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单选题
一次指数平滑法适用于（    ）的序列。
A

仅包含长期趋势

B

仅包含季节变动

C

仅包含循环变动

D

较为平稳

参考答案

参考解析
解析：
更多 “单选题一次指数平滑法适用于（ ）的序列。A 仅包含长期趋势B 仅包含季节变动C 仅包含循环变动D 较为平稳” 相关考题
考题 序列有线性趋势时,可选择的预测法有() A、布朗单一参数线性指数平滑法B、霍尔特双参数线性指数平滑法C、温特线性和季节性指数平滑法D、布朗二次多项式指数平滑法E、布朗三次指数平滑法
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考题 ()适用于经常性的预测。A、指数平滑法B、回归法C、时间序列平均数预测法D、歌顿法E、直观法
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考题 ()只适用于短期预测。A、指数平滑法B、回归法C、时间序列平均数预测法D、歌顿法
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考题 一次指数平滑法适用于存在线性趋势但无明显季节变动的时间序列的短期预测。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 一次指数平滑法适用于（ ）的序列。A.仅包含长期趋势B.仅包含季节变动C.仅包含循环变动D.较为平稳
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考题 一次指数平滑法适用于较为平稳的序列，一般a的取值应大于0.5。
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考题 下列预测方法中，属于时间序列预测方法的有( )。A.一次指数平滑法 B.盈亏平衡分析法 C.一次移动平均法 D.趋势外推法 E.季节指数法
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考题 一次指数平滑法和简单几何平均法均适用于预测指标的时间序列各期数据呈现出（ ）变动趋势的情况。A.线型 B.水平型 C.周期型 D.趋势型
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考题 时间序列法中常用的几种方法是（）A、移动平均法B、指数移动平均数法C、指数平滑法D、时间序列分解
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考题 一次指数平滑法又称简单指数平滑法，是一种较为灵活的时间序列预测方法，这种方法在计算预测值时对于历史数据的观测值给予不同的权重。
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考题 常见的机器学习算法有哪些？（）A、一次指数平滑法B、二次指数平滑法C、三次指数平滑法D、四次指数平滑法
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考题 一次指数平滑法适用于市场观测呈（），（）趋势情况下的预测。
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考题 一次指数平滑法适用于市场观测呈（），无明显（）趋势情况下的预测。
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考题 平滑法包括（）。A、时间序列法B、回归预测法C、指数平滑法D、移动平均法
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考题 （）是对一次指数平滑值序列再做一次指数平滑。A、一次指数平滑B、二次指数平滑C、一次系数平滑D、二次系数平滑
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考题 一次指数平滑法适用于市场观测呈（）的情况，它以本期指数平滑值作为下期的预测值。A、水平波动B、竖直波动C、跳跃波动D、曲线波动
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考题 下列关于指数平滑法的表述，正确的有（）。A、指数平滑根据平滑次数的不同，分为一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑和高次指数平滑几种B、一次指数平滑法与简单移动平均法相似，都能够提供简单适时的预测C、一次指数平滑法适用于市场观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测D、大的Q值导致较大的平滑效果，而较小的Q值会产生客观的平滑效果E、用指数平滑法进行预测，首先必须确定平滑系数
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考题 单选题（）是对一次指数平滑值序列再做一次指数平滑。A 一次指数平滑B 二次指数平滑C 一次系数平滑D 二次系数平滑
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考题 判断题一次指数平滑法适用于较为平稳的序列，一般α的取值应大于0.5。A 对B 错
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考题 判断题一次指数平滑法适用于较为平稳的序列，一般α的取值应大于0.5。（　　）[2018年初级真题]A 对B 错
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考题 单选题当时间序列呈现出某种非线性趋势时，适用于预测的指数平滑模型为（）A 简单指数平滑模型B 布朗线性指数平滑模型C 二次指数平滑模型D 三次指数平滑模型
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考题 单选题一次指数平滑法适用于（　　）的序列。[2014年初级真题]A 仅包含长期趋势B 仅包含季节变动C 仅包含循环变动D 较为平稳
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考题 多选题指数平滑法是一种重要的趋势预测方法，关于指数平滑法的说法，正确的有（　）。A指数平滑法无法解决市场数据水平波动的情况B指数平滑法可以分为一次指数平滑和多次指数平滑C在观测期较长的情况下，指数平滑法的初值影响很小D指数平滑法的特点是能对先前预测结果的误差进行修正E指数平滑法适用于市场观测数据有明显一致的趋势变化的情况
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考题 多选题平滑法包括（）。A时间序列法B回归预测法C指数平滑法D移动平均法
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考题 单选题当时间序列趋势不明显时，适用于预测的指数平滑模型为（）A 简单指数平滑模型B 布朗线性指数平滑模型C 二次指数平滑模型D 三次指数平滑模型
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考题 单选题（　　）适用于市场预测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测。A 高次指数平滑法B 趋势外推法C 一次指数平滑法D 弹性系数法
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考题 单选题指数平滑法是时间序列的预测方法，以下关于指数平滑法的说法正确的是（　　）A 指数平滑法是以指数模型拟合时间序列观测值，达到预测目的B 指数平滑法是使用时间序列中最近k期的简单平均数作为下一期的预测值C 指数平滑法是使用过去时间序列值的加权平均数作为预测值D 指数平滑法可用于非平稳时间序列的预测
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