预测精度测定与预测评价分析
统计预测与决策知识点考试必过和《统计预测与决策》复习试卷(共4套、含答案)汇总
1.统计预测的概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。
2.三要素：实际资料是预测的依据，经济理论是预测的基础，数学建模是预测的手段3.统计预测、经济预测的联系和区别：主要联系它们都以经济现象的数值作为其研究的对象：它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息；统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论；主要区别：从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。
前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断。
从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛地应用于人类活动的各个领域。
4统计预测的分类：定性预测和定量预测两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测和时间序列预测；按预测时间长短，分为近期预测-1个月、短期预测-1-3个月、中期预测-3个月-2年 和长期预测 – 2年以上 ;按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测 5.预测方法考虑三个问题：合适性，费用，精确性 6.统计预测的原则：连贯原则，类推原则7.统计预测的步骤：确定预测目的，搜索和审核资料选择预测类型和方法，分析误差改进模型，提出预测报告 8.德尔菲法：是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。
它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。
特点：反馈性，匿名性，统计性；优点：加快预测速度节约预测费用，获得不同的价值观点和意见，适用长期预测和对新产品的预测，历史资料不足或不可预测因素多时尤为适用；缺点：分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠，责任分散，专家的意见未必完整9．主观概率法步骤：1准备相关资料2编制主观概率调查表3汇总整理4判断预测 10.情景预测法特点：1使用范围广不受假设条件限制2考虑问题全面应用灵活3定性和定量分析结合4能及时发现可能出现的难题减轻影响。
CPDA考试真题与答案_1
一、单选题1.“大数据”是指规模超过1000TB的数据集。
正确答案：×2.概率为0的事件是不可能事件，概率为1的事件是必然事件。
正确答案：×3.将总体中的各单位按某一标志排列，再依固定间隔抽选调查单位的抽样方式为等距抽样。
正确答案：√4.统计图中的散点图主要用来观察变量之间的相关关系。
正确答案：√5.抽样误差是指在调查过程中由于观察、测量等差错所引起的误差。
正确答案：×6.Datahoop1.2版中K-means聚类分析要求输入的数据必须是数值型数据。
正确答案：√7.如果事件A,B互斥，且P(A)>0,P(B)>0,则A，B独立。
正确答案：×8. SQL中删除表的命令是“DELETE TABLE”。
正确答案：×9.聚类分析中，各变量的取值在数量级上不能有过大的差异。
正确答案：√10.如果某产品的生产和销售正处于市场成长期，其营销重点应该是延长产品寿命。
正确答案：×11.需求定价法的核心思想是力求在需求高涨时收取较低价格，而当需求低落时则收取较高价格。
正确答案：×12.使用索引可以快速访问数据库中的数据，所以可以在数据库中尽量多的建立索引。
正确答案：√13.线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。
可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。
正确答案：×14.一个时间序列中包含长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动，一般将四个因素一一分解之后进行分析。
正确答案：×15.决策树中包含根结点、叶结点、部结点和外部结点。
正确答案：×二、单选题1. 检查异常值常用的统计图形是（）A、柱状图B、箱线图C、帕累托图D、气泡图正确答案：B2. 什么是KDD？（）A、数据挖掘与知识发现B、领域知识发现C、文档知识发现D、动态知识发现正确答案：A3. 东北人养了一只鸡和一头猪。
一天鸡问猪：＂主人呢？＂猪说：＂出去买蘑菇了。
德尔菲法
德尔菲法是60年代初美国兰德公司的专家们为避免集体讨论存在的屈从于权威或盲目服从多数的缺陷而提出的一种定性预测的情报分析方法。
它以匿名的方式通过几轮函询，征求专家们的意见，预测领导小组对每一轮意见都进行汇总整理，作为参考资料再发给每个专家，供他们分析判断，提出新的论证，如此多次反复，专家的意见日趋于一致，最后根据专家的综合意见，从而对评价对象作出评价的一种定量和定性相结合的预测、评价方法。
确定评价达到一致性或趋同性标准的几种方法：①专家组对某一问题认同的百分比；②在几轮咨询中，各轮专家采用的问题数量；③如果以1-5分进行评分，达到3分以上的问题被接受；④如果以1-3分打分，达到1分以上而且有至少51%的专家认同的问题；⑤如果至少有一定数量的专家不赞同某一问题，则要去除此问题。
德尔菲法主要通过专家的判断解决以下一些问题：①用常用的分析方法无法解决，必须通过集体主观判断做出决策的问题；②对同一问题每个人之间的体验和见解均不同时；③由于一些原因无法召开多次会议时；④个体之间对同一问题的观点差别太大，有必要采用匿名的方式达成共识；⑤作为一个专家会议的前奏，以提高会议的效率。
一、研究步骤1、组建预测领导小组2、选择专家根据研究主题的专业需要和对专家的熟悉程度，精通学科业务，10年以上的专业人员，有一定名望，同时选择一些边缘学科的专家。
告知咨询时间和每轮需2-4周，征得其同意。
专家的数量：一般 25人，且以15-50人为宜。
建立专家库。
3、形成专家函询问卷1）问卷前言。
2）问题。
第一轮专家函询问卷多是通过文献查阅、问卷调查、专家半结构化访谈来形成的。
第一轮问卷每一征询项后依重要程度设计四个选项（不可缺少、比较重要、可有可无、不需要），同时设计备注栏，请专家填上选择的依据和理由。
4、专家函询的经典四轮第一轮：寄发给专家的征询表不带任何条框，只针对研究主题提出问题，由参加的专家不收任何干扰，发挥专家的自由联想优势，提供评估或预测事件的项目。
第3章需求预测(2).
