【正文】 數(shù) Mt N=3 N=5 預(yù)測銷售量 誤差平方 預(yù)測銷售量 誤差平方 1 423 2 358 3 434 4 445 405 1600 5 527 412 13225 6 429 469 1600 437 64 7 426 467 1681 439 169 8 502 461 1681 452 2500 9 480 452 784 466 196 10 384 469 7225 473 7921 11 427 455 784 446 361 12 446 430 256 444 4 419 448 ? 28836 11215 二 次移動平均 預(yù)測 法 ? 一次移動平均法當用來預(yù)測一組具有趨勢的數(shù)據(jù)時估計值往往比實際值偏低 (或偏高 )。序列包含了產(chǎn)生該序列的系統(tǒng)的歷史行為的全部信息。（取 N=5） ? 分別計算當前時期 t=12的一次移動平均數(shù)Mt（ 1） 和 二次移動平均數(shù) Mt（ 2） 。時當TX T12 ??? )( 612 萬噸?????X案例數(shù)據(jù) 某商品的需求量及指數(shù)平滑值 單位：萬噸 月份 市場需求量 一次指數(shù)平滑值 二次指數(shù)平滑值 t Yt St（ 1） St（ 2） 1 50 50 50 2 52 3 47 4 51 5 49 6 48 7 51 8 40 9 48 10 52 11 51 12 59 三次指數(shù)平滑法 ? 當時間序列的變動呈現(xiàn)為二次曲線趨勢時，則需要用三次指數(shù)平滑法進行預(yù)測。用序列 TC除以 T即可得到周期變動因素 C。 S2=s2*4/ss。 2023年 3月 28日星期二 11時 41分 59秒 23:41:5928 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。勝人者有力，自勝者強。 , March 28, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 :41:5923:41:59March 28, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。n=n+1} ? s1=s1/n。用 X/MA=S I分析季節(jié)性和隨機性 。 ? 二次指數(shù)平滑法是在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進行一次指數(shù)平滑。試用一次移動平均法預(yù)測次年 1月的銷售量 ? 分別取 N=3， N=5，計算各月的一次移動平均數(shù)。 ? 基本思想 : 根據(jù)系統(tǒng)有限長度的運行記錄（觀察數(shù)據(jù)），建立能夠比較精確地反映時間序列中所包含的動態(tài)依存關(guān)系的數(shù)學模型，并借以對系統(tǒng)的未來行為進行預(yù)報 ? 時間序列分析簡稱時序分析 ,是一種根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)揭示系統(tǒng)動態(tài)結(jié)構(gòu)和規(guī)律的統(tǒng)計方法，是統(tǒng)計學科的一個分支。 得： M12（ 1） =74， M12（ 2） =68 8068742MM2aa )2(12)1(1212t ??????? 3)6874(152 )MM(1N2bb )2(12)1(1212t ???????? （千噸）：時，求955380 5512512???????XXT案例數(shù)據(jù) 某商品市場需求量 單位：千噸 時期數(shù) t 需求量 Yt 一次移動平均數(shù) 二次移動平均數(shù) 1 50 2 50 3 53 4 56 5 59 54 6 62 56 7 65 59 8 68 62 9 71 65 59 10 74 68 62 11 77 71 65 12 80 74 68 指數(shù)平滑法 ? 在實際經(jīng)濟活動中，最新的觀察值往往包含著最多的關(guān)于未來情況的信息。 ? 三次指數(shù)平滑法是在二次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進行一次指數(shù)平滑。 ? 4. 將時間序列的 T、 S、 C分解出來后，剩余的即為不規(guī)則變動。S3=s3*4/ss。 下午 11時 41分 59秒 下午 11時 41分 23:41: