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指数平滑法系数越大
为什么时间序列具有迅速明显变动时,
平滑系数
的取值
越大
?
答:
因为
指数平滑法
中
平滑系数
的大小对预测结果有影响,时间序列具有迅速明显变动时,平滑系数的取值
越大
。指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数 一次指数平滑法平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用...
平滑系数越大
响应性越小吗
答:
对。根据一次
指数平滑法
预测得知,
平滑系数越大
,则预测的响应性越小,平均绝对偏差(MAD)可以衡量预测值的无偏性。平滑系数是指数平滑中的常数。在指数平滑中,平滑常数的选择十分重要。常数值即代表模型对时序变化的反应速度,又决定于预测中修复随机误差的能力。
EXCEL数据分析
指数平滑
答:
指数平滑法
的核心在于,通过结合本期的现实值(Xt-1)和预测值(Yt-1),并借助于两个关键系数——
平滑系数
(α)和阻尼系数(β)。α像一个调和器,控制历史数据的权重,而β则在波动中起着稳定作用,它的值
越大
,近期数据的影响越小,反之则越大。在Excel中,平滑系数α的取值范围是0到1,阻...
指数平滑法
的阻尼
系数
的含义
答:
含义是输入需要用作指数平滑常数的阻尼系数。
指数平滑法
需要使用阻尼系,阻尼系数越小,近期实际值对预测结果的影响越大。反之,阻尼系数越大,近期实际值对预测结果的影响越小。阻尼系数是指放大器的额定负载(扬声器)阻抗与功率放大器实际阻抗的比值。
需求预测模型:简单
指数平滑
答:
一、揭秘简单指数平滑 简单指数平滑,也可称为一次
指数平滑法
,它以时间序列预测见长,通过对历史数据赋予衰减权重的加权平均来预估未来值。权重随着时间呈指数递减,这意味着近期数据在预测中的影响力更显著。其公式揭示了预测的奥秘:F(t+1) = α*Y(t) + (1-α)*F(t),其中α为
平滑系数
,0到...
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:
【答案】:A 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就越差。
采用
指数平滑法
进行预测时,如果时间数列变化剧烈,应当选择较大的平滑...
答:
【正确】α取值接近于1时,近期数据作用最大,各期历史数据的作用迅速衰减。当时间数列变化剧烈时,宜选较大的α值,以便很快跟上其变化。
什么是
指数平滑法
?
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...
二次
平滑指数
alpha值
越大
越好吗
答:
不是
越大
越好,
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实际应用时,应该用均方误差来判断预测误差的大小。但是如果数据是有整体趋势的,
指数平滑法
并不适用(因为无论如何调整参数都是误差极大的)指数平滑法概念...
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-...
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