三次平滑指数java

怎样用spss操作三次指数平滑法

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、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。

3、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。

4、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)》。

5、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。

指数平滑法的预测公式

平滑指数法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

其预测公式为：yt+1=ayt+(1-a)yt 式中，yt+1--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St ； 　yt--t期的实际值； 　yt--t期的预测值，即上期的平滑值St-1 。

平滑指数法公式：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。

St-1，再加上一个常数a，这就使指数滑动平均具有逐期递推性质，从而给预测带来了极大的方便。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。

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。