免費問答

加權平均法（Weighted Average Forecasting）是一種基于已有數(shù)據(jù)對未來預測值進行平均的方法，它利用已知的一系列數(shù)值，將之前的數(shù)據(jù)加權平均以計算出未來的一系列預測值。加權平均法是一種基本的時間序列分析方法，它根據(jù)過去的數(shù)據(jù)和權重來預測未來的值。具體來說，加權平均法使用時間或數(shù)據(jù)集中的多個值，將每個值乘以一個系數(shù)（或“權重”），然后將所有乘積相加以計算預測值。當一個模型有多個因素，而這些因素在不同時間段都有不同的重要性時，加權平均法就特別有用。首先要確定數(shù)值的權重，比如最近的銷量要比前幾個月的要重要，這樣可以更好的客觀的表現(xiàn)未來的數(shù)據(jù)，權重的選取要根據(jù)實際情況，根據(jù)實際情況也可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)來變動權重。拓展知識：加權平均法也是動態(tài)預測模型的一部分，這類模型會適應輸入數(shù)據(jù)的變化情況，使得預測的結果更加精確準確。