n98b0010王淑萍(編輯修改稿)
2025-08-13 16:06 本頁面
【文章內容簡介】 1 、 Na239。ve 2及 Seasonal Na239。ve等三種方法預測結果顯示 2022年到 2022年國人出境目的地到泰國以 Na239。ve 1為預測力最佳之模式 ， 亦即下個月出境到泰國人數等於前一個月的實際值 。 SMA 從 SMA 12之 MAPE值發(fā)現 ， SMA3優(yōu)於SMA6及 SMA12， 符合長期數的 SMA無法反應近期變化的趨勢 ， 且 SMA法比較適合預測變化較小的時間序列 ， 而不適合有顯著季節(jié)性或突發(fā)事件的狀況 。 方法 SMA3 SMA6 SMA12 MAPE 分解 + SMA方法預測 方法 SMA 3SMA 4SMA 6SMA 12SMA MAPE 以最佳 SMA、 6及 12月等建立 5種 SMA法預測模式 ， 並計算各 MAPE值 ， 其中以 一期之 SMA的MAPE值最低 ， 獲選進行預測 。 其預測值結果與實際值比較 ， MAPE值為 ％ 。 季節(jié)性指標 月份 Raw factors 各月份調整季節(jié)率 (Adjusted seasonal factor) 1 2
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