《回归预测分析法》PPT课件

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1、第十一章  回归预测分析法第一节一元线性普通回归预测法一、一元线性回归预测步骤（一）全面分析影响预测对象的相关因素，确定自变量1、首先对所有影响因素进行分析2、比较相关因素，找出最主要的影响因素（1）散点图法2第一节一元线性普通回归预测法（2）相关系数分析法:对每个影响因素逐一进行计算、比较分析。——自变量与平均值的离差平方和——应变量与平均值的离差平均和上式可简化为比较各，选择最大的为自变量。3第一节一元线性普通回归预测法X与Y强相关——作为自变量，可在其中进行选择X与Y相关X与Y弱相关X与Y不相关（3）经验数据分析法3、

2、作为自变量应满足两个条件：①数据资料完备②具有先期预测资料4第一节一元线性普通回归预测法（二）选择回归预测模型，确定模型参数。1、回归预测模型确定①曲线比较分析法：与标准曲线比较②误差比较分析法式中，x为非均匀分布，故因此不能用简化公式。2、参数的确定：一元线与非线性模型，均可采用变量代换，转化为线性模型，故参数确定可采用最小二乘法，参数计算公式如下：5第一节一元线性普通回归预测法（四）检验预测模型和预测结果的可靠性程度方法一：定量统计检验：采用统计方法进行检验，参见书上第十一章。方法二：定性检验：经验判断法。（三）实际预测

3、把自变量的先期预测值代入预测模型中，得到对应的值即为预测结果。6第一节一元线性普通回归预测法二、应用举例例：某五金公司历年的销售总额与供应地区的工业产值资料如表所示，并预计2004年该地区工业产值达60.7亿元，试用一元线性回归预测2004年该公司的销售总额。解：①首先列计算表（见表10—1）7第一节一元线性普通回归预测法年份销售额（百万元）产值（亿元）19968.527229.5729199710.631328.696119981334.5448.51190.25199915385701444200017.54273517

4、64200119.745.5887.252070.2520022249.61091.22460.16200324.654.21333.322937.64∑130.9321.85623.3713556.3表10—1一元线性普通回归模型参数计算表8第一节一元线性普通回归预测法②计算参数：预测模型为：（百万元）③预测：2004年=60.7亿元9第二节一元线性自回归预测法引言，普遍一元线性普通回归预测对数据要求较高，要求：已知：①②为自变量的先期预测值。而实际应用中，尤其是获得很困难。如何才能既适用回归预测的方法，又对数据在的要求不

5、太高，以至于在更多的场合能应用，人们提出一元线性自回归预测方法，即设，则预测模型：其它与普遍一元线性回归完全相同10第二节一元线性自回归预测法例：数据同表8—1年份销售额（百万元）19968.5199710.68.572.2590.119981310.6112.36137.819991513169195200017.515225262.5200119.717.5306.25344.7520022219.7388.09433.4200324.622484541.2∑122.4106.31756.952004.75表10—2一元

6、线性自回归预测模型参数计算表11第二节一元线性自回归预测法预测模型：（百万元）②计算参数：③预测：2004年=24.60万元12第三节一元线性加权回归预测分析法1、一元线性普通回归矩阵形式方程组：132、直接用矩阵形式求参数写成矩阵求a,b设近似在直线方程上……………………第三节一元线性加权回归预测分析法14第三节一元线性加权回归预测分析法两边同乘以说明两种方法求解公式等价。15第三节一元线性加权回归预测分析法3、在矩阵求解公式中，可以看出对每个历史数据同等对待，对于加权回归，给以不同时期的历史数据以不同权数且：分别对不同期

7、历史数据以不同权数16第三节一元线性加权回归预测分析法17第三节一元线性加权回归预测分析法方法同上，两边同乘18第三节一元线性加权回归预测分析法即与普通一元线性回归相比，每项多一般取，1，2……n自然数19谢谢！