三次指数平滑java代码 三次指数平滑法的优点

三次指数平滑法的拟合值计算

1、2002年预测值=（1-a）*2001年真实值+a*2001年预测值，你说的三次指数平滑就是这个公式进一步优化，是个三次多项式，只要套公式就行。

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2、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。

3、确定每个指数在加权平均数中所占的权重。通常使用最常用的等权重法，即每个指数所占权重相同，也可以根据实际情况进行不同的权重分配，如按照指数的重要性、历史数据表现等进行分配。计算出每个指数的移动平均值。

4、3 说明 初始值设定：参数为0.3，S0=(y1+y2+y3)/3=241，S0(1)=241，S0(1)=245 4 适用范围 时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需采用三次指数平滑序列进行预测。

5、一次指数平滑预测值恒为常数，所以最好只做1期预测。最近我司又让我做时间序列了，就目前我的水平而言，做出来的效果最好的是xgboost算法。出于兴趣，自己研究了holt-winter的使用方法。

怎样用spss操作三次指数平滑法

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。

从源变量列表中选择建立指数平滑模型的因变量，选入因变量列表中。因变量和自变量列表中的变量必须为数值型的度量变量。

如何用SPSS做二次指数平滑和三次指数平滑预测 我来答 分享 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

10或以上版本，指数平滑法在预测（Forecasting）菜单下的创建模型（Create Models）模块中，建议参考电子工业出版社出版的《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程（第3版）(含CD光盘1张)》。

如果是需要进行时间序列预测，那么最好的方法就是让模型自动建模找出最佳模型，以及直接进行预测，SPSSAU「在线SPSS」中ARIMA预测可实现完全自动进行建模和预测，当然也可以自己设置参数进行预测使用。

指数平滑法 操作方法 01 首先，我们在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在如图所示的对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。

指数平滑方法简介

1、指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。指数平滑法主要运用于生产预测，也可用于中短期经济发展趋势预测。在所有的预测方法中，指数平滑法是应用最广泛的一种。简单的全期平均法是平等利用时间序列的所有过去的数据。

2、指数平滑即指数移动平均（exponential moving average），是以指数式递减加权的移动平均。各数值的权重随时间指数式递减，越近期的数据权重越高。常用的指数平滑方法有一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑。

3、指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

4、指数平滑法，实际上是一种特殊的加权移动平均法。其特点在于：（1）对离预测期近的观察值，给予较大的权数，对离预测期渐远的观察值给予递减的权数。（2）对于同一市场现象连续计算其指数平滑值，由近及远按等比级数减小。

5、指数平滑法的缺点：赋予远期较小的比重，近期较大的比重，所以只能进行短期预测。