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一次指数平滑预测
一次指数平滑
法公式
答:
F(t+1)=α*Y(t)+(1-α)*F(t)。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,对未来趋势的反应就越慢。而α越小,则对历史数...
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数...
指数平滑
法的
预测
公式
答:
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 显然,二次指数平滑是一直线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(
在
一次指数平滑预测
模型Ft+1=αYt+(1-α)Ft中,平滑系数α的取值...
答:
【答案】:C在实际应用中,α的大小需要反复比较确定,确定的依据是α的取值应使计算得到的各期
预测
值与实际观察值之间的误差尽可能小。
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...
什么是
指数平滑预测
法?
答:
指数平滑
法运用比较灵活,适用范围较广,但是在
平滑指数
的选择上具有一定的主观随意性。优点:所需数据资料少,就可以
预测
出来所需要的结果,指数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。指数平滑法的缺点:赋予远期较小的比重,近期较大的比重,所以...
指数平滑
输出后,
预测
值在哪里
答:
1、平滑性:
指数平滑
是一种常用的时间序列
预测
方法,通过对历史数据进行加权平均来预测未来值。预测值在平滑后的时间序列中,原因是指数平滑方法会考虑历史数据的权重,将过去观测值的影响逐渐减小,更加关注近期观测值的变化趋势。预测值会受到平滑处理的影响,呈现出较为平滑的趋势。3、预测准确性:指数...
一次指数平滑
法得到t+l期的
预测
值等于( )。
答:
【答案】:A
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
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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