实验资料】
某企业只生产一种产品，20**年1-12月销售资料如下（单位：万元）：
月份
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
销售额
25
23
26
29
24
28
30
27
25
29
32
33
【实验要求】
1、设定参数：m=5，s=3，用趋势平均法计算有关数据，完成实验报告各相应项目；
2、设定参数：α=0.3，用指数平滑法计算预有关数据，完成实验报告各相应项目；
问题已解决
所属话题：
#实务#
84784993 | 提问时间：2023 01/25 17:12
实验报告
一、趋势平均法
1.定义参数：参数m=5，s=3;
2.计算：
月份 销售额 趋势预测 趋势残差 残差标准差
1 25 25.0 0.0 0.000000
2 23 24.6 -0.6 0.216506
3 26 25.2 0.8 0.216506
4 29 26.8 2.2 0.216506
5 24 26.4 -2.4 0.689519
6 28 27.0 1.0 0.689519
7 30 28.6 1.4 0.689519
8 27 28.2 -1.2 0.689519
9 25 27.8 -2.8 0.689519
10 29 28.4 0.6 0.689519
11 32 30.0 2.0 0.689519
12 33 31.6 1.4 0.689519
3.计算结果：
(1)求参数G：G＝（y[n+m]－y[n]）/m=（31.6－25.0）/5=1.6；
(2)求参数S：S＝（∑|e[n]|2）/s=（0.6²+2.2²+2.4²+1.2²+2.8²+0.6²+2.0²+1.4²）/3=8.2。
二、指数平滑法
1.定义参数：参数α=0.3；
2.计算：
月份 销售额 指数预测 指数残差 残差标准差
1 25 25.0 0.0 0.000000
2 23 25.7 -2.7 0.902351
3 26 25.2 0.8 0.902351
4 29 27.0 2.0 0.902351
5 24 26.4 -2.4 0.902351
6 28 26.7 1.3 0.902351
7 30 27.8 2.2 0.902351
8 27 27.5 -0.5 0.902351
9 25 27.1 -2.1 0.902351
10 29 27.5 1.5 0.902351
11 32 29.1 2.9 0.902351
12 33 30.5 2.5 0.902351
3.计算结果：
(1)求参数G：G＝（y[n+1]－y[n]）/1=（30.5－25.0）/1=5.5；
(2)求参数S：S＝（∑|e[n]|2）/s=（2.7²+0.8²+2.4²+1.3²+2.2²+0.5²+2.1²+1.5²+2.9²+2.5²）/10=3.07。
拓展知识：
除了以上两种统计方法，还有以n次项拟合、多元线性回归和神经网络等统计方法可用于预测。n次项拟合可实现复杂数据的拟合，是一种基于经验的预测方法，可以精确描述历史变化规律；而多元线性回归是一种基于数学模型的方法，涉及回归分析，可以对因果关系进行建模，更加充分的考虑出变量之间的联系；神经网络是一种模拟人类神经系统功能的算法，它能够从大量的数据中自动提取规律，并在学习过程中改变参数，以进行更加精确的预测。
2023 01/25 17:20
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