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正文內(nèi)容

11時間序列分析法(編輯修改稿)

2025-03-22 22:56 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 均值 nMMMM ntttt)1(1)1(1)1()2( ... ??? ????nMMM ntttt)1()()2(1)( ????)1(tM )2(t1. 移動平均法 ② 二次移動平均 二次移動平均是在一次移動平均值的基礎上進行的,二次移動平均也與一次移動平均數(shù)序列存在滯后偏差。 因此 和 只能用于簡易預測。為了改善預測效果,我們可以利用 和 求出平滑系數(shù),建立線性移動平均模型進行預測。 )1(tM )2(tM )1(tM)2(t1. 移動平均法 ③ 模型建立與預測 線性移動平均模型的一般形式為: t時期的序號 l由當前時期 t到需要預測的時期之間的時期個數(shù) yt+l第( t+l)時期的預測值; bt斜率,即單位時期的變化量 at截距,即當前時期 t的數(shù)據(jù)水平, at=yt lbay ttlt ???1. 移動平均法 2. 指數(shù)平滑法 研究對象呈現(xiàn)指數(shù)增長是時間序列數(shù)據(jù)分析中比較常見的一種形式,特別是研究對象在初期發(fā)展階段其時間序列數(shù)據(jù)的傾向線往往呈指數(shù)曲線( exponential curve)上升的趨勢。 在時間序列數(shù)據(jù)散點圖的傾向線大致是一次指數(shù)曲線時可用一次指數(shù)曲線去擬合它。 2. 指數(shù)平滑法 一般形式: tbay ?? 2. 指數(shù)平滑法 兩邊取對數(shù): tbay ??? lglglg tBAYlgb,Blga,Algy,Y?????? 則有記 可將指數(shù)曲線轉化為直線,再求 a和 b的值。 2. 指數(shù)平滑法 設時間序列為 y1,y2,y3, ……y t,則一次指數(shù)平滑公式為: 其中: yt為第 t周期的一次指數(shù)平滑值,α 為加權系數(shù), 0< α < 1。 二次指數(shù)平滑的公式為: 2. 指數(shù)平滑法 ?指數(shù)平滑值理論上是時間序列 y1, y2, y3, …… yt,的加權平均,加權系數(shù)分別為α, α(1 α), α(1 α) 2, … ,是按幾何級數(shù)衰減的,愈近的數(shù)據(jù),權數(shù)愈大,愈遠的數(shù)據(jù),權數(shù)愈小,且權數(shù)之和等于 1。 ?其預測模型為: 3. 生長曲線法 生長曲線是增長曲線的一大類,是描繪各種社會、自然現(xiàn)象的數(shù)量指標依時間變化而變化的某種規(guī)律性的曲線。由于生長曲線形狀大致呈“ S”型,故又稱“ S”曲線。在信息分析與預測中利用生長曲線模型來描述事物發(fā)生、發(fā)展和成熟的全過程的方法就是生長曲線法。 3. 生長曲線法 3. 生長曲線法 ① 對稱型生長曲線,又稱邏輯曲線( Logistic)或珀爾( Pearl)曲線; ② 非對稱型生長曲線,又稱龔珀茲( Gompertz)曲線。 ① 邏輯曲線 3. 生長曲線法 ? 如果 a0, – 當 t→ ∞ 時, y→0 – 當 t→+∞
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