“残差绝对值和最小”准则的松驰算法   总被引：6，自引：0，他引：6  

董祺 《预测》1990,9(2):16-18

在回归分析、曲线拟合、系统辨识和时间序列建模等数据处理中经常采用最小二乘法。这一方法在理论上较为严谨、数学上易于处理,实际应用中在一般情况下可得到令人满意的结果。但当收集的数据较少,并且有异常数据存在时,用最小二乘法所得到的结果就难以令人信服,在此情况下应用所得到的回归方程或模型等进行预测,则预测精度是很低的,甚至根本不能使用。尽管人们推荐了多种剔除异常数据的建议和方法,以期望得到较为理想的结  相似文献   

关于指数平滑的动态特性的讨论     

董祺 《预测》1989,(2)

一、前言在工业、商业等经济领域中有关预测(或预报)问题常常采用经验的方法,在这些方法中比较重要和广泛应用的是指数加权滑动平均法(EWMA),或称为指数平滑法。这种方法在概念上简单明晰,使用时比较简便,在计算预测值时不需要保存大量的  相似文献