最新徐国祥---统计预测和决策第四版课件PPT.ppt

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1、进入夏天，少不了一个热字当头，电扇空调陆续登场，每逢此时，总会想起那一把蒲扇。蒲扇，是记忆中的农村，夏季经常用的一件物品。　　记忆中的故乡，每逢进入夏天，集市上最常见的便是蒲扇、凉席，不论男女老少，个个手持一把，忽闪忽闪个不停，嘴里叨叨着“怎么这么热”，于是三五成群，聚在大树下，或站着，或随即坐在石头上，手持那把扇子，边唠嗑边乘凉。孩子们却在周围跑跑跳跳，热得满头大汗，不时听到“强子，别跑了，快来我给你扇扇”。孩子们才不听这一套，跑个没完，直到累气喘吁吁，这才一跑一踮地围过了，这时母亲总是，好似生气的样子，边扇边训，“你看热的，跑什么？”此时这把蒲扇，是那么凉快，那么的温馨幸福，有

2、母亲的味道！　　蒲扇是中国传统工艺品，在我国已有三千年多年的历史。取材于棕榈树，制作简单，方便携带，且蒲扇的表面光滑，因而，古人常会在上面作画。古有棕扇、葵扇、蒲扇、蕉扇诸名，实即今日的蒲扇，江浙称之为芭蕉扇。六七十年代，人们最常用的就是这种，似圆非圆，轻巧又便宜的蒲扇。　　蒲扇流传至今，我的记忆中，它跨越了半个世纪，也走过了我们的半个人生的轨迹，携带着特有的念想，一年年，一天天，流向长长的时间隧道，袅徐国祥---统计预测和决策第四版目录第一章统计预测概述第二章定性预测法第三章回归预测法第四章时间序列分解法和趋势外推法第五章时间序列平滑预测法第六章自适应过滤法第七章平稳时间序列预测

3、法第八章干预分析模型预测法第九章景气预测法第十章灰色预测法第十一章状态空间模型和卡尔曼滤波第十二章预测精度测定与预测评价第十三章统计决策概述第十四章风险型决策方法第十五章贝叶斯决策方法第十六章不确定型决策方法第十七章多目标决策法第一章统计预测概述第二节统计预测方法的分类和选择第三节统计预测的原则和步骤第一节统计预测的概念和作用回总目录二、统计预测方法的选择选择统计预测方法时，主要考虑下列三个问题：合适性、费用和精确性。第二节统计预测方法的分类和选择回总目录回本章目录方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作定性预测法短、中、长期对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测计算

4、器需做大量的调查研究工作一元线性回归预测法短、中期自变量与因变量之间存在线性关系计算器为两个变量收集历史数据，此项工作是此预测中最费时的各种预测方法的特点二、统计预测方法的选择第二节统计预测方法的分类和选择回总目录回本章目录方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作多元线性回归预测法短、中期因变量与两个或两个以上自变量之间存在线性关系在两个自变量情况下可用计算器，多于两个自变量的情况下用计算机为所有变量收集历史数据是此预测中最费时的非线性回归预测法短、中期因变量与一个自变量或多个其他自变量之间存在某种非线性关系在两个变量情况下可用计算器，多于两个变量的情况下用计算机必须收集历史

5、数据，并用几个非线性模型试验趋势外推法中期到长期当被预测项目的有关变量用时间表示时，用非线性回归与非线性回归预测法相同只需要因变量的历史资料，但用趋势图做试探时很费时二、统计预测方法的选择第二节统计预测方法的分类和选择回总目录回本章目录方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作分解分析法短期适用于一次性的短期预测或在使用其他预测方法前消除季节变动的因素计算器只需要序列的历史资料移动平均法短期不带季节变动的反复预测计算器只需要因变量的历史资料，但初次选择权数时很费时指数平滑法短期具有或不具有季节变动的反复预测在用计算机建立模型后进行预测时，只需计算器就行了只需要因变量的历史资料，

6、是一切反复预测中最简易的方法，但建立模型所费的时间与自适应过滤法不相上下二、统计预测方法的选择第二节统计预测方法的分类和选择回总目录回本章目录方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作自适应过滤法短期适用于趋势型态的性质随时间而变化，而且没有季节变动的反复预测计算机只需要因变量的历史资料，但制定并检查模型规格很费时干预分析模型预测法短期适用于时间序列受政策干预或突发事件影响的预测计算机收集历史数据及影响时间平稳时间序列预测法短期适用于任何序列的发展型态的一种高级预测方法计算机计算过程复杂、繁琐二、统计预测方法的选择第二节统计预测方法的分类和选择回总目录回本章目录方法时间范围适用

7、情况计算机硬件最低要求应做工作景气预测法短、中期适用于时间趋势延续及转折预测计算机收集大量历史资料和数据，并需大量计算灰色预测法短、中期适用于时间序列的发展呈指数型趋势计算机收集对象的历史数据状态空间模型和卡尔曼滤波短、中期适用于各类时间序列的预测计算机收集对象的历史数据并建立状态空间模型一、统计预测的原则连贯原则，指事物的发展是按一定规律进行的，在其发展过程中，这种规律贯彻始终，不应受到破坏，它的未来发展与其过去和现在的发展没有根本的不同。类推原则，指事物必须有某种