經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策概念-資料下載頁(yè)
【導(dǎo)讀】預(yù)測(cè)與決策的關(guān)系。預(yù)測(cè)方法打下基礎(chǔ)。作用、步驟和方法。現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典中對(duì)預(yù)測(cè)一詞的解釋為預(yù)。預(yù)測(cè)學(xué)中具體是指借助于已知事件測(cè)定。預(yù)測(cè)是一個(gè)古老的概念。測(cè)活動(dòng)就已經(jīng)存在了。性，我國(guó)勞動(dòng)人民也早有深刻的認(rèn)識(shí)，因此，科學(xué)的預(yù)測(cè)應(yīng)當(dāng)。究的基礎(chǔ)上，利用獲得的客觀信息資料，我們把根據(jù)事物客觀發(fā)展規(guī)律并考慮現(xiàn)。據(jù)國(guó)外資料，第一次正式的技術(shù)。這份報(bào)告對(duì)當(dāng)時(shí)能影響美國(guó)全國(guó)生。活與工作條件的發(fā)明進(jìn)行了預(yù)測(cè)。會(huì)化程度極大提高。自六十年代以來(lái)，世界各國(guó)建立了大量。經(jīng)濟(jì)問(wèn)題是預(yù)測(cè)科學(xué)研究的主要對(duì)象之。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的未來(lái)情況作出科學(xué)的推測(cè)。經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變化受多種因素影響，這些因。經(jīng)濟(jì)決策是對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)采取的行動(dòng)作。否則想要編制切實(shí)可行的計(jì)劃是不可能的。經(jīng)濟(jì)計(jì)劃是以調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料、經(jīng)濟(jì)信息和經(jīng)濟(jì)。把結(jié)果上報(bào)國(guó)務(wù)院.場(chǎng)已由賣方市場(chǎng)演變?yōu)橘I方市場(chǎng)。這樣才能有預(yù)見(jiàn)性的安排
【正文】 見(jiàn)表 22。 ? 表 22 收入 樣本數(shù) 高收入 中收入 低收入 總計(jì) 男 女 男 女 男 女 年 齡 1829 3 3 12 12 24 24 78 3044 6 6 18 18 21 21 90 4564 9 9 12 12 18 18 78 ≥65 9 9 6 6 12 12 54 小計(jì) 27 27 48 48 75 75 300 總計(jì) 54 96 150 性別 （三）隨機(jī)抽樣誤差及樣本容量的確定 ? 在抽樣調(diào)查中有兩類誤差最為常見(jiàn)： ? 一類是調(diào)查誤差。 ? 另一類是抽樣誤差。這主要是由于抽樣方式不合理或樣本容量過(guò)小造成的失誤。需注意以下兩個(gè)原則： ? （ 1）要正確確定抽樣的方法，嚴(yán)格遵守隨機(jī)的原則，使每個(gè)子體都有均等的機(jī)會(huì)被抽中； ? （ 2）要恰當(dāng)?shù)卮_定樣本容量。 ? 在單純隨機(jī)重復(fù)抽樣的情況下，估計(jì)母體均值所需的樣本容量，可按下面公式計(jì)算： ? （ ） ? 在單純隨機(jī)不重復(fù)抽樣的情況下，估計(jì)母體均值所需的樣本數(shù)，可按下面公式計(jì)算： ? （ ） ? 式中： n—— 樣本容量； ? t—— 在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)概率分布下置信區(qū)間的臨界值，如在 %的置信水平下，置信區(qū)間的臨界值為 2； ? σ2—— 母體方差（用過(guò)去的調(diào)查或試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的來(lái)代替）； ? Δ—— 允許的誤差范圍； ? N—— 母體中的子體（個(gè)體）總數(shù)。 222tn ???222 2 2tNnNt??? ???例 21 ? 某家電企業(yè)對(duì)其所生產(chǎn)的 10 000只電吹風(fēng)進(jìn)行壽命檢驗(yàn)。根據(jù)正常情況下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，電吹風(fēng)壽命的方差（ σ2）為 15小時(shí)。現(xiàn)采用不重復(fù)抽樣方式進(jìn)行抽樣調(diào)查，要求在 %的概率下，允許誤差不超過(guò) 2小時(shí)，問(wèn)至少要抽多少樣本？ ? 