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指数平滑法包括
关于
指数平滑法
,下列说法正确的是( )
答:
指数平滑法也是一类常用的传统预测方法,
主要包括单参数(一次)指数平滑、双参数指数平滑(Holt方法)和三参数指数平滑(Winters 方法)
。其中,单参数指数平滑适用于不包含长期趋势和季节成分的数据;Holt 方法适合于包含长期趋势但不包含季节成分的数据;Winters 方法适合于包含季节成分以及长期趋势的数据。
什么是
指数平滑法
?
答:
针对时间序列的预测,
常用方法包括灰色预测,指数平滑或ARIMA模型
。灰色预测和指数平滑常用于数据序列较少时使用,且一般只适用于中短期预测。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...
什么是
指数平滑法
?
答:
指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。所有预测方法中,
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用
;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度...
什么是
指数平滑法
?
答:
指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法
。指数平滑法主要运用于生产预测,也可用于中短期经济发展趋势预测。在所有的预测方法中,指数平滑法是应用最广泛的一种。简单的全期平均法是平等利用时间序列的所有过去的数据。指数平滑法在移动平均法的基础上发展起来的时间序列分析预测方法。通过计算指数平滑值...
指数平滑法
的基本公式?
答:
2.St具有逐期追溯性质,可探源至St-t+1为止,
包括
全部数据。其过程中,平滑常数以指数形式递减,故称之为
指数平滑法
。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1,远期实际值对本期平滑值的下降越迅速;平滑常数a越接近于 0,远期...
指数平滑法
基本公式
答:
指数平滑法
的基本公式表述为:St=ayt-1+(1-a)St-1,其中:St:表示时间t的平滑值。yt-1:指时间t-1的实际值。St-1:为时间t-1的平滑值。a:平滑常数,取值范围为[0,1],影响yt-1和St-1对St的权重。此公式揭示了以下要点:St是yt-1和 span>St-1的加权平均,a的大小决定了两者对St的...
平滑法包括
什么
答:
平滑法包括
以下几种:移动平均法 这是最常见的一种平滑法。它通过取过去若干期的统计数据的平均值来作为下一期的预测值,可以有效地消除数据的短期波动,突出长期趋势或周期变动。移动平均法适用于数据变化比较稳定的情况。对于变化较大的数据,使用此方法可能导致预测结果偏差较大。但这种方法计算简单,易于...
指数平滑法
属于( )。
答:
常见的
指数平滑法包括
简单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing,SES)、双指数平滑法(Double Exponential Smoothing)和三指数平滑法(Triple Exponential Smoothing)等。指数平滑法的优点是简单易懂、计算方便,并且可以处理一些具有趋势和季节性特征的数据。然而,它也有一些局限性,如对异常值敏感,不...
指数平滑法
的基本公式
答:
指数平滑法
计算公式:St=aYt-1+(1-a)St-1 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。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+...
平滑
预测法
答:
平滑法预测法就是“消除”时间序列的不规则成分所引起的随机波动,
包括
移动平均法和
指数平滑法
等。平滑法适合于平稳时间序列的预测,即没有明显的趋势、循环和季节波动的时间序列。平滑法简单易用,对数据的要求最低,通常对于近期(如下一期)的预测具有较高的精度。移动平均法 移动平均法:使用时间数列中...
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