简单的指数平滑ses()计算AIC和BIC

简单的指数平滑（Simple Exponential Smoothing，SES）是一种常用的时间序列预测方法，用于对未来数据进行预测。SES方法假设未来数据的预测值仅由过去观测值的加权平均得到，权重随时间指数递减。

SES方法的计算公式如下： F(t+1) = α * Y(t) + (1-α) * F(t) 其中，F(t+1)表示时间t+1的预测值，Y(t)表示时间t的观测值，F(t)表示时间t的预测值，α为平滑系数，取值范围为0到1。

AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）是模型选择的常用准则，用于评估模型的拟合优度和复杂度。AIC和BIC值越小，表示模型的拟合优度越好且复杂度越低。

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