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利用指数平滑法分析长期趋势时，平滑系数α的值接近于0时，则各期数据的作用快速减弱，呈比较尖锐的状态。
此题为判断题(对，错)。
参考答案
更多 “ 利用指数平滑法分析长期趋势时，平滑系数α的值接近于0时，则各期数据的作用快速减弱，呈比较尖锐的状态。此题为判断题(对，错)。 ” 相关考题
考题
指数平滑法中的平滑常数取值大小直接影响过去各期数据对预测值的作用。平滑常数接近于 1时（）。A.近期数据作用很大，各期历史数据的作用迅速衰减B.近期数据作用很小，各期历史数据的作用缓慢减弱C.历史数据作用很大，近期数据的作用迅速衰减D.历史数据作用很小，近期数据的作用缓慢减弱
考题
（二）某地区有甲乙两个海岸，每年都要遭受多次热带风暴的袭击。现有2002-2015年的统计数据，如图1和图2所示。
如果利用图1的数据进行指数平滑，那么（ ）。A.甲海岸数据指数平滑后的平滑系数会大于乙海岸的平滑系数
B.乙海岸数据指数平滑后的平滑系数会大于甲海岸的平滑系数
C.甲海岸数据指数平滑后的平滑系数会等于乙海岸的平滑系数
D.不能确定
考题
利用指数平滑法预测销售量时，平滑指数的取值通常在0.3～0.7之间，其取值大小决定了前期实际值与预测值对本期预测值的影响，下列有关说法正确的有（ ）。A.采用较大的平滑指数，预测值可以反映样本值新近的变化趋势；采用较小的平滑指数，则反映了样本值变动的长期趋势
B.平滑指数就是预测前期实际销售量的权数
C.在销售量波动较小或进行长期预测时，可选择较小的平滑指数
D.指数平滑法预测销售量实质上是预测前期实际销售量与预测销售量的加权平均数
考题
下列关于长期趋势分析的说法中，正确的是（）。A、在移动平均法中，被平均的项数越多，修匀的作用就越大B、移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息C、指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理D、平滑系数越大，近期数据作用越大E、当时间数列变化剧烈时，应选用较小的平滑系数
考题
下列关于指数平滑法的描述，错误的是（）。A、指数平滑法可以充分利用全部数据B、指数平滑法对时间序列的不同时期数据给了不同的权重，更重视近期数据C、指数平滑法运算复杂D、在指数平滑法中，新的指数平滑估计值总是以前一时期的估计值为基点
考题
指数平滑法的程序正确的是（）。A、输入历史统计序列→预测结果分析→选择平滑系数→确定初始值B、输入历史统计序列→选择平滑系数→选择平滑模型→确定初始值C、输入历史统计序列→确定初始值→选择平滑模型→选择平滑系数D、输入历史统计序列→选择平滑模型→选择平滑系数→确定初始值
考题
多选题下列关于长期趋势分析的说法中，正确的是（ ）。[2010年初级真题]A在移动平均法中，被平均的项数越多，修匀的作用就越大B移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息C指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理D平滑系数越大，近期数据作用越大E当时间数列变化剧烈时，应选用较小的平滑系数
考题
单选题指数平滑法中的平滑常数取值大小直接影响过去各期数据对预测值的作用。平滑常数接近于1时（ ）。[2015年中级真题]A
近期数据作用很大，各期历史数据的作用迅速衰减B
近期数据作用很小，各期历史数据的作用缓慢减弱C
历史数据作用很大，近期数据的作用迅速衰减D
历史数据作用很小，近期数据的作用缓慢减弱
考题
多选题下列关于长期趋势分析的说法中，正确的是()。A在移动平均法中，被平均的项数越多，修匀的作用就越大B移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息C指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理D平滑系数越大，近期数据作用越大E当时间数列变化剧烈时，应选用较小的平滑系数
考题
单选题指数平滑法的程序正确的是（）。A
输入历史统计序列→预测结果分析→选择平滑系数→确定初始值B
输入历史统计序列→选择平滑系数→选择平滑模型→确定初始值C
输入历史统计序列→确定初始值→选择平滑模型→选择平滑系数D
输入历史统计序列→选择平滑模型→选择平滑系数→确定初始值
考题
单选题下列关于指数平滑法的描述，错误的是（）。A
指数平滑法可以充分利用全部数据B
指数平滑法对时间序列的不同时期数据给了不同的权重，更重视近期数据C
指数平滑法运算复杂D
在指数平滑法中，新的指数平滑估计值总是以前一时期的估计值为基点
考题
多选题如果利用图6-1的数据进行指数平滑，那么（ ）。A甲海岸数据指数平滑后的平滑系数会大于乙海岸的平滑系数B乙海岸数据指数平滑后的平滑系数会大于甲海岸的平滑系数C甲海岸数据指数平滑后的平滑系数会等于乙海岸的平滑系数D不能确定
考题
单选题A
甲海岸数据指数平滑后的平滑系数会大于乙海岸的平滑系数B
乙海岸数据指数平滑后的平滑系数会大于甲海岸的平滑系数C
甲海岸数据指数平滑后的平滑系数会等于乙海岸的平滑系数D
不能确定
考题
填空题利用指数平滑法预测时，如果特性值曲线比较平缓，则应将平滑系数值取得（）一点。
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