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第1章 预测分析方法数学基础——线性代数1

1.1 什么是线性方程组1

1.1.1 一元一次方程1

1.1.2 二元一次方程组2

1.1.3 三元一次方程组3

1.1.4 n元一次方程组3

1.1.5求和号∑4

1.2 线性方程组的矩阵运算5

1.2.1 矩阵入门5

1.2.2 三个重要的特殊矩阵6

1.2.3 线性方程组的矩阵表示9

1.2.4矩阵的乘法10

1.3 1—2—3 for Windows求解线性方程组11

1.3.1 求解线性方程组12

1.3.2 一个简单的应用例题15

1.3.3一元线性回归方程参数的求解16

第2章 经济预测分析概述19

2.1 经济预测19

2.1.1 什么是经济预测?19

10.2.3 数值求和函数GRANDTOTAL19

10.3.3 几何平均数函数GEOMEAN20

2.1.2 经济预测分析的行为理论与技术基础20

2.1.3预测分析在计划、决策及政策评价中的作用22

2.2 经济预测分析方法25

2.2.1定性预测法25

2.3 经济预测分析的一般步骤26

2.2.2定量预测法26

第3章 1—2—3 线性回归分析处理方法31

3.1 相关关系、因果关系与回归分析31

3.1.1 什么是相关关系?31

3.1.2 什么是因果关系与回归分析?35

3.2.1全国高等学校经费支出一元线性回归信息输出37

3.2 1—2—3线性回归方程处理方法37

3.2.2 建立全国高等学校经费支出回归预测方程41

3.2.3计算预测值并作图42

3.3 用虚拟变量建立回归预测方程46

3.4 利用“1—2—3”生成动态相关矩阵48

第4章 一元线性回归方程及其应用52

4.1 一元线性回归方程的基本公式52

4.1.1 一元线性回归分析方程的基本形式52

4.1.2 一元线性回归方程的确定准则53

4.1.3回归参数b■和b■的计算公式57

4.2 一元线性回归方程的检验与验证58

4.2.1 方差分析58

4.2.2 相关系数检验61

4.2.3 预测值的标准差、绝对误差和精度测定63

4.2.4t—检验67

4.3 一元线性回归预测68

4.3.1 点预测68

4.3.2区间预测69

4.4 一元线性方程在教育事业支出预测中的应用72

5.1 多元线性回归模型的基本公式78

5.1.1多元线性回归模型的基本形式78

第5章 多元钱性回归方程及其应用78

5.1.2多元线性回归模型的矩阵表示79

5.2 多元线性回归方程参数求解方法80

5.2.1 1—2—3 矩阵运算求解多元线性回归方程80

5.2.21—2—3 回归分析求解多元线性回归方程88

5.3 多元线性回归方程的统计检验89

5.3.1 方差分析89

5.3.2 复相关系数91

5.3.3 F—检验92

5.3.4t—检验93

5.4 经济预测95

5.4.1 点预测95

5.4.2 区间预测96

5.5.1序列相关产生的原因98

5.5 序列相关检验98

5.5.2 序列相关的影响99

5.5.3 序列相关D·W检验100

5.5.4序列相关D·W检验实例102

5.6 1—2—3多元线性回归分析的基本步骤103

第6章 非线性回归模型及其应用106

6.1 非线性回归模型的确定与预测步骤106

6.2 非线性回归模型求解方法107

6.2.1 非线性模型的直接转换法107

6.2.2非线性模型的间接转换法110

6.3 非线性模型求解实例111

6.3.1 发展趋势和预测模型的选择111

6.3.2模型的求解114

第7章 回归模型在时间序列预测中的应用117

7.1 时间序列预测的基本概念117

7.2 长期趋势的测定118

7.2.1 直线方程y=b■+b■t趋势的测定118

7.2.2 指数曲线y=b■b■'趋势的测定121

7.2.3 二次曲线y=b■+b■t+b■t■趋势的测定123

7.2.4多项式曲线y=b■+b■t+b■t■+b■t■趋势的测定125

7.3 预测方法的选择129

7.4 预测方程的修正131

第8章 1—2—3 回归分析处理模型的设计134

8.1 一元线性回归分析处理模型的设计134

8.1.1 一元回归样本数据输入的设计135

8.1.2 一元回归模型信息显示及公式的设计137

8.1.3 一元回归图形输出屏幕的设计145

8.1.4一元回归宏的设计146

8.2 多元线性回归分析处理模型的设计148

8.2.1 二元回归样本数据输入与回归分析的设计149

8.2.2 二元回归分析信息显示及公式的设计153

8.2.3 二元回归图形输出屏幕的设计160

8.2.4二元回归宏的设计160

8.3 动态相关矩阵处理模型的设计163

8.3.1 变量数据输入与相关矩阵输出的设计164

8.3.2动态相关矩阵处理宏的设计166

第9章 从支出比重变化谈预测分析在公共财政资源配置中的作用170

9.1 科教事业费与行政支出比重变化结构分析170

9.2 优化公共财政资源配置结构需要科学的方法176

9.3 预测分析在公共财政分配结构调整中的作用178

10.1 1—2—3 函数概况187

第10章 1—2—3 统计函数在预测分析中的应用187

10.1.1 1—2—3 函数输入的基本规则188

10.1.21—2—3函数输入方法189

10.2 一般统计函数191

10.2.1 数值求和函数SUM191

10.2.2 数值求和函数SUBTOTAL192

10.2.4 正负数求和函数SUMPOSITIVE、SUMNEGATIVE193

10.2.5 数值相乘积函数PRODUCT193

10.2.6 多重选区数值相乘积求和函数SUMP—RODUCT194

10.2.7 数值平方和函数SUMSQ194

10.2.8 差值平方求和函数SUMXMY2194

10.2.9 计算选区单元个数的函数COUNT195

10.2.10求最大值函数MAX196

10.3 平均数函数197

10.3.1 算术平均数函数AVG197

10.2.11 求最小值函数MIN197

10.3.2 调和平均数函数HARMEAN199

10.3.4中位数函数MEDIAN201

10.4 线性回归与高差分析函数202

10.4.1 简单相关系数函数CORREL202

10.4.2 多元线性回归分析函数REGRESSION204

10.4.3 绝对平均误差函数AVEDEV205

10.4.4 均方差平方和函数DEVSQ206

10.4.5 总体标准差函数STD与样本标准差函数STDS206

10.4.6总体方差函数VAR与样本方差函数VARS207

10.5 排列函数209

10.5.1 阶乘函数FACT209

10.5.2从n中取r个数排列函数PERMUT210

10.6 正态分布函数及其应用211

10.6.1 频率分布211

10.6.2 正态分布216

10.6.3 正态分布函数NORMAL的计算方法218

10.6.4正态分布函数NORMAL在经济中的应用219

10.7 离散型随机变量的概率分布函数的应用223

10.7.1 二项分布函数BINOMIAL223

10.7.2 返回二项分布函数CRITBINOMIAL227

10.7.3泊松分布函数POISSON228

10.8 t分布、X平方分布和F分布函数的应用230

10.8.1 t分布函数TDIST的应用230

10.8.2 X平方分布函数CHIDIST232

10.8.3F分布函数FDIST235

附表237

附表1 正态分布函数表237

附表2 相关系数临界值表241

附表3 t分布表的临界值表242

附表4 F分布表244

附表5 D·W检验临界值表256

附表6 二项累积分布函数表261

附表7 二项概率分布函数表273

附表8 x平方分布表285

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