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一次指数平滑预测法
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
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...
指数平滑法
是怎么
预测
的呢?
答:
指数平滑法是趋势
预测法
的一种,利用事先确定的
平滑指数
预测未来销售量或销售额 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...
一次指数平滑法
如何计算(要详细步骤)
答:
3×480+(1-0.3)(6月份
预测
)6月份预测可以这样算 F6=0.3×410+(1-0.3)×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。
指数平滑法
的
预测
公式
答:
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。 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,...
指数平滑法
答:
指数平滑预测法
指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础,引入一个简化的加权因子,即平滑系数,以求得平均数的一种指数平滑预测法。它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1,如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为:下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×(1-...
一次指数平滑法预测
和二次指数平滑法预测的区别
答:
一次指数平滑法预测
和二次指数平滑法预测的区别在于效果不同。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 ,其中 ,则可以通过优化
方法
得到 和 。使用 python 的 statsmode...
指数平滑法预测
优缺点是什么?
答:
指数平滑
法
优点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。指数平滑法的主要缺点是难以确定指数平滑系数,受主观影响较大。适应范围:
一次指数平滑预测
适用于当时间数列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测。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...
指数平滑预测法
是怎么计算的?
答:
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+...
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