在数据统计学中，指数平滑法是一种基于过去时间序列的规律来预测未来发展趋势的分析方法，数据的权重占比按时间顺序依次递减。

SPSS指数平滑法如何操作?

为了更好地向大家讲解指数平滑法的相关知识，下面，我就向大家演示一下指数平滑法的具体操作步骤。

1、导入数据。进入SPSS的主操作界面后，点击左上方的【文件】选项卡，使用其中的【打开或导入数据】命令，导入需要进行分析的原始文件。

图1：导入数据

2、定义日期和时间。文件导入成功后，切换到【数据】选项卡，使用其中的【定义日期和时间】命令。

图2：定义日期和时间

3、定义日期设置。进入定义日期的设置窗口后，我们按照文本内容，对日期进行匹配。在这里，我根据数据中的年份，将【个案】类型设置为年。

图3：定义日期设置

4、序列图。随后切换到【分析】选项卡，依次点击其中的【时间序列预测-序列图】命令。

图4：序列图

5、序列图设置。进入序列图的设置界面后，将变量年份拖拽到【变量】选框，将分析对象销售额拖拽到【时间轴标签】选框，随后点击底部的【确定】命令。

图5：序列图设置

6、查看线性分析结果。在弹出的结果查看器中，我们可以通过底部的TS图来查看文本数据是否符合线性分布，满足线性分布后，就可以执行指数平滑操作。

图6：查看线性分析结果

7、创建传统模型。重新返回SPSS的主操作界面，切换到【分析】选项卡，点击其中的【时间序列预测-创建传统模型】命令。

图7：创建传统模型

8、时间序列建模器。进入时间序列建模器后，我们将销售额拖拽到【因变量】窗口，将年份拖拽到【自变量】窗口。在下方的方法列表中，找到并选择【指数平滑】选项。

图8：时间序列建模器

9、条件设置。点击右侧的【条件】按钮，选择模型类型中【非季节性-霍尔特线性趋势】选项和【因变量转换-无】选项。完成上述设置后，依次点击【继续】和【确定】命令，开始进行指数平滑分析。

图9：条件设置

SPSS指数平滑法结果解读

讲解完指数平滑法的具体操作步骤，下面我再向大家讲解一下如何解读指数平滑的分析结果。

1、RMSE值。如下图所示，滑动到【模型设计】一栏，查看其中的【RMSE】数值。该数值代表了实际值和预测值之间的误差，数值越小，则代表拟合效果越好。

图10：RMSE值

2、模型拟合度R方。通过模型拟合度图表中的【R方】值，可以判断数据模型的成立性，R方值越接近1，则模型成立性越高，反之则越低。

图11：模型拟合度R方

3、存储结果。在查看完指数平滑的分析结果后，我们可以点击【文件】选项卡，使用其中的【保存或另存为】命令，将此次分析结果进行储存，方便后续进行二次查看或衍生分析。

图12：存储结果