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【正文】 F D F e? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?第 t個時期的預測值是過去一個時期的預測值減去預測誤差 1 2 2( 1 )t t tF D F??? ? ?? ? ?21 2 2 10( 1 ) ( 1 ) ... ( 1 ) it t t t t iiF D D F D? ? ? ? ? ??? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ??2/9/2023 22 主講：張志英 指數平滑 2/9/2023 23 主講：張志英 例 : Central Call Center（呼叫中心） Day Calls Day Calls 1 159 7 203 2 217 8 195 3 186 9 188 4 161 10 168 5 173 11 198 6 157 12 159 2/9/2023 24 主講：張志英 例 : 呼叫中心 移動平均 AP = 3 F13 = (168 + 198 + 159)/3 = calls 2/9/2023 25 主講：張志英 例 : Central Call Center（呼叫中心） 帶權移動平均 F13 = .1(168) + .3(198) + .6(159) = calls 2/9/2023 26 主講：張志英 例 : Central Call Center（呼叫中心） ? 指數平滑 F12 = + .25(198 – ) = F13 = + .25(159 – ) = 2/9/2023 27 主講：張志英 預測精度 AP = 3 ? = .25 Day Calls Forec. |Error| Forec. |Error| 4 161 5 173 6 157 7 203 8 195 9 188 10 168 11 198 12 159 MAD 2/9/2023 28 主講：張志英 例 : 計算機產品銷售（ CPC） . CPC 的分析師想預測下一個年度（ Epsilon Computers）的銷售銷售狀況 . 她相信最近 8個季度的銷售可以代表下一個年度的銷售情況。 222()()Yyryy?????2/9/2023 49 主講：張志英 例： RPC x y x2 xy y2 120 14,400 1,140 135 18,225 1,485 130 16,900 1,560 150 22,500 1,875 170 28,900 2,380 190 36,100 3,040 220 48,400 3,960 1,115 185,425 15,440 1, 2/9/2023 50 主講：張志英 例： RPC 相關系數 r = .9829 227 ( 15 , 440 ) 1 , 115 ( 93 )7 ( 185 , 425 ) ( 1 , 115 ) 7 ( 1 , 287 .5 ) ( 93 )r ??? ? ? ???? ? ? ?2/9/2023 51 主講：張志英 例： RPC 決定系數 Coefficient of Determination r2 = (.9829)2 = .966 這說明 % 關于 RPC sales銷售狀況的變化可以由車載情況來描述 . 2/9/2023 52 主講：張志英 多回歸分析 2/9/2023 53 主講：張志英 多回歸分析 ? 當有兩個或更多的獨立自變量時，多回歸分析則特別有用 . ? 例如 Y = + + – 其中 : Y = 公司的年收入 X1 = 工業(yè)銷售 X
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