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1)  graduation of data
数据修匀法
2)  graduation of data
数据修匀
3)  data smoothing network
数据修匀网络
4)  smoothing time-series data
修匀时序数据
5)  method of continuous exponential smoothing
连续指数修匀法
6)  method of multiple exponential smoothing
多重指数修匀法
补充资料:直线修匀法


直线修匀法


  【直线修匀法】动态数列修匀法之一种。按直线来修匀动态数列,用以确定最接近实际数列的理论数列的方法。把原始数列修匀成一条直线的方法很多,一般认为用最小二乘法得出的直线是“最佳”的直线。用最小二乘法所求得的趋势直线能使原始数列实际数值(y)与趋势直线上相对应的理论数值(夕)的离差平方和为最小,即艺(y一夕)z为最小。趋势直线方程式: 为了求得上式的参数a和b,可利用两个标准方程式: 夕=a+bx 为了求得上式的参数a和b,可利用两个标准方程式: f艺y=na+bx L艺xy二a习x+b名xz 根据资料可求得n,公,斯,孰,艺xy的值,代人上述方程组,即可解得。和b的值,从而求得趋势直线方程夕=a+bx,据此能求出对应于x的趋势值夕。在理论分析和调查研究的基础上,利用趋势直线方程式还可以进行预测。
  
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