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Ⅰ预测基础3

第一章 预测概念3

1.1 现代生活与预测3

1.2 预测与预想6

1.3 预测与统计推断7

1.4 预测的引子8

第二章 预测的基础11

2.1 数据结构(1)/直线模型 y＝α 的应用11

2.2 最小二乘法/就业人数的预测19

2.3 因子变动分析26

2.4 数据结构(2)/倾向变动和季节变动27

Ⅱ预测应用39

第三章 时间系列数据预测(1)(不包含季节变动的场合)39

例题3-1 直线预测模型的应用/电费与燃料费开支的预测40

例题3-2 负指数曲线预测模型的应用/人口死亡率的预测46

例题3-3 2次曲线预测模型的应用/销售额的预测57

例题3-4 3次曲线预测模型的应用/摩托车普及率预测62

例题3-5 应用加权最小二乘法求3次曲线预测模型/摩托车普及率预测66

例题3-6 2次指数曲线预测模型的应用/人造纤维消费量预测73

例题3-7 移动平均预测法/稻米产量的预测81

流程图 预测模型的选择方法(1)87

习题88

第四章 时间系列数据预测〔2〕(包括季节变动的场合)91

4.1 基本方法(假定各年的季节变动图形是不变的)93

〔1〕固定季节值法94

〔2〕季节平均法96

例题4-1 应用季节平均法作预测/商品销售额预测101

〔3〕连环比率法102

例题4-2 应用连环比率法作预测/商品销售额预测106

〔4〕相对移动平均比率法107

例题4-3 应用相对移动平均比率法作预测/商品销售额预测111

〔5〕数学模型法113

例题4-4 逐次预测模型法的应用/商品销售额预测114

例题4-5 应用第4章〔2〕〔3〕〔4〕的预测方法作预测/百货商店销售额预测118

4.2 计算实例118

例题4-6 应用逐次预测模型法作预测/百货商店销售额预测(用原数据作预测与用对数变换数据作预测的比较)130

流程图 预测模型的选择方法(2)138

习题139

第五章 回归方程预测(附：弹性分析)142

例题5-1 指数平滑法(布朗法)、线性连锁法(维纳法)的预测/下月和大下月机器出厂台数预测143

例题5-2 回归方程预测/由总消费开支预测伙食开支156

例题5-3 多重回归方程预测/由总消费开支和家庭人口预测伙食开支163

例题5-4 指数曲线回归方程预测/由国民收入的增长预测电话机台数的增加169

附：弹性分析173

习题174

第六章 理论曲线预测(附：长期预测)179

例题6-1 应用逻辑斯谛曲线作预测(1)/彩色电视机累计产量的预测182

例题6-2 应用逻辑斯谛曲线作预测(2)(包含季节变动项的模型)/彩色电视机累计产量的预测195

例题6-3 应用合成逻辑斯谛曲线作预测201

附：长期预测208

习题209

第七章 其他预测方法212

〔1〕模拟预测(蒙特卡罗模拟一例)212

〔2〕联立方程式模型预测218

〔3〕用调查或实验的方法作预测220

人口预测(新开发地区的人口增长预测)221

附录226

1.应用最小二乘法求拟合曲线226

1.1应用标准最小二乘法求拟合直线226

1.2 应用加权最小二乘法求拟合直线229

1.3 应用加权最小二乘法求拟合曲线232

2.经济数据对数变换的意义235

3.随机性的检定239

习题解答243

附表268

1.随机数表268

2.t-分布表270