【文章內容簡介】 域”輸入“b2:b21”單元格，“阻尼系數”輸入“”（注：阻尼系數=1平滑常數），在“輸出區(qū)域”輸入“c2”單元格，單擊“確定”按鈕。二、運用指數平滑公式進行預測步驟1：，在單元格c2中輸入公式：“=b2”，作為第一年的預測值（F1），在單元格c3中輸入指數平滑模型預測公式“=$f$1*b2+(1$f$1)*c2”。將單元格c3往下復制。步驟2：繪制指數平滑預測圖。利用單元格a2:c22中的數據繪制公司銷售量指數平滑預測圖。三、尋找最優(yōu)的平滑常數步驟1：計算均方誤差。單元格f2中輸入公式：“=average((b2:b21c2:c21)^2)”，作為數組運算，需要同時按Ctrl+Shift+Enter三個鍵作為輸入結束，計算均方誤差MSE。步驟2：利用模擬運算表及查找引用函數功能，尋找最優(yōu)平滑常數。單元格e7:e24中給出不同的平滑常數（大于0小于1），在單元格f6中輸入公式：“=f2”，選定單元格e6:f24，在“數據”菜單中選擇“模擬運算表”。 在單元格f4中輸入公式：“=index(e7:e24,match(min(f7:f24),f7:f24,0))”。然后，（將此值代入單元格f1中）。步驟3：利用規(guī)劃求解功能，尋找最優(yōu)平滑常數。在“文件”選項卡中選擇“選項”，將打開“Excel選項”對話框，在該對話框的左邊一欄里選擇“加載項”，右邊一欄的最下方單擊“轉到”按鈕，Excel將顯示“加載宏”對話框。在 “加載宏”對話框中選擇“規(guī)劃求解加載項”，單擊“確定”按鈕，將會在“數據”選項卡下方的“分析”組中出現“規(guī)劃求解”選項，選中“規(guī)劃求解”。 在設置目標欄輸入$f$2,然后點擊“求解”按鈕。實驗32 “美食佳”公司月管理費預測實驗目的：? 理解移動平均預測法的概念；? 掌握在excel中建立移動平均模型的方法；? 掌握尋找最優(yōu)移動平均跨度的各種方法。實驗步驟：一、運用“數據分析”工具進行移動平均預測步驟1：確定時間序列的類型。繪制公司從2006年1月至2007年6月共18個月的管理費用折線圖，步驟2：利用“數據分析”工具的移動平均功能進行預測。在“數據”選項卡中選擇“數據分析”，在出現的“數據分析”對話框中選擇“移動平均”，在“移動平均”對話框中，在“輸入區(qū)域”輸入“c2:c19”單元格，“間隔”輸入“3”（注：移動平均跨度為3），在“輸出區(qū)域”輸入“d3”單元格，單擊“確定”按鈕。二、運用移動平均公式進行預測步驟1：利用average()函數計算移動平均預測值。在單元格g1中輸入移動平均跨度3，在單元格d5中輸入移動平均模型預測公式：“=average(c2:c4)”。將單元格d5往下復制。步驟2：繪制移動平均預測圖。利用單元格c2:d20中的數據繪制公司18個月的管理費用及移動平均預測圖。三、尋找最優(yōu)的移動平均跨度步驟1：計算均方誤差。此處用到兩個函數：sumxmy2()函數和count()函數。sumxmy2()函數的功能是返回兩數組中對應數值之差的平方和，它需要兩個參數，一個參數是第一個數組或數值區(qū)域，另一個參數是第二個數組或數值區(qū)域。count()函數的功能是計算某一范圍內包含數值的單元格的個數。在單元格g2中輸入公式：“=sumxmy2(c2:c19,d2:d19)/count(d2:d19)”，計算均方誤差MSE。步驟2：利用offset()函數輔助進行不同移動平均跨度下的預測。借助average()函數進行的移動平均計算僅對跨度3有效，若跨度改為其他值，則要修改average()函數的參數。為此引入offset()函數解決average()函數的參數范圍變化問題。offset()函數的功能是以指定的范圍為參照系，通過給定偏移量得到新的范圍。返回（求出）的范圍可以為一個單元格或單元格區(qū)域，并可以指定返回的行數或列數。它需要五個參數，第一個參數是作為參照系的基準位置；第二個參數是相對于這個基準位置向上（用負數表示）或向下（用正數表示）偏移的行數；第三個參數是相對于這個基準位置向左（用負數表示）或向右（用正數表示）偏移的列數；第四個參數是要返回數據范圍的行數；第五個參數是要返回數據范圍的列數。事實上前三個參數指定了要返回數據范圍的起始單元格。在單元格d5中輸入公式：“=if(a5=$g$1,average(offset(d5,$g$1,1,$g$1,1)))”，拖動單元格d5的填充柄向上復制至d2，向下復制至d20，從而可在變化的移動平均跨度下計算移動平均值。將單元格g1中的移動平均跨度改為2，不必改動d列的公式，步驟3：利用模擬運算表及查找引用函數功能，尋找最優(yōu)移動平均跨度。在單元格f7:f21給出不同的移動平均跨度，在單元格g6中給出公式：“=g2”，選定單元格f6:g21，在“數據”菜單中選擇“模擬運算表”，在單元格g4中輸入公式：“=index(f7:f15,match(min(g7:g15),g7:g15,0))”，找到最優(yōu)移動平均跨度為5。