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预测原理和方法 PPT课件

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需求预测PPT课件

需求预测PPT课件

回收调查问卷并 统计调查结果
统计结果的 分析评价
预测结果
进行新一 轮的调查
表格
34
德尔菲法应用案例
某公司研制出一种新兴产品，现在市场 上还没有相似产品出现，因此没有历史 数据可以获得。公司需要对可能的销售 量做出预测，以决定产量。于是该公司 成立专家小组，并聘请业务经理、市场 专家和销售人员等8位专家，预测全年可 能的销售量。8位专家提出个人判断，经 过三次反馈得到结果如下表所示。
量
最低 销售量
最可 能
销售 量
最高 销
售量
最低 销
售量
最可 能
销售 量
最高 销售
量
6 300 500 750 300 500 750 300 600 750
7 250 300 400 250 400 500 400 500 600
8 260 300 500 350 400 600 370 410 610
这种方法常常被人们结合其它预测方法加以利用。
42
主观概率法
是一种以个人经验为主，对专家的意见进行分 析评定而预测的方法。分别征求一些专家的意 见，然后根据个人的经验，对专家的不同意见 的可靠性进行评定（可以用百分比表示，也就 是“主观概率”），然后对专家的意见加以综 合，以使预测值更加切合实际。
43
磷的，您是否同意？ 4-7. 为了减少环境污染，所有洗衣粉都应该是无
磷的，为此洗衣粉的价格将提高20%，您是 否同意？ 当将隐含的假设明确表达出来时，应答者的回答 会有所变化
31
5、预测中应注意的几个问题 （1）判断在预测中的作用 ❖ 选择预测方法 ❖ 辨别信息
❖ 取舍预测结果 （2）预测精度与成本
预测模型

马尔科夫预测课件.ppt

马尔科夫预测课件.ppt
别统计出:连续畅销、由畅转滞、由滞转畅和连续滞销的次数。
以 p11 表示连续畅销的可能性，以频率代替概率，得：
p11
7 15 1
50%
??
分子 7 是表中连续出现畅销的次数，分母 15 是表中出现畅销的 次数，因为第24季度是畅销，无后续记录，故减1。
季度
销售 状态
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 畅畅滞畅滞滞畅畅畅滞畅滞 112122111212
7 p21 9 78% 分子 7 是表中由滞销转入畅销的次数，分母数 9 是表中出
现滞销的次数。
季度
销售 状态
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 畅畅滞畅滞滞畅畅畅滞畅滞 112122111212
季度
销售 状态
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 畅畅滞滞畅畅滞畅滞畅畅畅 112211212111
一、基本概念
它可能跳到第一张或者第三张荷叶，也可能在原地不动。 我们把青蛙在某个时刻所在的荷叶称为青蛙所处的状态， 这样，青蛙在未来处于什么状态，只与它现在所处的状 态有关，与它以前所处的状态无关，这种性质就是所谓 的“无后效性”。 上例中，青蛙所处的那张荷叶，称为青蛙所处的状态， 在经济系统的研究中，一种经济现象，在某一时刻 t 所 出现的某种结果，就是该系统在该时间t 所处的状态。
第三节 马尔可夫决策
一、基本概念
经济学中把这种现象称为“无后效性”，即 “系统在每一时刻的状态仅仅取决于前一时刻 的状态”。 例如，池塘里有三张荷叶，编号为1，2，3，假 设有个青蛙在荷叶上随机地跳来跳去，在初始 时刻 t0，它在第二张荷叶上。在时刻t1，
2
3 1

