預測分析方法下ppt課件-資料下載頁
2025-05-07 12:00本頁面
【正文】 多元線性回歸預測法 (二 )多元線性回歸模型的檢驗 評價和檢驗多元線性回歸模型的方法很多，最簡單的評價方法就是計算可決系數 R2（ 0≤R2≤1）和估計標準差。如果可決系數較大，說明回歸模型擬和合得較好，因變量的變化基本上可由回歸方程中的自變量來決定；如果估計標準差較小，說明預測對象的預測值在實際值左右的波動較小，預測的準確度較高。 (三 )預測 s本講小結 本章介紹了統(tǒng)計預測的基礎知識，講解了定性預測和定量預測的基本理論和主要方法。 統(tǒng)計預測就是以事物的統(tǒng)計資料為依據，根據事物的內在聯(lián)系及其發(fā)展規(guī)律，運用統(tǒng)計方法，預計所研究現(xiàn)象在未來可能達到的規(guī)模水平。統(tǒng)計預測要遵循連貫原則、類推原則和相關原則。 定性預測是以邏輯判斷為主的預測方法。預測者憑借自己的知識、經驗和綜合分析能力，根據所掌握的信息和情報，結合各種因素對事物的發(fā)展前景做出判斷，并把這種判斷加以定量化描述。定性預測常用的方法有德爾菲法、主觀概率法等。定性預測適用于對缺乏歷史統(tǒng)計資料的事件進行預測，或對趨勢轉折進行預測。 定量預測則是根據足夠的統(tǒng)計數據，并假定這些數據所描述的趨勢或現(xiàn)象之間的關系在未來仍然適用的基礎上，運用適當的數學模型推算所研究現(xiàn)象在預測期可能達到的規(guī)模水平。 時間序列預測法是在時間序列分析的基礎上，采用趨勢外推的方法估算預測項目在預測期的規(guī)模水平。其中，平均預測法主要適用于發(fā)展變化比較平穩(wěn)的現(xiàn)象；趨勢預測法主要適用于有明顯的遞增（或遞減）長期趨勢的現(xiàn)象；季節(jié)變動預測法用于受季節(jié)性因素影響的社會經濟現(xiàn)象。 回歸預測法是根據相關變量的統(tǒng)計數據，建立因變量倚自變量的回歸方程，在對回歸方程整體及各因素變量影響效果進行檢驗且顯著的基礎上，根據已知的自變量數據計算因變量數值的預測方法。該方法既考慮了時間因素，也考慮了變量之間的因果關系。預測結果較客觀。 復習思考題 1. 什么是統(tǒng)計預測？統(tǒng)計預測的作用表現(xiàn)在哪些方面？ 2. 統(tǒng)計定量預測應遵循哪些原則？ 3. 一項完整的統(tǒng)計預測，要經過以哪幾個步驟？ 4. 統(tǒng)計預測主要有哪些種類？ 5. 怎樣判斷現(xiàn)象發(fā)趨勢的類型？ 6. 某煤礦 2022年 1— 11月份采煤量如表 1118所示。 第十一章 統(tǒng)計預測 月份 產量 月份 產量 1 7 2 8 3 9 4 10 5 11 6 12 表 1118 某煤礦 2022年 1— 11月份采煤量 (單位：千噸 ) 復習思考題 試用指數平滑預測法預測 12月份產量。分別選取用平滑系數 α為 , , ，初始值均采用 1月份產量。 7. 某地區(qū)乳制品銷售量資料如表 1119示。 年份 一季度 二季度 三季度 四季度 2022 280 320 54 260 2022 308 332 58 302 2022 340 348 66 320 2022 354 378 76 338 2022 376 384 92 358 表 1119 某地區(qū)乳制品銷售量資料 (單位：千噸 ) 試根據上述資料分別利用簡單季節(jié)預測模型和移動平均季節(jié)預測模型預測 2022年第三季度的銷售量（假設 20224年上半年的銷售量為 778噸）。 復習思考題 8. 我國 2022— 2022年國內生產總值如表 1120所示。 年 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 GDP 89357 109655 120333 135823 159878 182321 209407 表 1120 我國 2022— 2022年國內生產總值 （單位：億元） 試用最小平方法分別配合直線趨勢預測方程、拋物線趨勢預測方程和指數 趨勢預測方程，并預測 2022年國內生產總值。 9. 表 1121是 20個商業(yè)中心的日人流量與單位面積營業(yè)額數據。 復習思考題 商業(yè)中心 日人流量 (萬人 ) 單位面積營業(yè)額 (萬元 /m2) 商業(yè)中心 日人流量 (萬人 ) 單位面積營業(yè)額(萬元 /m2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 表 1121 20個商業(yè)中心的日人流量與單位面積營業(yè)額數據 要求：⑴建立單位面積營業(yè)額倚日人流量的線性回歸方程。 ⑵計算單位面積營業(yè)額與日人流量的相關系數，并檢驗回歸方程的顯著性。 ⑶計算日人流量對單位面積營業(yè)額回歸方程的估計標準誤差。 ⑷預測某商業(yè)中心日人流量為 5萬人的單位面積營業(yè)額。 ⑸計算某商業(yè)中心日人流量為 5萬人的預測標準誤差。 ⑹預測某商業(yè)中心日人流量為 5萬人的單位面積營業(yè)額 95%置信水平的預測區(qū)間
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