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* 가장 최근 데이터에 가장 큰 가중치가 주어지고 시간이 지남에 따라 가중치가 지수적으로 감소한다. | * 가장 최근 데이터에 가장 큰 가중치가 주어지고 시간이 지남에 따라 가중치가 지수적으로 감소한다. | ||
* 오래된 데이터는 예측값에 주는 영향이 미미하다. | * 오래된 데이터는 예측값에 주는 영향이 미미하다. | ||
* 수요량, 매출액 예측 등에 활용한다. | |||
* 최근 자료일수록 더 큰 비중을 두고 오래된 자료일수록 더 작은 비중을 두어 미래 수요를 예측한다. | * 최근 자료일수록 더 큰 비중을 두고 오래된 자료일수록 더 작은 비중을 두어 미래 수요를 예측한다. | ||
==같이 보기== | ==같이 보기== | ||
2020년 11월 26일 (목) 00:43 판
1 개요
- 가중치 이동 평균 예측 기법의 하나
- 미래의 매출액 등을 예측하기 위해 쓰이는 정량적 예측 방법 중 하나
- 시계열 분석 방법 중에서 단기 예측을 하는 데 가장 많이 이용되는 방법이다.
- 가장 최근 데이터에 가장 큰 가중치가 주어지고 시간이 지남에 따라 가중치가 지수적으로 감소한다.
- 오래된 데이터는 예측값에 주는 영향이 미미하다.
- 수요량, 매출액 예측 등에 활용한다.
- 최근 자료일수록 더 큰 비중을 두고 오래된 자료일수록 더 작은 비중을 두어 미래 수요를 예측한다.
2 같이 보기
3 참고
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