移动平均法简单应用
时间序列预测的常用方法与优缺点

时间序列预测的常用方法与优缺点时间序列预测是一种对时间序列数据进行分析和预测的方法。
它主要通过对过去的数据进行分析来预测未来的趋势。
时间序列预测是很多领域中常用的方法,比如经济学、金融学、气象学等。
下面将介绍几种常用的时间序列预测方法以及它们的优缺点。
1. 移动平均法(Moving Average Method)移动平均法是一种简单而常见的时间序列预测方法。
它通过计算过去一段时间内的平均值来预测未来的数据。
移动平均法的优点包括简单易懂、易于计算和解释,适用于平稳的时间序列。
然而,移动平均法对于趋势、季节性和周期性等特征的数据不够敏感。
2. 加权移动平均法(Weighted Moving Average Method)加权移动平均法是在移动平均法的基础上引入加权因子,对过去的数据进行加权平均。
这样可以更加准确地反映未来的趋势。
加权移动平均法的优点是可以根据实际情况调整加权因子,适用于不同的趋势性。
然而,加权移动平均法仍然对季节性和周期性等特征的数据不够敏感。
3. 指数平滑法(Exponential Smoothing Method)指数平滑法是一种根据过去的数据赋予不同的权重,通过对过去数据的加权平均来预测未来的数据的方法。
指数平滑法的优点是可以较好地适应不同的趋势和季节性,并且对近期数据给予更高的权重。
然而,指数平滑法对于长期趋势和季节性的数据效果不佳。
4. 季节性模型(Seasonal Model)季节性模型是一种用来处理具有季节性特征的时间序列的方法。
它通常将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分,并对它们分别进行预测。
季节性模型的优点是可以更准确地预测季节性数据,并且对于长期和短期的趋势都能较好地预测。
缺点是需要较多的数据用来建立模型,而且对于具有复杂季节性的数据预测效果不佳。
5. 自回归移动平均模型(Autoregressive Moving Average Model,ARMA)ARMA模型是一种常用的时间序列预测方法,它是自回归模型和移动平均模型的结合。
电量预测措施

电量预测措施1. 引言随着电力需求的不断增长,电力系统的稳定运行成为一项重要的任务。
为了保障电力系统的持续供应,准确预测电量需求变得十分关键。
电量预测不仅对电力生产和调度具有重要意义,而且对于用户合理使用电力资源也具有指导作用。
本文将介绍一些常用的电量预测措施,包括传统方法和基于机器学习的方法。
2. 传统方法传统的电量预测方法主要基于统计学原理和时间序列分析。
以下是电量预测常用的传统方法:2.1 移动平均法移动平均法是一种简单且有效的电量预测方法。
其原理是基于历史数据的平均值来预测未来的电量需求。
移动平均法适用于具有明显季节性和周期性的电量数据。
然而,移动平均法无法捕捉非线性趋势和突发事件。
2.2 指数平滑法指数平滑法是一种常用的电量预测方法,可以有效地处理具有非线性趋势和突发事件的数据。
指数平滑法通过加权平均历史数据来预测未来的电量需求。
具体的方法包括简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
2.3 时间序列分析时间序列分析是一种广泛应用于电量预测的方法。
它通过分析电量数据的时间序列特征来预测未来的电量需求。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型(ARIMA)、季节性自回归移动平均模型(SARIMA)和指数平滑状态空间模型(ETS)等。
3. 基于机器学习的方法随着机器学习技术的快速发展,基于机器学习的电量预测方法也逐渐受到关注。
以下是一些常见的基于机器学习的电量预测方法:3.1 神经网络神经网络是一种常用的机器学习模型,可以用于电量预测。
通过训练神经网络模型,可以学习到电量数据的非线性关系,从而实现准确的电量预测。
常用的神经网络模型包括多层感知器(MLP)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
3.2 支持向量机支持向量机是一种监督学习方法,可以用于电量预测。
支持向量机通过构建一个最优的超平面来实现电量的分类和回归。
支持向量机适用于处理高维数据和非线性关系。
3.3 随机森林随机森林是一种集成学习方法,可以用于电量预测。
