数学建模统计预测方法和预测模型

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1、中南大学数学科学与计算技术学院统计预测方法及预测模型第十章统计预测方法及预测模型统计预测的基本问题1趋势外推预测2时间序列的确定性因素分析3回归预测法41多元线性回归模型及其假定条件510.1统计预测的基本问题10.1.2统计预测方法的分类及其选择10.1.3统计预测的原则和步骤10.1.1统计预测的概念和作用10.1.1统计预测的概念和作用(一)统计预测的概念概念:预测就是根据过去和现在估计未来,预测未来。统计预测属于预测方法研究范畴,即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测.例1下表是我国1952年到1983年社会商品零售总额(按当年价格计算),分

2、析预测我国社会商品零售总额。1106.7221973604.01119622849.43219831023.3211972607.71019612570.0311982929.2201971696.9919602350.0301981858.0191970638.0819592140.0291980801.5181969548.0719581800.0281979737.3171968474.2619571558.6271978770.5161967461.0519561432.8261977732.8151966392.2419551339.4251976670

3、.3141965381.1319541271.1241975638.2131964348.0219531163.6231974604.5121963276.811952总额(yt)时序(t)年份总额(yt)时序(t)年份总额(yt)时序(t)年份实际资料是预测的依据;理论是预测的基础;数学模型是预测的手段。统计预测的三个要素:统计预测方法是一种具有通用性的方法。(二)统计预测的作用在市场经济条件下,预测的作用是通过各个企业或行业内部的行动计划和决策来实现的;统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的效益的多少。影响预测作用大小的因素主要有:预测费用的高低;预测方法的

4、难易程度;预测结果的精确程度。10.1.2统计预测方法的分类和选择统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类,其中定量预测法又可大致分为趋势外推预测法、时间序列预测法和回归预测法,;按预测时间长短分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测;按预测是否重复分为一次性预测和反复预测。(一)统计预测方法的分类(三)定量预测定量预测的概念:定量预测也称统计预测,它是根据已掌握的比较完备的历史统计数据,运用一定的数学方法进行科学的加工整理,借以揭示有关变量之间的规律性联系,用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法(二)统计预测方法的选择统计预测方法时,主要考虑

5、下列三个问题:合适性费用精确性只需要因变量的历史资料,但用趋势图做试探时很费时必须收集历史数据,并用几个非线性模型试验为所有变量收集历史数据是此预测中最费时的为两个变量收集历史数据,此项工作是此预测中最费时的需做大量的调查研究工作应做工作与非线性回归预测法相同在两个变量情况下可用计算器,多于两个变量的情况下用计算机在两个自变量情况下可用计算器,多于两个自变量的情况下用计算机计算器计算器计算机硬件最低要求当被预测项目的有关变量用时间表示时,用非线性回归因变量与一个自变量或多个其它自变量之间存在某种非线性关系因变量与两个或两个以上自变量之间存在线性关系自变量与因变量之

6、间存在线性关系对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测适用情况中期到长期短、中期短、中期短、中期短、中、长期时间范围趋势外推法非线性回归预测法多元线性回归预测法一元线性回归预测法定性预测法方法只需要序列的历史资料计算器适用于一次性的短期预测或在使用其他预测方法前消除季节变动的因素短期分解分析法计算过程复杂、繁琐只需要因变量的历史资料,但制定并检查模型规格很费时间只需要因变量的历史资料,是一切反复预测中最简易的方法,但建立模型所费的时间与自适应过滤法不相上下只需要因变量的历史资料,但初次选择权数时很费时间应做工作计算机计算机在用计算机建立模型后进行预测时,只需

7、计算器就行了计算器计算机硬件最低要求适用于任何序列的发展型态的一种高级预测方法适用于趋势型态的性质随时间而变化,而且没有季节变动的反复预测具有或不具有季节变动的反复预测不带季节变动的反复预测适用情况短期短期短期短期时间范围平稳时间序列预测法自适应过滤法指数平滑法移动平均法方法方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作干预分析模型预测法短期适用于当时间序列受到政策干预或突发事件影响的预测计算机收集历史数据及影响时间景气预测法短、中期适用于时间趋势延续及转折预测计算机收集大量历史资料和数据并需大量计算灰色预测法短、中期适用于时间序列的发展呈指数型趋势计算机收集对象

8、的历史数据

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