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二次指数平滑模型的缺点
指数平滑
法的主要
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
法的
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
法
的缺点
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...
什么是
指数平滑
法?
答:
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,所以只能进行短期预测。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 。
指数平滑
法
优缺点
?
答:
指数平滑
预测法的优点:对不同时间的数据的非等权处理较符合实际情况。实用中仅需选择一个
模型
参数,即可进行预测,简便易行。具有适应性,也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。指数平滑预测法
的缺点
:对数据的转折点缺乏鉴别能力,但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期...
指数平滑
法
优缺点
及适应范围
答:
指数平滑
预测法的优点:对不同时间的数据的非等权处理较符合实际情况。实用中仅需选择一个
模型
参数,即可进行预测,简便易行。具有适应性,也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。指数平滑预测法
的缺点
:对数据的转折点缺乏鉴别能力,但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期...
指数平滑
法
的缺点
有哪些
答:
指数平滑
法
的缺点
:赋予远期较小的比重,近期较大的比重,所以只能进行短期预测。指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用,对不同时间的观察值所赋予的权数不等,从而加大了近期观察值的权数,使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少,此级数之首项为平滑常数a,公比为(...
指数平滑
预测法的优点和
缺点
是什么?
答:
指数平滑
预测法的优点:对不同时间的数据的非等权处理较符合实际情况。实用中仅需选择一个
模型
参数,即可进行预测,简便易行。具有适应性,也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。指数平滑预测法
的缺点
:对数据的转折点缺乏鉴别能力,但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期...
指数平滑
法
的缺点
是什么?
答:
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,所以只能进行短期预测。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 。
什么是
指数平滑
预测法?
答:
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,所以只能进行短期预测。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 。
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