평 활 법

등록일 1999.04.10 압축파일 (arj) | 무료

본문내용

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시계열의 미래의 값을 예측하기 위해서 관측된 과거의 값들에 移動平均(moving average), 가중이동평균(weighted moving average) 등의 방법을 사용하여 시계열의 불규칙변동을 평준화시키는 방법으로써 현재 사용되고 있는 여러 예측기법들 중에서 가장 경험적인 예측기법이다. 그러나 이 평활법은 이론적인 전개에서 통계적 배경이나 수학적 논리가 다소 부족한 점도 있지만, 응용이 쉽고 계산이 간편하다는 큰 장점을 갖도있다.

평활법의 종류
ⅰ) 수평패턴(정상 시계열)의 평활법

ⅱ) 추세패턴(비정상 시계열)의 평활법

ⅲ) 계절패턴(비정상 시계열)의 평활법



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