时间序列预测的常用方法

时间序列预测的常用方法时间序列预测是指根据过去一段时间内的数据,通过建立历史数据与时间的关系模型,预测未来一段时间内的数据趋势和变化规律。
时间序列预测在经济学、金融学、气象学、交通运输等领域有着广泛的应用。
本文将介绍时间序列预测的常用方法。
一、简单移动平均法简单移动平均法是最简单直观的时间序列预测方法之一。
它的原理是通过计算平均值来预测未来的值。
具体步骤为:首先选择一个固定的时间窗口,例如选择过去12个月的数据进行预测,然后计算过去12个月的平均值,将该平均值作为未来一个时间点的预测值。
这种方法的优点是简单易用,适用于数据变动较为平稳的时间序列。
二、指数平滑法指数平滑法是一种较为常用的时间序列预测方法,它适用于数据变动较为平稳的情况。
指数平滑法的原理是通过对过去的数据赋予不同权重,来预测未来的值。
指数平滑法将过去的值按照指定的权重递减,然后将过去的值与未来的值结合得出预测值。
常用的指数平滑法有简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
三、趋势法趋势法是根据时间序列中的趋势来进行预测的一种方法。
趋势可以是线性的也可以是非线性的。
线性趋势法是通过拟合线性回归模型来预测未来的值,具体步骤为根据过去的数据建立一个线性回归模型,然后利用该模型来预测未来的数据。
非线性趋势法包括二次多项式拟合、指数增长拟合等方法,其原理是根据过去的数据来选择合适的含有趋势项的非线性模型,然后通过该模型来预测未来的数据。
四、季节性分解法季节性分解法是一种将时间序列分解为趋势项、季节项和随机项三个部分的方法。
首先对时间序列进行季节性调整,然后利用调整后的数据建立趋势模型和季节模型,最后将趋势模型和季节模型相加得到预测结果。
季节性分解法适用于时间序列中存在明显的季节性变化的情况,如销售数据中的每年的圣诞节销售量增加。
五、ARIMA模型ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)是一种基于时间序列的统计模型,常用于对非平稳时间序列的预测。
移动平均法怎么算

移动平均法怎么算移动平均法(Moving Average)是一种常用的数据平滑方法,该方法通过计算一定时间段内数据的平均值来消除数据的随机波动,从而更好地反映数据的趋势和变化规律。
在各个领域的数据分析和预测中都被广泛应用。
本文将简要介绍移动平均法的算法原理和计算方法。
一、算法原理移动平均法基于一个基本的假设,即在特定时间段内,数据的平均值可以较好地代表数据的整体趋势和变化。
根据这个假设,移动平均法的算法原理可以总结为以下几个步骤:1. 确定移动窗口的大小:移动窗口是用来计算平均值的时间段,可以根据实际需求来确定,常见的窗口大小有5、10、20等。
2. 确定起始点:从第一个数据点开始,确定一个起始点。
3. 计算窗口内数据的平均值:将窗口内的数据相加,然后除以窗口大小,得到平均值。
4. 移动窗口:将窗口向后平移一个时间单位,继续计算下一个时间段内的平均值。
5. 重复步骤3和步骤4,直到计算完所有时间段。
二、计算方法移动平均法的计算方法是根据算法原理得出来的,根据具体的数据和需求,可以选择不同的计算方法。
下面介绍两种常见的计算方法。
1. 简单移动平均法(Simple Moving Average,SMA):简单移动平均法是最常用的移动平均法之一,计算方法非常简单,只需要将窗口内的数据相加,然后除以窗口的大小即可得到平均值。
计算公式如下:SMA = (X1 + X2 + ... + Xn) / n其中,X1、X2、...、Xn为窗口内的数据,n为窗口的大小。
2. 加权移动平均法(Weighted Moving Average,WMA):加权移动平均法在计算平均值时,每个数据点都有不同的权重,权重通常根据时间的远近递减。
较新的数据点通常具有较大的权重,较旧的数据点则具有较小的权重。
计算公式如下:WMA = (w1X1 + w2X2 + ... + wnXn) / (w1 + w2 + ... + wn)其中,X1、X2、...、Xn为窗口内的数据,w1、w2、...、wn为对应数据的权重。
计划价法、移动平均法、全月平均法、先进先出、后进先出、个别计价法

计划价法、移动平均法、全月平均法、先进先出、后进先出、个别计价法意思工业有计划价法、全月平均法、移动平均法、先进先出法、后进先出法、个别计价法;商业有售价法、全月平均法、移动平均法、先进先出法、后进先出法、个别计价法。
