【学习】第四章系统预测技术PPT课件
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第 系统预测概述
四
章
定性预测法
系
统
回归分析预测法
预
测
时间序列预测法
技
马尔可夫预测法
术
应用案例分析
预测概念 预测分类 预测的准确性和经济性 预测预测一般步骤
特尔菲法（Delphi）
一元回归分析 二元回归分析 非线性回归分析
平滑预测法
趋势外推预测法
一、预测的概念 第 一 系统预测——根据系统发展变化的实际 节 数据和历史资料，运用现代的科学理论
据点描绘到X-Y坐标系上，生成散点图。
一
、
Y
一
× yˆ abx
元 线
y
× ××
性 回 归
yi
yˆ i
·× × ×
×
法
xi
x
X
设理论模型为： yˆ abx
式中： x------自变量观测值
yˆ------因变量的预测值
a------回归直线截距
b------回归直线斜率
考察： iy ˆiyi(a bi)x yi
一般通过四轮后，专家意见日趋一致，结论的可
） 靠性越来越大。
2 Delphi 法特点
匿名性 反馈性 统计性 1. 对事件完成时间预测结果的处理——中位
数及上下四分点 2. 各方案比重数据处理——直方图表示 3. 各方案择优选择的数据处理——直方图表
示 4. 相对重要性的处理——分值评估
3 注意事项
定 性 预 测 方 法
前景。Hale Waihona Puke Baidu
定性预测一般适合于预测对象缺乏历史统 计资料，或社会与环境因素的影响是主要 的情况。尤其是预测对象为技术发展，在 很大程度上取决于政策和专家的努力，而 不是取决于现实技术基础时，定性预测法 能得到更为正确的结果。
一般适合于长期或远景预测。
1 预测过程
二 第一轮：由主持预测的机构选定预测题目和预测 、 专家，制成调查表；将该表及相关材料寄出，征
当 r 1 时，变量X与Y称为完全线性相关； 当r=0 时，变量X与Y称为完全不线性相关； 当 0 r 1 时，Y与X之间存在着一定的
最小二乘法原理，就是使偏差平方和最小
n
n
Q i2 (abixyi)2
i1
i1
这里Q是参数的函数，应有：
Q a
0
Q b
0
即：
2
2
( a bx i y i ) 0 x i ( a bx i y i ) 0
解得：
b
xiyi nxy xi nx 2
a y b x
其中：
x
xi
n
,
y
yi
n
回归方程： yˆ a bx
或： yˆ y b ( x x )
——回归线通过点 ( x, y)
X的偏差平方和 lxx (xi x)2 xi21n( xi)2 Y的偏差平方和 lyy (yi y)2 yi21n( yi)2 XY的偏差平方和 lxy (xi x)(yi y) xiyi 1n xi yi
四、系统预测的一般步骤
把预测过程作为一个系统，则：
预测问题 及目标
输入 客观规律 信息资料
处理 预测方法 及其技术
输出 预测结果
应 用
修
分
正
反馈
析
预测过程
一、定性预测——是以人的逻辑判断为主，
第 并根据由各种途径得到的意见、信息和资
二 料，综合分析预测对象的内在联系和外部
节 环境，从中找出规律，以判断事物发展的
性 重视预测，防止对预测失去信心；
尊重预测结果，但不能盲目相信，绝对照 办；
不断改进预测预测技术，提高预测准确性。
资料越齐全、越准确，预测结果越可靠，
但花费的时间和费用就多，时间耽搁了，
预测就失去了意义。
2
费
预
用 增
测
加
的
经
因果关系
济
模型
性
总费用
预测不准的损失 简单统计模型
预测费用
准确性下降
专家的选择及其智力机构 预测的组织者 预测题目及调查表的编制
回归分析是一种数理统计方法，它是建
第 立在大量数据基础上寻求数据变化的一
三 种方法。也称“因果法”。
节 事物变化的因果关系可用一组变量描述，
回 归
即自变量与因变量之间的关系，其依存 关系分二类：
分 析
一是确定性关系——变量关系可用函数 关系表达，如V(总产值)=P(单价)X(数量)
特 询；对专家填写寄回的调查表汇总、整理与统计，
尔 用准确术语提出事件一览表。
