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修正曲线指数法利用指数曲线外推来进行预测时，存在着预测值随着时间的推移会无限增大的情况。这是不符合客观规律的。因为任何事物的发展都是有一定限度的。例如某种畅销产品，在其占有市场的初期是呈指数曲线增长的，但随着产品销售量的增加，产品总量接近于社会饱和量时。
时间序列预测方法则是通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。传统的时间序列分析方法在经济中的应用，主要是确定性的时间序列分析方法，包括指数平滑法、滑动平均法、时间序列的分解
一元多元回归分析讲解和分析预测法（论文资料）课件.ppt,学习参考：清华大学李子奈，计量经济学视频百度或某宝参考流程图（4）t检验以上R检验和t检验都是将所有自变量作为一个整体来检验它们与y的相关程度和解释能力，并没有说明每个自变量对y的影响。
##MATLAB时间序列预测算法（有代码）#最近在学习时间序列，找了很多资料，都需要会员，充值，本着共同进步的原则，给大家分享一下我找到的学习资料，里面大部分代码能实现，只有ARMA部分不能，因为现在的库中没有garchset了，所以还在找...
多项式曲线预测模型2、指数曲线预测模型常用的多项式预测模型有：1）一次（线性）预测模型：式中：t代表时间自变量3）对数曲线预测模型：常见的对数曲线预测模型有：生长曲线预测模型1）皮尔曲线预测模型：btae的极限值；a、b为常数；t为时间
统计预测与决策课设论文.doc,PAGE30课程设计报告课程名称统计预测与决策专业班级学号姓名指导教师2012年5月18日课程设计任务书课程名称统计预测与决策课题全国职工平均工资的分析与预测专业班级学生姓名学号指导老师任务书下达日期2012年5月7日任务完成日…
时间序列的其它博文系列：时间序列模型（一）：模型概述时间序列模型（二）：移动平均法时间序列模型（三）：指数平滑法时间序列模型（四）：差分指数平滑法、自适应滤波法v时间序列模型（五）：趋势外推预测方法时间序列模型（六）：平稳时间序列模型：自回归AR、移动平均MA...
指数平滑模型（exponentialsmoothing）和ARIMA模型是应用最为广泛的两种时间序列预测方法，基于对这两种预测方法的拓展,很多其他的预测方法得以诞生。与指数平滑模型针对于数据中的趋势（trend）和季节性（seasonality）不同，ARIMA模型旨在描绘数据的自回归性（autocorrelations）。
三种预测模型在主要传染病发病率预测中的应用-流行病与卫生统计学专业论文.docx,iimij叫!棚IIIII"IIIo::>>645浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所是交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人巳经发...
毕业论文时间序列分析在全国GDP预测中的应用.时间序列分析在全国GDP预测中的应用摘要：从《中国统计年鉴2009》选取全国1978年～2008年31个年度的GDP的历史数据并画出时序图，再根据时间序列的确定性分析的指数平滑法和随机性分析的取对数法及Excel、SAS...
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