excel具体怎么指数平滑 excel二次指数平滑法

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二次指数平滑法题求大神做一下 本年度1月份假设初始值 54，a=0.71次指数5261平滑4102 0.7*65+(1-0.7)*54=61.7本年度16532月份1次指数平滑 0.7*54+0.3*61.7=56.31二次指数平滑，初始值 61.70.7*56.31+0.3*61.7=57.927本年度2月份1次指数平滑0.7*85+0.3*56.31=76.393二次指数平滑，0.7*76.393+0.3*57.927=70.8532本年度10月份1次指数平滑 xx二次指数平滑 yy(自己计算xx，yy)销售额 Y(10+t)=b+c*t，t=月份差b=2*xx-yyc=(0.7/(1-0.7))(xx-yy)下一年度1月份销售额 Y(10+3)=b+c*3下一年度2月份销售额 Y(10+4)=b+c*4如何用excel进行指数平滑法的数据预测 选择需要预测的数据，如图选择1-7和对于的结果，点击插入散点图 在散点图中选择一个点，单击右键，选择添加趋势线 3.选择指数，勾选显示公式 4.将得出的公式填写到值后面。用excel做出三次指数平滑预测给我！谢谢！可以的话顺便发每个步骤的截图上来（我不会做） 在“数据”选项下的“分析工具”中，选择“指数平滑”，然后选择“输入区域”“阻尼系数”（平滑指数）、“输入区域”，并勾选“图表输出”或“标准偏差”选项，确定，即可。下面以a＝0.2为例：一次指数平滑法如何计算（要详细步骤） F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测)6月份预测可以这样算F6=0.3×410+(1-0.3)×390(直接用4月份的销售额)然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算，只是说一下计算方法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。这样的数据如何在excel中用指数平滑法？ 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：2438065546Excel应用案例指2113数平滑法移动平均法的预测值实质上是以5261前观测值的加4102权和，且对不同时1653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，其应用较为广泛。1.指数平滑法的基本理论根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。①一次指数平滑法设时间序列为，则一次指数平滑公式为：式中为第t周期的一次指数平滑值；为加权系数，0。为了弄清指数平滑的实质，将上述公式依次展开，可得：由于0，当→时，→0，于是上述公式变为：由此可见实际上是的加权平均。加权系数分别为，…，是按几何级数衰减的，愈近的数据，权数愈大，愈远的数据，权数愈小，且权数之和等于1，即。因为加权系数符合指数规律，且又具有平滑数据的功能，所以称为指数平滑。用上述平滑值进行预测，就是一次指数平滑法。其预测模型为：即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。②二次指数平滑法当时间序列没有。

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