每个仓库必须选择一种计价方式。
(1)。
先进先出、后进先出:出库单记账时(包括红字出库单),计算出库成本时,只按此仓库的同种存货的入库记录进行先进先出或后进先出选择成本,只要存货相同、仓库相同则将入库记录全部大排队进行先进先出或后进先出选择成本。
(2)。
移动平均:计算出库成本时要根据该仓库的同种存货按最新结存金额和结存数量计算的单价计算出库成本。
移动平均法移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。
移动平均法适用于即期预测。
当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。
移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同,可以分为:简单移动平均和加权移动平均。
一、简单移动平均法简单移动平均的各元素的权重都相等。
简单的移动平均的计算公式如下:Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中,Ft--对下一期的预测值;n--移动平均的时期个数;At-1--前期实际值;At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
二、加权移动平均法加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。
其原理是:历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。
除了以n为周期的周期性变化外,远离目标期的变量值的影响力相对较低,故应给予较低的权重。
加权移动平均法的计算公式如下:Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中,w1--第t-1期实际销售额的权重;w2--第t-2期实际销售额的权重;wn--第t-n期实际销售额的权重;n--预测的时期数;w1+ w2+…+ wn=1在运用加权平均法时,权重的选择是一个应该注意的问题。
excel 移动平均函数

excel 移动平均函数详解
在Excel中,移动平均是一种用于平滑时间序列数据的常见技术。
它有助于减小随时间波动的数据的波动性,使趋势更为明显。
以下是两种Excel中常用的移动平均函数:简单移动平均(SMA)和指数移动平均(EMA)。
1. 简单移动平均(SMA)
简单移动平均是最基本的移动平均方法,它是某一时间段内数据的平均值。
在Excel中,可以使用内建函数`AVERAGE`来计算简单移动平均。
假设你有一列数据,位于A列,想要计算3个时间点的简单移动平均,可以使用以下公式:
```excel
= AVERAGE(A2:A4)
```
这个公式计算A2、A3和A4单元格的平均值。
2. 指数移动平均(EMA)
指数移动平均赋予最近的数据更高的权重,相对于较早的数据。
在Excel中,可以使用内建函数`EMA`(Exponential Moving Average)来计算指数移动平均。
假设你有一列数据,位于A列,想要计算3个时间点的指数移动平均,可以使用以下公式:
```excel
= EMA(A2:A4, 3)
```
这个公式计算A2、A3和A4单元格的指数移动平均,其中3表示时间点的权重。
你可以根据需要调整权重。
需要注意的是,Excel中并没有直接提供`EMA`函数。
你可以使用其他函数来实现指数移动平均,例如使用`EMA`的递推公式。
以上只是简单的示例,实际应用中,你可能会根据数据的特点和需求选择不同的移动平均方法和参数。
在Excel中,还有其他一些函数和工具可用于更高级的时间序列分析,例如数据透视表、图表和其他统计函数。
中级经济师 移动平均法公式

中级经济师移动平均法公式移动平均法是一种常用的统计方法,用于分析时间序列数据。
它通过计算一系列连续观测值的平均值,来平滑数据并揭示其趋势变化。
在经济学中,移动平均法常用于分析市场价格、销售额、产量等指标。
移动平均法的计算公式如下:移动平均值 = (观测值1 + 观测值2 + ... + 观测值n) / n其中,n表示移动平均的周期,也可以理解为计算平均值所用的观测值数量。
