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简单移动平均法在线播放_简单移动平均法公式(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

简单移动平均法

应用统计学：如何理解季节成分？应用统计学中的季节成分理解起来确实有点晦涩难懂。要确定季节成分，首先需要消除趋势、循环以及不规则变动。这个过程其实并不简单，但也不是不可能。原始资料平均法：简单但有前提 𐟓Š 原始资料平均法是一种相对简单的计算方法。不过，使用这种方法有几个基本前提：原时间序列的长期趋势和循环变动不明显。只有满足这些条件，原始资料平均法才能比较准确地估算季节成分。趋势-循环剔除法：更准确的分解 𐟌€ 如果时间序列包含明显的上升（或下降）趋势或循环变动，那么就需要更复杂的分析方法。首先要从序列中消除这些因素，然后再用平均法消除不规则变动。这样，我们就能更准确地分解出季节变动成分。长期趋势的测定：移动平均法 𐟓ˆ 序列的长期趋势可以用移动平均法或趋势方程拟合法来测定。如果时间序列包含季节变动，可以用乘法模型来表示，即Y = T ⷠC ⷠS。在这个模型中，Y代表观测值，T代表趋势，C代表循环变动，S代表季节变动。具体步骤：移动平均法的应用 𐟛 ️ 计算平均项数等于季节周期（如12个月或4个季度）的中心化移动平均数，以消除季节变动S和不规则变动I。所得的移动平均结果只包含趋势变动T和循环变动C。将原数列各项数据除以移动平均数，以剔除趋势变动T和循环变动C。小案例：中国水电发电量的分析 𐟌 在中国水电发电量的例子中，虽然2014-2017年存在一定的长期趋势，但为了方便后续分析，还是用了原始资料平均法。希望这些解释能帮助你更好地理解应用统计学中的季节成分。如果你还有其他问题，欢迎随时提问！

自适应性模型：当没有显著的趋势、季节性的时候，需求变动是随机的，我们一般用移动平均法和简单指数平滑法来预测。简单指数平滑法都比移动平均法更准确，因为前者有更强的自适应性：简单指数平滑法下，越近的需求历史所占权重越大，其权重随着时间的消逝以指数级别衰减，这更符合业务的特点，特别是那些需求变动快的电商、快消品行业。对于趋势，霍尔特指数平滑法就比线性回归更具自适应性：线性回归是一条直线，而霍尔特指数平滑法在平滑系数的作用下，随着需求的变化调整斜率，预测是一条折线，跟实际需求更加匹配，预测准确度一般也更高。对于季节性加趋势，霍尔特﹣-温特模型也比一般的季节性模型的自适应性更强：在平滑指数的作用下，趋势、季节性参数都可以调整。自适应性强的模型更具有动态性，更能随着需求变化而调整预测参数。没有人知道得比数据更多，这些自适应性的模型是发掘数据，由数据驱动来纠偏的好工具。销售擅长的是大的调整，避免大错特错；计划擅长的是精益求精，通过数据分析，发现需求历史中渐进的、微小的变化，及时调整预测，避免小洞不补、大洞难堵的局面发生。

初级数据分析师必备的4大统计技能 𐟓Š 大家好！之前我们聊了聊初级数据分析师需要掌握的工具，比如Excel和SQL。今天，我想和大家谈谈初级数据分析师需要了解的一些基本统计知识。 1️⃣ 描述现状分析步骤：确定主指标主指标：描述事件结果的核心指标。设置子指标子指标：组成主指标的各个部分。清晰评价标准评价标准：衡量指标结果的好坏。得出分析结论其中，步骤1和2主要是为了了解现状，步骤3是为了明确期望，步骤4则是为了找出存在的问题。 2️⃣ 诊断问题在分析过程中，我们会用到数据分布、离散等情况，以及平均值、众数等常用指标来完成对指标的建立、拆解和初步分析。如果发现问题，这个环节就是找出存在机会的地方。 𐟓 常用方法：业务拆解法 - 适用于业务逻辑简单，影响因素较少的情况。 3️⃣ 预测分析预测分析是一种通过分析当前数据和历史数据来预测未来事件的方法。它的目的是：认识现象随时间发展的趋势和规律性；对现象未来的发展趋势做出预测；从时间序列中剔除长期趋势成分，以便于分解出其他类型的影响因素。三大分析方法：移动平均法指数平滑法回归模型法 4️⃣ 得出决策主要原则是直接+高效，即我们的方案实施后可以快速解决问题。 𐟌Ÿ 我当初学习时报名了探潜的课程，这只是我个人的学习经历。探潜求职是BDA数据分析师职业技能等级证书的官方合作机构，与BDA证书官方组织联合推出专门针对BDA数据分析师职业技能等级的考证班。 𐟌Ÿ 所以，想报考BDA的小伙伴们一定要抓紧时间！不过也要注意，给大家提供一个很好的学习平台，无论口碑、课程还是服务都很不错，值得考虑。大家可以搜索微信GZ号【探潜数据分析】，回复关键词【BDA/考证】进行详细了解。

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