весом α.
  • Пригодность модели для закупки определяется вместе со стоимостью ошибки и горизонтом, а не только по WAPE.
Сохранить или обсудить

PDF собирается в браузере - мы не сохраняем ваши данные. Письмо открывается в вашем почтовом клиенте - вы сами решаете, что отправить.

Обсудить с экспертом
Считайте кластерами

SEO-решения принимаются по интенту и кластеру, а не по одной фразе из Wordstat.

Деньги важнее позиций

Позиция без CTR, конверсии и маржи - vanity metric. Переводите SEO в вклад.

Смотрите SERP вручную

Фичи выдачи, агрегаторы и реклама могут съесть половину ожидаемых кликов.

Обновляйте старое

Страница с историей часто дешевле возвращает трафик, чем новый материал с нуля.

Связанные калькуляторы

Сезонные индексы

Оценка повторяющегося сезонного рисунка.

Открыть
MAPE / WAPE

Оценка точности прогноза на общей выборке.

Открыть
Forecast Bias

Кумулятивная ошибка и Tracking Signal.

Открыть

Вопросы и ответы

Обе модели требуют историю до первого прогноза; общий контрольный интервал — последние периоды после окна k, где обе модели дают прогноз только по предыдущим данным.

Размер — max(2, min(3, floor(N/4))), но не раньше периода k+1. Обе модели оцениваются на одном и том же наборе периодов.

Нет. Калькулятор реализует только SMA и простое экспоненциальное сглаживание; WMA не входит в область расчёта.

α — число из диапазона (0; 1]. Универсального оптимума нет; сравнивайте варианты по WAPE на контрольном интервале.