思考题 1 预测是一种技能还是一种科学，为什么？ 2 销售预测和需求预测的关系是什么？ 3 说明判断在预测中的作用。 4 有哪些定性预测方法和定量预测方法？说明它们各自的特点和适用范围。 5 预测可分为哪些类型? 时间序列分析预测法一般用于哪些方面?它有哪些明显的优缺点? 练习题 1 表 3-10 给出了某计算机公司近 10 个月的实际销售量和用 A,B 两种模型进行预测的预测值。 (a)计算两种模型的 MAD; (b)计算两种模型的 RSFE; (c)哪一种模型好一些,为什么?
MSE=
∑ ( At − F t )
t =1
n
2
n
(3.18)
MSE 与 MAD 相类似,虽可以较好地反映预测精度,但无法衡量无偏性。 （三）平均预测误差(Mean Forecast Error,MFE) 平均预测误差是指预测误差的和的平均值。用公式表示为
∑( A − F )
MFE=
t =1 t t
绝对偏差 │A-F│
A− F A
4.17 3.85 13.64 10.71 13.64 3.85 49.86
MAD=60/6=10 MSE=750/6=125 MAPE=(49.86/6)=8.31% MFE=-10/6=-1.67 二、预测监控(Monitoring and Controlling Forecasts ) 预测的一个十分重要的理论基础是:一定形式的需求模式过去,现在和将来起着基本相同的 作用。然而,实际情况是否如此呢?换句话说,过去起作用的预测模型现在是否仍然有效呢?这需 要通过预测监控来回答。 检验预测模型是否仍然有效的一个简单的方法是将最近的实际值与预测值进行比较,看偏 差是否在可以接受的范围以内,另一种办法是应用跟踪信号(Tracking Signal, TS) 所谓跟踪信号,是指预测误差滚动和与平均绝对偏差的比值,即
评价分类与预测算法的指标
评价分类与预测算法的指标 分类与预测模型对训练集进⾏预测⽽得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断⼀个预测模型的性能表现，需要⼀组没有参与预测模型建⽴的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独⽴的数据集叫做测试集。
模型预测效果评价，通常⽤相对/绝对误差、平均绝对误差、均⽅误差、均⽅根误差、平均绝对百分误差等指标来衡量。
1、绝对误差与相对误差 设Y 表⽰实际值，ˆY 表⽰预测值，则E 为绝对误差，其计算公式为：E =Y −ˆY e 为相对误差，其计算公式为：e =Y −ˆYY2、平均绝对误差 平均误差的计算公式为：MAE =1n ∑n i =1E i =1n ∑n i =1Y i −ˆY i 其中，MAE 表⽰平均绝对误差，E i 表⽰第i 个实际值与预测值的绝对误差，Y i 表⽰第i 个实际值，ˆY i 表⽰第i 个预测值。
由于预测误差有正有负，为了避免正负相抵消，故取误差的绝对值进⾏综合并取其平均数，这是误差分析的综合指标法之⼀。
3、均⽅误差 均⽅误差的计算公式为：MSE =1n ∑n i =1E 2i =1n ∑n i =1Y i −ˆY i 2 其中，MSE 表⽰均⽅差。
均⽅误差⼀般⽤于还原平⽅失真程度。
均⽅误差是预测误差平⽅之和的平均数，它避免了正负误差不能相加的问题。
由于对误差E 进⾏了平⽅，加强了数值⼤的误差在指标中的作⽤，从⽽提⾼了这个指标的灵敏性，是⼀⼤优点。
均⽅误差是误差分析的综合指标之⼀。
4、均⽅根误差 均⽅根误差的计算公式为：RMSE =1n∑n i =1E 2i =1n∑n i =1Y i −ˆY i2 其中，RMSE 表⽰均⽅根误差，其他符号同前。
这是均⽅误差的平⽅根，代表了预测值的离散程度，也叫标准误差，最佳拟合情况为RMSE =0。