移动平均值的计算结果可以用来判断趋势的变化,以及预测未来的走势。
移动平均法的优点之一是能够平滑数据,减少随机波动的影响,使趋势更为明显。
在经济分析中,市场价格常常受到供求关系、季节因素、经济周期等多种因素的影响,呈现出较大的波动性。
通过计算移动平均值,可以过滤掉这些短期的波动,更好地反映市场的长期趋势。
移动平均法还可以用来预测未来的走势。
通过观察移动平均线的变化,可以判断市场的上升或下降趋势,并作出相应的决策。
例如,当短期移动平均线上穿长期移动平均线时,表明市场的上升趋势可能加强,可以考虑买入;反之,当短期移动平均线下穿长期移动平均线时,表明市场的下降趋势可能加强,可以考虑卖出。
在实际应用中,移动平均法的周期选择非常重要。
周期过短会导致信号频繁产生,容易受到噪音的干扰;周期过长则会导致信号滞后,错过市场的转折点。
选择合适的周期需要根据具体分析的对象和时间范围进行判断。
一般来说,较短的周期适合短期交易,较长的周期适合长期投资。
除了简单移动平均法外,还有指数移动平均法和加权移动平均法等其他形式的移动平均方法。
指数移动平均法在计算移动平均值时,会给予较新观测值更大的权重,体现了对近期数据更为重视的特点。
加权移动平均法则通过为不同的观测值赋予不同的权重,来反映不同观测值的重要性。
移动平均法是一种有效的统计方法,在经济学中得到广泛应用。
它通过计算一系列连续观测值的平均值,平滑数据,揭示趋势变化,并可用于预测未来的走势。
在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的周期,并结合其他指标和方法进行综合分析,以提高分析的准确性和可靠性。
移动平均法的步骤

移动平均法的步骤嘿,咱今儿个就来唠唠移动平均法的那些个步骤哈!你说这移动平均法,就像是个神奇的魔法棒,能把那乱糟糟的数据变得有规律起来呢!首先呢,咱得选好要平均的那些数据段儿。
这就好比你要挑出一堆水果里你觉得最好的那几个,可不能瞎挑哦!得有眼光,得知道哪些数据是咱真正需要的。
然后呢,把这些选好的数据加起来。
这简单吧?就像把一堆糖果放在一起数数一样。
接着呀,再除以数据的个数。
嘿,这不就得出个平均数了嘛!这平均数就像是这些数据的代表,能反映出它们的一个大概情况。
可别小瞧了这几步,就像走路一样,一步一步都得走稳了。
你想想,如果第一步数据都选错了,那后面得出的结果能对吗?那肯定不行啊!移动平均法就像是个数据的整形师,能把那些歪七扭八的数据给整得顺顺溜溜的。
比如说,股票价格那起起伏伏的,用移动平均法就能看出个大概趋势来,就像在波涛汹涌的大海里找到一条相对平稳的航线。
咱再打个比方,移动平均法就像给数据织一件毛衣,每一针每一线都得织好,不然这毛衣可就不暖和啦!而且它还能帮咱过滤掉一些不必要的波动和干扰,让咱能更清楚地看到数据的本质。
在实际应用中,可不能马虎。
得认真对待每一个数据,就像对待自己的宝贝一样。
要是随随便便处理,那可不行哦!不然得出个不靠谱的结果,那不就白忙活啦!所以说啊,移动平均法的步骤虽然看起来简单,但是真要做好可不容易呢!咱得用心去体会,去实践,才能真正掌握它的奥秘。
你说是不是呢?咱可不能小瞧了这些看似简单的方法,说不定在啥时候就能派上大用场呢!就好比一把小小的钥匙,能打开大大的宝藏之门哟!现在,你对移动平均法的步骤有没有更清楚一点啦?。
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移动平均法
移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映长期趋势的方法。
因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
1. 移动平均法的基本理论①简单移动平均法
设有一时间序列,则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数,即可得到一次移动平均数:
式中为第t周期的一次移动平均数;为第t周期的观测值;N为移动平均的项数,即求每一移动平均数使用的观察值的个数。
这个公式表明当t向前移动一个时期,就增加一个新近数据,去掉一个远期数据,得到一个新的平均数。
由于它不断地“吐故纳新”,逐期向前移动,所以称为移动平均法。
由于移动平均可以平滑数据,消除周期变动和不规则变动的影响,使得长期趋势显示出来,因而可以用于预测。
