【正文】 :45:3223:45Mar2328Mar23 ? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 。 1月份： %=； 2月份： %=計(jì)算同期平均數(shù)與總平均數(shù) 計(jì)算季節(jié)指數(shù) ? 同 期 平 均 數(shù)總 平 均 數(shù) 上頁(yè) 同期平均數(shù)： =19/3， 20=60/3；總平均數(shù)： =152/12。 2）如果是大樣本，則可構(gòu)造置信度為 1–α 的置信區(qū)間 2211kz r znn??? ? ? ? 方法步驟 : 對(duì)顯著自相關(guān)的時(shí)間數(shù)列，可建立自回歸模型通過(guò)前期數(shù)值預(yù)測(cè)后期數(shù)值。I/S=C則配模型 ? ty ab?（ 最小平方法 ） 根據(jù)回歸分析中的最小平方法原理，使各實(shí)際觀(guān)察值與趨勢(shì)值的離差平方和為最小。例： T=Y/（ S231。229。 設(shè)時(shí)間數(shù)列中各期發(fā)展水平為： NN aaaa , 121 ??或： nn aaaa , 110 ??最初水平 中間水平 最末水平 （ N 項(xiàng)數(shù)據(jù)） （ n+1 項(xiàng)數(shù)據(jù)） （一）發(fā)展水平 （ 二 ） 序時(shí)平均數(shù) 根據(jù) 絕對(duì)數(shù)時(shí)間數(shù)列 計(jì)算序時(shí)平均數(shù) 1 例 （ 1）由 時(shí)期數(shù)列 計(jì)算 aaNS= 序時(shí)平均數(shù)是時(shí)間數(shù)列中各期發(fā)展水平的平均數(shù)，也稱(chēng)動(dòng)態(tài)平均數(shù)或平均發(fā)展水平 （ 2）由 時(shí)點(diǎn)數(shù)列 計(jì)算 1 2 1NiNiaa a aaNN=+ + +==229。 + + + + 247。 0 0 0 0 1nna a x a x a a a+ ? + ? + + +20n iax x xa229。 ?一級(jí)差分 (逐期增長(zhǎng)量 )的結(jié)果大致相同。C 計(jì)算得： b返回 同月平均數(shù) 100 季節(jié)指數(shù) % 四年合計(jì) 1983 1984 1985 1986 全年 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 月份 年份 下頁(yè) 返回 同期平均數(shù)： 1月份： =247。 23:45:3223:45:3223:45Tuesday, March 28, 2023 ? 1乍見(jiàn)翻疑夢(mèng)，相悲各問(wèn)年。 下午 11時(shí) 45分 32秒 下午 11時(shí) 45分 23:45: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 :45:3223:45:32March 28, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 下午 11時(shí) 45分 32秒 下午 11時(shí) 45分 23:45: ? 沒(méi)有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 計(jì)算1994— 1998年間我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值占全部國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的平均比重 年 份 1994 1995 1996 1997 1998 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (億元 ) 其中 ∶ 第三產(chǎn)業(yè) (億元 ) 比重 (%) 某種股票 1999年各統(tǒng)計(jì)時(shí)點(diǎn)的收盤(pán)價(jià) 我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及其構(gòu)成數(shù)據(jù) 返回 下頁(yè) ，計(jì)算該企業(yè)的年平均勞動(dòng)生產(chǎn)率。 1?ty? 1? ? ? ? ?()t t t t t t ty y y y y y y? ? ?? ? ? ? ? ? ?上式也可寫(xiě)成： 則， 1? ?(1 )t t ty y y??? ? ? ? 二、趨勢(shì)外推法 運(yùn)用長(zhǎng)期趨勢(shì)模型，給定時(shí)間變量，外推指標(biāo)值。 