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第一章预测概述1

第一节预测的概念1

一、预测1

二、科学的预测1

三、预测科学的产生与发展1

目录1

一、经济预测与企业经营预测3

二、企业经营预测的原理和原则3

三、企业经营预测的意义4

四、企业经营预测的内容和要求5

五、经营预测的过程和步骤6

六、经营预测的方法和种类7

第三节预测与决策、计划的关系8

一、预测与决策的关系8

第二节企业经营预测8

二、预测与计划的关系9

三、预测、决策与计划的关系9

四、决策与计划工作9

第二章统计指标10

第一节统计指标的种类10

一、实物指标与价值指标10

二、数量指标和质量指标10

第二节总量指标11

第三节相对指标11

一、相对指标的意义11

二、计划完成相对指标12

三、正确运用相对指标的原则12

四、平均指标的计算方法13

三、科学地应用平均指标的基本条件13

一、平均指标13

二、平均指标的作用13

第四节平均指标13

五、平均指标的不完备性14

第五节动态指标14

一、动态水平指标14

二、动态速度指标15

第三章定性预测方法17

第一节专家调查法17

一、个人判断法17

二、专家会议法17

三、头脑风暴法18

四、特尔斐法19

一、主观概率25

第二节主观概率法25

二、主观概率的定量描述26

三、应用实例26

第三节交互作用分析法28

一、交互作用分析原理29

二、蒙特卡罗模拟技术31

三、应用实例32

第四章层次分析方法36

第一节层次分析法的基本原理37

一、层次分析简述37

二、层次分析方法的模型及其构造37

三、特征向量方法对层次分析的排序40

四、判断矩阵和标度42

五、判断矩阵一致性及其检验45

一、方根法46

第二节层次分析方法的计算46

二、和积法47

第三节层次分析方法应用举例49

一、判别权重及其分析的FORTRAN程序应用49

二、科技成果的综合评价58

第五章时间序列预测方法（一）63

第一节几种简单的平均数法63

一、算术平均数法63

二、加权平均法64

三、调和平均法65

第二节移动平均数法65

一、分段平均法66

二、一次移动平均法66

三、一次移动平均法公式的改进67

四、二次移动平均法68

第三节指数平滑法73

一、一次指数平滑法73

二、二次指数平滑法77

三、三次指数平滑法79

四、霍尔特双参数线性指数平滑预测法88

五、温特斯线性与季节指数平滑法91

第四节自适应过滤预测法96

一、自适应过滤法与移动平均法、指数平滑法的对比96

二、对原始数据加权的自适应过程97

三、自适应过滤法应用实例98

四、自适应过滤法的主要特点及应用准则99

第六章时间序列预测方法（二）102

第一节时间序列分解预测方法102

一、分解方法概述102

二、时间序列的传统分解方法104

三、CensusⅡ分解方法109

第二节随机型时间序列分析法130

一、随机过程和随机型时间序列131

二、线性随机时间序列模型137

三、模型识别141

四、参数估计147

五、模型检验151

六、预测152

七、信息量准则154

第七章回归分析158

第一节一元线性回归159

一、一元线性回归的数学模型159

二、参数a、b的最小二乘估计159

三、相关性检验161

四、程序162

第二节二元线性回归164

一、回归方程及参数估计164

二、二元线性回归计算表166

三、相关系数和剩余标准差166

四、二元线性回归预测实例168

第三节多元线性回归171

一、多元线性回归方程171

二、多元线性回归模型检验172

三、预测值和置信区间173

四、多元线性回归实例174

第四节非线性回归181

一、非线性回归方程的建立181

二、几种常见的、可线性化的非线性回归问题181

三、非线性回归实例183

第五节逐步回归185

一、逐步回归分析的数学模型186

二、逐步回归分析的基本公式189

三、逐步回归应用实例191

第八章多层递阶预测197

第一节多层递阶预测的数学模型197

一、参数跟踪估值197

二、对输出量Y（K）进行预测200

第二节 多层递阶预测的应用201

第九章灰色系统预测209

第一节 灰色系统的概念及其理论、现实意义209

第二节常见的线性微分拟合模型209

一、单序列1阶线性动态模型209

二、两序列1阶线性动态模型212

第三节灰色系统预测应用实例215

一、概率向量222

二、概率矩阵222

第十章马尔柯夫链预测222

第一节马尔柯夫过程分析基本原理222

三、系统的稳定状态225

四、状态转移矩阵226

第二节 马尔柯夫过程分析在预测中的应用227

第三节马尔柯夫过程分析预测应用实例227

第一节线性规划的基本含意235

第十一章线性规划预测236

一、线性规划的引入236

二、线性规划的基本内容237

第二节线性规划的数学模型237

一、一般形式237

二、标准形式238

一、图解法239

第三节线性规划问题的求解239

二、单纯形法241

三、单纯形法的推广243

第四节线性规划的对偶问题245

一、对偶问题的数学形式245

二、原问题和对偶问题的关系248

第五节对偶单纯形法249

第六节线性规划在最优计划中的应用252

一、运输问题252

二、分配问题258

三、资源最优利用问题260

第十二章预测模型优化选择268

第一节 AIC判别准则268

第二节AIC准则原理268

一、预报模型与最终预报误差268

二、AIC准则269

第三节 AIC准则的应用270

第十三章相关分析与统计推断273

第一节统计数据中的基本概念273

一、总体273

二、个体273

三、样本273

四、均值273

五、极差274

六、方差274

七、变异系数274

八、频数分布和频数分布函数274

第二节统计数据相关分析276

一、简单相关系数276

二、多重相关分析277

一、对均值μ的检验279

第三节统计检验279

二、对标准差σ的检验285

第十四章方差分析288

第一节单因素方差分析288

一、单因素方差分析的意义和统计假设288

二、单因素试验方差分析的步骤290

三、单因素不等重复试验的方差分析294

第二节双因素方差分析297

一、双因素试验方差分析的统计假设297

二、双因素试验方差分析的运算程序297

第三节多因素方差分析302

一、正交试验的设计及直观分析法302

二、正交试验设计的方差分析304

三、多因素有交互作用的方差分析307

第二节相似系数和距离312

一、相似系数rij312

第十五章模糊聚类分析312

第一节模糊聚类分析步骤312

二、距离dij314

第三节系统聚类的方法315

一、相似系数法315

二、距离法317

第四节 模糊聚类分析应用实例319

第十六章抽样分析324

一、二项概率概念及其计算公式325

二、二项分布的图形描述326

三、应用二项分布表来计算二项概率328

二、抽样检查的特性函数和特征曲线331

一、一次抽样简介331

第二节一次抽样331

三、计数型一次抽样方案335

四、LTPD方案338

五、计数挑选型一次抽样方案341

第三节二次抽样346

一、二次抽样方案的接收概率347

二、二次抽样方案的平均抽样验量及平均检验量348

三、平均出厂质量（AOQ）和平均出厂质量界限（AOQL）350

第十七章多变量图形分析351

第一节雷达图351

第一节二项概率352

第二节星座图353

第三节脸谱图355

一、脸的轮廓355

四、眼356

二、鼻356

三、嘴356

五、眼珠357

六、眉357

第四节 三角多项式图359

第十八章经济预测统计资料的整编及预测方法的选择361

第一节经济预测统计资料的整编361

一、预测统计数据的收集361

二、预测统计数据的分析362

三、预测统计数据的整理363

四、预测统计数据的储存365

第二节预测精度及方法的选择366

一、影响预测精度的主要因素366

二、预测方法的选择368

附录：常用数表375