移动平均法核心概念
移动平均法（Moving Average）通过计算数据序列的连续子集均值，有效消除短期波动并揭示长期趋势。其核心公式为：
MAn = (Xt + Xt-1 + … + Xt-n+1) / n
主要类型对比
常见移动平均法包含三种典型方法：
- 简单移动平均（SMA）
- 加权移动平均（WMA）
- 指数平滑平均（EMA）
| 类型 | 响应速度 | 计算复杂度 |
|---|---|---|
| SMA | 中 | 低 |
| WMA | 高 | 中 |
| EMA | 高 | 高 |
趋势预测五步法
- 确定时间序列周期特性
- 选择合适窗口长度
- 计算移动平均值
- 绘制趋势线
- 验证模型准确性
窗口长度选择建议遵循黄金分割原则，通常取数据周期的0.618倍。
电商销量预测案例
某电商平台采用3期移动平均预测日销量，误差率控制在8%以内。关键操作步骤：
日期 | 销量 | 预测值 01 120 - 02 135 - 03 140 132 04 128 134
优缺点分析
优势：计算简单、直观展示趋势、有效消除噪声
局限：滞后效应明显、不适用突变型数据
移动平均法作为基础时间序列分析方法，在平稳数据预测中展现独特价值。建议结合ARIMA等模型构建混合预测体系，可提升复杂场景下的预测精度。
内容仅供参考，具体资费以办理页面为准。其原创性以及文中表达的观点和判断不代表本网站。如有问题，请联系客服处理。
本文由神卡网发布。发布者：编辑员。禁止采集与转载行为，违者必究。出处：https://www.9m8m.com/1290757.html
