内容发布更新时间 : 2024/12/23 3:03:17星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
1 2 3 4 5 6 28 31 32 29 31 33 7 8 9 10 11 12 30 32 34 29 32 30 13 14 15 16 17 18 38 38 37 39 34 36 19 20 21 22 23 24 36 33 34 30 37 36 25 26 27 28 29 30 32 38 35 30 34 35 (1) 绘制时间序列图描述其形态。
(2) 用5期移动平均法预测7月份最后一天的气温。
(3) 采用指数平滑法，分别用平滑系数??0.3，??0.5，??0.6预测7月份最后一天的气温，分析预测误差，说明用哪一个平滑系数预测更合适？ 解：(1)
(2) 用26、27、28、29、30号的气温平均值作为7月31号气温的预测值，
38+35+30+34+35=34.4(摄氏度)
5(3) 指数平滑法计算表如下： 日期 t 1 2 3 4 5 6 7 气温 ??0.3 ?t x— 28 28.9 29.83 29.581 30 30.9 ??0.5 ?t x— 28 29.5 30.75 29.875 30.4375 31.71875 ??0.6 ?t x— 28 29.8 31.12 29.848 30.5392 32.01568 xt 28 31 32 29 31 33 30 ?t?xt| |x— 3 3.1 0.83 1.419 3 0.9 ?t?xt| |x— 3 2.5 1.75 1.125 2.5625 1.71875 ?t?xt| |x— 3 2.2 2.12 1.152 2.4608 2.01568 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 预测 合计 32 34 29 32 30 38 38 37 39 34 36 36 33 34 30 37 36 32 38 35 30 34 35 — — 30.63 31.041 31.9287 31.05 31.335063 1.37 2.959 2.9287 0.95 1.335063 30.8594 1.1406 30.806272 31.5225 33 30.6036 31.44144 30.576576 35.03063 1.193728 2.4775 4 1.3964 1.44144 7.423424 2.96937 31.4296875 2.5703125 32.71484 30.8574 31.42871 30.71436 34.35718 36.1786 36.5893 37.79465 35.8973 35.94867 35.97433 34.4872 34.243583 32.1218 34.560896 35.28045 33.640224 35.820112 35.41 32.705028 33.352514 34.176257 — 3.71484 1.1426 1.42871 7.28564 3.64282 0.8214 2.4107 3.79465 0.1027 0.05133 2.97433 0.4872 4.243583 4.8782 1.439104 3.28045 4.359776 0.820112 5.41 1.294972 1.647486 — 71.59777 30.9345441 7.0654559 33.0542 34.53793 35.27655 36.393584 36.27551 4.9458 2.46207 3.72345 2.393584 0.27551 36.8122522 0.1877478 36.9249 38.17 35.668 35.8672 35.9469 34.17876 34.071504 31.6286 34.85144 2.0751 4.17 0.332 0.1328 2.9469 0.17876 4.071504 5.3714 1.14856 36.1928562 0.1928562 36.135 35.1945 34.83615 33.3853 34.4697 34.9288 34.05 35.23511 35.164578 33.6152 33.73064 34.11145 — 3.135 1.1945 4.83615 3.6147 1.5303 2.9288 3.95 0.23511 5.164578 0.3848 1.26936 — 71.093787 35.5405763 3.5405763 33.4162305 4.5837695 36.1665 35.4666 32.18664 33.27466 34.309862 — 0.1665 5.4666 1.81336 1.72534 — 71.76126 由于71.093787<71.59777<71.76126，故当??0.3时预测最合适。
7. 下表是某地区20年间的原煤产量数据(单位：千万吨)： 年份 原煤产量 1986 1987 1988 2.63 2.73 2.88 年份 原煤产量 1991 1992 1993 3.20 3.28 3.38 年份 原煤产量 1996 1997 1998 4.11 4.04 3.68 年份 原煤产量 2001 2002 2003 2.91 3.01 2.99 1989 1990 3.10 3.18 1994 1995 3.65 4.00 1999 2000 3.07 2.94 2004 2005 2.96 2.93 (1) 绘制时间序列图并描述其趋势；
(2) 选择一条适合的趋势线拟合数据，并根据趋势线预测2006年的原煤产量。 解：(1)
时间-原煤产量散点图54系列1原煤产量32100510时间152025(2) 设拟合直线方程为?t=a+bt,根据系数公式得a=3.18542，b=0.00458。 y?t=3.18542+0.00458t,当t=21时，得2006年的原煤产量为3.2816。 根据y