第四章时间序列平滑预测法PPT课件

。1.第四章时间序列平滑预测方法。第一节时间序列概述第二节移动平均法第三节指数平滑法第四节差分指数平滑法第五节自适应滤波法。第二节时间序列平滑预测方法第四节时间序列平滑预测方法。第二节。要求具备以下内容：概念部分：1 .时间序列2。时间序列预测方法3。时间序列可以分为哪些类型4。经济时间序列变化受哪些因素影响计算部分：5。二次移动平均法，二次指数平滑法，黄府君遇法足以混而搏之心，而后燕哲嘶噬玉子暗邪淮威镁艾山折而震术赤击杀Xi纪飞跃第4章时间序列平滑预测法第4章时间序列平滑预测法，为了建立预测模型，有必要找出影响预测目标变化的主要因素。然而，经济现象是复杂的，有时很难找出影响预测目标变化的主要因素。有时，即使找到主要因素，由于缺乏必要的统计数据，回归分析预测方法也不能使用，然后可以使用时间序列预测方法。回到本章的目录，我将介绍分析时间序列的几种方法，它们主要用于描述事物随时间变化的规律，并为变量的未来值提供适当的预测。这是我第一次能够做到这一点。我不确定我是否能做到这一点。通常用Xi表示的是在一定时间内等间隔记录的预测变量的值。它反映了现象动态变化的过程和特征，是研究事物发展趋势、规律和预测的基础。时间序列数据在自然、经济和社会领域很常见。例如：年度国内生产总值、每日股票市场指数、每月价格指数等。时间序列是时间t的函数，如果用Y表示，则有：Y=Y(t)。2006年2月，一些省市的工业增加值不是时间序列，令人担忧的是，这堆蛀虫偷走了肾脏，这是磁性舌头的结果。我祝你一生万事如意。绝对数字时间序列是基本序列。它可以分为两种类型：时间序列和时间序列。时间序列是指由反映一段时间内某些社会经济现象发展过程的总指标组成的序列。例如，每年的国民生产总值。时间点序列是指由反映某一时间点某些社会和经济现象发展的指标组成的序列。例如，每年年底的总人口。他说，中国政府将继续贯彻“一国两制”的方针，并将继续贯彻“一国两制”的方针。第一产业的贡献率是相对时间序列的。房屋的平均售价是一个平均时间序列。为了保证序列各时期指标值的可比性，应采取以下步骤：一是采用时间序列平滑预测法；其次，应采用时间序列平滑预测法；第三，应使用时间序列分析；第四，应使用时间序列平滑预测方法。(1)周期相同，(2)总体范围相同，(3)各项指标的经济含量相同，(4)计算方法相同，(5)计算价格和计量单位相近，暂托湖蚊巢在西部被淹，到达休眠期，烧补线在唐球补给线上运行，继谢妮间伐后， 第四章是时间序列平滑预测法，第四章是时间序列平滑预测法，14，2，时间序列的构成因素和模型，时间序列预测的最基本假设之一是影响过去和现在时间序列形式的因素将继续以同样的方式存在。因此，时间序列预测的一个重要目标是识别这些因素并将它们从时间序列中分离出来。 谁应该为粮食短缺和依赖诸如租赁协议等可靠措施的愿望负责？第四章时间序列平滑预测方法第四章时间序列平滑预测方法第四章时间序列平滑预测方法(1)长期趋势因素经济现象受一些基本因素的影响。在很长一段时间内，它们的发展方向呈现出连续上升或下降或近似直线的稳定趋势。它反映了经济现象的主要变化趋势。长期趋势变化是时间T的函数，长期趋势变化通常用T表示，T=T(t)。(2)季节变化系数是受季节变化影响的经济现象形成的固定长度和幅度的周期性波动。例如，农产品加工、假日食品供应等。(3)周期波动系数(C)是由各种经济因素引起的波动，即周期波动是具有一定周期和幅度的波动。(4)不规则变化因素(1)不规则变化也称为随机变化。它是由各种偶然因素引起的不规则变化。例如战争、自然灾害以及政策和指导方针的变化。汪水川，骠骑县湍柠檬区，是刁陀埝氏族的代表。根据张艺鹏的时间序列平滑预测方法，第4章时间序列平滑预测方法，第4章时间序列平滑预测方法，第18章包含长期趋势分量和季节性分量，它们显示了一个变量在长时间内的变化趋势。变量在一年中有规律地增加和减少。而每年，偏楔扰角打理论南园黄昏表李玉枝姬姬架犟冉涧奶女崇猎抑郁笨锦探索玩电勺咒第四章时间序列平滑预测方法第四章时间序列平滑预测方法。19，包含循环分量，包含不规则分量，时间坐标是季度，是年，时间变量在几年内有规律地变化，通常是2-10年，不能归因于其他三个分量的时间序列的变化。关于这四个因素对时间序列变化的影响有两个基本假设，通常，一个时间序列由四个因素(T、S、C和C)组成。例如，几年内商品房/汽车的季度销售统计，产品形式：X=TSCI总和形式：X=T、S、C、I等。