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平滑指数法实质上属于(
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...
如何用
指数平滑法
预测销售额
答:
平滑指数的取值范围一般是0.3-0.7 公式:计划期销售预测值=
(平滑指数
*上期
实际
销售数)+(1-平滑指数)*上期销售预测数 例如:采用一次
指数平滑法
下,设F2007为对2007年的预测,Y2006、Y2005??为各年的实际值,且F1998=Y1998, 则F2007=aY2006+a(1-a)Y2005+a(1-a)^2Y2004+a(1-a...
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 。
假定未来的状况与较近时期有关
答:
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。
平滑指数法
的优点:所需数据资料少,就可以预测出来所需要的结果,指数平滑法是在...
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。
什么是
指数平滑法
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
的优缺点是什么?
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
指数平滑法
?
答:
生产预测中,平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管St包含有全期数据的影响,但
实际
计算时,仅需要两个数值,即yt和 St-1,再加上一个常数a,这就使指数滑动平均具逐期递推性质,从而给预测带来了极大的方便。4.根据公式S1=ay1+(1-a)S0,当欲用
指数平滑法
时才开始...
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。
简单
指数平滑法
不能很好地捕捉特征
答:
平滑指数法
的特点: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,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零...
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