移正平均预测方法（MA）是常用的时间序列分析预测方法之一，可用于对未来趋势的预测。其计算公式如下：
MA_t = (D_t-1 D_t-2 ... D_t-n) / n
其中，MA_t表示预测值，D_t-1至D_t-n表示过去n个时间点的实际数据值，n为选取的时间跨度。通过这个公式，预测值是由过去一段时间的实际数据的算术平均数得出的。
需要注意的是，移正平均预测方法的准确性和可靠性取决于选取的时间跨度和数据的稳定性。在实际应用中，需要根据具体情况选取合适的时间跨度和检验数据的可靠性，才能得到准确的预测结果。
是：F_t=m (a*(D_t-m)),其中m为历史数据的移动平均值，D_t为本期的实际值，a为平滑系数，其取值范围为0到1之间。
这个公式的作用是根据历史数据的趋势和本期的实际情况来预测未来的数值。
它的核心思想是近期数据对未来的影响更大，而远期数据对未来的影响更小。
在实际应用中，平滑系数的取值会根据具体情况而不同，通常需要通过实践经验和模型调试来确定最优取值。
该方法的计算公式如下: EMA(t)= α * P(t) (1-α)* EMA(t-1) 其中,EMA(t)表示在时间t的指数移动平均值,P(t)表示在时间t的实际观测值,α表示平滑系数,通常取值为0.1到0.3之间。
打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。
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选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
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输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。从生成的图表上可以看出很多信息。
移动加权法是一种存货成本核算方法。也称移动平均法，指本次收货的成本加原有库存的成本，除以本次收货数量加原有存货数量，据以计算加权单价，并对发出存货进行计价的一种方法。
还有个加权平均法。它是利用过去若干个按照时间顺序排列起来的同一变量的观测值并以时间顺序数为权数，计算出观测值加权算术平均数，以这一数字作为预测未来期间变量预测值的趋势预测法。只在月末一次计算加权平均单价。
ARPU 值的计算方法差异，这会影响到数值的大小。一般说 ARPU 值，都是指每月用户贡献的收入，计算公式为： 总收入 / 用户数 = ARPU 值（元/月） （1）对于电信运营商来说，一般都是以这条公式为准。 （2）对于游戏运营商，由于各公司商对用户数的定义大相径庭，于是就衍生为以下 4 种计算方式： ① 月总收入收入 / 月总平均在线用户数 = ARPU 值（元/月） ② 月总收入 / 月付费用户数 = ARPU 值（元/月） ③ 月总收入 / 月付活跃用户数 = ARPU 值（元/月） ④ 月总收入 / 月用户总数 = ARPU 值（元/月） 这几条公式的差别主要是在分母的用户数，并不存在一个统一的标准。
假设2000年有四个季度某商品其销售量为25、32、37、26。2001年分别为30、38、42、30。则其中心化移动平均值（CMA）＝前四个季度的平均值（25＋32＋37＋26）／4加上接下来的四个季度的平均值（32＋37＋26＋30）／
4最后再将以上求出的值求平均值即可，其余季度的中心化平均值求法与之一致。对于求四季度开始的一年的前两个季度是没有CMA的，最后一年的后两个季度也是没有CMA的。
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