We begin our discussion of statistical methods of time-series forecast的简体中文翻译

We begin our discussion of statisti

We begin our discussion of statistical methods of time-series forecasting withdemand that has no apparent trend, seasonal, or cyclical patterns. The horizontal pattern in a time series is based on the mean of the demands, so we focus on forecasting methods that estimate the average of a time series of data. The forecast of demand for any period in the future is the average of the time series computed in the current period. For example, if the average of past demand calculated on Tuesday is 65 customers, the forecasts for Wednesday, Thursday, and Friday are 65 customers each day.
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我们开始我们的时间序列预测与统计方法的讨论<br>要求,即没有明显的趋势,季节性或周期性模式。在时间序列上的水平图案是基于平均需求的,所以我们专注于估算的平均时间序列数据的预测方法。在未来的任何时期需求的预测是平均当期计算的时间序列。例如,如果在星期二计算过去的需求平均为65个的客户,预测周三,周四和周五是每天65个客户。
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我们开始讨论时间序列预测的统计方法。<br>没有明显趋势、季节性或周期性模式的需求。时间序列中的水平模式基于需求的平均值,因此我们专注于估计时间序列数据平均值的预测方法。对未来任何时期的需求预测是当期计算的时间序列的平均值。例如,如果周二计算的过去需求平均值为 65 个客户,则星期三、星期四和星期五的预测是每天 65 个客户。
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我们开始讨论时间序列预测的统计方法<br>没有明显趋势、季节性或周期性模式的需求。时间序列中的水平模式是基于需求的平均值的,因此我们重点研究估计时间序列数据平均值的预测方法。未来任何时期的需求预测是当前时期计算的时间序列的平均值。例如,如果周二计算的过去需求平均为65个客户,则周三、周四和周五的预测为每天65个客户。
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