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指数平滑预测值怎么算
什么是
平滑指数
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。
预测
对象变化不大且比较平稳时采用什么方法
答:
该方法的优点是
计算
简单,而缺点是计算平均数时没有考虑到近期的变动趋势,因而
预测值
与实际值往往会发生较大的误差。因而可能导致预测数与实际数发生较大的误差。为了克服这个缺点,我们引人标准差。来预计未来的实际销售量将会在多大程度上偏离这个平均数。其它计算方法 1、
指数平滑
法 采用指数平滑法预测...
五七移动平均法
预测
和
指数平滑
法预测是什么东西
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
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...
一次
指数平滑
法可以
预测
几年
答:
不可以预测。一次
指数平滑
法是不可以预测的,一次指数平滑法是利用本期的实际值与紧前期的一次指数平滑法,通过对它们的不同加权分配,求得一个指数平滑值,以此作为下期的
预测值
。
移动平均法
预测
的基本步骤
答:
÷(上期结存数量+∑本期入库数量)移动平均法的基本原理,是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动,从而揭示出时间序列的长期趋势。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。
指数平滑
法没有给第一期的
预测
量
怎么
求
答:
指数平滑
法没有给第一期的
预测
量可以根据历史数据进行估计。如果历史数据呈现出明显的趋势性或季节性,可以采用其他复杂的方法进行估计,例如回归分析或季节性指数平滑法等。在使用这些方法时需要注意选择合适的模型和参数,并进行模型检验和优化,以提高预测的准确性。
forecast和forecast的区别
答:
forecast和forecast的区别如下:FORECAST.ETS 函数根据已有的
值预测
未来值。使用
指数平滑
算法预测未来值(重点: 指数平滑算法)FORECAST: 根据已有的
数值计算
或预测未来值。此
预测值
为基于给定的 值推导出的y 值。已知的数值为已有的 x 值和y 值,再利用线性回归对新值进行预测。(重点: 线性回归)区别就...
wps2019
怎么
做二次
指数平滑
答:
得出的数就是下期的
预测
数拓展资料:1.二次
指数平滑
法是指对市场现象实际观察
值计算
两次
平滑值
,并在此基础上建立预测模型,对市场现象进行预测的方意义与优势:二次指数平滑法解决了一次指数平滑法不能解决的两个问题:一是解决了一次指数平滑不能用于有明显趋势变动的市场现象的预测;二是解决了一次指数...
forcast和forecast的区别
答:
forcast和forecast的区别如下:FORECAST.ETS 函数根据已有的
值预测
未来值。使用
指数平滑
算法预测未来值(重点: 指数平滑算法)FORECAST: 根据已有的
数值计算
或预测未来值。此
预测值
为基于给定的 值推导出的y 值。已知的数值为已有的 x 值和y 值,再利用线性回归对新值进行预测。(重点: 线性回归)区别就是...
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