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一次平滑指数
一次指数平滑
法公式
答:
根据查询资料可知,
一次指数平滑法是一种时间序列预测方法
,用于预测未来的趋势,
其基本公式如下:F(t+1)=α*Y(t)+(1-α)*F(t)
。权重由平滑系数α和(1-α)决定,其中α越大,对历史数据的影响就越大,对未来趋势...
一次指数平滑
法适用于( )的序列。
答:
【答案】:D 一次指数平滑法适用于较为平稳的序列
。当序列存在明显的趋势或季节成分时,属于非平稳序列,不适宜用一次指数平滑法预测。
一次指数平滑
法的公式到底应该是怎样的??
答:
当时间数列无明显的趋势变化,可用
一次指数平滑
预测。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...
一次指数平滑
法得到t+l期的预测值等于( )。
答:
一次指数平滑也称简单指数平滑,简记为SES,
其公式为: St+1= αxt+(1-α)St式中,St表示第t期的一次指数平滑值
;xt表示第t期的观测值;α表示平滑系数,O
一次指数平滑
法如何计算(要详细步骤)
答:
3)×390(直接用4月份的销售额)把计算出的答案带入第一个横式。平滑系数0.3时预测第12年运货量为du24.31536625 平滑系数0.6时预测第12年运货量为23.91031832 用excel=〉工具=〉数据分析=〉
指数平滑
,得到的结果。
若
一次指数平滑
法中近期数据的加权数越大,反映需求变化的灵敏度越高...
答:
一次指数平滑
法考虑了时间序列的全部数据,但对近期的数据给予较大的权数,对早期的数据给予递减的权数。平滑系数a越大,越接近1,对近期数据的加权数越大,反映需求变化的灵敏度越高;反之,a越小,对需求变化反映的灵敏度...
指数平滑
法怎么计算?
答:
平滑指数
的取值范围一般是0.3-0.7 公式:计划期销售预测值=(平滑指数*上期实际销售数)+(1-平滑指数)*上期销售预测数 例如:采用
一次指数
平滑法下,设F2007为对2007年的预测,Y2006、Y2005……为各年的实际值,且F...
指数平滑
方法简介
答:
一次指数平滑
又叫简单指数平滑(simple exponential smoothing, SES),适合用来预测没有明显趋势和季节性的时间序列。其预测结果是一条水平的直线。模型形如:其中 是真实值, 为预测值, 为平滑值, 。定义残差...
一次指数平滑
法预测和二次指数平滑法预测的区别
答:
1、
一次指数平滑
应用于直线型数据,且一次指数平滑具有滞后性,可以说明有明显的时间性、季节性。2、二次指数平滑也应用于直线型,但是效果会比一次指数平滑好很多,也就相当于加强版的一次指数平滑。
指数平滑
法的预测公式
答:
二次指数平滑是对
一次指数平滑
的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列。其预测公式为:yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt) a/(1-a)式中,yt= ayt-1'+(1-a)yt-1 显...
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