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正文內(nèi)容

物流需求預(yù)測教材(編輯修改稿)

2024-11-18 22:08 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 定量預(yù)測方法v 定量預(yù)測方法需要有較為翔實(shí)的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),越是復(fù)雜的模型對數(shù)據(jù)的要求越高。 v 常用定量預(yù)測方法? 時間序列預(yù)測法v指數(shù)平滑法v 時間序列分解法v 趨勢外推法v ARMA法v 灰色預(yù)測法v ……? 回歸預(yù)測法v一元線性回歸預(yù)測法v多元線性回歸預(yù)測法v非線性回歸預(yù)測法單指數(shù)平滑法 單指數(shù)平滑法是利用前一期的預(yù)測值 代替 得到預(yù)測的通式,即 :回總目錄 回本章目錄為第 tn期的實(shí)際觀察值。v 單指數(shù)平滑法是一種加權(quán)預(yù)測,權(quán)數(shù)為 α。它既不需要存儲全部歷史數(shù)據(jù),也不需要存儲一組數(shù)據(jù),從而可以大大減少數(shù)據(jù)存儲問題,甚至有時只需一個最新觀察值、最新預(yù)測值和 α值,就可以進(jìn)行預(yù)測?;魻柼仉p參數(shù)線性指數(shù)平滑法v 因?yàn)楫?dāng)趨勢存在時,單平滑值滯后于實(shí)際值,所以需要對趨勢進(jìn)行平滑。 計(jì)算公式:( )( )( )式是利用前一期的趨勢值 直接修正( )式用來修正趨勢項(xiàng) ,趨勢值用相鄰兩次平滑值之差來表示。(三)回歸預(yù)測法v 通過分析事物之間的相關(guān)關(guān)系和影響程度來進(jìn)行預(yù)測的方法,也稱為因果預(yù)測法。v 基本思路? 把需要估計(jì)的量作為因變量,與其具有相關(guān)關(guān)系的量作為自變量,通過大量收集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中回歸分析的方法,把變量之間的非確定性的相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)化成某種函數(shù)表達(dá)式,運(yùn)用自變量的數(shù)據(jù)來對因變量進(jìn)行預(yù)測。v 一元線性回歸預(yù)測(三)回歸預(yù)測法v一元線性回歸預(yù)測? 當(dāng)具有相關(guān)關(guān)系的兩個隨機(jī)變量數(shù)據(jù)分布大體上呈線性趨勢時,采用適當(dāng)?shù)挠?jì)算方法,找到兩者之間特定的經(jīng)驗(yàn)公式,即一元線性回歸模型,然后根據(jù)自變量的變化,來預(yù)測因變量的發(fā)展變化 。? 回歸模型式中: b0, b1—— 未知參數(shù); ui —— 剩余殘差項(xiàng) / 隨機(jī)擾動項(xiàng)。(三)回歸預(yù)測法v假定條件:? 變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系,通??刹捎蒙Ⅻc(diǎn)圖、相關(guān)分析等方法確定。? ui是一個均值為 0,方差為常數(shù)的隨機(jī)變量,各個 ui 間相互獨(dú)立,且與自變量 xi無關(guān)。v參數(shù) b0, b1的計(jì)算公式為:(三)回歸預(yù)測法v 常用的 檢驗(yàn) 指 標(biāo)? 標(biāo) 準(zhǔn) 誤 差 —— 可用來衡量各種 預(yù)測 方法精確度的高低)? 相關(guān)系數(shù) —— 衡量因 變 量與自 變 量的相關(guān)程度和方向? 可決系數(shù) —— 衡量自 變 量 對應(yīng)變 量的解 釋 程度)? t檢驗(yàn) —— 檢驗(yàn) 回 歸 系數(shù)的 顯 著性? F檢驗(yàn) —— 檢驗(yàn) 回 歸 方程的 顯 著性? 德 賓 — 沃森 統(tǒng)計(jì) 量( DW統(tǒng)計(jì) 量) —— 檢驗(yàn) 剩余 項(xiàng) ui的相互獨(dú)立性)等。(三)回歸預(yù)測法v預(yù)測公式(三)回歸預(yù)測法v多元線性回歸預(yù)測? 基本原理與一元線性回歸預(yù)測相同? 注意問題v自變量的選擇 —— 逐步回歸v異方差 —— 加權(quán)最小二乘法v異常值與強(qiáng)影響點(diǎn)的處理? 檢驗(yàn)v回歸方程的顯著性( t檢驗(yàn)、 F檢驗(yàn)等)v多重共線性
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