信息分析与预测作业模板

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1、《信息分析与预测》课程论文班级：学号：姓名：theprovisionsofelectricpowerconstructionengineeringqualitysupervisionandquality...2.4.1.1theunitworksacceptancerateof100%,thequalityevaluationofatotalscoreof95orabove;2.4.1.2regulatedWeldingNDTinspection100%,regulatedweldingapassingrateof>99%,andweldbeadappe

2、arance;2.4.1.3boilerhydraulic一、基础数据（一）年数据表1某农机公司1986-2008年销售额数据（单位：万元）年度19861987198819891990199119921993销售额114113062796366953726293826211056年度19941995199619971998199920002001销售额116602152626141320033129133123191147399年度2002200320042005200620072008销售额1202815982210544064844965783161

3、05890（二）月销售数据表2某农机公司2003.1-2008.5年月销售额数据统计表（单位：万元）年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003784.9773.41624.71595.72281.51139914.81249.11480.61351.216041183.32004266.28971821.74316.91636.413771188.51737.82522.21262.82862.61165.22005728.5597.63504.72707.82366.41820.95451.61773.61773.615621.

4、42161.221412006830.614633831.72422.7104571397.72016.25636.310371.52957.11715.81865.720075673.513545426.73807.72462.316309.53284.75670.18673.511886.43065.61070320083902.43874.6422748493396二、基于线性回归的农机销售预测模型研究及实证分析（一）一元线性回归算法及优缺点1.一元线性回归算法2．回归检验（1）经济意义检验（2）相关系数检验 （3）自相关检验 （4）模型检验模型检

5、验用残差平方和（RSS）来检验，残差平方和是指实际数据与所拟合曲线的趋势值（预测值）的离差平方和，它是反映模型拟合效果的参数，RSS越小，模型拟合效果越好。theprovisionsofelectricpowerconstructionengineeringqualitysupervisionandquality...2.4.1.1theunitworksacceptancerateof100%,thequalityevaluationofatotalscoreof95orabove;2.4.1.2regulatedWeldingNDTinspectio

6、n100%,regulatedweldingapassingrateof>99%,andweldbeadappearance;2.4.1.3boilerhydraulic3．线性回归法优缺点（二）基于一元线性回归模型的农机销售预测实测分析1．1986-2007年期间年销售额数据实测分析要用1986-2006年销售额数据预测2007-2011年的销售额。计算得到的数据如下：用该模型预测得到2007-2011年销售额预测值、相对误差如表3所示：表32007-2011年销售额预测结果（单位：万元）20072008200920102011销售额783161058

7、90预测值相对误差用Excel得到图11986-2011年销售额线性回归模型图对结果进行分析2.2003-2007年月销售额数据实测分析要用2003-2007年的月销售额数据预测2008.1-2008.5月的销售额。计算得到的数据如下：表4用该模型预测得到2008.1-2008.5月销售额预测结果表（单位：万元）2008.12008.22008.32008.42008.5销售额3902.43874.6422748493396预测值相对误差theprovisionsofelectricpowerconstructionengineeringqualitys

8、upervisionandquality...2.4.1.1theunitwor