菲 第二轮：制成第二轮调查表分寄专家，专家对调
法 （
查表所列的每个事件作出评价，并阐明理由，预 测机构对专家意见进行统计处理。
第三轮：根据第二轮统计资料，专家在次判断和
预测。
Delphi
第四轮：在第三轮统计基础上，专家再次预测。
回归分析模型 计量经济模型 马尔可夫模型 灰色系统模型 系统动力学仿真
三、预测的准确性与经济性
预测的基本前提是：假设在预测对象的历
1 史数据中存在某种规律性，而且这种规律
性将继续存在下去。事实上，预测对象具
预 测 的 准 确
有不规则变化，过去的规律性只是在一定 范围和一定程度上能够延续，并且由于随 即变动无处不在，所以，预测只能做到 “大致准确”。
预 一是非确定性关系——变量间的关系只 测 能通过观测大致地或平均地说明量与量 法 之间的统计关系。
如：商品的价格与销售量之间的关系， （ ）虽具不确定性，但仍然存在着某 种统计性质的关系——回归分析就是通 过对观测值的统计分析，确定它们之间 联系形式的一种有效方法。
人的年龄与身高
人口的增长与道路建设的总里程
和方法，以及各种经验、判断和知识，
系 对事物在未来一定时期内的可能变化情 统 况，进行推测、估计和分析。
预 预测重在分析，目的在于应用（计划、
测 决策及系统分析） 概 述
二、预测技术分类
定性预测 定量预测
特尔菲法 专家会议 主观概率 时间序列分析
因果关系分析
移动平均 指数平滑 趋势外推 Box-Jenkins
1 相关系数及相关系数检验
二 、 回
定义相关系数 r
l xy lxx l yy
归 相关系数是Y与X之间线性相关程度指数。
效 果 分 析
相关系数检验所要解决的问题是：已知n
个数据(xi ,yi)之间是否确有线性回归关系 存在？或者说，我们所采用的线性表达
式在多大程度上是可信的。
一般地： r 1
居民收入与银行存款
车辆拥有量与交通事故
车辆拥有量与维修量
道路里程与交通事故
回归分析内容：
根据观测数据统计分析，建立回归模型； 用回归模型进行预测； 寻求以回归线作为估计基础的误差度量。
包括一元回归；二元回归；线性回归； 非线性回归。
已知n个数据(xi ,yi)，i=1,2,···,n.将n个数
四
章
定性预测法
系
统
回归分析预测法
预
测
时间序列预测法
技
马尔可夫预测法
术
应用案例分析
预测概念 预测分类 预测的准确性和经济性 预测预测一般步骤
特尔菲法（Delphi）
一元回归分析 二元回归分析 非线性回归分析
平滑预测法
趋势外推预测法
一、预测的概念 第 一 系统预测——根据系统发展变化的实际 节 数据和历史资料，运用现代的科学理论
据点描绘到X-Y坐标系上，生成散点图。
一
、
Y
一
× yˆ abx
元 线
y
× ××
性 回 归
yi
yˆ i
·× × ×
×
法
xi
x
X
设理论模型为： yˆ abx
式中： x------自变量观测值
yˆ------因变量的预测值
a------回归直线截距
b------回归直线斜率
考察： iy ˆiyi(a bi)x yi
一般通过四轮后，专家意见日趋一致，结论的可
） 靠性越来越大。
2 Delphi 法特点
匿名性 反馈性 统计性 1. 对事件完成时间预测结果的处理——中位
数及上下四分点 2. 各方案比重数据处理——直方图表示 3. 各方案择优选择的数据处理——直方图表
示 4. 相对重要性的处理——分值评估
3 注意事项
定 性 预 测 方 法
前景。Hale Waihona Puke Baidu
定性预测一般适合于预测对象缺乏历史统 计资料，或社会与环境因素的影响是主要 的情况。尤其是预测对象为技术发展，在 很大程度上取决于政策和专家的努力，而 不是取决于现实技术基础时，定性预测法 能得到更为正确的结果。
一般适合于长期或远景预测。
1 预测过程
二 第一轮：由主持预测的机构选定预测题目和预测 、 专家，制成调查表；将该表及相关材料寄出，征
当 r 1 时，变量X与Y称为完全线性相关； 当r=0 时，变量X与Y称为完全不线性相关； 当 0 r 1 时，Y与X之间存在着一定的
最小二乘法原理，就是使偏差平方和最小
n
n
Q i2 (abixyi)2
i1
i1