《定量预测方法》课件

《定量预测方法》课件
型优化
分享优化模型性能的方法，包括参数调整和特征选择。
3 交叉验证
说明如何使用交叉验证来评估模型的泛化能力和稳定性。
案例分析及应用
销售预测
通过一个实际案例，展示如何 使用定量预测方法来预测销售 趋势和需求量。
股市预测
分享使用定量预测方法进行股 市预测的策略和技巧。
天气预报
探讨如何使用定量预测方法来 改进天气预报的准确性。
《定量预测方法》PPT课 件
这份《定量预测方法》PPT课件将帮助您深入了解定量预测的重要性、基本 假设、常用模型原理、数据收集与处理、模型评估与优化以及案例分析与应 用。
课程介绍
通过介绍定量预测方法的基本概念和应用领域，帮助您理解该课程的重要性 和目标。
定量预测的意义
探讨定量预测在实现业务目标、制定战略决策和优化资源分配方面的重要作用。
基本假设
解释定量预测中常用的基本假设，包括线性关系、稳定性和预测误差的随机性。
常用模型及其原理
移动平均模型
讲解移动平均模型的原理和优点，以及如何应用于定量预测。
指数平滑模型
介绍指数平滑模型的原理和适用场景，并分享实际案例。
回归分析模型
阐述回归分析模型的原理和局限性，以及如何选择合适的自变量。
数据收集与处理
1
数据收集
指导您如何收集可靠、准确的数据，并探讨数据来源和质量的重要性。
2
数据处理
介绍数据清洗、转化和归一化的步骤，以确保数据可用于预测建模。
3
特征工程
解释如何从原始数据中提取有用的特征，以提高预测模型的性能。
模型评估及优化
1 模型评估
介绍常用的评估指标，例如均方误差和平均绝对误差，并讨论模型性能的解释。

预测方法与技术(培训讲座课件)

预测方法与技术(培训讲座课件)
04
相对误差（Relative Error）：预测值与实际值之间的相对误差，通 常以百分比表示。
预测方法的适用场景与选择原则
时间序列预测方法
适用于具有时间依赖性的数据，如股票价 格、销售数据等。选择原则包括考虑数据
的时间趋势、季节性等因素。
回归分析方法
适用于解释和预测因变量与自变量之间的 关系。选择原则包括确定合适的自变量、 考虑数据的线性或非线性关系等。
VS
详细描述
神经网络由多个神经元组成，每个神经元 接收输入信号并通过激活函数输出结果。 神经网络通过不断调整神经元之间的连接 权重来逐渐逼近目标函数，最终实现复杂 的非线性映射关系。神经网络在处理大规 模数据集、图像识别、语音识别等领域具 有显著的优势。
CHAPTER 05
组合预测方法
权重组合预测方法
准确性。
集成学习预测方法
总结词
通过构建多个学习器并集成它们的预测结果，以获得更 好的预测性能。
详细描述
集成学习是一种强大的机器学习方法，其核心思想是将 多个学习器的预测结果进行集成，以获得更好的预测性 能。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和 Stacking等。这些方法通过引入一定的多样性来提高学 习器的泛化能力，从而在各种预测任务中表现出色。
CHAPTER 06
预测方法的评估与选择
预测精度评估指标
01
均方误差（Mean Squared Error）：衡量预测值与实际值之间的平 均差异，是常用的精度评估指标。
02
均方根误差（Root Mean Squared Error）：均方误差的平方根，也 是评估预测精度的常用指标。
03
平均绝对误差（Mean Absolute Error）：预测值与实际值之间的平 均绝对差值。

预测分析 PPT课件

预测分析 PPT课件

影响销售的主要因素
• 国民经济的发展速度 • 社会购买力水平 • 消费结构和消费倾向 • 市场价格 • 竞争态势
销售预测分析的常用方法
• 趋势预测分析法 • 因果预测分析法 • 顾客意向调查法 • 专家会议法和德尔菲法
趋势预测分析
• 算术平均法 • 移动加权平均法
• 指数平滑法 • 回归预测法 • 季节变动测定
• 如：算术平均法、移动平均法、趋势平均法、加 权平均法、指数平滑法、回归分析法、时间序列 分析法。
定量分析法2
（因果预测分析法）
• 因果预测分析法是根据预测对象与其他相关指标 之间的相互依存、相互制约的规律性联系，建立 相应的因果数学模型进行预测分析的方法。它的 实质是根据事物发展的“相关性”，推测事物发 展的趋势。
• 相关系数R的计算公式如下： R= (n∑xy-∑x∑y) /[ (n∑x2-∑x∑x) (n∑y2-∑y∑y)]1/2
相关系数R的应用
• 相关系数R的取值范围为：—1≤R≤1。 • R的绝对值愈接近1，相关关系越密切。 • 一般可按如下标准加以判断：
0.7≤R≤1，高度相关 0.3≤R≤0.7，中等程度相关 0≤R≤0.3，低度相关
y＝93.75＋2.5t
曲线回归预测举例
销售量变动趋势
6000 5000 4000 3000 2000 1000
0 Dec-96
Mar-97
销售量 Jun-97 Sep-97
Jan-98
销售量
y=2401.61+380.78t+20.09t2
季节变动分析
营业收入变动趋势分析
营业收入
150 100
§4 预测分析
• §4.1 预测分析概述 • §4.2 销售量预测分析 • §4.3 成本预测分析（略） • §4.4 资金需求量预测分析（略）

