預(yù)測(cè)分析方法下ppt課件(參考版)
2025-05-10 12:00本頁(yè)面
【正文】 ⑸計(jì)算某商業(yè)中心日人流量為 5萬人的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差。 ⑶計(jì)算日人流量對(duì)單位面積營(yíng)業(yè)額回歸方程的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差。 復(fù)習(xí)思考題 商業(yè)中心 日人流量 (萬人 ) 單位面積營(yíng)業(yè)額 (萬元 /m2) 商業(yè)中心 日人流量 (萬人 ) 單位面積營(yíng)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(gè)商業(yè)中心的日人流量與單位面積營(yíng)業(yè)額數(shù)據(jù) 要求：⑴建立單位面積營(yíng)業(yè)額倚日人流量的線性回歸方程。 年 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 GDP 89357 109655 120333 135823 159878 182321 209407 表 1120 我國(guó) 2022— 2022年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 （單位：億元） 試用最小平方法分別配合直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)方程、拋物線趨勢(shì)預(yù)測(cè)方程和指數(shù) 趨勢(shì)預(yù)測(cè)方程，并預(yù)測(cè) 2022年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。 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(jù)上述資料分別利用簡(jiǎn)單季節(jié)預(yù)測(cè)模型和移動(dòng)平均季節(jié)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè) 2022年第三季度的銷售量（假設(shè) 20224年上半年的銷售量為 778噸）。分別選取用平滑系數(shù) α為 , , ，初始值均采用 1月份產(chǎn)量。 復(fù)習(xí)思考題 1. 什么是統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)？統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的作用表現(xiàn)在哪些方面？ 2. 統(tǒng)計(jì)定量預(yù)測(cè)應(yīng)遵循哪些原則？ 3. 一項(xiàng)完整的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，要經(jīng)過以哪幾個(gè)步驟？ 4. 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)主要有哪些種類？ 5. 怎樣判斷現(xiàn)象發(fā)趨勢(shì)的類型？ 6. 某煤礦 2022年 1— 11月份采煤量如表 1118所示。該方法既考慮了時(shí)間因素，也考慮了變量之間的因果關(guān)系。其中，平均預(yù)測(cè)法主要適用于發(fā)展變化比較平穩(wěn)的現(xiàn)象；趨勢(shì)預(yù)測(cè)法主要適用于有明顯的遞增（或遞減）長(zhǎng)期趨勢(shì)的現(xiàn)象；季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法用于受季節(jié)性因素影響的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。 定量預(yù)測(cè)則是根據(jù)足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并假定這些數(shù)據(jù)所描述的趨勢(shì)或現(xiàn)象之間的關(guān)系在未來仍然適用的基礎(chǔ)上，運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型推算所研究現(xiàn)象在預(yù)測(cè)期可能達(dá)到的規(guī)模水平。定性預(yù)測(cè)常用的方法有德爾菲法、主觀概率法等。 定性預(yù)測(cè)是以邏輯判斷為主的預(yù)測(cè)方法。 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)就是以事物的統(tǒng)計(jì)資料為依據(jù)，根據(jù)事物的內(nèi)在聯(lián)系及其發(fā)展規(guī)律，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法，預(yù)計(jì)所研究現(xiàn)象在未來可能達(dá)到的規(guī)模水平。如果可決系數(shù)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(jì)標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明預(yù)測(cè)對(duì)象的預(yù)測(cè)值在實(shí)際值左右的波動(dòng)較小，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度較高。 fxff bxay ???XYyo? ? fenf sty 22? ?? ?? ? fenf sty 22? ?? ?x圖 111 回歸預(yù)測(cè)的置信區(qū)間 1. 回歸預(yù)測(cè)法 一、一元線性回歸預(yù)測(cè)法 s(一 )多元線性回歸模型的建立 二、多元線性回歸預(yù)測(cè)法 多元線性回歸模型通常表現(xiàn)為： ktkttt xbxbxbby ????? ?22110ty 因變量； b0、 b … 、 bk為待定參數(shù)； x1t、 x2t、 … 、 xkt為自變量。 可以證明 ? ?? ? ???????????????????nttffxxxxneV a r1222 11?）（1. 回歸預(yù)測(cè)法 一、一元線性回歸預(yù)測(cè)法 s2. 回歸預(yù)測(cè)的置信區(qū)間 在標(biāo)準(zhǔn)的一元線性回歸模型中，殘差 fe服從正態(tài)分布，即 ? ?）（， ff eV a rN～e 0）（ feVar 2? 2s預(yù)測(cè)時(shí)， 中的 是未知的，通常用其無偏估計(jì)量 來代替?？傮w回歸系數(shù)是一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的數(shù)量特征，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化，它也會(huì)有所變動(dòng)。 3) Xf值偏離樣本所造成的誤差。樣本回歸系數(shù)是根據(jù)一組樣本觀測(cè)值估計(jì)的，它與總體回歸系數(shù)之間會(huì)有一定的誤差。模型本身的誤差可以用總體隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差來評(píng)價(jià)。 (四 )區(qū)間預(yù)測(cè) 一、一元線性回歸預(yù)測(cè)法 s1. 回歸預(yù)測(cè)誤差 在實(shí)際的回歸模型預(yù)測(cè)中，發(fā)生預(yù)測(cè)誤差（ Forecast error）的原因可以概括為以下四個(gè)方面： 1) 模型本身的誤差。 0??212rnrt ?
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