时间序列分析：双重指数平滑
1. 定义 在前文提到的简单指数平滑具有如下的形式 \begin{equation} \hat x_{n+1} = \alpha x_n + (1-\alpha) \hat x_n \tag{1} \end{equation} 其中 $\hat x_n$ 是对序列在 $n$ 时刻的预测。 式 $(1)$ 所示的预测只是对历史数据进行平滑，并对未来进行预测，并没有考虑时间序列中可能存在的趋势…
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1. 定义 在前文提到的简单指数平滑具有如下的形式 \begin{equation} \hat x_{n+1} = \alpha x_n + (1-\alpha) \hat x_n \tag{1} \end{equation} 其中 $\hat x_n$ 是对序列在 $n$ 时刻的预测。 式 $(1)$ 所示的预测只是对历史数据进行平滑，并对未来进行预测，并没有考虑时间序列中可能存在的趋势…
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