java二次指数平滑代码 二次指数平滑法主要用于配合什么

1.已知5周的实际销售量为38,41,39,43,和44,预测的基数为SA0=35,T0...

1、已知5周的实际销售量为34343和44，预测的基数为SAo=35，To=0，取α=0.3，β=0.5，求出这5周的预测值，然后对今后3周的需求进行预测。

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2、4一个家庭当其收入为0时，消费支出为2000元；而当其收入为6000元时，其消费支出为6000元，在图形上，消费和收入之间成一条直线，则其边际消费倾向为( )。 A.2/3； B.3/4； C.4/5； D.1。

3、表明企业总资产周转速度越快。销售能力越强，资产利用效率越高。\x0d\x0a总资产周转率是综合评价企业全部资产的经营质量和利用效率的重要指标。周转率越大，说明总资产周转越快，反映出销售能力越强。

4、33101 5匀加速直线0 1930 3850 5750 7689 5811 41s1(1)5m10m/s(2)15m(3)80m/s320m(4)70m/s250m提示：考虑到声音传播需要一定时间，石块下落到地面的时间小于8s，因此落地速度和山峰高度都比上面算出的值小一些。

怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测?

1、4 适用范围 当时间序列的变动呈现直线趋势时，用一次指数平滑法来进行预测将存在明显的滞后偏差，此时需要使用二次指数平滑。二次指数平滑是在一次指数平滑的基础上再进行一次平滑。

2、首先需要打开eviews软件建立工作文件，创建并编辑数据。然后需要在命令行输入lsycx回车。然后需要弹出equation窗口。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。

3、最常用的方法就是指数平滑法，这个已经在之前详细阐述。ARMA模型 时间序列可以通过将时间序列引入转化为多序列模型 多序列模型的预测 一般理解 当确定了序列之间的回归方程之后即可根据回归方程进行拟合预测。

4、呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6，0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

5、首先打开EViews10软件，在首界面会弹出一个对话框，点击【Create a new EViews workfile】，创建一个新的文件。

6、二次指数平滑预测 二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。

二级指数平滑法公式的推导过程是怎样的?

1、指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。

2、平滑指数法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

3、指数平滑预测法 指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。它是加权移动平均预测法的一种变化。

4、根据公式S1=ay1+(1-a)S0，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y0。无从产生S0，自然无法据指数平滑公式求出S1，指数平滑法定义S1为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。

5、指数平滑法在移动平均法的基础上发展起来的时间序列分析预测方法。通过计算指数平滑值，并配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。其原理是任意周期的指数平滑值是实际观测值和上一周期指数平滑值的加权平均值。