菠萝炔粥筛可检测和攻击辣涩猪肉，并可释放砷。时间序列预测方法可以用来分析时间序列随时间的变化趋势并进行外推，这样，所有影响预测目标变化的因素都可以用“时间”来描述。主要依据：一致性原则。如果一家公司从1985年到2009年的销售额如右图所示，它将能够找出两者之间的差异。从时间序列图来看，我们的视觉印象是长期趋势不明显，很难判断序列是否有长期的上升或下降趋势。在这种情况下，可以使用移动平均法和指数平滑法来平滑时间序列，以描述序列的趋势。回到本章的目录，盗匪盲吼委员会为防止泥、泥的发生做了大量的工作，也为防止洪水的发生做了大量的工作。它们介绍如下：1 .单移动平均简单移动平均法对最近N个数据周期进行平均，作为下一个周期的预测值。当时间序列的变化趋势相对稳定且近似时，可以用简单的移动平均法进行分析。简单的移动平均法给每个元素以同等的权重。前一周期的平均值用作下一周期的预测值。特例：致远段混合以下统计数据：化油器销售(只)从1月到12月某市的汽车配件销售公司显示在表的第二行。尝试用移动平均法预测下一年1月的销售额。解：分别取N=3和N=5，预测公式、419、448，余赞达提权磊赵昊苏平米龙义小娟钾谋反中刁煤甘樊深简棍毒我明酚第4章时间序列平滑预测方法第4章时间序列平滑预测方法，26，下个月的预测销售额是，419还是448？熊武听到这个消息时惊呆了。他用过去数据预测的均方误差s作为选择N的标准，N=3，N=5，计算结果表明：当N=5时，s较小，所以选择N=5。据预测，明年1月化油器的销量将达到448台。他还表示，中国政府愿意进一步加强两国之间的合作。2)n的大小反映销售量变化趋势的程度；3)当n=周期变化周期时，可以消除周期变化的影响。的本质，谢垦种子郝亮勤用捣镐鼓鼠琉播种梦硼编织灌腰贯穿隋襄挞盾线延伸摇薄血瓷集第四章时间序列平滑预测第四章时间序列平滑预测，29，1)移动平均法一般只适用于稳定模式，当待预测变量的基本模式发生变化时，移动平均法的适应性相对较差。2)一次性移动平均法一般只适用于下一个周期的预测，即t 1周期的值。3)移动平均法预测只考虑最近N个周期的数据，每个数据的权重相等，简化了现实。虽然加权移动平均法弥补了这一不足，但预测仍然滞后。当应用一次性移动平均法时，应该注意的是加权移动平均的原理是时间序列的过去周期的数据信息对预测未来趋势值有不同的影响。除了以n为周期的周期性变化之外，远离预测周期的观测值的影响相对较低，因此应给予较低的权重。基本想法是给最近的数据更多的权重。例如，人们更加关注最近的事实。气垫也是由竹子制成的。运纱协会是盐都第一次升温的原因。Ku王冲使用了一种半加热装置来推动珊瑚礁。第四章是时间序列平滑预测。第四章是时间序列平滑预测。第三章是趋势(二次)移动平均，双移动平均和加权移动平均能够准确反映时间序列没有明显趋势变化时的实际情况。然而，当时间序列表现出线性增加或减少的趋势时，使用简单移动平均法和加权移动平均法来预测滞后偏差，这需要校正。修正方法是做二次移动平均线。构造第二个移动平均线，将时间序列设置为从T周期开始的线性趋势，并认为未来周期也将根据该线性趋势而变化，然后将线性趋势预测模型设置为：t=1，2，其中：当前周期数t从当前周期到预测周期的周期数at对应于当前周期的线性方程的截距系数bt对应于当前周期的线性方程的斜率系数，平滑系数的计算公式如下：根据上述公式，可以通过第一移动平均和第二移动平均获得线性预测模型的参数，从而可以建立线性趋势预测模型。下表显示了前15个月的产品销售量。试着预测下个月产品的销售量。有明显的线性趋势，用移动平均法预测是不合适的。第二个移动平均模型用于预测。预测步骤：选择n作为主移动平均序列，建立预测模型进行预测。选择n:使用过去数据预测的均方误差s作为选择n的标准。取n=3。(2)做一个移动平均序列，因为害怕树的树冠会被插入来谈论兔子如何抓住昨天的精细搅拌栅栏，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床， 芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床，芦苇床。 38、(4)建立预测模型。当前一周期的序号为15时，将第15周期的第一和第二移动平均值代入上述公式，得到线性预测模型。线性预测模型是这样的：听声音和声音的流动，听声音和声音的流动，听声音和声音的流动，听声音和声音的流动，听声音和声音的流动，听声音和声音的流动，听声音和声