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指数平滑法模型参数怎么看
spss
指数平滑法
sig值
怎么看
答:
上面那张表的sig值是检验序列总体是否独立,大于0.05,说明不拒绝原假设,序列总体独立;下面那张表是检验
参数
是否为0,原假设为参数为0,因此sig越小,小于0.05,拒绝原假设,代表参数不为0成立,即参数检验通过,可以直接用;出现这种结果就说明
模型
是比较适合的,拟合效果较好;...
指数平滑
方法深度解析(一次二次三次)
答:
2.3 说明 初始值设定:
参数
为0.9,y0=23,S0(1)=23,S0(1)=28.4 2.4 适用范围 当时间序列的变动呈现直线趋势时,用一次
指数平滑法
来进行预测将存在明显的滞后偏差,此时需要使用二次指数平滑。二次指数平滑是在一次指数平滑的基础上再进行一次平滑。2.5 案例 可以发现,Eviews 的二次...
什么是
指数平滑法
?
答:
指数平滑
可继续拆分为一次平滑,二次平滑和三次平滑,一次
平滑法
为历史数据的加权预测,二次平滑法适用于具有一定线性趋势的数据,三次平滑法在二次平滑法基础上再平滑一次,其适用于具有一定曲线趋势关系时使用,通常情况下使用三次平滑法较多。无论是那种平滑法,其均涉及初始值S0和平滑系数alpha共两个...
指数平滑
方法简介
答:
线性的
指数平滑
方法可以看作是 ARIMA 的特例。例如简单指数平滑等价于 ARIMA(0, 1, 1),Holt's linear trend method 等价于 ARIMA(0, 2, 2),而 Damped trend methods 等价于 ARIMA(1, 1, 2) 等。我们不妨来验证一下。可以改写为 亦即 两边同时加上 ,得 而 ARIMA(p, d, q) 可以表...
指数平滑法
公式F1
怎么
确定
答:
F1一般以第一期的观察值代替。当
指数平滑
公式t取1时,a为平滑系数,介于0到1之间。平滑系数接近1,越近的值影响越大,
模型
对时间序列的反应越及时,适合随机波动较大的数列。平滑系数接近0,更适合时间序列比较平稳的序列。
指数平滑法
预测是
怎么样
的?
答:
即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说
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,它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。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法
的具体应用
答:
指数平滑法
的预测
模型
为:初始值的确定,即第一期的预测值。一般原数列的项数较多时(大于15项),可以选用第一期的观察值或选用比第一期前一期的观察值作为初始值。如果原数列的项数较少时(小于15项),可以选取最初几期(一般为前三期)的平均数作为初始值。指数平滑方法的选用,一般可根据原数列散点...
Holt Winter
指数平滑模型
答:
指数平滑法
(exponential smoothing)是一种简单的计算方案,可以有效的避免上述问题。按照
模型参数
的不同,指数平滑的形式可以分为一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法。其中一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑法针对有趋势但是没有季节特性的时间序列,三次指数平滑法则可以...
一次
指数平滑法
的公式到底应该是
怎样
的??
答:
指数平滑法
的计算中,关键是α的取值大小,但α的取值又容易受主观影响,因此合理确定α的取值方法十分重要,一般来说,如果数据波动较大,α值应取大一些,可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳,α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择:经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列...
二次
指数平滑模型
在spss中
怎么
表示
答:
1)在菜单栏中选择"分析"|"预测"|"创建
模型
"命令,打开如图15-9所示的"时间序列建模器"对话框。2)选择变量和方法。从源变量列表中选择建立指数平滑模型的因变量,选入"因变量"列表中。"因变量"和"自变量"列表中的变量必须为数值型的度量变量。在"方法"下拉列表框中选择"
指数平滑法
",...
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