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指数平滑法求预测值 一次指数平滑法得到t+1期的预测值等于()。 A.t期的实际观察值与第t期指数平滑值

2020-10-10知识9

excel中的指数平滑法预测出来的数是哪年的,原理是什么,通俗点的,还有那个预测图的数据点指的是什么?? 指数平滑的原理:S(t+1)=ɑ*y(t)+(1-ɑ)*S(t)ɑ代表平滑系数计算出来的是同一行的预测值,之所以与实际数值不一致是因为存在误差。如用该方法预测2010数据,则S(2010)=ɑ*y(2009)+(1-ɑ)*S(2009)x轴代表数据对应的行号一次平滑

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指数平滑法的计算以及注意事项? 指数平滑法的计算以及注意事项,为改进移动平均值计算法存在的两个不足,现在需要引入一个平滑常数,根据以前发生的情况不如近期发生的情况重要的基本思想,需要考虑平滑。

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用指数平滑法来计算例题

指数平滑法求预测值 一次指数平滑法得到t+1期的预测值等于()。 A.t期的实际观察值与第t期指数平滑值

指数平滑法的预测公式 据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。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。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数列。其预测公式为:yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中,yt=ayt-1'+(1-a)yt-1 显然,二次指数平滑是一直线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。二次指数平滑基本公式 St=αSt+(1-α)St-1 Yt+T=at+btT at=2St-St bt=(α/1-α)(St-St)式中 St-第t期的一次指数平滑值 St-第t期的二次指数平滑值 α-平滑系数 Yt+T-第t+T期预测值 T-由t期向后推移期数 三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是:yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+(yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2 式中,yt=ayt-1。

指数平滑法中的平滑系数怎么求啊

如何用指数平滑法预测销售额 1.可以根据预测公式进行2113计算据平滑5261次数4102不同,指数平滑法分为:一次指数平1653滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。(一)一次指数平滑法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。(二)二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数列。其预测公式为:yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中,yt=ayt-1'+(1-a)yt-1显然,二次指数平滑是一直线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。(三)三次指数平滑预测三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是:yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+(yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2式中,yt=ayt-1+(1-a)yt-1它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据。

当一次平滑系数确定后,指数平滑法只要( )就能进行预测了。A.取靠近预测值的几个实 参考答案:D

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。

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

一次指数平滑法得到t+1期的预测值等于()。 A.t期的实际观察值与第t期指数平滑值 参考答案:A解析:一次指数平滑也称简单指数平滑,简记为SES,其公式为:St+1=αxt+(1-α)St式中,St表示第t期的一次指数平滑值;xt表示第t期的观测值;α表示平滑系数,。

#指数平滑法

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