UC知道英译中!!
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/12 15:04:49
One disadvantage of using moving averages for forecasting is that in calculating the average all the observations are given equal weight (namely 1/L), whereas we would expect the more recent observations to be a better indicator of the future (and accordingly ought to be given greater weight). Also in moving averages we only use recent observations, perhaps we should take into account all previous observations.
One technique known as exponential smoothing (or, more accurately, single exponential smoothing) gives greater weight to more recent observations and takes into account all previous observations.
不要机器翻的.
One technique known as exponential smoothing (or, more accurately, single exponential smoothing) gives greater weight to more recent observations and takes into account all previous observations.
不要机器翻的.
我的翻译参考：
使用变化的平均数用于预测的一个劣势是，所有计算平均数过程中的得到的观察结果都被赋予了相同的重量(即1/L),而我们应该期望较近的观察结果能更好的预测未来（所以应该相应的被赋予叫大的重量）。同时，在变化的平均数中，我们只使用较近的观察结果，而也许我们应该也所有之前的观察结果也考虑在内。
有一项被称为指数平滑法的技术（或者，更正确的说是单个指数平滑法 ），赋予了较近的观察结果更大的重量，并且把所有自遣的观察结果也考虑在内了。
在预测使用令人感动的一般水准的一个不利条件是在计算一般水准所有的观察被给相等的重量(即1/L),而我们将期待越多作为将来的好一些的指示物的最近的观察(并且应该因此被给更伟大的重量)。
在移动一般水准我们仅仅也使用最近的观察,或许我们应该拿所有的先前的观察进帐目。
作为幂变光滑被知道的一技术(或,更精确地,单个幂变光滑)给更伟大的重量更最近的观察并且拿所有的先前的观察进帐目