【正文】 ? 會議氣氛活躍、民主，無拘無束，暢所欲言 ? 對提出的各種意見和建議，不應(yīng)持否定態(tài)度，應(yīng)表示熱情歡迎 ? 強調(diào)會議上不批評別人意見，暢談自己方案，方案多多益善 ? 會后，對所有方案進行比較、評價、分類、歸納，最后確定預(yù)測方案 ? 不許帶發(fā)言稿 ,充分發(fā)揮開會時的靈感，自由式氣氛，鼓勵創(chuàng)造性思維，一般限制發(fā)言時間及會議時間 應(yīng)注意的問題 ? 選擇專家，不但要看其經(jīng)驗、知識、能力，還要看其是否善于表達自己意見 ? 讓專家充分發(fā)表意見。 專家小組法 ? （ ）德爾菲法 ? 按規(guī)定的程序，采用函詢的方式，由專家對預(yù)測的問題背對背地做出分析與判斷，史專家不同意見充分發(fā)表，經(jīng)客觀分析和幾次征詢與反饋，使各種不同意見趨向一致，從而得到比較符合市場發(fā)展規(guī)律的預(yù)測結(jié)果。 專家互不聯(lián)系，在綜合介紹各方面專家意見時，采取匿名方式 ? 反復(fù)征詢專家意見。把專家在限期內(nèi)寄回的結(jié)果，加以綜合整理后，匯總成表，再寄回各專家，請他們對各種意見加以比較，修正或發(fā)表自己的意見，以及對他人意見進行評價。 ? 根據(jù)幾次取得的各方面意見，采取一定的分析評價方法，最后得出預(yù)測結(jié)論。有助于充分了解各方面的客觀情況和別人意見及持不同意見的理由，有助于開拓思路，集思廣益。 ? 多用于缺乏數(shù)據(jù)和資料的長期預(yù)測。 時間序列預(yù)測法 張永莉 , 13, 2023 基本概念 ? 時間序列 ? 是指同一變量按照發(fā)生時間的先后順序排列起來的一組觀察值 ? 舉例： ? 某超市每周的銷售額數(shù)據(jù) ? 某條航線的運量 ? 時間序列預(yù)測法 ? 利用時間序列本身的變化模式對時間序列的未來進行預(yù)測的方法。 時間序列預(yù)測舉例 年份 客運量 貨運量 客運量簡化 1992 11757 1993 22484 1994 38449 1995 30636 886 1996 30863 674 1997 42944 763 1998 52577 865 1999 54071 707 ? 預(yù)測下一年的客運量 ？ ?預(yù)測精確度如何 ？ 如何預(yù)測 ? ? 定性分析 ， 分析數(shù)據(jù)發(fā)展趨向 ， 作出判斷 ? 趨勢分析 ， 數(shù)量特征分析預(yù)測 ——散點圖 ? 以上一年作為下一年的預(yù)測 ? 以上一年比前一年的增長速度來預(yù)測 ? 定量預(yù)測方法 ? 以平均增長率 舉例 ? 時間序列預(yù)測舉例 理解 ? 可以看出預(yù)測很容易 ， 誰都可以做 。 ? 明確數(shù)據(jù)模式的用處 ， 不同模式使用不同的方法 ? 通過誤差大小判斷預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性 時間序列預(yù)測的步驟 ? 搜集數(shù)據(jù) ? 時間序列數(shù)據(jù) ? 分析數(shù)據(jù)模式 ? 散點圖，定性分析，數(shù)據(jù)特征分析 ? 按照模式進行預(yù)測 ? 建立適當(dāng)?shù)念A(yù)測模型 時間序列基本模式（成分） ? 長期趨勢， ? 是指由于某種根本性原因的影響，預(yù)測變量在相當(dāng)長的一段時期內(nèi)，持續(xù)上升或持續(xù)下降的變動形態(tài)。（危機、蕭條、復(fù)蘇、高漲） ? 特點： ? 每次變動周期的長短不同，上下波動幅度也不一致。不同于季節(jié)變動。 ? 不規(guī)則模式 ? 是指由于意外的、偶然性因素引起的，突然的、不規(guī)則的、無周期的隨機波動。 ? 實際時間序列由哪幾個基本模式組成 ，要依實際情況而定 。 ? 先求出長期趨勢 T，然后用 T除時間序列 Y，即可得到消除長期趨勢影響的時間序列 思考 ? 時間序列的基本模式有幾種 ？ ? 如何分析時間序列的模式 ？ ? 散點圖觀察分析 ? 分析時間序列模式有何作用 ？ ? 便于選擇預(yù)測方法 對學(xué)習(xí)預(yù)測方法的要求 ? 對于各種方法 ， 應(yīng)掌握： ? 是什么 ？ ? 怎么做 ？ ? 特點 ， 包括優(yōu)缺點 ? 適用范圍及注意事項 平滑預(yù)測法 ? 平均法 、 ? 移動平均法 、 ? 加權(quán)移動平均法 、 ? 指數(shù)平滑法 。 所以他們被稱為平滑方法 。 移動平均法對時間序列的修勻 移動平均法對時間序列的修勻作用455055600 5 10 15 20 25 30 35銷售額(萬元) 移動平均值 n的選取 ? n越大 ， 修勻效果越明顯 ， 但反映新變化的效果差 ， 易落后于實際； ? n越小 ， 適應(yīng)新變化的能力越強 ， 但對異常數(shù)據(jù)的敏感性高 ， 容易造成錯覺 。 指數(shù)平滑法 ? 是把預(yù)測目標(biāo)的本期實際觀察值和本期預(yù)測值的加權(quán)平均直接作為下期預(yù)測值的預(yù)測方法 。 111)1(??)1(?)1(??????????????ttttttttttsysyyysyyy?????? 加權(quán)性質(zhì)和特點 ? 實質(zhì)上是預(yù)測對象的所有歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均數(shù) ， 其權(quán)數(shù)是一個等比數(shù)列 ， 是一種指數(shù)形式的權(quán)數(shù) ， 指數(shù)平滑法的名稱由此而來 。 克服了移動平均法對遠期數(shù)據(jù)不加權(quán)的缺陷 。 平滑系數(shù)、加權(quán)因子 α的選擇 ? [0， 1] ? 憑經(jīng)驗定， α大時，敏感反映新情況； α小時，反映長期趨勢，可消除季節(jié)變動和不規(guī)則變動的影響。 舉例 ? 一次指數(shù)平滑法 平滑預(yù)測法的特點 ? 平滑方法適應(yīng)于對水平變化的時間序列的預(yù)測 。 ? 預(yù)測方法之一的指數(shù)平滑預(yù)測法 ， 對資料有最低的要求 ， 因此 ， 當(dāng)對大量項目進行預(yù)測時 ，它是可利用的合適方法 。 二次移動平均法 ? 