在数据分析和预测领域，指数平滑法是一种广泛应用的时间序列预测方法。这种方法通过赋予近期数据更高的权重来预测未来的趋势。本文将围绕指数平滑法设计一系列试题，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
试题一：基础概念
1. 指数平滑法的核心思想是什么？
2. 简述简单指数平滑模型的公式，并解释各参数的意义。
3. 什么是平滑系数？它在指数平滑法中的作用是什么？
试题二：模型选择
1. 在何种情况下会选择使用简单指数平滑法而不是加权平均法？
2. 如何根据时间序列的特点选择合适的平滑系数？
3. 比较简单指数平滑法和霍尔特-温特指数平滑法的应用场景。
试题三：实际应用
1. 假设你有一组销售数据，如何利用指数平滑法预测下一个月的销售额？
2. 如果发现预测值与实际值之间存在较大偏差，该如何调整模型参数？
3. 在处理季节性时间序列时，指数平滑法需要做哪些特殊处理？
试题四：案例分析
1. 分析以下数据集，并尝试用指数平滑法进行预测：
- 时间点：1月、2月、3月、4月
- 销售额（单位：万元）：100、120、130、150
2. 解释为什么某些月份的预测值比实际值高或低。
3. 提出改进预测精度的具体措施。
通过以上试题的练习，相信读者能够更深入地掌握指数平滑法的基本原理及其在实际问题中的应用技巧。希望这些题目能为您的学习和工作提供有益的帮助。