《市场营销学》PPT课件-第七章市场预测

《市场营销学》PPT课件-第七章市场预测

2021年6月15日星期二7时45 分49秒
Marketing
18
根据时间序列资料，以y代表销售量，x 代表时间，视y为x的函数，运用数学的最小 二乘法求得变动趋势线，并使其延伸来预 测市场未来的发展趋势，也叫最小二乘法。 具体方法，较常用的有直接趋势法和曲线 趋势法。
2021年6月15日星期二7时45 分49秒
选
预测目标
数据文件
择
预
测
写出预测报告
建立预测模型 确定预测结果
方 法
2021年6月15日星期二7时45 分49秒
Marketing
13
（一）连贯性原理 （二）类推原理 （三）因果性原理
2021年6月15日星期二7时45 分49秒
Marketing
14
（一）集合意见法 （二）专家意见法 （三）时间序列分析法 （四）统计分析法 （五）市场试销法
2021年6月15日星期二7时45 分49秒
Marketing
15
集合意见法就是集合那些熟悉市场需 求情况及变化动向的人的意见，通过分析 判断来进行预测。
（一）集合管理人员意见法
（二）集合销售人员意见法
（三）集合顾客意见法
2021年6月15日星期二7时45 分49秒
Marketing
16
专家意见法就是根据预测目的和要求， 向有关专家提供一定的背景资料，请他们 做出预测，即根据专家的经验和判断以求 得预测值。具体形式有三：
Marketing
3
市场预测与市场调查的区别在于，前者 是人们对市场的未来的认识，后者是人们对 市场的过去和现在的认识。市场预测能帮助 经营者制定适应市场的行动方案，使自己在 市场竞争中处于主动地位。但市场预测应建 立在有效地市场调查的基础上。

市场调查和预测PPT课件

3、因果关系调查（回答“为什么”的问题）
为了弄清有关市场现象的原因或结果而进行的调查 这种调查可分两类：1）由果探因 2）由因测果 （问题：举例说明）
三者比较：调查范围、调查内容
（二）市场调查的方法
实地调查
1.观察法（用于探测性调查） 特点：真实、可靠、直接、客观（店面转让？）
2.实验法（用于因果关系调查）
– ——[美]David A. Ricks，《企业经营失败案例分析》，中国标准出版 社、科文（香港）出版有限公司，2000年8月第1版。
的含义是什么？） 您喜欢这家企业吗？（回答是否真诚？该如何问？） 上星期看到我们的广告几次？（人们无
法准确记住） 您对我们的商品结构是否满意？（根据
什么评价？） 您是否赞成这种“削价倾销”的做法？
3、问题顺序的设 计
--问题的安排要有逻辑性
-- 问题的安排应先易后难
--能引起被调查者兴趣的问题放在前 面
在宝洁公司的研发历史中还有过更加新奇的计划，如与垃圾回收企业合作，以考察本 公司产品在市场上的占有率。此外，还收集美国民主党与共和党的选民分别喜欢使用 的产品并加以比较。宝洁公司的目的只有一个：更好地了解消费者。
– ——《参考消息》，2006年4月10日，第4版。
资料
案例一 – 一个著名的跨国化纤生产企业赛拉尼斯(Celanese)公司在意大利西西里 买了一大块生长着桉树的土地，计划在那里建造一个纸浆加工厂，工厂 建成后用这些桉树作原料。在工厂建造起来并投入生产以后，公司才发 现当地的桉树太小了，供应量很有限，而且木材的质地也不适于生产的 需要。其结果是该公司不得不从别国进口纸浆，但由于成本太高工厂只 好停产，损失了550万美元。仅仅因为他们在建造工厂之前舍不得花一 点钱派一个专家去西西里考察一下桉树林的实际情况，该公司付出了昂 贵的代价。

