auzn经典Flex教程–KingnareStyle皮肤制作简介

auzn经典Flex教程–KingnareStyle皮肤制作简介
http://blog.minidx.com/2008/06/26/1000.html

 

 

《Flex皮肤设计制作的捷径》 ★★★★★
http://www.css88.com/archives/1386

 

FC皮肤★

http://www.scalenine.com/gallery/
  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ketutyou/archive/2011/12/29/2305981.html

在进行预测分析时,能够掌握GM(1,1)灰色预测模型是一种极为有用的技能。特别是当数据量有限或信息不完全时,GM(1,1)模型可以挖掘出数据背后的趋势规律。为了帮助你更好地理解和操作这一过程,我推荐参考《Excel实现GM(1,1)灰色模型预测与检验》这本书籍。它将指导你从零开始,直到掌握GM(1,1)模型的整个构建过程。 参考资源链接:[Excel实现GM(1,1)灰色模型预测与检验](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6auzn4jwzv?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要准备原始数据并生成累加序列,这是GM(1,1)模型构建的基础。通过Excel的求和函数可以轻松实现累加过程。随后,对累加序列进行线性化处理,确保数据满足模型要求。利用Excel内置的函数SLOPE和INTERCEPT求解模型参数,进而建立GM(1,1)模型。 在模型建立后,可以进行未来数据的预测。为确保预测的准确性,需要进行残差检验,判断模型是否适合所研究的数据。如果数据量持续增长,可以实施等维递补灰色数列进行动态滚动预测,这将帮助我们根据新数据不断更新模型,提高预测的准确性。 最后,使用Excel的图表功能可以直观地展示预测结果和数据趋势,为决策提供更直观的依据。掌握这些方法后,你将能够在多种实际情境中应用GM(1,1)模型,例如在能源消耗、市场趋势分析以及各种社会科学和自然科学领域的预测中。 为了进一步提升你的预测分析能力,我建议在阅读《Excel实现GM(1,1)灰色模型预测与检验》后,继续探索更高级的预测技术,例如ARIMA模型、神经网络预测等。这将使你的数据分析工具箱更加丰富,能够应对更复杂的预测任务。 参考资源链接:[Excel实现GM(1,1)灰色模型预测与检验](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6auzn4jwzv?spm=1055.2569.3001.10343)
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