均⽅根误差也是误差分析的综合指标之⼀。
5、平均绝对百分误差 平均绝对百分误差为：MAPE =1n ∑n i =1E i /Y i =1n ∑ni =1Y i −ˆY i /Y i 其中，MAPE 表⽰平均绝对百分误差。
测定市场预测误差,判断市场预测精度
测定市场预测误差，判断市场预测精度作者：胡成江来源：《中国证券期货》2013年第09期【摘要】市场预测者为了判断市场预测精度，需要测定市场预测误差。
测定市场预测误差的指标有平均误差、平均绝对误差、均方误差、标准误差和平均绝对百分误差，文章通过一个案例进行了详细阐述。
【关键词】市场预测误差；简介；测定；认识市场预测精度是指市场预测结果的准确程度，其大小直接影响到市场预测结果的运用。
为了科学有效的使用市场预测结果，市场预测者需要判断市场预测的精度。
市场预测精通常又是通过测定市场预测误差，根据市场预测误差指标的大小来反映。
一、市场预测误差简介市场预测是指根据历史统计资料和市场调查所取得的有关信息，运用科学的预测技术，对未来一定时期内市场的发展变化进行推断和预见。
由于市场情况瞬息万变，对未来一定时期内市场的发展变化不可预测得非常准确，预测值与实际值之间必然会产生一定的误差。
市场预测误差就是指市场预测对象的预测值与其实际值之间的误差。
其大小反映市场预测的精度，市场预测误差越小，说明市场预测的精度越高；反之，市场预测误差越大，说明市场预测的精度越低。
二、市场预测误差的测定玉立企业2010年1-4月份的预计销售额分别为47万元、42万元、50万元和46万元，实际销售额分别为45万元、48万元、47万元、49万元，试测定预测误差，判断预测精度。
测定市场预测误差，可以根据研究问题的需要和市场预测对象的不同采用不同的指标，常用的测定指标有：平均误差、平均绝对误差、均方误差、标准误差和平均绝对百分误差五个指标，下面结合玉立企业2010年1-4月份的销售资料分别介绍。
三、正确认识市场预测误差由于市场预测存在许多不确定因素，预测结果受许多因素的影响，比如收集到的预测资料的完整性与准确性、市场现象影响因素的复杂性、选择的预测方法是否合适等等，都会影响到预测的结果。
因此，在市场预测中产生市场预测误差是难免的，市场预测者和应用市场预测结果的人或单位千万不能错误地认为，存在预测误差就是预测结果的不准确。
什么叫预测
什么叫预测？现代汉语词典定义：预先推测或做测定叫预测。
百渡扩展普遍定义：解释：预测，是研究和预估未来将会发生的事件及结果。
预测类似预言、占卜，前者可能是可供检测的科学方法，后者则常常无法证伪。
科学预测的定义：预测（forecasting）是预计未来事件的一门艺术，一门科学。
它包含采集历史数据并用某种数学模型来外推与将来。
它也可以是对未来的主观或直觉的预期。
它还可以是上述的综合，即经由经理良好判断调整的数学模型。
进行预测时，没有一种预测方法会绝对有效。
对一个企业在一种环境下是最好的预测方法，对另一企业或甚至本企业内另一部门却可能完全不适用。
无论使用何种方法进行预测，预测的作用也是有限的，并不是完美无缺。
但是，几乎没有一家企业可以不进行预测而只是等到事情发生时再采取行动，一个好的短期或长期的经营规划取决于对公司产品需求的预测。
科学预测的类型：按在规划未来业务方面企业使用可分三种类型的预测：经济预测（economic forecasts）、技术预测(technological forecasts)、需求预测（demand forecasts）。
1、经济预测（economic forecasts）,通过预计通货膨胀率、货币供给、房屋开工率及其它有关指标来预测经济周期。
2、技术预测(technological forecasts),即预测会导致产生重要的新产品，从而带动新工厂和设备需求的技术进步。