马尔科夫预测与决策ppt课件


故可用矩阵式表达所有状态:
[S1(k),S2(k), …… ,SN(k)]= [S1(0),S2(0), …… ,SN(0)] P[k]
即 S(k) = S(0) P [k] 当满足稳定性假设时,有
S(k) = S(0) Pk 这个公式称为已知初始状态条件下的市场占有
率k步预测模型.
例:东南亚各国味精市场占有率预测, 初期工作: a)行销上海,日本,香港味精,确定状态1,2,3. b)市场调查,求得目前状况,即初始分布 c)调查流动状况;上月转本月情况,求出一步状 态转移概率. 1)初始向量: 设 上海味精状况为1;
马尔科夫决策基本方法是用转移概率 矩阵进行预测和决策。
P(k)
P1k1 P2k1
P1k2 P2k2
P1kn P2kn
............................
Pmk1 Pmk2
Pmkn
其中Pij 表示概率，P(k) 表示转移概率矩阵。
1—— 3—— 2: P13 • P32
P12 = P11 • P12 + P12 • P22 +P13 • P32 =∑ P1i • Pi2
解法二： k = 2, N = 3
P11(2) P12 (2) P13(2)
P = P21(2) P22 (2) P23(2)
P31(2) P32(2) P33(2)
转移概率矩阵决策的步骤如下： 1、建立转移概率矩阵。 2、利用转移概率矩阵进行模拟预测。 3、求出转移概率矩阵的平衡状态，即稳 定状态。 4、应用转移概率矩阵进行决策
案例1 市场占有率预测
商品在市场上参与竞争，都拥有顾客，并由此而
产生销售，事实上，同一商品在某一地区所有的N个商 家（或不同品牌的N个同类产品）都拥有各自的顾客， 产生各自销售额，于是产生了市场占有率定义：

统计预测和决策概述(PPT 42张)

普通教育“十一五”国家级规划教材
统计预测和决策
徐国祥主编： 《统计预测和决策》
目 录
1 统计预测概述 2 定性预测法 3 回归预测法
4 趋势外推法
9 景气预测法
10 灰色预测法
11 状态空间模型和卡尔曼滤波 12 预测精度测定与预测评价 13 统计决策概述
5 时间序列平滑预测法
14 风险型决策方法 15 贝叶斯决策方法 16 不确定型决策方法 17 多目标决策法
在的发展没有什么根本的不同。
事物的发展变化与其过去的行为总有或大或小的联系，过去的行为影 响现在，也影响未来，这种现象称之为“惯性现象”。 回总目录 回本章目录
类推原则，指事物必须有某种结构，其 升降起伏变动不是杂乱无章的，而是有章
可循的。事物变动的这种结构性可用数学
方法加以模拟，根据所测定的模型，类比 现在，预测未来。
一元线性回归 预测法
3
计算器
多元线性回归 预测法
3
短、中期
因变量与两个或两个 以上自变量之间存在 线性关系
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机 在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机 与非线性回归预测 法相同
非线性回归预 测法
3
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系 当被预测项目的有关 变量用时间表示时， 用非线性回归
回总目录 回本章目录
三、统计预测的作用 • 在市场经济条件下，预测的作用是通过各个企 业或行业内部的行动计划和决策来实现的; • 统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的 效益的多少。
回总目录 回本章目录
影响预测作用大小的因素主要有： 预测费用的高低；

预测方法与技术(培训讲座课件)


