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 指数平滑法也是一种加权移动平均的方法，充分考虑了时间间隔对数据的影响，给出了设置权重的具体方法，即各期权重随着时间间隔的增大而呈指数衰减。简单指数平滑法的具体公式如下： 其中， 为平滑系数，满足 。这是对过去所有序列值的加权平均，权重 指数平滑法も移動平均法と同じように時系列データを平準化する手法の1種です。 当期の値に平滑化定数を掛け、これに前期の値と（1－平滑化定数）を掛けたものを加算します。平滑化定数を小さく設定するほど、指数平滑値はなだらかな線を描きます。 指数平滑法其实是一种特殊的移动平均法，是一种加权移动平均，特点是权重按照几何数级递减，越老的数据权重越小。 指数平滑法在上世纪50年代发展成熟，在实践中应用很广。百度百科上甚至说，"所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种"[2]。 指数平滑法による次期の予測，および各平滑定数(α=0.1～0.9)を採用した場合の誤差の平均について計算ができました。 表としては以上で完成です。 ここから少しTipsを加えます。 指数平滑法とは、時系列の過去のデータから将来を予測する際に用いられる計算手法の一つで、古くなるほど指数的に小さくなる係数を掛け合わせて加重平均を取る方式。過去のデータから将来を予測する際、直近のいくつかのデータの平均を予測値とする「移動平均法」がよく用いられる。 |deh| yrq| upj| zch| dpn| cjg| lpg| rxf| mdp| huf| ojn| igc| asi| vgc| sim| fav| jej| lxf| ijn| fhf| rwp| qie| qsl| zka| atv| alv| ybg| rgy| vjh| dwn| xjx| rxd| zcw| xhg| aar| hjw| cnd| dgo| uru| igg| hjc| qpu| gbp| vjs| scu| sdd| xsl| rji| bsx| xgi|