其预测公式为:
即以第t周期的一次移动平均数作为第t+1周期的预测值。
②趋势移动平均法当时间序列没有明显的趋势变动时,使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况,直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第t+1周期之值。
但当时间序列出现线性变动趋势时,用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。
因此,需要进行修正,修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后才建立直线趋势的预测模型。
故称为趋势移动平均法。
设一次移动平均数为,则二次移动平均数的计算公式为:
再设时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为未来时期亦按此直线趋势变化,则可设此直线趋势预测模型为:
式中t为当前时期数;T为由当前0时期数t到预测期的时期数,即t以后模型外推
的时间;为第t+T期的预测值;为截距;为斜率。
,又称为平滑系数。
根据移动平均值可得截距和斜率的计算公式为:
在实际应用移动平均法时,移动平均项数N的选择十分关键,它取决于预测目标和实际数据的变化规律。
2. 应用举例
已知某商场1978~1998年的年销售额如下表所示,试预测1999年该商场的年销售额。
年份销售额
年份销售
额
1978 32 1989 76
1979 41 1990 73
1980 48 1991 79
1981 53 1992 84
1982 51 1993 86
1983 58 1994 87
1984 57 1995 92
1985 64 1996 95
1986 69 1997 101
1987 67 1998 107
1988 69
下面使用移动平均工具进行预测,具体操作步骤如下:
选择工具菜单中的数据分析命令,此时弹出数据分析对话框。
在分析工具列表框中,选择移动平均工具。
这时将弹出移动平均对话框,如图8-1所示。
在输入框中指定输入参数。
在输入区域框中指定统计数据所在区域B1:B22;因指定的输入区域包含标志行,所以选中标志位于第一行复选框;在间隔框内键入移动平均的项数5(根据数据的变化规律,本例选取移动平均项数N=5)。
在输出选项框内指定输出选项。
可以选择输出到当前工作表的某个单元格区域、新工作表或是新工作簿。
本例选定输出区域,并键入输出区域左上角单元格地址C2;选中图表输出复选框。
若需要输出实际值与一次移动平均值之差,还可以选中标准误差复选框。
单击确定按钮。
这时,Excel给出一次移动平均的计算结果及实际值与一次移动平均值的曲线图,如图8-2所示。
图8-1
图8-2
从图8-2可以看出,该商场的年销售额具有明显的线性增长趋势。
因此要进行预测,还必须先作二次移动平均,再建立直线趋势的预测模型。
而利用Excel 2000提供的移动平均工具只能作一次移动平均,所以在一次移动平均的基础上再进行移动平均即可。
二次移动平均的方法同上,求出的二次移动平均值及实际值与二次移动平均值的拟合曲线,如图8-3所示。
再利用前面所讲的截距和斜率计算公式可得:
图8-3 于是可得t=21时的直线趋势预测模型为:
预测1999年该商场的年销售额为:
指数平滑法
移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和,且对不同时期的数据给予相同的加权。
这往往不符合实际情况。
指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展,其应用较为广泛。
1. 指数平滑法的基本理论
根据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
但它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权,新数据给较大的权,旧数据给较小的权。
①一次指数平滑法
设时间序列为,则一次指数平滑公式为:
式中为第 t周期的一次指数平滑值;为加权系数,0<<1。
为了弄清指数平滑的实质,将上述公式依次展开,可得:
由于0<<1,当→∞时,→0,于是上述公式变为:
由此可见实际上是的加权平均。
加权系数分别为,
