具体描述
Exponential smoothing methods have been around since the 1950s, and are still the most popular forecasting methods used in business and industry. However, a modeling framework incorporating stochastic models, likelihood calculation, prediction intervals and procedures for model selection, was not developed until recently. This book brings together all of the important new results on the state space framework for exponential smoothing. It will be of interest to people wanting to apply the methods in their own area of interest as well as for researchers wanting to take the ideas in new directions. Part 1 provides an introduction to exponential smoothing and the underlying models. The essential details are given in Part 2, which also provide links to the most important papers in the literature. More advanced topics are covered in Part 3, including the mathematical properties of the models and extensions of the models for specific problems. Applications to particular domains are discussed in Part 4.
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用户评价
坦白说，我一直觉得指数平滑法听起来有点神秘，但又觉得它一定有其独到的魅力。这本书的题目《Forecasting with Exponential Smoothing》立刻吸引了我，因为它直接点明了主题，并且“指数平滑”这个词本身就带有一种数学上的精妙感。我特别希望这本书能够深入浅出地解释指数平滑法的数学基础，但又不会过于枯燥。我希望作者能够以一种直观易懂的方式，比如通过图示或者简单的例子，来阐述指数平滑法的核心思想——如何通过对历史数据的加权平均来捕捉趋势和季节性。我期待书中能详细介绍不同指数平滑模型的演进过程，以及它们在处理不同类型时间序列数据时的优势和劣势。例如，简单指数平滑如何处理平稳序列，Holt方法如何纳入趋势，以及Holt-Winters方法如何同时处理趋势和季节性。我还会关注书中是否有关于如何选择最优平滑参数的讨论，是手动调整还是有自动优化算法。此外，如果书中能提供关于如何处理异常值、缺失值，以及如何评估模型性能的标准方法（如MAE, RMSE, MAPE等），那将是锦上添花了。我希望能通过这本书，真正理解指数平滑法的“魔法”。
评分《Forecasting with Exponential Smoothing》这本书，名字本身就带着一种严谨而实用的气息。对于我这样对数据分析和预测领域充满热情的人来说，它无疑是一本值得细细品读的宝典。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解指数平滑法的原理，不仅仅停留在表面的公式推导，更能解释其背后的逻辑和直观含义。我希望书中能够涵盖从最基础的简单指数平滑，到更复杂的包含趋势和季节性因素的模型，并详细阐述它们各自的适用条件和优劣势。尤其令我感兴趣的是，我希望这本书能够提供一些关于如何选择最优平滑参数的深入见解，例如，是否有自动化的方法，或者在实际应用中，有哪些经验性的法则可以遵循。当然，作为一本实用的预测书籍，我期望书中能够包含丰富的案例研究，能够展示如何将指数平滑法应用于实际的商业场景，比如销售预测、库存管理、金融市场预测等，并且能够提供一些关于如何评估和优化预测模型性能的实用技巧。
评分读到《Forecasting with Exponential Smoothing》这本书的书名，我的好奇心立刻被点燃了。指数平滑，这听起来就像是一种能够平滑掉数据中的“噪音”，从而清晰地看到未来趋势的方法。我非常希望这本书能够带我进入这个平滑的世界，让我理解其背后的逻辑。我期待作者能够用一种非常易于理解的方式，来阐释指数平滑法的核心思想，即如何通过赋予近期数据更高的权重，而远期数据较低的权重来生成预测值。我希望书中能够详细介绍不同指数平滑模型的分类，比如它能否处理趋势性序列，是否能应对季节性波动，以及如何在复杂的时间序列中应用这些模型。此外，我十分关注书中关于模型选择的策略，例如，在面对不同的时间序列特征时，我们应该如何抉择最适合的指数平滑模型。最后，如果书中能包含一些关于如何解释预测结果，以及如何将这些预测结果转化为可行的业务决策的讨论，那将是极其有价值的。
评分《Forecasting with Exponential Smoothing》这本书的到来，让我对如何更有效地预测未来充满了期待。我一直认为，在数据驱动的时代，掌握可靠的预测工具是每个领域专业人士都应具备的能力。指数平滑法作为一种应用广泛的预测技术，其背后蕴含的智慧是我一直想深入挖掘的。我特别希望这本书能够从实用的角度出发，为读者提供清晰的操作指南。我想看到书中详细介绍如何利用不同的指数平滑模型来解决实际的业务问题，比如如何预测零售商的季度销售额，或者如何估计制造业的月度生产需求。我期待书中能够包含一些真实的或者模拟的数据集，并一步一步地展示如何应用各种指数平滑技术，包括如何进行数据预处理，如何选择合适的模型，以及如何解释模型输出的预测结果。此外，我希望书中能够提供关于如何诊断模型是否存在问题，以及如何根据实际情况调整模型参数的建议。我深信，理论知识的扎实掌握，加上实践操作的清晰指导，才能真正帮助我将预测技术融会贯通，并在工作中使用起来。
评分《Forecasting with Exponential Smoothing》这本书，我早就听说过它的名声了，一直想找机会好好研读一下。我对于预测方法一直都抱着浓厚的兴趣，尤其是在商业决策日益依赖准确预测的今天。指数平滑法作为一种经典的预测技术，在实际应用中扮演着至关重要的角色，而这本书的出现，无疑为我打开了一扇深入探索的窗户。我期待它能从基础概念讲起，循序渐进地带领读者理解指数平滑法的核心原理，包括如何选择合适的平滑参数，以及不同类型的指数平滑模型（如简单指数平滑、霍尔特线性趋势模型、霍尔特-温特斯季节性模型等）各自的适用场景和优缺点。更重要的是，我希望书中能够包含大量的实际案例分析，展示如何在真实世界的业务环境中运用这些方法来解决诸如销售预测、库存管理、需求规划等实际问题。作者在理论讲解的同时，能否提供一些关于模型评估和选择的实用建议，例如如何衡量预测的准确性，以及在面对复杂数据时，如何有效地调整模型以获得更优的结果，这些都将是我非常关注的方面。我非常希望这本书能够为我提供一套系统、实用的工具箱，让我能够自信地应对各种预测挑战。
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