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2113 54，a=0.71次指5261数平滑 0.7*65+(1-0.7)*54=61.7本年度2月份41021次指数平滑 0.7*54+0.3*61.7=56.31二次指数平滑，初始1653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
怎样用spss操作三次指数平滑法 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，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。
对于销售预测中的指数平滑法，下面表述错误的是（)。A．采用较大的平滑指数，预测值可以反映样本值新 正确答案：D解析：本题考核销售预测中的指数平滑法。在销售量波动较大或进行短期预测时，可选择较大的平滑指数；在销售量波动较小或进行长期预测时，可选择较小的平滑指数。
spss回归分析之指数平滑法 SPSS软件在发展过程中，将一些功能淘汰掉，例如SPSS Trends 16中，Exponential Smoothing，Autoregression，ARIMA的对话框形式都已经取消；而采用了更灵活的Create Models；Apply Models；Seasonal Decomposition；Spectral Analysis的对话框。在Analyze->；Create Models，中间的method的选第二个，就是exponential smoothing，你可以在criteria中设置model type->；simple即可。现在不能设置alpha值了，只能设置对因变量是否进行转换。Simple.This model is appropriate for series in which there is no trend or seasonality.Its onlysmoothing parameter is level.Simple exponential smoothing is most similar to an ARIMAmodel with zero orders of autoregression，one order of differencing，one order of movingaverage，and no constant.以上回答你满意么？
时间序列预测方法有哪些分类，分别适合使用的情况是？ 时间序列预测方法根据对2113资料分析5261方法的不同，可分为：简单序时平均数法、加4102权序时平均数法、1653移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。1、简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。2、加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。3、简单移动平均法适用于近期期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。4、加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。5、指数平滑法即根用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。6、季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。7、市场寿命周期预测法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。扩展资料：时间序列预测法的特征1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展，前提是。
为什么销售量波动较小或进行长期预测时，可选择较小的平滑指数呢？ 这里我们这样理解，我们要从平滑指数的本质来分析，平滑指数反映的是前期实际值与预测值对本期预测值的影响，那么平滑指数越大，说明相应的影响越大，而销售量波动较大，那么说明影响较大，同理，进行短期预测时，由于临近预测值，那么对与预测值的影响也是较大的，所以，此时应该使用较大的平滑指数进行计算。反之使用较小的平滑指数。
采用指数平滑法定量进行销售预测，当销售量波动较大或进行短期预测时，做出的选择是( )。 采用指数平滑法定量进行销售预测，当销售量波动较大或进行短期预测时，做出的选择是()。A．选择较大的平滑指数 B．选择较小的平滑指数 C．平滑指数可选择零 D．。
什么是指数平滑法？ 指数平滑法实际上2113是一种特殊的5261加权移动平均法。指数平滑法主要运用4102于1653生产预测，也可用于中短期经济发展趋势预测。在所有的预测方法中，指数平滑法是应用最广泛的一种。简单的全期平均法是平等利用时间序列的所有过去的数据。指数平滑法在移动平均法的基础上发展起来的时间序列分析预测方法。通过计算指数平滑值，并配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。其原理是任意周期的指数平滑值是实际观测值和上一周期指数平滑值的加权平均值。扩展资料指数平滑法可分为第一指数平滑法、第二指数平滑法和第三指数平滑法。当时间序列没有明显的趋势变化时，可以用指数平滑法进行预测。二次指数平滑法适用于具有线性趋势的时间序列。三次指数平滑预测是一种基于二次平滑的再平滑方法。指数平滑法的特点是可以加强观测期近期观测值对预测值的影响，不同时间观测值的权重不同，从而增加近期观测值的权重，使预测值能够反映市场的实际变化很快，观察值给出的权重可以按比例缩放，因此可以采用不同的A值来改变权重的变化率。参考资料来源：-指数平滑法
