应用指数平滑时需要确定合适的平滑系数α当时间数列变化比较平滑时α应该-X题卡

确定合适的步长确定合适的平滑系数确定合适的平均期数确定合适的步长和平滑系数

趋势外推法移动平均法因子分析法指数平滑法

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应用指数平滑法预测的一个关键是修正常数α的取值。一般情况下，时间数列越平稳，α取值越小只需要本期实际数值和本期预测值便可预测下期数值，不需要大量历史数据它需要大量的历史资料，且权数的选择具有较大的随意性，所以预测的准确性相对较差指数平滑法是由移动平均法演变而来的

应用指数平滑法预测的一个关键是修正常数a的取值。一般情况下，时间数列越平稳，a取值越小只需要本期实际数值和本期预测值便可预测下期数值，不需要大量历史数据需要大量的历史资料，且权数的选择具有较大的随意性，所以预测的准确性相对较差指数平滑法是由移动平均法演变而来的

α> 1 α< 1 0 <α< 1 -1 <α< 1

应用指数平滑法预测的一个关键是修正常数α的取值。一般情况下，时间数列越平稳，α取值越小只需要本期实际数据和本期预测值便可预测下期数值，不需要大量历史数据需要大量的历史资料，且权数的选择具有较大的随意性，所以预测的准确性相对较差指数平滑法是由移动平均法演变而来的

线性回归法趋势外推法移动平均预测法指数平滑法

时距扩大移动平均修匀指数平滑修匀最__方准则

在移动平均法中，被平均的项数越多，修匀的作用就越大移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理平滑系数越大，近期数据作用越大当时间数列变化剧烈时，应选用较小的平滑系数

描绘现象发展变化的骨干线都是一条倾斜的直线时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并，使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列为寻找直线趋势时间数列的变动规律，应对数据进行指数平滑修匀从预测的角度来说，对时间数列使用移动平均修匀比指数平滑修匀效果好

应用指数平滑法预测的一个关键是修正常数α的取值。一般情况下，时间数列越平稳，α取值越小只需要本期实际数值和本期预测值便可预测下期数值，不需要大量历史数据它需要大量的历史资料，且权数的选择具有较大的随意性，所在预测的准确性相对较差指数平滑法是由移动平均法演变而来的

应用指数平滑时，需要确定合适的平滑系数α，当时间数列变化比较平滑时，α应该（）。