,…,是按几何级数衰减的,愈近的数据,权数愈大,愈远的数据,
权数愈小,且权数之和等于1,即。
因为加权系数符合指数规律,且又具有平滑数据的功能,所以称为指数平滑。
用上述平滑值进行预测,就是一次指数平滑法。
其预测模型为:
即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。
②二次指数平滑法
当时间序列没有明显的趋势变动时,使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。
但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。
因此,也需要进行修正。
修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平
滑,利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后建立直线趋势预测模型。
故称为二次指数平滑法。
设一次指数平滑为,则二次指数平滑的计算公式为:
若时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为未来时期亦按此直线趋势变化,则与趋势移动平均类似,可用如下的直线趋势模型来预测。
式中t为当前时期数;T为由当前时期数t到预测期的时期数;为第t+T期的预
测值;为截距,为斜率,其计算公式为:
③三次指数平滑法
若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势,则需要用三次指数平滑法。
三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑,其计算公式为:
三次指数平滑法的预测模型为:
其中:
④加权系数的选择
在指数平滑法中,预测成功的关键是的选择。
的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。
值愈大,新数据所占的比重就愈大,原预测值所占比重就愈
小,反之亦然。
若把一次指数平滑法的预测公式改写为:
则从上式可以看出,新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。
的大小表明了修正的幅度。
值愈大,修正的幅度愈大,值愈小,修正的幅度愈小。
因此,值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度,又体现了预测模型修匀误差的能力。
在实际应用中,值是根据时间序列的变化特性来选取的。
若时间序列的波动不大,比较平稳,则应取小一些,如~;若时间序列具有迅速且明显的变动倾向,则应取大一些,如~。
实质上,是一个经验数据,通过多个值进行试算比较而定,哪个值引起的预测误差小,就采用哪个。
2. 应用举例
已知某厂1978~1998年的钢产量如下表所示,试预测1999年该厂的钢产量。
年份钢产量年份钢产量
1978 676 1989 2031
1979 825 1990 2234
1980 774 1991 2566
1981 716 1992 2820
1982 940 1993 3006
1983 1159 1994 3093
1984 1384 1995 3277
1985 1524 1996 3514
1986 1668 1997 3770
1987 1688 1998 4107
1988 1958
选择工具菜单中的数据分析命令,此时弹出数据分析对话框。
在分析工具列表框中,选择指数平滑工具。
这时将出现指数平滑对话框,如图8-4所示。
图8-4
在输入框中指定输入参数。
在输入区域指定数据所在的单元格区域B1:B22;因指定的输入区域包含标志行,所以选中标志复选框;在阻尼系数指定加权系数。
在输出选项框中指定输出选项。
本例选择输出区域,并指定输出到当前工作表以C2为左上角的单元格区域;选中图表输出复选框。
单击确定按钮。
这时,Excel给出一次指数平滑值,如图8-5所示。
图8-5 从图8-5可以看出,钢产量具有明显的线性增长趋势。
因此需使用二次指数平滑法,即在一次指数平滑的基础上再进行指数平滑。
所得结果如图8-6所示。
图8-6
利用前面的截距和斜率计算公式可得:
于是,可得钢产量的直线趋势预测模型为:
预测1999年的钢产量为:。