指数平滑法预测中的误差 三次指数平滑法中误差值是怎么算的如题

三次指数平滑法中误差值是怎么算的如题 指数平滑法是布朗(Robert G.Brown)所提出，布朗(Robert G.Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，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最近的未来，所以将较大的权数放.指数平滑法中，（ ）与简单移动平均法相似，但对先前预测结果的误差进行了修正。 指数平滑法中，（）与简单移动平均法相似，但对先前预测结果的误差进行了修正。[单选题]指数平滑法中，（）与简单移动平均法相似，但对先前预测结果的误差进行了修正。。指数平滑法中，（)与简单移动平均法相似，但对先前预测结果的误差进行了修正。A．高次指数平滑法B． 正确答案：D解析：一次指数平滑法这种方法与简单移动平均法相似，两者之间的区别在于简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正，因此这种方法和简单移动平均法一样，。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。指数平滑法的基本公式 指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。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。对时间序列数据作出指数平滑预测后，如何用excel计算数据的均方误差（MSE）？ =SUMXMY2(C2：C13，B2：B13)/COUNT(C2：C13)SUMXMY2(不包括预测年的全部预测值，全部观测值)/COUNT（预测值的个数)举例见图片：）图片里F5的数字应该是0.3，我当时用了控件所以。不懂再问我哦~今天我有空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三次指数平滑法中误差值是怎么算的 指数平滑法是布朗(Robert G.Brown)所提出，布朗(Robert G.Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，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。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。