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8、乘法模型的预测步骤：
①将原时间序列求移动（或滑动）平均，目的是消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势
②将原序列y除以其对应的趋势方程值（或平滑值），目的是分离出季节变动（含不规则变动），即：季节系数=TSCI/趋势方程值(TC或平滑值)=SI。一般用序列中若干年的季节系数之平均值作为季节系数的改进值。
③将月度（或季度）的季节指标加总，以由计算误差导致的值去除理论加总值，得到一个校正系数，并以该校正系数乘以季节性指标从而获得调整后季节性指标。
④求预测模型。如果欲求下一年度的预测值，可简单地延长趋势线即可；若要求各月（季）的预测值，只需以趋势值乘各月份（季度）的季节性指标即可求得未来各月（季）的预测值。
以下大家自个打字，或者直接看书，我懒得打了，请多多包涵。
10、Moran与Geary的取值范围？P122
11、标准化统计量Z的意义？P123
当Z值为正且显著时，表明存在正的空间自相关，也就是说相似的观测值（高值或低值）趋于空间集聚；当Z值为负且显著时，表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；当Z值为零时，观测值呈独立随机分布。
12、空间联系的局部指标（LISA）要满足的2个条件？P123
（1） 每个区域单元的LISA，是描述该区域单元周围显著的相似值区域单元之间空间集聚程度的指标。
（2） 所有区域单元LISA总和与全局的空间联系指标成比例。
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