解：由上述計(jì)算公式，可得樣本容量為： ? ?222 2 24 1 0 0 0 0 1 5 151 0 0 0 0 4 4 1 5tNnNt????? ? ?? ? ? ? ?只第五節(jié) 市場(chǎng)調(diào)查資料的整理和分析 ? （一）資料的整理 ? 編輯。 編輯是對(duì)所收集的資料作詳細(xì)的檢查和審核，以篩選出有實(shí)用價(jià)值的資料。編輯的目的是要保證有用資料的完整性和準(zhǔn)確性。 ? 分類匯總。 對(duì)量化的資料、定性的資料進(jìn)行分類匯總 ? 列表。 列表就是使問(wèn)卷的應(yīng)答結(jié)果以某種表格的形式出現(xiàn)。最常見(jiàn)的表格形式有頻率分布表和百分比分布表。如表 23所示。 ? 還可將調(diào)查資料的有關(guān)情況用圖的方式直觀地反映出來(lái)，如可采用直方圖、餅圖、曲線圖等。 ? 表 23 “您是否會(huì)購(gòu)買這種產(chǎn)品？” 數(shù)值（頻率） 百分比（ %） 肯定會(huì)買 114 可能會(huì)買 221 不 知 道 360 可能不買 210 肯定不買 202 合計(jì) 1107 ? （二）資料的分析 ? 平均值法。 如調(diào)查某地區(qū)居民對(duì)家用空調(diào)問(wèn)題的看法，如表 24所示。例中采用了 7級(jí)量表測(cè)量。即完全同意為 7，完全不同意為 1，其余情況根據(jù)同意的程度不同從 7~1取不同大小的值。 ? 表 24 被調(diào)查者回答情況的平均分布 描述 總平均值 平均值 差別 有空調(diào) 無(wú)空調(diào) 空調(diào)是家庭必需品 目前空調(diào)價(jià)格太貴 國(guó)產(chǎn)空調(diào)質(zhì)量尚可 樣本大小 500 185 315 ? 頻率分布法。 該方法是根據(jù)相應(yīng)變量值出現(xiàn)的次數(shù)占總數(shù)的百分比來(lái)進(jìn)行分析的方法。表 25為被調(diào)查者家庭中有無(wú)空調(diào)的數(shù)量及其分布的百分比，以此反映出被調(diào)查者家用空調(diào)的擁有比例。 ? 表 25 家庭有無(wú)空調(diào)頻率分布 家用空調(diào) 被調(diào)查者數(shù)量 （人） 百分比（ %） 有 185 37 無(wú) 315 63 合計(jì) 500 100 ? 3．多問(wèn)題和多因素的綜合分析法 ? 該方法是指針對(duì)各個(gè)問(wèn)題對(duì)不同的調(diào)查者（或不同因素）所進(jìn)行的分解分析方法。 ? 例如：某保險(xiǎn)公司對(duì)過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)影響保戶發(fā)生機(jī)動(dòng)車事故的因素進(jìn)行了調(diào)查，并對(duì)各種因素進(jìn)行了橫列表分析。從表 26 中可以看出有 61％的保戶在開(kāi)車過(guò)程中從未出現(xiàn)過(guò)事故。 ? 表 26 保戶駕車的事故率 百分比（ %） 開(kāi)車時(shí)無(wú)事故 61 開(kāi)車時(shí)至少有一次事故 39 樣本數(shù)（人） 17800 ? 在性別基礎(chǔ)上分解以上信息，判斷男女駕車者之間是否存在差別。 ? 表 27 男女駕車者的事故率 ? 表 27顯然是一張二維的表。該表的結(jié)果顯示男士駕車的事故率要高。因此會(huì)進(jìn)一步產(chǎn)生新的疑問(wèn)，如男士駕車的事故多，是不是同他們經(jīng)常長(zhǎng)距離的駕駛有關(guān)呢？這樣就引入第三個(gè)影響因素“ 駕駛距離 ” ，見(jiàn)表 28。 男（ %） 女（ %） 開(kāi)車時(shí)無(wú)事故 56 66 開(kāi)車時(shí)至少 有一次事故 44 34 樣本數(shù)（人） 9320 84800 ? 表 28 不同駕駛距離下的事故率 ? 表 28的結(jié)果表明，男士駕車的高事故率是由于他們的駕駛距離比女士要長(zhǎng)。這一結(jié)果只說(shuō)明事故率僅和駕駛的距離成正比而與駕駛者的性別無(wú)關(guān)，不能說(shuō)明誰(shuí)駕駛得更細(xì)心或更好。 ? 例子表明橫列表法是根據(jù)研究目的和需要，將最初形成的一維數(shù)據(jù)分成兩個(gè)或多個(gè)類目，形成二維或多維數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析的方法。 駕駛距離 男（ %） 女（ %） ≥1萬(wàn)公里 ＜ 1萬(wàn)公里 ≥1萬(wàn)公里 ＜ 1萬(wàn)公里 開(kāi)車時(shí)無(wú)事故 51 73 50 73 開(kāi)車時(shí)至少有一次事故 49 27 50 27 樣本數(shù)（人） 7170 2150 2430 605
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