用指数平滑法来计算例题 分析：指数平滑法计算公式Ft=α*At－1+（1－α）Ft－1α代表平滑指数，、F代表预测值，A代表实际值计算过程：（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.
用指数平滑法来计算例题
指数平滑预测法的例题以及解题过程 公式 Ft=Ft-1+a(At-1-Ft-1)整理及2113 Ft=a At-1+(1-a)Ft-1已知 A1=7，初始5261需求预测=5，即 F1=5所以 F2=0.2*A1+（1-0.2)*F1=0.2*7+0.8*5=5.4F3=0.2*A2+（1-0.2）4102*F2=0.2*9+0.8*5.4=。1653。以此类推
一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的？ 预测值＝aX（上一期的实际值）＋（1－a)X（上一期的预测值）
移动平均法、指数平滑法例题
指数平滑法的基本公式 指数平滑法计算公式：2113St=aYt-1+(1-a)St-1指数平滑法实际上是一种特殊的加5261权移动平4102均法。其预测1653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。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。其特点是：第一，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(1-a)。第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。扩展资料：一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整，添加趋势修正值，可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。
三次指数平滑法中误差值是怎么算的如题 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到最近的未来，所以将较大的权数放.
一次指数平滑法如何计算（要详细步骤） F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测)6月份预测可以这样算F6=0.3×410+(1-0.3)×390(直接用4月份的销售额)然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算，只是说一下计算方法
一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的？？ 预测值＝aX（上一期的实际值）＋（1－a)X（上一期的预测值）。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。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。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。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的发展趋势和预测者的经验做出判断。1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟。
