Обновляет уровень временного ряда по новому наблюдению и коэффициенту сглаживания.
↗быстрый расчёт онлайн
Введите данные
Данные не отправляются на сервер
Результат
Новый уровень и прогноз без тренда106
Ошибка предыдущего одношагового прогноза20
Формула
Как считается результат
Новый уровень и прогноз без тренда = alpha*observation+(1-alpha)*previous; Ошибка предыдущего одношагового прогноза = observation-previous
Пример с тестовыми данными
Предыдущая оценка уровня: 100; Новое наблюдение: 120; Коэффициент α: 0,3
Новый уровень и прогноз без тренда: 106; Ошибка предыдущего одношагового прогноза: 20
О расчёте
Как пользоваться калькулятором
Обновляет уровень временного ряда по новому наблюдению и коэффициенту сглаживания.
Новый уровень равен αyt+(1−α)ℓt−1. Это также прогноз будущих периодов в простой модели без тренда и сезонности; ошибка предыдущего прогноза равна наблюдению минус прошлый уровень.
01
Подготовьте данные
Используйте исходные величины именно для рассматриваемого случая: предыдущая оценка уровня; новое наблюдение; коэффициент α.
02
Проверьте единицы и условия
Калькулятор выполняет один шаг, не подбирает α и не строит доверительный интервал. Пропуски, тренд, сезонность и структурные изменения требуют предварительной обработки либо другой модели.
03
Прочитайте результат
Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется.
Подробное объяснение
Как читать результат
Расшифровка показателей, пример вычисления и ограничения метода — без лишних терминов.
01
Что означают результаты
Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется.
02
Когда модель применима
Калькулятор выполняет один шаг, не подбирает α и не строит доверительный интервал. Пропуски, тренд, сезонность и структурные изменения требуют предварительной обработки либо другой модели.
Разбор по шагам
Пример расчёта
Пример 1
Исходные данные
Предыдущая оценка уровня: 100; Новое наблюдение: 120; Коэффициент α: 0,3
Вычисление
Новый уровень равен αyt+(1−α)ℓt−1. Это также прогноз будущих периодов в простой модели без тренда и сезонности; ошибка предыдущего прогноза равна наблюдению минус прошлый уровень. Новый уровень и прогноз без тренда: (0,3) × (120)+(1-(0,3)) × (100) = 106. Ошибка предыдущего одношагового прогноза: (120)-(100) = 20.
Результат
Новый уровень и прогноз без тренда: 106; Ошибка предыдущего одношагового прогноза: 20
Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется.
Пример 2
Исходные данные
Предыдущая оценка уровня: 100; Новое наблюдение: 120; Коэффициент α: 1
Вычисление
Новый уровень и прогноз без тренда: (1) × (120)+(1-(1)) × (100) = 120. Ошибка предыдущего одношагового прогноза: (120)-(100) = 20.
Результат
Новый уровень и прогноз без тренда: 120; Ошибка предыдущего одношагового прогноза: 20
Этот вариант использует другие исходные данные: Коэффициент α — 1. Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется.
Формула и обозначения
Новый уровень и прогноз без тренда = alpha*observation+(1-alpha)*previous; Ошибка предыдущего одношагового прогноза = observation-previous
previous — предыдущая оценка уровня.
observation — новое наблюдение.
alpha — коэффициент α.
Новый уровень равен αyt+(1−α)ℓt−1. Это также прогноз будущих периодов в простой модели без тренда и сезонности; ошибка предыдущего прогноза равна наблюдению минус прошлый уровень.
Практическое применение
Обновляет уровень временного ряда по новому наблюдению и коэффициенту сглаживания. Новый уровень равен αyt+(1−α)ℓt−1. Это также прогноз будущих периодов в простой модели без тренда и сезонности; ошибка предыдущего прогноза равна наблюдению минус прошлый уровень.
Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется.
Частые ошибки
Используйте исходные величины именно для рассматриваемого случая: предыдущая оценка уровня; новое наблюдение; коэффициент α.
Калькулятор выполняет один шаг, не подбирает α и не строит доверительный интервал. Пропуски, тренд, сезонность и структурные изменения требуют предварительной обработки либо другой модели.
Источники и допущения
Основание расчёта
Метод, правило или ставка сверены с указанным источником. Последняя проверка этой реализации: 2026-09-30.
Калькулятор выполняет один шаг, не подбирает α и не строит доверительный интервал. Пропуски, тренд, сезонность и структурные изменения требуют предварительной обработки либо другой модели.
Используйте исходные величины именно для рассматриваемого случая: предыдущая оценка уровня; новое наблюдение; коэффициент α.
Что показывает «новый уровень и прогноз без тренда»?＋
Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется.
Как проверить расчёт на конкретном примере?＋
Предыдущая оценка уровня: 100; Новое наблюдение: 120; Коэффициент α: 0,3. Новый уровень и прогноз без тренда: 106; Ошибка предыдущего одношагового прогноза: 20. Новый уровень равен αyt+(1−α)ℓt−1. Это также прогноз будущих периодов в простой модели без тренда и сезонности; ошибка предыдущего прогноза равна наблюдению минус прошлый уровень.
Какие ограничения есть у метода?＋
Калькулятор выполняет один шаг, не подбирает α и не строит доверительный интервал. Пропуски, тренд, сезонность и структурные изменения требуют предварительной обработки либо другой модели.
Можно ли изменить исходные данные и сравнить варианты?＋
Да. Большое α сильнее реагирует на новое наблюдение, малое сглаживает колебания. При α=1 прогноз равен последнему наблюдению, при α=0 уровень не меняется. Сравнивайте варианты в одинаковых единицах и при неизменных допущениях: Калькулятор выполняет один шаг, не подбирает α и не строит доверительный интервал. Пропуски, тренд, сезонность и структурные изменения требуют предварительной обработки либо другой модели.