指数平滑法模型参数显著度 这样的数据如何在excel中用指数平滑法？

衡量用指数平滑法建立的预测模型的好与坏，主要看结果中的什么参数？以及各个参数是越大越好，还是越小越好？ 0代码生成EA免费跟随EAwww.iaitrade.com 15 人赞同了该回答 通常我们会从两个方面定义模型的”好“与”坏。一个是训练集的拟合优度，另外一个是检验集的预测精度。考虑。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。。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。使用指数平滑法进行短期预测的一个显著优势就是该模型可以随时间序列的变化模式进行调整。 参考答案：对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。spss做时间序列，使用指数平滑法分析对季节性变化进行预测得到模型结果中sig=0，想问下这个结果对吗？ 这个应该是检验序列总体是否独立的，sig，拒绝原假设，序列总体不相互独立，拟合效果并不是很好。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。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。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】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。其特点是：第一，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)。第二，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：一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整，添加趋势修正值，可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数。