將一次移動平均值再進行移動平均，利用一次移動平均值和二次移動平均值的滯后偏差演變規(guī)律建立模型進行預(yù)測的方法。 二次指數(shù)平滑法 ? 將一次指數(shù)平滑值再進行指數(shù)平滑，利用一次指數(shù)平滑值和二次指數(shù)平滑值的滯后偏差演變規(guī)律建立模型進行預(yù)測的方法。 自適應(yīng)預(yù)測法 ? 自適應(yīng)預(yù)測法是以時間序列的歷史觀察值進行某種加權(quán)的預(yù)測方法 ， 它的基本思路是要尋找一組最佳的權(quán)數(shù) ， 使誤差減少到最低的預(yù)測方法 。 由于這種調(diào)整權(quán)數(shù)的過程和通信工程中過濾傳輸噪聲的過程極為接近 ， 故稱為自適應(yīng)過濾法 。 并隨數(shù)據(jù)軌跡的變化不斷更新權(quán)系數(shù) ， 從而不斷改變預(yù)測 。 ? 通過建立方程進行預(yù)測的方法 。 tbay t ??? ?? 參數(shù)求法 ——最小二乘法 ? 偏差平方和最小時參數(shù)的取值，理論值和觀察值之差的平方和最小時 a, b的取值。 ? 當(dāng)自變量取確定值時，因變量值是不確定的。 回歸分析 ? 回歸分析是一種定量分析變量間相關(guān)關(guān)系的數(shù)理統(tǒng)計方法。 回歸分析的功用 ? 它可以提供表示變量之間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)表達式（經(jīng)驗公式、回歸方程）。 ? 可以利用經(jīng)驗公式，根據(jù)自變量的取值對因變量進行預(yù)測；或者根據(jù)因變量的取值對自變量進行控制。 ? 可以知道預(yù)測或控制可達到的精確程度。 回歸分析預(yù)測法的分類 ? 按變量的多少可以分為： ? 一元回歸分析：只涉及一個自變量，一個因變量 ? 多元回歸分析：涉及兩個或兩個以上自變量，一個因變量 ? 按回歸方程的類型可分為： ? 線性回歸分析：因變量是自變量的一次函數(shù) ? 非線性回歸分析 按回歸方程的類型和變量多少綜合分類： ? 一元線性回歸分析 ——是我們講授的重點 ? 一元非線性回歸分析 ——要轉(zhuǎn)化為一元線性回歸分析 ? 多元線性回歸分析 ——和一元線性回歸分析類似 ? 多元非線性回歸分析 ——要轉(zhuǎn)化為多元線性回歸分析 回歸分析預(yù)測法的步驟 ? 確定預(yù)測變量 ? 確定影響預(yù)測變量的因素 ? 收集整理預(yù)測變量及其影響因素的歷史統(tǒng)計資料 ? 分析因變量和自變量的關(guān)系，確定回歸模型 ? 實踐經(jīng)驗確定 ? 散點圖分析確定 ? 理論試算（計算擬和誤差（預(yù)測誤差）），選出擬和程度最好的模型 ? 求解模型參數(shù)，建立回歸方程 ? 檢驗回歸方程的有效性 ? 利用檢驗通過的回歸方程進行預(yù)測，并確定預(yù)測值的置信區(qū)間 一元線性回歸分析 ? 回歸分析預(yù)測法 謝 謝 :09:1610:0910::09 10:0910:09::09:16 2023年 2月 25日星期六 10時 9分 16秒 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 10:09:1610:09:1610:092/25/2023 10:09:16 AM ? 1以我獨沈久，愧君相見頻。 10:09:1610:09:1610:09Saturday, February 25, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 2023年 2月 25日星期六 上午 10時 9分 16秒 10:09: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 2023年 2月 上午 10時 9分 :09February 25, 2023 ? 1行動出成果，工作出財富。 上午 10時 9分 16秒 上午 10時 9分 10:09: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 10:09:1610:09:1610:092/25/2023 10:09:16 AM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點點小小努力的積累。 10:09:1610:09:1610:09Saturday, February 25, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 2023年 2月 25日星期六 上午 10時 9分 16秒 10:09: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 2月 上午 10時 9分 :09February 25, 2023 ? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 上午 10時 9分 16秒 上午 10時 9分 10:09: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 10:09:1610:09:1610:092/25/2023 10:09:16 AM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 10:09:1610:09:1610:09Saturday, February 25, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 :09:1610:09:16February 25, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 上午 10時 9分 :09February 25, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 上午 10時 9分 16秒 上午 10時 9分 10:09: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. 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