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数学建模–经验模型建立
黄振龙2802002025欧一琪2803004036
例：某公司从2004年到2009年，每一年各季度的纺织品销售量见下表。预测
2010年各季度纺织品的销售量。（单位：件）
年季度销售量（件）
20041180
2150
3120
4150
20051210
2160
3130
4160
20061230
2170
3130
4170
20071250
2180
3140
4180
20081300
2200
3150
4200
20091400
2220
3160
4220
通过对纺织品销售资料的分析我们知道：销售量受季节的影响，我们首先通过计算移动平均
数，将趋势成分T与季节及不规则成分S和I分开，然后使用计算程序，确定每个季度的
ttt
季节影响。具体过程如下：
一、计算中心化移动平均数
我们在每一次计算中使用一年的资料。由于我们利用的是季节资料，因此在计算
每一次移动平均数中，我们使用4项数据。第一个4季度电视机销售量的移动平均数
计算结果如下：
第一个移动平均数=（180+150+120+150）/4=150；
以此类推，计算出4个季度的移动平均数。
计算移动平均数的目的是分离季节和不规则成分。但是，我们计算出的移动平均
数不能直接对应在时间数列的季度上，因此，我们对这一连串计算出来的移动平均数，
用它们的中间值来解决这个困难。
具体计算统计结果如下表：
年季度销售量（件）四个季度的移中心化移动平
20041180
2150150
3120157.5153.75
4150160158.75
20051210162.5161.25
2160165163.75
3130170167.5
4160172.5171.25
20061230172.5172.5
2170175173.5
3130180177.5
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