Methode zur Bestimmung von Vorhersagewerten.

Sind Werte x₁, …, x_n gegeben, so steht man oft vor dem Problem, den nächsten Wert x_n+1 vorhersagen zu müssen. Hat man beispielsweise die Lagerbestände der vorausgegangenen n Monate abgespeichert, dann will man auf Grund dieser Informationen den voraussichtlichen Lagerbestand des nächsten Monats prognostizieren, um die nötigen Bestellungen vornehmen zu können. Dabei werden in vielen Fällen Glättungsmethoden benutzt, bei denen der neue Vorhersagewert \({\overline{x}}_{n+1}\) aus den alten Vorhersagewerten sowie den bekannten Werten x₁, …, x_n bestimmt wird. Bei der exponentiellen Glättung arbeitet man zum Beispiel nach der Formel \begin{eqnarray}{\bar{x}}_{n+1}={\bar{x}}_{n}+\beta \cdot ({x}_{n}-{\bar{x}}_{n}),\end{eqnarray} wobei der Parameter ß als Glättungskonstante bezeichnet wird. In der Regel wählt man für ß einen kleinen positiven Wert. Siehe auch glätten.