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指数平滑法alpha值
在
指数平滑法
中,α( )。
答:
【答案】:A、E 在
指数平滑法
中,α是平滑系数,取值范围在0到1之间。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,以选较大的α值,以便很快跟上其变化。α取值接近0时,则各期数据的作用缓慢减弱,呈比较平稳的状态。实际应用中α的大小需要反复比较确定...
在使用
指数平滑法
进行预测时,平滑系数α的取值范围是( )。
答:
【答案】:C
指数平滑法
是利用过去时间序列值的加权平均数作为预测值,即使得第t+1期的预测值等于第t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。其基本的计算公式为:Ft+1=αYt+(1-α)F α为平滑系数,取值范围为0<α<1。
指数平滑法
R方为多少合理
答:
平滑指数
的取值通常在0点3到0点7之间。采用较大的平滑指数,预测值可以反映样本值变动的长期趋势,这是由于因变量数据为季节性数据,因此平稳的R方更具代表性。拟合情况比较良好。
指数平滑法
中最重要的一个参数是平滑常数α,α的取值范围是0到1,α值是主观选定的,值越大表示对未来的预测中越近期的...
在
指数平滑法
的公式中,α是怎样确定的
答:
1、预测值=aX(上一期的实际值)+(1-a)X(上一期的预测值)。2、
指数平滑法
是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延;他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料。
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...
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
是中级财管第几章
答:
平滑指数
是中级财务管理第9章收入与分配管理的内容。
指数平滑法
是销售预测定量分析法中的其中一种方法。指数平滑法是一种加权平均法,是以事先确定的平滑指数a及(1-a)作为权数进行加权计算,预测销售量的一种方法。平滑指数的取值通常在0.3~0.7之间,其取值大小决定了前期实际值与预测值对本期预测...
指数平滑法
步骤有什么
答:
指数平滑法
步骤: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图呈现的趋势...
简述
指数平滑法
的基本含义。
答:
【答案】:
指数平滑法
是对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法,该方法使得第t+1期的预测值等于t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。指数平滑法是加权平均的一种特殊形式,观察值时间越远,其权数也跟着呈现指数的下降,因而称为指数平滑。使用指数平滑法时,关键的问题是确定一个合适的平滑...
用
指数平滑法
来计算例题
答:
(1)用
指数平滑法
预测该厂第四季度的产品销售额 第一步写出计算公式: F4=α* A3+(1-α)F3 第二步带入数据:α=0.2, A3为第三季度的实际值,为180万元,关键是第三季度的预测值F3,令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1,利用公司计算出F3。即F2=A1=140万元 F3=α* A2+...
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