统计学的指数平滑法 三次指数平滑法中误差值是怎么算的如题

统计学问题 请问估计标准误差是如何计算的？它和均方差，自由度，残差有什么关系？ 统计学的名词解释估计标准误差：是度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个统计量。它是均方残差的平方根。集中趋势：是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它放映了一组数据中心点的位置所在。相关关系：变量之间存在的不确定的数量关系。中位数：是一组数据排序后处于中间位置上的变量值，用Me表示。参数：是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。区间估计：是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减抽样误差得到。匹配样本：即一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对立。指数平滑法：是对过去的观测值加权平均进行预测的一种方法，该方法使得第t+1期的预测值等于t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。时间序列：是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。统计学中长期趋势的测定方法有哪几种？它们有什么不同 测定方法有：时距扩大法，移动平均法，半数平均法，最小平方法，指数平滑法；季节变动的测定及预测：同期平均法，长期趋势剔除法。统计学：移动平均法，指数平滑法，直线趋势方程拟合法的区别与联系。 移动平均法的特点1、对原序列有修匀或平滑的作用。时距项数K越大，对 数列的修匀作用越强2、移动平均项数K为偶数时，需移正平均3、平均时距项数K与季节变动长度一致才能消除季节变动；时距项数K和周期一致才能消除周期波动。4、移动平均会使原序列失去部分信息，当K为奇数时首尾各减（K-1）/2，项偶数时各减K/2项，平均项数K越大，失去的信息越多。指数平滑法的特点通过指数平滑值消除不规则变动，揭示(预测)现象基本趋势。对第t期趋势估计值与第t期实际值的误差由两部分组成：不规则随机误差现象从第t-1期到第t期的实质性变化合理估计趋势值要求剔除不规则随机误差，反映实质性变化。误差中属于现象实质性变化部分的比例由平滑系数α决定：α的值越大，误差中现象实质性变化的比例越大α的值取得越小，误差中不规则随机误差所占比例越大在时间序列的长期趋势分析中，或者时间序列预测中，在什么情况下条件下，使用指数平滑法是最合适的？ 扩展的预测历史数据，也被称为历史隐含的预测。是一个时间序列，可以体现在社会经济现象和规律的发展，进行扩展外推法来预测趋势。时间序列，也被称为时间序列，历史复杂或列的动态数。它是列在一个统计指标值的数量，按时间顺序排出形成。时间序列预测的方法是通过时间序列的制备和分析的基础上，开发过程反射的方向和趋势，类比或延伸，以预测的年的下一个号码的一段时间之后，或者可以到达的时间序列水平。其内容包括：收集和分析的一种社会现象的历史资料的整理；这些数据识别检查，串联排列，时间序列分析，发现社会现象随时间变化而变化的规律，绘制图案，这模型预测的社会现象未来的情况。步时间序列预测方法收集历史数据的第一步，组织，时间序列编译和绘制基于时间序列图。时间序列分析，通常可以起到分类作用的各种因素，传统的分类是基于效果或各种因素的影响分为四类特征：（1）长期趋势；变化（2）季节（3）周期的变化；（4）不规则运动。时间序列第二步分析。数值序列中的每个时间段是许多不同因素的综合结果，而以后发挥作用。第三步是寻找时间序列（T）的季节变化（S）和不规则变动（I）值，并选择代表他们的近似数学模型的长期趋势。各种数学模型中的。时间数列分析的指数平滑法中，要确定合适的平滑系数a，这个平滑系数的取值范围是（ ）。 时间数列分析的指数平滑法中，要确定合适的平滑系数a，这个平滑系数的取值范围是（）。[单选题]时间数列分析的指数平滑法中，要确定合适的平滑系数a，这个平滑系数的取值。统计学的名词解释 估计标准误差：是度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个统计量。它是均方残差的平方根。集中趋势：是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它放映了。采用指数平滑法进行预测时，如果时间数列变化剧烈，应当选择较大的平滑系数。（ ） 采用指数平滑法进行预测时，如果时间数列变化剧烈，应当选择较大的平滑系数。（）[判断题]采用指数平滑法进行预测时，如果时间数列变化剧烈，应当选择较大的平滑系数。。专业的进~~~~统计学名词解释 *变异*的解释 变异：指标志表现由一种状态到另一种状态称为变异。