#прогнозирование #EMA

⚡️ Экспоненциальная скользящая средняя (EMA) - это еще один тип скользящей средней, которая придает больший вес новым данным. Это достигается путем применения взвешенного коэффициента к предыдущим значениям данных, при этом вес коэффициента уменьшается экспоненциально по мере удаления от последних данных.

Формула выше. α - коэффициент сглаживания, который определяет вес текущего значения по сравнению с предыдущими значениями. Он обычно находится в пределах от 0 до 1.

⚡️ Пример:
Показатели выработки отдела за 5 дней:
1 - 100, 2 - 110, 3 - 105, 4 - 120, 5-125.
Задача определить выработку на 6 день по модели EMA.

Посчитаем EMA для этих данных с коэффициентом сглаживания 0,5. Первое значение EMA будет равно первому значению данных - 100.
EMA (2) = 0.5×110+(1−0.5)×100 = 105
EMA (3) = 0.5×105+(1−0.5)×105 = 105
EMA (4) = 0.5×120+(1−0.5)×105 = 112,5
EMA (5) = 0.5×125+(1−0.5)×112.5 = 118,7
Таким образом, мы можем прогнозировать выработку на шестой день в объеме взвешенных значений пред. дн.