3、需求预测（demand forecasts），为公司产品或服务需求预测。
这些预测，也叫销售预测，决定公司的生产、生产能力及计划体系，并使公司财务、营销、人事作相应变动。
按它包含的时间跨度来分类，也有三种分类：短期预测、中期预测、长期预测1、短期预测。
短期预测时间跨度最多为1年，而通常少于3个月。
它用于购货、工作安排、所需员工、工作指定和生产水平的计划工作。
2、中期预测。
中期预测的时间跨度通常是从3个月到3年。
蛋白质结构预测方法及其精度评估
蛋白质结构预测方法及其精度评估蛋白质是生命体中不可或缺的基本组成部分，也是研究生命科学和药物研发的重要对象。
蛋白质的功能与结构密切相关，因此蛋白质的结构预测成为了现代生物学研究的重要方向。
本文将介绍蛋白质结构预测的方法及其精度评估。
一、蛋白质结构预测的方法1. 实验方法实验方法是获得蛋白质结构信息的重要手段。
传统的蛋白质结构研究方法包括X射线晶体学、核磁共振（NMR）、电子显微镜等技术。
这些方法具有高精度和可靠性，但是也存在一些局限性，比如需要纯化大量蛋白质样品，且需要单晶或均质高浓度溶液等，难以适用于大规模的高通量实验。
2. 计算方法近年来，计算方法在蛋白质结构预测中发挥了越来越重要的作用。
可归纳为以下几类：（1）比对法比对法是通过比对已知蛋白质结构与新生物序列的相似性来预测新蛋白质的结构的方法。
这种方法的前提是已经有足够多的相似蛋白质结构可用于比对，且新蛋白质与已知蛋白质的相似性较高。
比对法的优势在于速度较快、精度较高，且计算复杂度较低。
常见的比对算法包括BLAST、PSI-BLAST等。
（2）拓扑法拓扑法是通过预测蛋白质的拓扑结构，然后通过拓扑结构来推断蛋白质的空间结构。
该方法的难点在于如何准确地预测拓扑结构。
目前最常用的拓扑算法是DMPfold和TOPOS。
（3）模拟法模拟法是通过分子动力学模拟和蒙特卡洛模拟等方法来模拟蛋白质分子的构象转换，从而预测出其最稳定的构象。
模拟法的优势在于能够预测出蛋白质表面暴露的区域和内部腔道等具有生物功能的结构。
（4）混合法混合法是指将多种预测方法综合使用，以期望提高预测精度。
例如，可以通过比对法提供初始结构，然后通过模拟法和拓扑法进一步优化结构。
混合法有助于克服单一方法的局限性，但计算复杂度随之增加。
二、蛋白质结构预测的精度评估1. RMSD评价法RMSD是评价蛋白质结构预测精度的最常用方法之一。
RMSD 指的是实验得到的结构与预测结构之间的均方根偏差，通常指C-alpha原子间的偏差值。
预测精度测定与预测评价
• 当回归模型用于3个或3个季度以上的时间范围 预测时,其预测精度明显下降。
McNees: 他得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论
• 时间序列用于1年内的短期预测的精度优 于回归模型预测，至于1年以上的预测， 回归预测的精度则要好一些。
•回归模型能够提供更多的有关影响预测对象变化的 因素信息，能够更好地揭示预测对象变化的原因。
2
时间序列预测模型的预测精度
Makridakis等人得出的结论
✓追求其短期预测精度的极大化，最好选择时间序列预测模型 ✓提高模型的复杂程度后，其预测精度并不会自动提 高，因 此，模型简单并不是缺点，而是一个优点； ✓ 时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低,应该有更 广的应用范围； ✓ 某些复杂模型在特定情况下，其预测精度会高于简单模型； ✓ 组合预测模型具有较高的预测精度。
1 关于预测精度的几类典型问题
➢对某一特定经济现象的预测，系统的预测 分析能提高多少预测精度?
➢对于某一特定经济现象的预测,如何才能 提高预测精度?
➢在已知某一经济现象的预测精度存在提高 的可能的情况下,如何选择合适的预测方 法?
