1. 概述 加權移動平均法，是對觀察值分別給予不同的權數，按不同的權數求得移動平均值。並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 指數加權移動平均法（Exponentially Weighted ...

** 本文內容來自於吳恩達深度學習公開課 1、概述 　　加權移動平均法，是對觀察值分別給予不同的權數，按不同權數求得移動平均值，並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測值有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 　　指數移動加權平均法 ...

一次移動平均法　　 　　一次移動平均法是收集一組觀察值，計算這組值的均值，利用這一均值作為下一期的預測值。當數據的隨機因素較大時，宜選用較大的N，這樣有利於較大限度的平滑由隨機性所帶來的嚴重偏差；反之，當數據的隨機性因素較小時，宜選用較小的N，這有利於跟蹤數據的變化。 　　移動平均 ...

(轉)一次、二次、三次指數平滑計算思想及代碼 一般常用到的指數平滑法為一次指數平滑、二次指數平滑和三次指數平滑，高次指數平滑一般比較難見到，因此本文着重介紹了一次、二次和三次指數平滑的特點與不同。 一次指數平滑一般應用於直線型數據，且一次指數平滑具有滯后性，可以說明有明顯 ...

時間序列分解 大量時間序列的觀測樣本表現出趨勢性、季節性和隨機性，或者三者中的其一或其二。於是，我們認為每個時間序列，都可以分為三個部分的疊加 其中，T是趨勢項，S是季節項，R是隨機項。 上 ...

指數平滑法 原數數據如下： 點擊數據——數據分析 選擇指數平滑 最一次平滑 由於我們選擇的區域是B1：B22，第一個單元格“鋼產量”，被當做標志，所以我們應該勾選標志。當我們勾選了標志后，列中的第一個 ...

什么是移動平均法? 　　移動平均法是用一組最近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用於即期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動，是非 ...

時間序列模型（一）：模型概述 時間序列模型（二）：移動平均法（MA） 時間序列模型（三）：指數平滑法 一次移動平均實際上認為近N期數據對未來值影響相同，都加權 1/N；而 N 期以前的數據對未來值沒有影響，加權為0。但是，二次及更高次移動平均數的權數卻不是 1/N，且次數越高 ...