時間序列預(yù)測法-wenkub.com
2025-03-08 11:04 本頁面
【正文】 2023年 3月 28日星期二 11時 41分 59秒 23:41:5928 March 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。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。 。 :41:5923:41Mar2328Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 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。 :41:5923:41:59March 28, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 , March 28, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 ? 應(yīng)用趨勢外推法有兩個假設(shè)條件：（ 1）假設(shè)事物發(fā)展過程沒有跳躍式變化；（ 2）假定事物的發(fā)展因素也決定事物未來的發(fā)展，其條件是不變或變化不大。 S2=s2*4/ss。n=n+1} ? s1=s1/n。n=0 ? while(j=41) { 同季節(jié)平均消除隨機因素 I ? s3=s3+SI[j]。 ? 148個季度數(shù)據(jù)： ? y=c(,,3,4242.42,4223.76,4,) ? y4=(y[1:45]+y[2:46]+y[3:47]+y[4:48])/4 四項中心移動平均 ? y42=(y4[1:44]+y4[2:45])/2 兩項居中平均修正 續(xù)上頁 ? SI=y[3:46]/y42 計算季節(jié) *隨機因素 ? s1=0。用序列 TC除以 T即可得到周期變動因素 C。用 X/MA=S I分析季節(jié)性和隨機性 。 時間序列分解模型 ? 將時間序列分解成長期趨勢、季節(jié)變動、周期變動和不規(guī)則變動四個因素后，可認為時間序列 Y是這四個因素的函數(shù)，即 : Yi=f(Ti,Si,Ci,Ii) ? 加法模型為 : Yi=Ti+Si+Ci+Ii ? 乘法模型為 : Yi=Ti?Si?Ci?Ii ? 相對而言，乘法模型應(yīng)用得較廣泛。 ? 季節(jié)變動因素 (S)是經(jīng)濟現(xiàn)象受季節(jié)變動影響所形成的一種長度和幅度固定的周期波動。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。 ? 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。 ? ?起到一個調(diào)節(jié)器的作用。 ? 根據(jù)平滑次數(shù)的不同，有一次指數(shù)平滑、二次指數(shù)平滑、三次指數(shù)平滑和高次指數(shù)平滑之分，但高次很少用。（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） 。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)。即用 (xt+xt1+…+xtN+1)/N預(yù)測 xt+1。 將 預(yù)測對象與 許多 外部因素 的 復(fù)雜聯(lián)系 簡化為與時間的聯(lián)系 。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。 ? 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。 移動平均法 ? 移動平均法是根據(jù)時間序列，逐項推移，依次計算包含一定項數(shù)的移動平均數(shù)，據(jù)以進行
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