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从一个困惑开始

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关于「当没有前一期时,如何初始化第一个预测?」

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掌握方法

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因为递归公式需要一个先前的预测,视频演示了一种简单的初始化方法:将第一个预测设置为等于第一个实际观测值。在示例中,这给出 F(1)=A(1)=1103F(1)=A(1)=1103。

适用条件:适用于没有更早的预测可用时。;在示例中专门针对第 1 周展示。

认识概念

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在这段视频中,设置完成到第 2 周公式,并解释了后续周的递归模式;第 11 周的数值预测尚未在屏幕上计算出来。

适用条件:视频在演示完第 2 周公式输入后结束。;开头陈述的目标是找到第 11 周的预测。

认识概念

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视频中将 alpha 定义为指数平滑常数。它乘以先前的预测误差,并确定添加到先前预测的调整大小。

适用条件:在问题中被视为给定的常数。;在示例的所有时期中保持固定。

认识概念

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视频展示了单参数指数平滑更新规则。新预测等于先前的预测加上先前预测误差的一部分 alpha,其中误差被衡量为前一期的实际值减去预测值。

适用条件:在离散时间段上递归使用。;需要一个起始预测值。;在示例中,alpha 提供为 0.2。

掌握方法

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视频将数学递推关系转换为 Excel 公式。对于第 2 周,当前预测由单元格 C4 中的第 1 周预测、单元格 B4 中的第 1 周实际值以及单元格 B2 中的平滑常数计算得出。

适用条件:需要一个在一个列中有实际值而在另一个列中有预测值的表格。;对前行值使用相对引用,对 alpha 使用绝对引用。