一次指数平滑法适用于预测指标的时间序列各期数据呈现出（  ）变动趋势的情况。

一次指数平滑法适用于较为平稳的序列，一般α的取值应大于0.5。 一次指数平滑法适用于较为平稳的序列，一般的取值应大于0.5。   无论预测指标的时间序列中各期数据呈递增还是递减趋势，以一次移动平均值作为预测值都会（  ）于指标的实际值。 一次移动平均法适用于预测目标时间序列数据的变动基本呈趋势的变化 当时间序列趋势不明显时，适用于预测的指数平滑模型为（） 时间序列预测法很适用于（） 简单移动平均法一般适用于时间序列数据是（  ）的预测。 简单移动平均法一般适用于时间序列数据是（）的预测 指数平滑法中的平滑常数取值大小直接影响过去各期数据对预测值的作用。平滑常数接近于1时（　　）。 传统的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势模型预测法（） 传统的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势模型预测法（） 一次指数平滑法中近期数据加的权数越大，反映需求变化的灵敏度越高，则平滑系数a()。 适用于时间序列数据是水平型变动的预测方法是()。 若一次指数平滑法中近期数据的加权数越大，反映需求变化的灵敏度越高，则平滑系数a( )。 一次指数平滑预测法是把t+1期计算的一次指数平滑平均数作为第t期的预测值。（ ） 适用于具有时间序列关系的数据预测方法是( )。 下列预测方法，适用于具有时间序列关系的数据预测的是（） 一次指数平滑法与简单移动平均法都能提供简单适时的预测，区别在于一次指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正。 时间序列平滑预测法可以分为确定性时间序列预测法和随机时间序列预测法。 一次指数平滑法的适用情形是（）