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一次指数平滑预测法适用范围 指数平滑法优缺点及适应范围

2021-03-08知识9

简述指数平滑法的特点 指数平滑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,赋予逐渐收敛为零的权数.简单来说,就是越久远的数据,权数越小,但不为0.移动平均法则不考虑较远期的数据.

一次指数平滑预测法适用范围 指数平滑法优缺点及适应范围

如何根据eviews运行结果作出预测 统计预测概述 预测就是根据过去和现在估计未来,预测未来。统计预测属于预测方法研究范畴,即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测,并计算概率置信区间。。

简述趋势剔除法的原理与步骤可以吗 利用Excel进行长期趋势剔除法预测医院门诊人数发布时间:2004-10-25来源:本站整理【题名】利用Excel进行长期趋势剔除法预测医院门诊人数【作者】张璟文王建全【机构】新疆。

指数平滑法优缺点及适应范围 指数平滑预测法的2113优点:对不同时间的数据的非等权处5261理较符合实际情况4102。实用中仅需选择一个模1653型参数,即可进行预测,简便易行。具有适应性,也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。指数平滑预测法的缺点:对数据的转折点缺乏鉴别能力,但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期预测的效果较差,故多用于短期预测。适应范围指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用,对不同时间的观察值所赋予的权数不等,从而加大了近期观察值的权数,使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少,此级数之首项为平滑常数a,公比为(1-a)。指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性,可以取不同的a值以改变权数的变化速率。如a取小值,则权数变化较迅速,观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此,运用指数平滑法,可以选择不同的a值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。扩展资料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,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。。

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。

什么是平滑指数

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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。

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