r语言holt winter参数怎么估计的 还要看你的数据性质，有无时间线性趋势和季节变化。
什么是平滑指数 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗2113(Robert G.Brown)所提出，布朗认为时间序5261列的态势具有稳定4102性或规则性1653，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到未来，所以将较大的权数放在最近的资料。St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的平滑值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该公式可知：1.St是yt-1和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt-1和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St=yt；当a取0时，St=St-1。2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的影响下降越迅速；平滑常数a越接近于 0，远期实际值对本期平滑值的影响下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a；当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管St包含有全期数据的影响，但。
Holt两参数指数平滑的β参数如何估计？ 一般分为定性预测和定量预测两种。定性预测的方法主要德尔菲法、主观概率法、情景预测法；定量预测法主要有回归预测法、时间序列分解法。
用指数平滑法来计算例题 分析：指数平滑法计算公式2113Ft=α*At－1+（1－α）Ft－1α代表5261平滑指数，、F代表预测值，4102A代表实际值计算过程：（16531）用指数平滑法预测该厂第四季度的产品销售额第一步写出计算公式：F4=α*A3+（1－α）F3第二步带入数据：α=0.2，A3为第三季度的实际值，为180万元，关键是第三季度的预测值F3，令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1，利用公司计算出F3。即F2＝A1＝140万元F3＝α*A2+（1－α）F2＝0.2*200＋（1－0.2）*140＝152（万元）故F4=0.2*180+（1－0.2）*152＝157.6（万元）（2）2004年的第一季度实际就是预测第五期的销售额。F5=α*A4+（1－α）F4带入数据：α＝0.2、A4＝170、F4＝157.6F5=0.2*170+（1－0.2）*157.6＝160.08（万元）
SPSS教程（43）-指数平滑，指数平滑是用于长期趋势分析的主要分析方法之一。指数平滑兼容了全期平均法和移动平均法的优势，不完全舍弃过去的数据，但是会根据离当期数据时间。
