確定性時間序列分析方法演示-在線瀏覽
2025-02-17 05:15本頁面
【正文】 tial smoothing) ? 指數平滑只能用于 純粹時間序列 的情況，而不能用于含有獨立變量時間序列的因果關系的研究。 ? 指數平滑的 原理 為： 利用過去觀測值的 加權平均 來預測未來的觀測值(這個過程稱為 平滑 )，且 離現在越近的觀測值要給以越重的權 。 ? 這一距離通常用 數據間隔位置差 ，也稱 步數 (lag)來表示。 ? 指數平滑的數學模型為 Yt = aXt+a(1a)Xt 1+a(1a)2Xt 2+ … + a(1a)t1X1, 其中 0a1為 權重指數 。 Simple模型 ? Simple法是在移動平均法基礎上發(fā)展而來的一次指數平滑法，其假定所研究的時間序列數據集 無趨勢和季節(jié)變化。 注意：定義時序變量 ? DateDefine Dates 可用來建立時間序列的周期性，共有 20種可用來定義日期的變量，應根據數據變量的周
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