時間序列預(yù)測法(文件)
【正文】 午 11時 41分 59秒 下午 11時 41分 23:41: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 23:41:5923:41:5923:41Tuesday, March 28, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 2023年 3月 下午 11時 41分 :41March 28, 2023 ? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 23:41:5923:41:5923:413/28/2023 11:41:59 PM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 :41:5923:41:59March 28, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 下午 11時 41分 59秒 下午 11時 41分 23:41: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 2023年 3月 下午 11時 41分 :41March 28, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 23:41:5923:41:5923:41Tuesday, March 28, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 下午 11時 41分 59秒 下午 11時 41分 23:41: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 41分 59秒 23:41: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 23:41:5923:41:5923:413/28/2023 11:41:59 PM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點點小小努力的積累。 2023年 3月 下午 11時 41分 :41March 28, 2023 ? 1行動出成果，工作出財富。 23:41:5923:41:5923:41Tuesday, March 28, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 ? 差分法 :(能圖形識別，就不用差分識別！太麻煩 ) 差分特性 使用模型 一階差分相等或大致相等 一次線性模型 二階差分相等或大致相等 二次線性模型 三階差分相等或大致相等 三次線性模型 一階差分比率相等或大致相等 指數(shù)曲線模型 一階差分的一階比率相等或大致相等 修正指數(shù)曲線模型 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。S 季節(jié)指數(shù)序列 續(xù)上頁 ? t=1:48 ? sol=lm(y~t) ? T=fitted(sol) 長期趨勢值 ? C=y42/T 循環(huán)指數(shù) ? 預(yù)測： T*S ? sol=lm(y42~t[3:46]) 趨勢外推法 ? 當(dāng)預(yù)測對象以時間變化呈現(xiàn)某種上升或下降趨勢，沒有明顯的季節(jié)波動，且能找到一個合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時，就可以用趨勢外推法進行預(yù)測。s4=s4/n 季節(jié)指數(shù) ? ss=s1+s2+s3+s4 ? S1=s1*4/ss。s2=s2+SI [j+3] ? j=j+4。s4=0 ? j=1。用乘法模型分解，并預(yù)測第 13年各季度的銷售額。 ? 3. 計算周期因素 C。可用居中平均修正 ) ，即用MA=T C分析長期趨勢和循環(huán)變動 。 ? 不規(guī)則變動 (I)又稱隨機變動，它是受各種偶然因素影響所形成的。（取 ?=） )()(2c ])()()[()(2b 3a221121111?????????????????????????????)( 2211 億元???????案例數(shù)據(jù) 表 96 固定資產(chǎn)投資總額及指數(shù)平滑值 單位：億元 年份 時期 數(shù) 投資總額 一次指數(shù) 平滑值 二次指數(shù) 平滑值 三次指數(shù) 平滑值 Y t Yt St（
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