實驗思考1. 可否利用規(guī)劃求解功能，尋找最優(yōu)的移動平均跨度？答：在實驗32中，無法利用規(guī)劃求解功能尋找最優(yōu)的移動平均刻度。因為求MSE所用的公式為“=SUMXMY2(C2:C19,D2:D19)/COUNT(D2:D19)”與移動平均刻度值所在的G1單元格無直接聯系2. excel提供的移動平均趨勢線功能也可進行移動平均預測，但趨勢線方法與本實驗所介紹的方法有何不同？答：Excel提供的移動平均趨勢線方法與本實驗所介紹的方法與本實驗所介紹方法的區(qū)別在于趨勢線的作用是對已知的一堆數據作回歸分析，以找到一個可以直接計算的方程式并對其他任意未經測量的數值進行計算。趨勢線方法考慮了大量可能的結果。實驗33 “美食佳”華東分公司銷售額趨勢預測實驗目的? 理解趨勢預測法的概念；? 掌握在excel中建立線性趨勢預測模型的方法；? 掌握尋找線性趨勢模型參數的各種方法；? 掌握線性趨勢值預測的不同方法步驟1：確定時間序列的類型。步驟2：添加線性趨勢線。在圖中選中數據系列，右鍵菜單中選擇“添加趨勢線”，出現“添加趨勢線”對話框。在“添加趨勢線”對話框的“類型”中選擇“線性”。在“添加趨勢線”對話框的“選項”中選擇“顯示公式”和“顯示r平方值”。步驟3：用趨勢線前推法大致預測線性趨勢值。選定線性趨勢線，右鍵菜單中選擇“趨勢線格式”，在“趨勢線格式”對話框中選定“選項”，將趨勢預測前推1周期。步驟4：用方程或函數準確預測線性趨勢值。根據得到的線性趨勢方程公式y(tǒng)=+，如圖328所示，在單元格c13中輸入公式：“=*a13+”，即將x=12（2007年為第12個時間序列點）代入公式。利用forecast()函數，在單元格c14中輸入公式：“=forecast(a13,c2:c12,a2:a12)”。利用trend()函數，在單元格c15中輸入公式：“=trend(c2:c12,a2:a12,a13)”。步驟5：將預測結果在圖中表示。同時選中單元格b13和c13，并作為新數據點復制到圖形的數據線上，趨勢線前推只能在圖中看到大致預測結果1000左右，實驗思考1．本實驗的幾張圖中，x軸是“分類”還是“自動”？本實驗（實驗33）中，X軸是自動2．預測點數據如果作為新數據系列添加到圖形中，結果與圖329有何不同？答：實驗33中，預測點數據如果作為新數據系列添加到圖形中，預測部分的值將是一條直線。3．為什么預測值一定在趨勢線的延伸線上？答：預測值一定在趨勢線上的原因是預測值是依據趨勢線作出來的。4．若要預測公司2008年的全國銷售額，可以怎么做？若要預測公司2009年、2010年、甚至更遠年份的銷售額，會有什么問題？答：若要預測2008年的全國銷售額，可依據2007年的預測值來作。但若要預測更遠年份的銷售額，則不能以之為基礎由趨勢線函數進行預測，因為彼時銷售額呈線性增長，與客觀事實不符。5．除了本實驗中介紹的添加趨勢線方法可以找到線性趨勢預測模型的參數外，還可以用哪些方法找到線性趨勢預測模型y=a+bx中的參數 a和b。答：還可用回歸方法找到Y=a+bX中參數a,b的值。實驗34 “美食佳”公司會員卡發(fā)行量趨勢預測實驗類型：驗證性 實驗學時：2實驗目的：? 理解非線性趨勢預測法的概念；? 掌握在excel中建立非線性趨勢預測模型的方法；? 掌握非線性趨勢值預測的方法。? 預測公司2007年7月會員卡的發(fā)行量。實驗步驟：步驟1：確定時間序列的類型。步驟2：添加非線性趨勢線在圖中選中數據系列，右鍵菜單中選擇“添加趨勢線”，出現“添加趨勢線”對話框。在“添加趨勢線”對話框的“類型”中選擇“對數”。在“添加趨勢線”對話框的“選項”中選中“顯示公式”和“顯示r平方值”步驟3：趨勢線前推法大致預測非線性趨勢值。選定對數趨勢線，右鍵菜單中選擇“趨勢線格式”，在“趨勢線格式”對話框中選定“選項”。將趨勢預測前推1周期。步驟4：用方程或函數準確預測非線性趨勢值。根據得到的方程公式y(tǒng)=(x)+，在單元格c16中輸入公式：“=*ln(a16)+”，即將x=15（2007年7月為第15個時間序列點）代入公式。步驟5：將預測結果在圖中表示。趨勢線前推只能在圖中看到大致預測結果，實驗思考1．請試一下，圖339可否考慮用xy散點圖做？ 這時用什么數據作為x軸合適？ 答：可以，用序號的對數值ln(x)代替x，作為x軸合適，y與x是一次線性函數關系。2．為什么預測值一定在趨勢線的延伸線上？ 答：預測值一定在趨勢線上的原因是預測值是依據趨勢線作出來的。3．除了本實驗中介紹的添加趨勢線方法可以找到對數趨勢預測模型的參數外，是否可以用規(guī)劃求解法找到對數趨勢預測模型y=a+bln(x)中的參數a和b？ 答：還可用回歸方法找到Y=a+bX中參數a,b的值。實驗35 “美食佳”火鍋連鎖店原料年度采購成本預測實驗目的：? 理解季節(jié)指數的概念；? 掌握季節(jié)指數預測方法。實驗步驟：步驟1：確定時間序列的類型。步驟