(07)第7章時(shí)間序列分析和預(yù)測(參考版)
2025-02-20 13:47本頁面
【正文】 2023/3/21 11:41:1811:41:1821 March 20231一個(gè)人即使已登上 頂 峰，也仍要自 強(qiáng) 不息。 21 三月 202311:41:18 上午 11:41:18三月 211最具挑 戰(zhàn) 性的挑 戰(zhàn) 莫 過 于提升自我。 勝 人者有力，自 勝 者 強(qiáng) 。 三月 2111:41:1711:41Mar2121Mar211越是無能的人，越喜 歡 挑剔 別 人的 錯(cuò) 兒。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023 閱讀 一切好 書 如同和 過 去最杰出的人 談話 。 2023/3/21 11:41:1711:41:1721 March 20231空山新雨后，天氣晚來秋。 21 三月 202311:41:17 上午 11:41:17三月 211楚塞三湘接， 荊門 九派通。 11:41:1711:41:1711:41Sunday, March 21, 20231不知香 積 寺，數(shù)里入云峰。 11:41:1711:41:1711:413/21/2023 11:41:17 AM1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的 積 累。 11:41:17 上午 11:41 上午 11:41:17三月 21沒有失 敗 ，只有 暫時(shí) 停止成功！。 三月 2111:41 上午 三月 2111:41March 21, 20231行 動(dòng) 出成果，工作出 財(cái) 富。 三月 21三月 2111:41:1711:41:17March 21, 20231他 鄉(xiāng) 生白 發(fā) ，舊國 見 青山。 三月 2111:41:1711:41Mar2121Mar211故人江海 別 ，幾度隔山川。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023雨中黃葉 樹 ，燈下白 頭 人。 2023/3/21 11:41:1711:41:1721 March 20231一個(gè)人即使已登上 頂 峰，也仍要自 強(qiáng) 不息。 21 三月 202311:41:17 上午 11:41:17三月 211最具挑 戰(zhàn) 性的挑 戰(zhàn) 莫 過 于提升自我。 勝 人者有力，自 勝 者 強(qiáng) 。 三月 2111:41:1711:41Mar2121Mar211越是無能的人，越喜 歡 挑剔 別 人的 錯(cuò) 兒。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023 閱讀 一切好 書 如同和 過 去最杰出的人 談話 。 2023/3/21 11:41:1711:41:1721 March 20231空山新雨后，天氣晚來秋。 21 三月 202311:41:17 上午 11:41:17三月 211楚塞三湘接， 荊門 九派通。 11:41:1711:41:1711:41Sunday, March 21, 20231不知香 積 寺，數(shù)里入云峰。 11:41:1711:41:1711:413/21/2023 11:41:17 AM1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的 積 累。 11:41:17 上午 11:41 上午 11:41:17三月 21沒有失 敗 ，只有 暫時(shí) 停止成功！。 三月 2111:41 上午 三月 2111:41March 21, 20231行 動(dòng) 出成果，工作出 財(cái) 富。 三月 21三月 2111:41:1711:41:17March 21, 20231他 鄉(xiāng) 生白 發(fā) ，舊國 見 青山。 三月 2111:41:1711:41Mar2121Mar211故人江海 別 ，幾度隔山川。 三月 21三月 21Sunday, March 21, 2023雨中黃葉 樹 ，燈下白 頭 人。 比較分析相對(duì)增長程度比較分析相對(duì)增長程度2023年 復(fù)合型序列的分解預(yù)測復(fù)合型序列的分解預(yù)測 確定并分離季節(jié)成分確定并分離季節(jié)成分 建立預(yù)測模型并進(jìn)行預(yù)測建立預(yù)測模型并進(jìn)行預(yù)測 計(jì)算最后的預(yù)測值計(jì)算最后的預(yù)測值第 7 章 時(shí)間序列分析和預(yù)測2023年7 67統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 預(yù)測步驟1. 確定并分離季節(jié)成分n 計(jì)算季節(jié)指數(shù)，以確定時(shí)間序列中的季節(jié)成分n 將季節(jié)成分從時(shí)間序列中分離出去，即用每一個(gè)觀測值除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，以消除季節(jié)性2. 建立預(yù)測模型并進(jìn)行預(yù)測n 對(duì)消除季節(jié)成分的序列建立適當(dāng)?shù)念A(yù)測模型，并根據(jù)這一模型進(jìn)行預(yù)測3. 計(jì)算除最后的預(yù)測值n 用預(yù)測值乘以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，得到最終的預(yù)測值 2023年 確定并分離季節(jié)成分 復(fù)合型序列的分解預(yù)測復(fù)合型序列的分解預(yù)測2023年7 69統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)季節(jié)指數(shù)(例 題 分析 )【例 】 下表是一家啤酒生產(chǎn)企業(yè) 2023—2023年各季度的啤酒銷售量數(shù)據(jù)。 若若 a0， b1，趨勢值逐漸降低到以，趨勢值逐漸降低到以 0為極限為極限2023年7 61統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)指數(shù)曲線(a， b 的求解方法 ) 1. 采取 “線性化 ”手段將其化為對(duì)數(shù)直線形式2. 根據(jù)最小二乘法 ，得到求解 lga、 lgb 的標(biāo)準(zhǔn)方程為3. 求 出 lga和 lgb后，再取其反對(duì)數(shù)，即得算術(shù)形式的 a和 b 2023年7 62統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)指數(shù)曲線(例題分析 ) 【【 例例 】】 根據(jù)人均根據(jù)人均 GDP數(shù)據(jù)，確定指數(shù)曲線方程數(shù)據(jù)，確定指數(shù)曲線方程，計(jì)算出各期的預(yù)測值和預(yù)測誤差，預(yù)測，計(jì)算出各期的預(yù)測值和預(yù)測誤差，預(yù)測 2023年年的人均的人均 GDP，并將原序列和各期的預(yù)測值序列繪制，并將原序列和各期的預(yù)測值序列繪制成圖形進(jìn)行比較成圖形進(jìn)行比較 1. 指數(shù)曲線指數(shù)曲線 趨勢方程趨勢方程 ：：2. 預(yù)測的估計(jì)預(yù)測的估計(jì) 標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)誤差 ：： 3. 2023年人均年人均 GDP的的 預(yù)測值預(yù)測值 ? 用用 Excel進(jìn)行指數(shù)趨勢預(yù)測進(jìn)行指數(shù)趨勢預(yù)測2023年7 63統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)指數(shù)曲線 (例題分析 ) 2023年7 64統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)指數(shù)曲線 (例題分析 )2023年7 65統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 指數(shù)曲線與直線的比較1. 比一般的趨勢直線有著更廣泛的應(yīng)用比一般的趨勢直線有著更廣泛的應(yīng)用2. 可以反應(yīng)現(xiàn)象的相對(duì)發(fā)展變化程度可以反應(yīng)現(xiàn)象的相對(duì)發(fā)展變化程度167。 若若 b1，增長率隨著時(shí)間，增長率隨著時(shí)間 t的增加而增加的增加而增加167。 b—— 趨勢線的斜率，表示時(shí)間趨勢線的斜率，表示時(shí)間 t 變動(dòng)一個(gè)變
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1