FORECAST（）函数的功能是

FORECAST（）函数的功能是

A根据给定的数据计算或预测未来值

B反映公司资金占用量与资金持有量之间的关系

C反映最高和最低销售量

D根据图形来预测未来值

正确答案：A

Excel 提供了几种常见的拟合函数类型（如指数、对数、多项式函数等），以下方法有助于选择合适的拟合函数：

根据散点图的走势判断函数类型

切换不同的拟合类型，从图形上直观观察拟合效果

显示拟合结果的R平方值，此值越接近于1，说明拟合结果越好

下面以Excel 2010为例进行演示：

1、插入散点图

2、选中数据系列→右键菜单→添加趋势线

3、在d出的“设置趋势线格式”对话框中，分别选择类型为：指数、幂函数、多项式，并且勾选“显示公式”和显示R平方值

4、对比结果如下，从图中可知，三次多项式拟合结果的R平方值为1，因此效果最好。

41 指数函数拟合结果

42 幂函数拟合结果

43 二次多项式拟合结果

44 三次多项式拟合结果

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。

先对其1阶12步差分，通过看acf pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型

如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型

季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar ma

seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)周期是默认的

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教你一个简单的方法：

forecast包，autoarima( ) 直接拟合，就会给出系统认为的arima模型的各个参数。

然后 forecast（ h=预测期数）行了。

这是对外行人来说的，

但是如果你真的想学好的话，还需要对模型进行着各种检验，特别是残差。

modelpredict()(start='20170901'，end='20171201'）需要设置开始时间与结束时间；modelforcast(step=5)直接设置样本外的几期就可以，eg:得到样本外推5期即20180101-20180531五个月的预测值；

如何用MATLAB对时间序列AR模型做预测？

第一步，使用load命令加载数据

第二步，使用ar函数，确定时间序列AR模型

第三步，确定预测时间范围指定为K个样本。K=100。

第四步，使用forecast函数，绘制给定时间范围内的预测系统响应。

实现代码，（供参考）

clc

%Forecast Response of Time Series Model

%时间序列模型的预测响应

load iddata9 z9

past_data = z9OutputData(1:50);

model = ar(z9,4);

K = 100;

forecast(model,'r--',past_data,K);

运行结果

forcast和forecast的区别如下：

FORECASTETS 函数根据已有的值预测未来值。使用指数平滑算法预测未来值(重点: 指数平滑算法)

FORECAST: 根据已有的数值计算或预测未来值。此预测值为基于给定的  值推导出的y 值。已知的数值为已有的 x 值和y 值，再利用线性回归对新值进行预测。(重点: 线性回归)

区别就是使用的算法不一样，一个指数，一个线性。也就是使用的模型函数不一样。一个是曲线个是直线。

扩展资料：

函数（function），数学术语。其定义通常分为传统定义和近代定义，函数的两个定义本质是相同的，只是叙述概念的出发点不同，传统定义是从运动变化的观点出发，而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A。。

假设其中的元素为x，对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B，假设B中的元素为y，则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示，函数概念含有三个要素：定义域A、值域B和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。

函数，最早由中国清朝数学家李善兰翻译，出于其著作《代数学》。之所以这么翻译，他给出的原因是“凡此变数中函彼变数者，则此为彼之函数”，也即函数指一个量随着另一个量的变化而变化，或者说一个量中包含另一个量。

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ApplicationWorksheetFunctionForecast

在VBA中只能这样调用工作表函数，其中WorksheetFunction是可以省略的