什么是指数平滑法 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G.Brown)所提出，布朗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未来，所以将较大的权数放在最近的资料。
SPSS教程（43）-指数平滑，指数平滑是用于长期趋势分析的主要分析方法之一。指数平滑兼容了全期平均法和移动平均法的优势，不完全舍弃过去的数据，但是会根据离当期数据时间。
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spss 指数平滑法 sig值怎么看 上面那张表的sig值是检验序列总体是否独立，大于0.05，说明不拒绝原假设，序列总体独立；下面那张表是检验参数是否为0，原假设为参数为0，因此sig越小，小于0.05，拒绝原。
SPSS 指数平滑模型 平滑常数如何确定 你应该是想运用指数平滑法进行原始数据拟合以及进行预测吧，在spss中操作如下：分析-预测-创建模型，在出现的“时间序列建模器”框中的“方法”选择“指数平滑法”，再在条件中选择不同的模型，至于各种模型的使用条件，自行，然后可以选择不同的模型类型，比较不同模型拟合结果的修正R^2值，值越大拟合效果就越好。【如果在方法中选择“专家建模法”，系统会从指数平法和ARIMA模型中自动得出一个最合适的模型】
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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？
什么是平滑指数 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗2113(Robert G.Brown)所提出，布朗认为5261时间序列的态势4102具有稳定性或规则性，所以时间序列可被1653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未来，所以将较大的权数放在最近的资料。St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的平滑值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该公式可知：1.St是yt-1和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt-1和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St=yt；当a取0时，St=St-1。2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的影响下降越迅速；平滑常数a越接近于 0，远期实际值对本期平滑值的影响下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a；当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管St包含有全期数据的影响，但。