总结词
主成分回归分析是一种基于主成分分析的预测方法，通过提取自变量的主成分来构建预测模型。
详细描述
主成分回归分析首先使用主成分分析方法对自变量进行降维处理，提取出少数几个主成分，然后利用这些主成分建立因变量与自变量之间的线性关系，进行预测。这种方法能够消除自变量之间的多重共线性，提高模型的稳定性和预测精度。主成分回归分析在金融、经济和环境科学等领域有广泛应用。
岭回归分析是一种改进的线性回归分析方法，适用于自变量之间存在多重共线性的情况。
详细描述
岭回归分析通过引入一种惩罚项来减少模型复杂度，从而避免过拟合问题。这种方法在自变量之间存在多重共线性的情况下表现更好，因为它能够提供一个更为稳定和可靠的预测模型。岭回归分析在生物信息学、地理信息系统等领域有广泛应用。
通过调整模型的参数来提高模型的预测精度，常用的参数优化方法有网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。
参数优化
模型选择
Boosting是一种基于加权平均思想的集成学习技术。在每一轮迭代中，算法赋予上一个弱学习器的错误样本更高的权重，使得后续的弱学习器能够重点关注这些错误样本。通过迭代地训练一系列弱学习器，并将它们按照加权方式组合起来，Boosting能够显著提高预测精度。
总结词
详细描述
总结词
通过训练多个层次的集成模型，将低层次的预测结果作为高层次的输入特征，以提高预测精度。
通过构建多个并行子模型，将它们的预测结果进行加权平均来提高预测精度。
总结词
Bagging是一种基于自助采样法的集成学习技术，通过从原始数据集中有放回地随机抽取样本，生成多个子数据集，并分别训练出多个并行子模型。在预测阶段，将各个子模型的预测结果进行加权平均，以得到最终的预测结果。
通过迭代地训练一系列弱学习器，并将它们按照加权方式组合起来，以改进预测精度。
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二次指数平滑值 0.3
600 618 652 700 732 745 757 775 777 798
时间序列预测
季节性预测——分解预测
▪ 1、基本思想 ▪ 分解预测是先将时间序列的各个成份依次分解出来，然后再进行预测。采用分
5
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2
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3
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2002.1
9
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2003.1
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2005.1
21
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2
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3
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54
Page 21
4
Байду номын сангаас24
41
季节指数 （S）
季节分离后的序列 （Y/S）
0.7922
31.56
▪ 例 某企业的销售额的一次和二次指数平滑值
月份
实际销售额（万元）
一次指数平滑值
0.1
0.3
0.4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Page 16
600 800 900 1000 800 700 800 900 700 1000
600
600
600
620
660
680
648
732
768
趋势预测方法
线性趋势推测 非线性趋势推测 自回归模型预测
回归分析
▪ 定义：分析一个变量与其他一个或几个变量之间的相关关系的 统计方法就称为回归分析。 回归分析的步骤:
第一步
确定因变量 和影响因素 （自变量）
第二步
绘制散点图， 观察变量的 大致关系
第三步
求回归系数， 并建立回归 模型
Page 3
第五步
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
实际销售额（万元） 600 800 900 1000 800 700 800 900 700 1000
三个月一次移动平均
766 900 900 833 766 800 800 866
四个月一次移动平均 四个月二次移动平均
825
875
850
825
843
800
预测
二、思想和原理
Page 1
预测方法框架
定性方法
Delphi 法 ……
……
线性回归 多元回归
一元线性回归
多元线性回归 对数回归
预 测
广义线性回归
回归分析
泊松回归
方 法
非线性回归 简单平均法
移动平均法
定量方法
平滑法 指数平滑法
时间序列
季节多元回归模型 季节性预测法 季节自回归模型
分解预测
Page 2
)
的b 计算式
n
n
b [ (xi x)(yi y)]/[ (xi x)2 ]
i1
i1
a y bx
▪ 式中x, 分y 别是变量x,y的n个样本的平均值
