季节指数法的计算步骤

1. 季节指数法的计算步骤

直接平均季节指数法的一般步骤如下：①收集历年（通常至少有三年）各月或各季的统计资料（观察值）。②求出各年同月或同季观察值的平均数（用A表示）。③求历年间所有月份或季度的平均值（用B表示）。④计算各月或各季度的季节指数，即C=A/B。⑤根据未来年度的全年趋势预测值，求出各月或各季度的平均趋势预测值，然后乘以相应季节指数，就得未来年度内各月和各季度包括季节变动的预测值。季节指数是一种以相对数表示的季节变动衡量指标。因为只根据一年或两年的历史数据计算而得的季节变动指标往往含有很大的随机波动因素，故在实际预测中通常需要掌握和运用三年以上的分季历史数据。季节指数的计算公式为：一年4个季度的季度指数之和为400%，每个季度季节指数平均数为100%。季节变动表现为各季的季节指数围绕着100%上下波动，表明各季销售量与全年平均数的相对关系。如某种商品第一季度的季节指数为125%，这表明该商品第一季度的销售量通常高于年平均数25%，属旺季，若第三季度的季节指数为73%，则表明该商品第三季度的销售量通常低于年平均数27%，属淡季。〔例8-15〕某空调厂2000年－2002年空调器销售量如表8－23所示。预计2003年的销售量比2002年递增3%，请用直接平均季节指数法预测2003年各季度销售量。①计算历年同季的销售平均数：同理，②计算历年季度总平均数：③计算季节指数：同理有：④计算2003年各季度预测值：依据题意：2003年销售预测值=（万台）2003年第一季度预测值=（万台）2003年第二季度预测值=（万台）2003年第三季度预测值=（万台）2003年第四季度预测值=（万台）

2. 有关数据效应值计算的问题

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

3. 季节指数法的计算步骤是什么？

4. 请问，西蒙任务中的效应值应该怎么计算呀

你好，这个可以list调用坐标就可以了，另外需要e-prime程序示例可以在e-prime吧交流分享。

5. EXCEL中趋势性和季节性共同存在。公式应该怎么设

如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量，把数据输入到excel中输入原始数据，计算三点平滑值，消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势。计算方法：2136=（435+2217+3756）/3 1122.33=（2217+3756+394）/3........以此类推。计算季节性指标：季节性指标=用电量÷三点滑动值。计算季节性指标校正值：校正系数=4÷季节性指标之和=4÷5.525=0.72 校正后季节性指标=季节性指标*校正系数求预测模型：求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt，α取0.2。计算公式可参照下列表格也可自行百度。求预测模型为：求预测值。以2004年第4季度为基期，套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数第一季度：y=（6433.89+486.61*1）*0.42=2906.61 第二季度：y=（6433.89+3486.61*2）*0.99=13273.04 第三季度：y=（6433.89+3486.61*3）*2.15=36321.50 第四季度：y=（6433.89+3486.61*4）*0.44 =8967.35 由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为： y=四个季度相加=61468.49 （10的四次方千瓦）

6. 如何借助excel用季节性预测法预测时间序列

参看这个图文教程
http://jingyan.baidu.com/article/0aa223755314c688cd0d6474.html
如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量，把数据输入到excel中

输入原始数据，计算三点平滑值，消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势。
计算方法：2136=（435+2217+3756）/3
1122.33=（2217+3756+394）/3........以此类推。

计算季节性指标：季节性指标=用电量÷三点滑动值。

计算季节性指标校正值：
校正系数=4÷季节性指标之和=4÷5.525=0.72
校正后季节性指标=季节性指标*校正系数

求预测模型：求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt，α取0.2。
计算公式可参照下列表格也可自行百度。

求预测模型为：
      求预测值。以2004年第4季度为基期，套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数
第一季度：y=（6433.89+486.61*1）*0.42=2906.61 
第二季度：y=（6433.89+3486.61*2）*0.99=13273.04
第三季度：y=（6433.89+3486.61*3）*2.15=36321.50 
第四季度：y=（6433.89+3486.61*4）*0.44 =8967.35 
由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为：
y=四个季度相加=61468.49 （10的四次方千瓦）

7. 趋势剔除法求季节指数的计算案例

趋势剔除法求季节指数的计算案例某工厂各季节产品的销售情况如下表所示（万元)年度 一季度 二季度 三季度 四季度1998 130 280 240 1001999 150 310 290 1102000 160 360 330 1302001 180 370 360 1302002 190 400 360 150试使用趋势剔除法分别求各季的季节指数。第一步:计算各季度的四季度移动平均，由于移动平均周期为偶数，需要进行两次移动平均，计算结果为年度 一季度 二季度 三季度 四季度1998 190.00 196.251999 206.25 213.75 216.25 223.752000 235.00 2420.50 247.50 251.252001 256.25 260.00 261.25 266.252002 270.00 272.50 第二步:用原数据除以趋势值，得到各季的季节比率年度 一季度 二季度 三季度 四季度1998 126.32 50.961999 72.73 145.03 134.10 49.162000 68.09 148.45 133.33 51.742001 70.247 142.31 137.80 48.832002 90.37 146.79 第三步:求各季节的平均值季节 一季度 二季度 三季度 四季度平均值 70.36 145.64 132.89 50.17第四步:进行指数修正计算四个季节的平均值之和为399.06，修正系数为:400/399.06=1.0024修正后各季节指数为:季节 一季度 二季度 三季度 四季度修正值 70.53 145.99 133.21 50.29拓展资料：移动平均趋势剔除法，就是在现象具有明显长期趋势的情况下，测定季节变动的一种基本方法。一、基本思路:先从时间数列中将长期趋势剔除掉，然后再应用“同期平均法"剔除循环变动和不规则变动，最后通过计算季节比率来测定季节变动的程度。二、剔除长期趋势的方法一般用移动平均法。因此，它是长期趋势的测定方法——“移动平均法"和季节变动的测定方法——“同期平均法"的结合运用，在方法上没有新的思想。三、移动平均趋势剔除法，就是在现象具有明显长期趋势的情况下，测定季节变动的一种基本方法。基本思路:先从时间数列中将长期趋势剔除掉，然后再应用"同期平均法剔除循环变动和不规则变动，最后通过计算季节比率来测定季节变动的程度。剔除长期趋势的方法一般用移动平均法。因此，它是长期趋势的测定方法——移动平均法"和季节变动的测定方法——“同期平均法"的结合运用，在方法上没有新的思想。

8. 互作效应值怎么计算？

互作效应值怎么计算某因素两个水平平均数之差称为该因素的主效应。互作效应是指由于两个试验因素的交互作用产生的效应。 该试验可以研究种植密度的主效应、商业化肥的主效应和种植密度与商业化肥间的互作效应。