在用spss进行一次指数平滑法时，输出结果是： 做指数平滑法的时候，程序发现了一个未赋值数值，因此不能够计算下去，程序给出的建议是使用USE命令忽略该数值或者是使用RMV命令删除该数值。你可以使用frequency命令检查一下自己该变量的赋值情况，看是否存在未赋值数值，加以更改或者是删除该数据。
统计学的名词解释 估计标准误差：是度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个统计量。它是均方残差的平方根。集中趋势：是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它放映了。
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。
指数平滑法的原理？ 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求采纳为满意回答。
指数平滑预测法
