Other methods are available that analyze all past data, using one mode的简体中文翻译

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Other methods are available that analyze all past data, using one model to forecast demand for all of the seasons. We describe only the multiplicative seasonal method, whereby an estimate of average demand is multiplied by seasonal factors to arrive at a seasonal forecast. The four-step procedure presented here involves the use of simple averages of past demand, although more sophisticated methods for calculating averages, such as a moving average or exponential smoothing approach, could be used. The following description is based on a seasonal pattern lasting one year and seasons of one month, although the procedure can be used for any seasonal pattern and season of any length.
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其它的方法是可用的分析所有过去的数据,使用一个模型对所有季节的预测需求。我们只描述乘积季节方法,其中平均需求的估计是受季节性因素相乘,在季节预报到达。在四个步骤这里介绍涉及使用过去的需求的简单平均的,尽管计算平均值,如移动平均或指数平滑方法更复杂的方法,可以使用。下面的描述是基于季节性模式持续一年零一个月的季节,虽然程序可用于任何长度的任何季节性规律和季节。
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其他方法可用于分析所有过去的数据,使用一个模型预测所有季节的需求。我们只描述乘法季节性方法,即平均需求估计值乘以季节因素得出季节预测。此处介绍的四步过程涉及使用过去需求的简单平均值,尽管可以使用更复杂的方法来计算平均值,如移动平均线或指数平滑方法。以下描述基于持续一年的季节模式和一个月的季节,尽管该程序可用于任何季节模式和任何长度的季节。
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其他方法可以分析所有过去的数据,使用一个模型预测所有季节的需求。我们只描述乘法季节法,即平均需求的估计值乘以季节因子,得出季节性预测。这里提出的四步程序涉及使用过去需求的简单平均值,尽管可以使用更复杂的计算平均值的方法,例如移动平均值或指数平滑法。以下描述基于持续一年的季节模式和一个月的季节模式,尽管该程序可用于任何季节模式和任何长度的季节。
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