一、季節(jié)變動(dòng)的測(cè)定 —— 季節(jié)指數(shù)（ S） 季節(jié)指數(shù) 是以全年月或季資料的平均數(shù)為基礎(chǔ)計(jì)算的，反映季節(jié)變動(dòng)的相對(duì)數(shù)。S + + + + 247。 。 進(jìn)行微觀(guān)分析：可采用“年度”、“季度”、“月度”、 “每日”、“每小時(shí)”或“每分鐘”為時(shí)間單位的數(shù)據(jù)。231。長(zhǎng) ＝長(zhǎng)逐期增 量 上期水平逐期增 量上期水平長(zhǎng)長(zhǎng) 絕 對(duì)環(huán) 長(zhǎng)逐 期 增 量 增 1%的 值 =比 增 速 度 100例 指現(xiàn)象每增長(zhǎng) 1﹪ 所代表的實(shí)際數(shù)量 （三）平均發(fā)展速度 平均發(fā)展速度是各期發(fā)展速度的平均數(shù) 水平法（幾何平均法） 原理： 各期環(huán)比發(fā)展速度的幾何平均數(shù)， 此平均發(fā)展 速度推算的期末水平等于期末實(shí)際水平。以此削弱不規(guī)則變動(dòng)的影響，顯示出原數(shù)列的長(zhǎng)期趨勢(shì)。C r r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0 1 1 r值 原數(shù)列 y t 0 1季度 2季度 3季度 4季度 回歸模型的自相關(guān)檢驗(yàn) 用時(shí)間數(shù)列建立的回歸模型能否成立，必須通過(guò)誤差項(xiàng)的自相關(guān)顯著性檢驗(yàn)才能作出判斷。 返回 美國(guó)增長(zhǎng) 1%的絕對(duì)值 = 8110 9 8427 2 8110 9 811100 == （億美元）8972 9671 8972 90100 == （億美元）中國(guó)增長(zhǎng) 1%的絕對(duì)值 = [例 ]某廠(chǎng)有關(guān)產(chǎn)值及速度資料如下 返回 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 銷(xiāo)售額 50 55 48 46 56 57 56 52 57 54 60 66 指標(biāo) 一季 二季 三季 四季 商品銷(xiāo)售額（萬(wàn)元） 153 159 165 180 平均月銷(xiāo)售額（萬(wàn)元） 51 53 55 60 某商場(chǎng)某年商品銷(xiāo)售額資料 (萬(wàn)元 ) 返回 — — 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 2023 2023 4年移正 4年移動(dòng) 3年移動(dòng) 糧食產(chǎn)量 年份 糧食產(chǎn)量 返回 逐期增量大致相同 則配模型： 返回 [例 ]某廠(chǎng)有關(guān)產(chǎn)量資料如下表所示 下頁(yè) 第 0期的趨勢(shì)值（ 1995年）； 年平均增長(zhǎng)量。 , March 28, 2023 ? 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。 。 2023年 3月 28日星期二 11時(shí) 45分 32秒 23:45:3228 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 :45:3223:45Mar2328Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿(mǎn)，留一份不足，可得無(wú)限完美。 ? ()y f t?步驟： 選擇趨勢(shì)模型 圖形判斷、差分法判斷 、 經(jīng)驗(yàn)判斷、自相關(guān)系數(shù)數(shù)列判斷等。 月 份 工業(yè)增加值 （萬(wàn)元） 1 2 3 4 5 6 6aanS + + + + +==27 .8= （萬(wàn)元） 返回 【例】 某工廠(chǎng)成品倉(cāng)庫(kù)某月連續(xù)六天的庫(kù)存量如下 日 期 庫(kù)存量（臺(tái)） 1 2 3 4 5 6 38 42 39 37 41 43 38 42 39 37 41 436aanS + + + + +==40= （臺(tái)） 返回 【例】 某工廠(chǎng)成品倉(cāng)庫(kù)各月庫(kù)存量如下， 計(jì)算該廠(chǎng)第一季度各月的 平均庫(kù)存量 。 時(shí)間延遲為 1的自相關(guān)系數(shù)： 11111 11221111( ) ( )( ) ( )nt t t ttnnt t t ttty y y yry y y y??????????????????時(shí)間延遲為 2的自相關(guān)系數(shù)： 22212 2222( ) ( )( ) ( )nt t t