海洋热力学和动力学惯性使它在空间和时间上具有“平滑过程”。这个的“平滑过程”该怎么理解？ 对于实际数据接近于平稳不变的情况，可以应用一次平滑法，以消除偶然因素的影响。一次平滑的算式为，式中a为平滑参数，为t时刻采样值，的估值，即预测值。将上述迭代式在时间上展开，直接用采样值以及估值尳1来表示，即有这表明在t+1时刻的估值是以往实际采样值的加权平滑，而其加权系数相对于时间的关系符合指数规律，使较早时刻的情况对预测影响较少。因此，这种平滑法也称指数平滑法。平滑参数a的值应按实际应用经验选定。a越大，表示近期的实际采样值影响越大。有时为了获得更好的修正效果，可以随时调整a值，使它成为时变的。例如可选；而当时则选凭经验选定的下限值)，于是有a1=1.00，a2=0.50，a3=0.33，a4=0.25，a5=0.20，…，a=amin。如果先应用另一种预测方法求得的估值，再按上一时刻的预测偏差进行修正，则可提高预测精度。这就是一种递推修正法。这种方法假设一种预测方法对相邻两时刻的预测偏差有关联，因而可用某时刻的预测偏差来修正下一时刻的预测值。二次平滑法是指线性趋向时间序列连续两次应用一次平滑法来估计参数的方法。此外，还有高次平滑法。移动平均法也是平滑法的一种。
excel中的指数平滑法预测出来的数是哪年的，原理是什么，通俗点的，还有那个预测图的数据点指的是什么？？ 指数平滑的原理：S(t+1)=ɑ*y(t)+(1-ɑ)*S(t)ɑ代表平滑系数计算出来的是同一行的预测值，之所以与实际数值不一致是因为存在误差。如用该方法预测2010数据，则S(2010)=ɑ*y(2009)+(1-ɑ)*S(2009)x轴代表数据对应的行号一次平滑
如何使用SPSS做时间序列分析？ 如何使用SPSS做时间序列分析，我们在使用SPSS做数据分析的时候，有时需要利用SPSS做时间序列分析，那么时间序列分析应该注意什么和具体该如何去操作呢？
三次指数平滑法可以预测较远的未来吗 其实，很多事都说不准，如果计划生育工作做得好，那三次指数平滑法测的数据就·，但我觉得，一般情况下还是差得不远吧~，个人觉得的话。
如何用eviews计算自变量之间的相关系数 打开Eviews软件，点击QUICK，选择GROUP STATISTICS，再选择CORRELATION，把你需要的自变量都输入对话框
一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的？？ 预测值＝aX（上一期的实际值）＋（1－a)X（上一期的预测值）。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'-t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St；yt-t期的实际值；yt'-t期的预测值，即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟。
如何用指数平滑法预测销售额 1.可以根据预测公式进行2113计算据平滑5261次数4102不同，指数平滑法分为：一次指数平1653滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。（一）一次指数平滑法当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'-t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St；yt-t期的实际值；yt'-t期的预测值，即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。（二）二次指数平滑预测二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列。其预测公式为：yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中，yt=ayt-1'+(1-a)yt-1显然，二次指数平滑是一直线方程，其截距为：(2yt'-yt)，斜率为：(yt'-yt)a/(1-a)，自变量为预测天数。（三）三次指数平滑预测三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是：yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+(yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2式中，yt=ayt-1+(1-a)yt-1它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据。
指数加权移动平均 是什么啊拜托各位大神 指数平滑法 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其。
平滑指数法的特点及优缺点？ 平滑指数法的特点：简单的全期平均法知是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍道弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。平滑指数法的优缺点：1、优点：所需数据资料少，就可以预测出来所需要的结果，指数内平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零容的权数是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。2、缺点：赋予远期较小的比重，近期较大的比重，所以只能进行短期预测。
