Excel三次指数平滑预测 指数平滑法是对预测对象的全部历史序列数据，通过加权平均从而进行预测的一种方法。在进行指数平滑预测时一般要通过对加权系数α取不同的值，经过多次模拟运算并比较预测误差，从而选择适当的预测结果。然而，当采用二次或三次指数平滑模型，进行预测分析时，由于计算公式较为复杂，模拟运算过程参数的改变就非常繁琐。本文以我国肉类产量三次指数平滑预测为例，利用Excel变量和工作表相结合，建立数据、图表间的链接关系，从而实现了方便、快捷的模拟运算预测分析。一、三次指数平滑预测的基本原理当时间序列数据呈现非线性变化趋势时，可采用三次指数平滑模型进行预测分析，其基本原理是对原始数据经过三次指数平滑处理后，用以估计二次多项式参数，从而建立预测模型为：Ft+m=at+btm+21ctm2式中：m为预测期数，at、bt、ct为模型参数。计算公式为：at=3st(1)-3st(2)+st(3)bt=2(1α-α)2犤(6-5α)st(1)-(10-8α)st(2.(本文共2页)阅读全文>；>；
Holt两参数指数平滑的β参数如何估计？ 一般分为定性预测和定量预测两种。定性预测的方法主要德尔菲法、主观概率法、情景预测法；定量预测法主要有回归预测法、时间序列分解法。holt貌似是一般的指数平滑预测，。
如何利用一批去年的数据，来预测未来三年的数据？ 1、这批去年的数据是按月份的，本身肯定会有波动，但相对稳定。2、预测未来三年的数据是需要具体到月份…
初学者 Appsevr 应用统计学统计含义统计资料 所谓统计资料是指人们通过观察、测量、试验、抽样、普查或查阅以往记录等方式所获得的具体统计数据统计工作 统计学 统计学是一门研究客观事物。
海洋热力学和动力学惯性使它在空间和时间上具有“平滑过程”。这个的“平滑过程”该怎么理解？ 对于实际数据接近于平稳不变的情况，可以应用一次平滑法，以消除偶然因素的影响。一次平滑的算式为，式中a为平滑参数，为t时刻采样值，的估值，即预测值。将上述迭代式在时间上展开，直接用采样值以及估值尳1来表示，即有这表明在t+1时刻的估值是以往实际采样值的加权平滑，而其加权系数相对于时间的关系符合指数规律，使较早时刻的情况对预测影响较少。因此，这种平滑法也称指数平滑法。平滑参数a的值应按实际应用经验选定。a越大，表示近期的实际采样值影响越大。有时为了获得更好的修正效果，可以随时调整a值，使它成为时变的。例如可选；而当时则选凭经验选定的下限值)，于是有a1=1.00，a2=0.50，a3=0.33，a4=0.25，a5=0.20，…，a=amin。如果先应用另一种预测方法求得的估值，再按上一时刻的预测偏差进行修正，则可提高预测精度。这就是一种递推修正法。这种方法假设一种预测方法对相邻两时刻的预测偏差有关联，因而可用某时刻的预测偏差来修正下一时刻的预测值。二次平滑法是指线性趋向时间序列连续两次应用一次平滑法来估计参数的方法。此外，还有高次平滑法。移动平均法也是平滑法的一种。