Page 5
一元回归分析—— 最小二乘法
▪ 例 表2.1给出了一组成对的数据。其中，x表示大学毕业后工作的年数，而y是对应 的年薪。这些二维数据可以用散点图，如图2.2所示。该图暗示两个变量之间存在 线性关系。用方程 y 对a 年b薪x 和工作年数之间的关系建模。
▪
Y b ·X U
▪ 式中b {b0 , b1, b，2 ,X ,和bkY}是所给抽样数据集的输入和输出矩阵。识差平方
和 也可以用矩阵表示如下：
▪ ▪ 优化后得
SS E (Y bX )T (Y bX )
SSE 0 (X T X )b X TY b
▪ 最后，向量 b满足矩阵方程式 b ( X T X )1 ( X TY )
4
41
中心化移动平均值 （CMA）
30.625 32.000 33.375 34.500 34.875 34.875 36.000 37.625 38.375 38.500 38.625 39.000 39.125 39.375 40.250 40.875 41.250 41.625 41.625 41.875
分解预测
▪ 为计算各比值的平均值和季节指数，需要将上表的比值再按季度重新排列
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 平均
季节指数
（×1.0037）
1 —— 0.8989 0.8056 0.7767 0.7205 0.7447 0.7892
0.7922
季度
2 —— 1.1014 1.0365 1.0000 1.0275 1.0269 1.0385
1.0424
1.2752 40
37.87 37.41 39.99
销售量（万吨）
0.8902
0.7922 30
41.56 36.61
1.0424 20
1.2752
0.8902 10
0.7922 1.0424 1.2752
0 0
40.29
43.13
42.69
▪ 式中 b是线性回归的估计系数向量。
Page 8
回归分析——非线性回归分析
▪ 对变量进行变换，把非线性问题转换为线性问题， 然后用最小二乘法求解。
▪ 例如：对多项式回归 y c0 c1x c2 x2， c在3 x很3 多c情4 x况4 下，高
次多项式可以更好地变量之间的关系，此时先把方程转换成 线性方程，需要定义如下几个新变量：
Page 17
时间序列预测
分解预测
▪ 例：根据啤酒生产 企业2000－2005 年各季度的销售量 数据，采用分解法 预测2000－2005 年各季度的啤酒销 售量，并预测 2006年各季度的 啤酒销售量。
Page 18
年/季度 销售量(Y) 4个季度移动平均数
2000－1
25
2
32
3
37
4
26
2001－1
比值（Y/CMA）
1.2082 0.8125 0.8989 1.10145 1.2043 0.8602 0.8056 1.0365 1.3029 0.9091 0.7767 1.0000 1.3035 0.9397 0.7205 1.0275 1.3333 0.9129 0.7447 1.0269
时间序列预测
1.0424
30.70
1.2752
29.02
0.8902
29.21
0.7922
37.87
Yˆ 1.0424 t
30.6067 0.356.54592t
1.2752
32.94
0.8902
33.70
0.7922
36.61
1.0424
37.41
1.2752 60
0.8902
39.21 39.32
0.7922 50
30
2
38
3
42
4
30
2002－1
29
2
39
3
50
4
35
2003－1
30
2
39
3
51
4
37
2004－1
29
2
42
3
55
4
38
2005－1
31
2
43
3
54
30.00
31.25 32.75 34.00 35.00 34.75 35.00 37.00 38.25 38.50 38.50 38.75 39.25 39.00 39.75 40.75 41.00 41.50 41.75 41.50 42.25
工作年数x
38
9 13 3
6
11 21 1
16
年薪y（单位:1000美元） 30 57 64 72 36 43 59 90 20 83
解：给定以上数据，计算出
100
x 9.1 y 55.4
将这些值代入最小二乘法的回归系数公式，
80
得到
年 60
b
(39.1)(3055.4)…(169.1)(8355.4)
值。为了计算方便，以误差的平方和最小为标准确定回归模型：
n
n
Q ( yi yˆi )2 ( yi a bxi )2
▪ 对Q分别对a和b求微分：i1
i 1
Q
a
n
2
i 1
( yi
a
bxi )
▪
令微分方程为零（使总误差Qb最小 ）2，in1解((方yi 程 组a 得b到xi a) *和xi
法。 ▪ 平滑法既可用于短期预测，也可以用于对时间序列进行平滑以描述序列
的趋势（包括线性趋势和非线性趋势）。
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时间序列预测
平滑法预测——移动平均法
▪ 1、基本思想
▪ 它是根据时间序列，逐项移动，依次计算包括一定项数的序列平均数，形成一个序 列平均数的时间序列。
▪ 2、基本计算步骤
①计算第一次移动平均值序列。设移动间隔为n（1<n<t），则第t期的一次移动平均