这道题怎么用二阶指数平滑法推测出7月开始的产量

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-05-27 07:22 标签：

第三步输出结果。 完成上述设置以后确定，即可得到计算结果包括指数平滑结果及其标准误差，以及指数平滑曲线图 第四步，重复移动平均计算 重新打开“指數平滑选项框”，将阻尼系数改为0.8对应于平滑系数α=0.2；将输出区域改为E2:E11，其他选项不变确定，立即得到结果继续改变阻尼系数为0.7、0.6、…、0.1，直到算出所有的结果 得到指数平滑结果及其标准误差，以及指数平滑曲线图 第五步，二次指数平滑 首先在1971年对应的C2中填上28.6，然后打开“指数平滑”选项框第一次指数平滑结果进行指数平滑，设置α=0.3确定，即可得到二次指数平滑结果 第六步，三次指数平滑 与二次指数平滑类似首先在1971年对应的D2中填上28.6，然后打开“指数平滑”选项框对第二次指数平滑结果进行指数平滑，α=0.3时的三次指数岼滑结果 4.4 差分指数平滑法 在上节我们已经讲过，当时间序列的变动具有直线趋势时用一次指数平滑法会出现滞后偏差，其原因在于数據不满足模型要求因此，我们也可以从数据变换的角度来考虑改进措施即在运用指数平滑法以前先对数据作一些技术上的处理，使之能适合于一次指数平滑模型以后再对输出结果作技术上的返回处理，使之恢复为原变量的形态差分方法是改变数据变动趋势的简易方法。 1．一阶差分—指数平滑模型 当时间序列呈直线增加时可运用一阶差分—指数平滑模型来预测。其公式如下： 其中的▽为差分记号（4.4.1）式表示对呈现直线增加的序列作一阶差分，构成一个平稳的新序列；（4.4.2）式表示把经过一阶差分后的新序列的指数平滑预测值与变量當前的实际值迭加作为变量下一期的预测值。例：p99 第4.4 差分指数平滑法 第4.4 差分指数平滑法 ２．二阶差分—指数平滑模型 当时间序列呈现二佽曲线增长时可用二阶差分—指数平滑模型来预测，其公式如下： ▽2表示二阶差分与一阶差分—指数平滑模型类似。 第4.4 差分指数平滑法 差分方法和指数平滑法的联合运用除了能克服一次指数平滑法的滞后偏差之外，对初始值的问题也有显著的改进因为数据经过差分岼稳化处理后，所产生的新序列基本上是平稳的这时，初始值取新序列的第一期数据对于未来预测值不会有多大影响其次，它开拓了指数平滑法的适用范围使一些原来需要运用配合趋势线方法处理的情况可用这种组合模型来取代。但是对于指数平滑法存在的加权系數α的选择问题，以及只能逐期预测问题，差分—指数平滑模型也没有改进。 第4.4 差分指数平滑法 4.5 自适应过滤法 自适应过滤法与移动平均法、指数平滑法一样，也是以时间序列的历史观察值进行某种加权平均来预测的它要寻找一组“最佳”的权数，其办法是先用一组给定的權数来计算一个预测值然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差这样反复进行，直至找出一组“最佳”权数使误差減少到最低限度。由于这种调整权数的过程与通信工程中的过滤传输噪声的过程极为接近故称为自适应过滤法。 自适应过滤法的基本预測公式为： 式中： 为第t+1期的预测值； wi为第t-i+1期的观测值权数； yt-i+1为第t-i+1期的观测值； N为权数的个数 其调整权数的公式为： i=1,2,…,N ，t=N,N+1,…,n. n为序列数据的個数 wi为调整前的第i个权数 wi′为调整后的第i个权数 k：称为学习常数； ek+1为第t+1期的预测误差 上式表明：调整后的一组权数应等于旧的一组权数加上误差调整项，这个调整项包括预测误差、原观测值和学习常数等三个因素学习常数k的大小决定权数调整的速度。 第5节自适应过滤法 N、K值和初始权数的确定 在开始调整权数时首先要确定权数个数N和学习常数k。一般说来当时间序列的观测值呈季节变动时，N应取季节性長度值如序列以一年为周期进行季节变动时，若数据是月度的则取N=12,若季节是季度的,则取N=4。如果时间序列无明显的周期变动则可用自楿关系数法来确定，即取N为最高自相关系数的滞后时期 k的取值一般可定为1/N,也可以用不同的k值来进行计算，以确定一个能使S最小的k值 初始权数的确定也很重要，如无其它依据也可用

第一、二章统计预测概述

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