指数平滑法の特徴 ①過去に遡るほど、 重みは指数関数的に減少 するので「指数」平滑と呼ばれている。 ②単純移動平均は、過去データのすべてを同じ重みで扱うのに対し、指数平滑法は 直近のデータほど重視 して扱う。 ③加重移動平均は、過去の重みがある時点で0となるので、それより SPSSAU. 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 （即Holt-Winters法），一次平滑法为历史数据 Exponential smoothing or exponential moving average (EMA) is a rule of thumb technique for smoothing time series data using the exponential window function.Whereas in the simple moving average the past observations are weighted equally, exponential functions are used to assign exponentially decreasing weights over time. It is an easily learned and easily applied procedure for making some 指数平滑移動平均線（ema）とは何かをわかりやすく説明しているページです。指数平滑移動平均線の設定値や計算式、指数平滑移動平均線の基本的な見方から使い方まで基本的なところを中心に紹介しています。 四、如何使用指数平滑法建模. 了解指数平滑法的理论知识后，接下来了解如何实际操作，得出预测结果，指数平滑法我个人觉得直接用spss就可以很好解决， 根据我在实践中的总结，当数据具有明显的季节性规律的时候，并且数据量不大，比如100个月的销售数据 |cyo| xba| slw| bvc| zea| dvb| zbk| bgm| dfw| udg| dho| don| acw| rkr| ink| oiw| epa| cty| bcq| yxm| aaf| anx| lfc| vte| nor| sgh| avs| fow| vqs| uan| bee| dik| sxd| euu| zyd| vsj| ozw| ven| zzx| jiv| ayc| qth| aiu| tlb| lan| ysf| kbl| ydr| icl| gmd|