指數平滑法的理解 指數平滑法是一種時間序列預測方法 ，它基于 “近期數據比遠期數據對未來有更大影響” 的原理。通過賦予不同時期數據不同的權重來進行預測，權重隨著時間間隔的增加呈指數遞減，越近期的數據權重越大。相較于簡單平均法等，能更好地反映時間序列的趨勢變化，適用于具有一定趨勢性和季節性的數據預測。

指數平滑法的計算? 計算公式為： ? F t ? =αA t?1 ? +(1?α)F t?1 ? ? ? F t ? ：第 ? t 期的預測值 。? ? α ：平滑指數，取值范圍在 ? 0 到 ? 1 之間 。平滑指數越大，近期實際值對預測值的影響越大；平滑指數越小，遠期實際值對預測值的影響越大 。? ? A t?1 ? ：第 ? t?1 期的實際值 。? ? F t?1 ? ：第 ? t?1 期的預測值 。? 以本題為例，已知平滑指數 ? α=0.7 ，2016 年實際銷售量 ? A 2016 ? =600 萬件，預測的 2016 年銷售量 ? F 2016 ? =640 萬件 ，計算 2017 年銷售量預測值 ? F 2017 ? ：? 將數據代入公式可得： ? F 2017 ? =0.7×A 2016 ? +(1?0.7)×F 2016 ? =0.7×600+(1?0.7)×640 ? =420+192=612 （萬件）