指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用

1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值.此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的范围之外.因此,移动平均法的预测效果相对较差. 指数平滑法(exponential smoothing)是一种简单的计算方案,可以有效的避免上述问题.按照模型参数的不同,指数平滑的形式可以分为一次指数平滑法.二次指数平滑法.三次指数平滑法.其中一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑

英文参考:http://www.incrediblecharts.com/indicators/exponential_moving_average.php Exponential moving averages are recommended as the most reliable of the basic moving average types. They provide an element of weighting, with each preceding day given pro

今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享.这样的序列能够被分解为水平趋势部分.季节波动部分,因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制. Holt-Winters算法中提供了alpha.beta和gamma 来分别相应当前点的水平.趋势部分和季节部分.參数的去执法范围都是0-1之间,而且參数接近0时.最近的观測值的影响权重就越小.我们以澳大利亚昆士兰州海滨纪念商品的月度销售日子为分析对象.老套路.咱

原文地址: http://blog.csdn.net/qustmeng/article/details/52186378?locationNum=4&fps=1 import java.util.LinkedList; import java.util.List;  public class Demo {     /**      * 二次指数平滑法求预测值      * @param list 基础数据集合      * @param year 未来第几期      * @param modu

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势

原文连接:How to Build Exponential Smoothing Models Using Python: Simple Exponential Smoothing, Holt, and- 今年前12个月,iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后,特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大.)如果你对这些问题感到好奇,指数平滑法可以通过建立模型来预测未来. 指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重.得到的观测值越近

应上头的要求,需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测,那就是用我最喜欢的Java做一下吧. 引用<计量经济学导论>的一句话:时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是,时间序列数据集是按照时间顺序排列的. 显然,横截面数据被视为随机的结果,也就是说在总体中随机抽取样本.时间序列数据和横截面数据区别较为微妙,虽然它也满足随机性,但是这个序列标有时间脚标,依照时间有序,而不可以让时间随机排列导致错乱,我们不能让时间逆转重新开始这个过程.对于这样的序列我们称之为随机过程,或者时间序列过程. 对

data <- read.csv("H://day_shuaka.csv") raw0 <- data[359:752,] raw0$weekday <- as.factor(weekdays(as.Date(as.character(raw0$ds),"%Y%m%d"))) data1 <- raw0[1:365,] data2 <- raw0[366:394,] fit.lm <- lm(shuaka ~ weekday ,d

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

概念 MACD叫指数平滑异同移动平均线指标. 零轴 MACD柱线 DIFF线 DEA线 使用 一般出现如下情形,股价处于或即将进入上涨趋势中: MACD指标在零轴上方出现金叉,其后DIFF快线一直位于DEA慢线上方. MACD指标低位出现底背离,即股价连续创出新低,而MACD指标的低点却一个比一个高. MACD的两条曲线向右上方倾斜,且MACD柱线越来越长,回调时低点一个比一个高. 底背离:当股价指数逐波下行,而DIF及MACD不是同步下降,而是逐波上升,与股价走势形成底背离,预示着股价即将上涨

http://zhidao.baidu.com/link?url=glKK7n0JUgqgrvfx2Gzd937-5zZg1bC615MwAp0P_mrYDytnMUpjoOQgYU871ny8St1NSFougCorsU7Pwmel1_ 指数图中白线代表的是那些权重股(如中国石油等)加权后走势:黄线则是市场所有股票的走势. 个股分时中白线是个股的即时价格:黄线则是当天到目前为止的平均价格. 在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,

目录: Excel图表基础: 1.选择要为其创建图表的数据,如: 2.单击“插入”菜单中的“推荐的图表”(也可点击右下角的下拉箭头),点击后选择所有图表即可查看所有的图标类型 3.选择所要的图表,单击该图表,点击“确定”(如这里选择簇状柱形图),出来后便是如下效果: 4.使用图表右上角附近的“图标元素”.“图表样式”和“图表筛选器”按钮,添加坐标轴标题或数据标签等图表元素,自定义图表的外观或更改图表中显示的数据 5.若要访问其他设计和格式设置功能,可单击图表中的任何位置将“图表工具”添加到功能区

Kinect v1和Kinect v2传感器的配置比较:   Kinect v1 Kinect v2           颜色(Color) 分辨率(Resolution) 640×480 1920×1080 fps 30fps 30fps 深度(Depth) 分辨率(Resolution) 320×240 512×424 fps 30fps 30fps 人物数量(Player) 6人 6人 人物姿势(Skeleton) 2人 6人 関節(Joint) 20関節/人 25関節/人 手的開閉状態(

1. 背景介绍 广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad)   竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才

上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的.没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法(Holt). Holt 指数平滑法预计当前时间的水平和斜率.其平滑水平是由两个參数控制.alpha:预计当前点水平.beta:预计当前点趋势部分斜率.两个參数都介于0-1之间.当參数越接近0,大部分最近的观測值的权值将较小. 我们以1866年到1911年每年女士裙子直径为案例,我们首先

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列

1. 背景介绍 广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad)   竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才

1.简单滑动平均预测法就是将所有的售价加起来除以总数 665/5=133 2.加权滑动平均预测法:需要将售价分别乘以权之和,并除以权之和 1771/13≈136.23 二.某木材公司销售房架构件,其中某种配件的销售数据如下表.试计算:3 个月的简单滑动平均预测值(计算结果直接填在表中相应空格). 答:123 月滑动预测 4 月,234 月滑动预测 5 月,345 月滑动预测 6 月. 三.设某商品第 t 期实际价格为 500 元,用指数平滑法得到第 t 期预测价格为 480 元,第 t+1 期预

一.股票 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,人民币认购买卖(