这里Q是参数的函数，应有：
Q a
0
Q b
0
即：
2
2
( a bx i y i ) 0 x i ( a bx i y i ) 0
解得：
b
xiyi nxy xi nx 2
a y b x
其中：
x
xi
n
,
y
yi
n
回归方程： yˆ a bx
或： yˆ y b ( x x )
——回归线通过点 ( x, y)
X的偏差平方和 lxx (xi x)2 xi21n( xi)2 Y的偏差平方和 lyy (yi y)2 yi21n( yi)2 XY的偏差平方和 lxy (xi x)(yi y) xiyi 1n xi yi
四、系统预测的一般步骤
把预测过程作为一个系统，则：
预测问题 及目标
输入 客观规律 信息资料
处理 预测方法 及其技术
输出 预测结果
应 用
修
分
正
反馈
析
预测过程
一、定性预测——是以人的逻辑判断为主，
第 并根据由各种途径得到的意见、信息和资
二 料，综合分析预测对象的内在联系和外部
节 环境，从中找出规律，以判断事物发展的
性 重视预测，防止对预测失去信心；
尊重预测结果，但不能盲目相信，绝对照 办；
不断改进预测预测技术，提高预测准确性。
资料越齐全、越准确，预测结果越可靠，
但花费的时间和费用就多，时间耽搁了，
预测就失去了意义。
2
费
预
用 增
测
加
的
经
因果关系
济
模型
性
总费用
预测不准的损失 简单统计模型
预测费用
准确性下降
专家的选择及其智力机构 预测的组织者 预测题目及调查表的编制
回归分析是一种数理统计方法，它是建
第 立在大量数据基础上寻求数据变化的一
三 种方法。也称“因果法”。
节 事物变化的因果关系可用一组变量描述，
回 归
即自变量与因变量之间的关系，其依存 关系分二类：
分 析
一是确定性关系——变量关系可用函数 关系表达，如V(总产值)=P(单价)X(数量)
特 询；对专家填写寄回的调查表汇总、整理与统计，
尔 用准确术语提出事件一览表。
菲 第二轮：制成第二轮调查表分寄专家，专家对调
法 （
查表所列的每个事件作出评价，并阐明理由，预 测机构对专家意见进行统计处理。
第三轮：根据第二轮统计资料，专家在次判断和
预测。
Delphi
第四轮：在第三轮统计基础上，专家再次预测。
回归分析模型 计量经济模型 马尔可夫模型 灰色系统模型 系统动力学仿真
三、预测的准确性与经济性
预测的基本前提是：假设在预测对象的历
1 史数据中存在某种规律性，而且这种规律
性将继续存在下去。事实上，预测对象具
预 测 的 准 确
有不规则变化，过去的规律性只是在一定 范围和一定程度上能够延续，并且由于随 即变动无处不在，所以，预测只能做到 “大致准确”。
预 一是非确定性关系——变量间的关系只 测 能通过观测大致地或平均地说明量与量 法 之间的统计关系。
如：商品的价格与销售量之间的关系， （ ）虽具不确定性，但仍然存在着某 种统计性质的关系——回归分析就是通 过对观测值的统计分析，确定它们之间 联系形式的一种有效方法。
人的年龄与身高
人口的增长与道路建设的总里程
和方法，以及各种经验、判断和知识，
系 对事物在未来一定时期内的可能变化情 统 况，进行推测、估计和分析。
预 预测重在分析，目的在于应用（计划、
测 决策及系统分析） 概 述
二、预测技术分类
定性预测 定量预测
特尔菲法 专家会议 主观概率 时间序列分析
因果关系分析
移动平均 指数平滑 趋势外推 Box-Jenkins
1 相关系数及相关系数检验
二 、 回
定义相关系数 r
l xy lxx l yy
归 相关系数是Y与X之间线性相关程度指数。
效 果 分 析
相关系数检验所要解决的问题是：已知n
个数据(xi ,yi)之间是否确有线性回归关系 存在？或者说，我们所采用的线性表达
式在多大程度上是可信的。
一般地： r 1
居民收入与银行存款
车辆拥有量与交通事故
车辆拥有量与维修量
道路里程与交通事故
回归分析内容：
根据观测数据统计分析，建立回归模型； 用回归模型进行预测； 寻求以回归线作为估计基础的误差度量。
包括一元回归；二元回归；线性回归； 非线性回归。
已知n个数据(xi ,yi)，i=1,2,···,n.将n个数