定量预测方法有哪几种

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-05-16 12:31 标签： 定量预测方法
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定量预测方法
定量预测方法 定量预测方法有那些，可否每中给点实例的具体操作过程
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另一类是因果关系模式 ，运用数学模型和计量方法，一类是时间序列模式。 定量预测基本上分为两类，来预测未来的发展变化规律定量预测是利用比较完备的历史资料
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定量预测方法Ⅱ
1 定量预测方法
o 1.1 回归分析预测法
o 1.2 灰色系统预测法
1.1 回归分析预测法
o 变量之间的关系
o 回归分析法的定义
分析相关因素相互关联的一种数理统计方法， 通过建立一个或一组自变量与相关随机变量的回归分析 模型，来预测相关随机变量的未来值称之为回归分析法。
1.1 回归分析预测法
一元回归分析预测、多元回归分析预测 线性回归分析预测、非线性回归分析预测
o 注意事项
变量之间存在相关关系 应用合适的数据资料 现象之间的依存关系 避免回归预测的任意外推
1.1 回归分析预测法
o 基本步骤 一、确定自变量和应变量 二、建立回归预测模型 三、进行相关分析 四、检验模型 五、预测计算
1.1.1一元线性回归分析预测方法
一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变 量之间的线性关系的预测方法。
o 基本思想
确定直线的方法是最小二乘法。最小二乘法的基 本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离 最近。然后用这条直线进行预测。
1.1.1一元线性回归分析预测方法
o 解析模型
设一组数据反映预测对象与某变量的关系：
X:x1,x2,…xi,…xn； Y:y1,y2,…yi,…yn；
假定X、Y呈线性关系，则一元线性回归方程
式中：y—因变量（预测对象）；x—自变量（影响因素）a、 b—回归因素
1.1.1一元线性回归分析预测方法
o 解析模型
回归系数a和b的计算（最小二乘法原理）
注：x—自变量的均值
—因变量的均值
1.1.1一元线性回归分析预测方法
例1 某公司的销售额见表1-1，试预测2005年的销售额。
表 1-1 某公司销售额历史数据 年份 98 01 序号 1 2 3 4 5 6 销售额 （万元） 9.9 12.0 13.0 14.0 15.3 17.6
1.1.1一元线性回归分析预测方法
（1）画散点图，初步判断变量之间的关系
销售额 18 17 16 15
13 12 11 10 98 01 年份
图1-2 散点图
1.1.1一元线性回归分析预测方法
（2）计算回归系数
表 1-3 例 1 回归系数公式中各项计算结果 年份 98 01 ∑ 平均值
xi 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 21.0 3.5
9.90 12.00 13.00 14.00 15.30 17.60 81.80 13.63
xi yi 9.9 24.0 39.0 56.0 76.5 105.6 311.0
xi 1 4 9 16 25 36 91
yi 98.01 144.00 169.00 196.00 234.09 309.76 1150.86
1.1.1一元线性回归分析预测方法
x i y i ?n x y x ? nx
311 ? 6 ? 3 . 5 ? 13 . 63 91 ? 6 ? ? 3 . 5 ?
a ? y ? b x ? 13 . 63 ? 1 . 41 ? 3 . 5 ? 8 . 7
（3）预测模型
^ ? 8 . 7 ? 1 . 41 x y
^ y ? 8 . 7 ? 1 . 41 x ? 8 . 7 ? 1 . 41 ? 10
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