1 测定预测精度的方法
➢ 平均误差和平均绝对误差 平均误差的公式为：
• 进行预测的前提条件：预测对象存在某种 模式或关系，且这种模式或关系已被正确 识别。
2
影响因素
• 影响经济现象的变化模式： （1） 人类行为的变化无常； （2）人类有能力通过自身的行为影响未来事 件的发生与否。
时间越长，经济现象的变化模式或关系改 变的可能性就越大。
3
影响预测误差大小的因素
预测误差指由于预测与实际结果的偏离， 所产生预测值与实际结果的偏差。
《统计预测与决策》课程教学大纲
《统计预测与决策》课程教学大纲（2002年制定 2004年修订）课程编号：060070英文名：Methods of Forecasting and Decision课程类别：专业主干课前置课：统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时间序列分析后置课：学分：3学分课时：54课时主讲教师：白先春选定教材：徐国祥，统计预测与决策，上海：上海财经大学出版社，1998年6月课程概述：在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方法；其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等等；最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法（包括贝叶斯决策方法）、不确定性决策方法和多目标决策方法.教学目的：通过本课程的学习，要求学生：（1）掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合，并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去；（2）能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算，具体包括SPSS、TSP 和EXCEL等软件的应用；（3）了解统计预测与决策学科发展的前沿.通过本课程的教学，培养学生的实际动手能力，对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力，对基础资料综合定量分析、研究能力.教学方法：本课程拟采用下述步骤进行教学：步骤1 以教师课堂讲授为主：教师课前对讲授内容进行精心准备，充分利用多媒体等现代化教学手段，并辅之以大量的实例，将统计预测与决策的基本概念、原理、方法讲清、讲透，特别是关于各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价；步骤2 以学生课下练习为主：每讲完一种方法，都布置一定量的练习供学生课下作业. 通过练习，使学生确实掌握所学的各种统计预测与决策方法，同时也便于教师发现教学中的不足；步骤3 以课外辅导为主：在每一个教学周都安排一固定时段，针对学生在课堂学习及课外作业中遇到的问题，进行答疑解惑.步骤4 以实践锻炼为主：将所学的各种统计预测与决策方法运用到市场经济实践中，以激发学生学习本门课程的兴趣，同时，培养他们实际动手能力.各章教学要求及教学要点第一章统计预测概述课时分配：4课时教学要求：本章主要介绍了统计预测的基本概念、作用、原则和步骤. 通过本章的学习，要求学生掌握预测的基本概念、作用，以及预测方法的选择原则，明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤.教学内容：第一节统计预测的概念和作用一、统计预测的概念根据过去和现在估计未来，预测未来。
预测方法的分类
预测方法的分类郑XX预测方法的分类由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。
据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。
1-1预测方法的分类体系1）按预测技术的差异性分类可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测技术，共五类。
2）按预测方法的客观性分类可分为主观预测方法和客观预测方法两类。
前者主要依靠经验判断，后者主要借助数学模型。
3）按预测分析的途径分类可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析预测方法等。
4）按采用模型的特点分类可分为经验预测模型和正规的预测模型。
后者包括时间关系模型、因果关系模型、结构关系模型等。
1-2 常用的方法分类1)定性分析预测法定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。
定性预测优缺点定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。
定性预测的缺点是：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。
2)定量分析预测法定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。
通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。
ⅰ时间序列分析预测法时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
ⅱ因果分析预测法因果分析预测法是以因果性预测原理作指导，以分析预测目标同其他相关事件及现象之间的因果了解，对市场未来状态与发展趋势作出预测的定量分析方法定量预测优缺点定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。
统计决策与预测教学大纲
《统计预测与决策》课程教学大纲课程代码：090542040课程英文名称：Statistical Forecasting and Decision Making课程总学时：48讲课：48实验：0上机：0适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生掌握统计学预测及决策的求解原理和方法技巧；通过原理介绍、算法讲解、案例分析等，使学生建立起利用统计学的基本方法进行预测及决策的能力；使学生初步掌握将实际问题抽象成统计模型并进行模拟、决策方案和预测结果的方法，提高学生解决实际问题的能力；通过运用统计学软件^NPSS、SAS 等）"使学生具备能用计算机软件对各类预测方法及决策模型进行求解和对求解结果进行简单分析的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：要求学生掌握预测及决策思想及课程中各基本模型的基本概念及基本原理；定性预测、回归预测及灰色预测等基本模型的功能特点以及不确定性决策、多目标决策的求解方法。
2.基本能力：培养学生逻辑推理能力和抽象思维能力；根据实际问题抽象出适当的决策模型的能力；运用预测与决策思想和方法分析、解决实际问题的能力和创新思维与应用能力。
3.基本技能：使学生获得预测与决策的基本运算技能；运用计算机软件求解基本模型和分析结果的技能。
（三）实施说明1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定及全国通用《统计预测与决策教学大纲》并根据我校实际情况进行编写的；2.教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考；3.教师在授课过程中对内容不相关的部分可以自行安排讲授顺序；4.本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学和实际问题的分析解决相结合的多种手段开展教学。
市场预测概述
.
三、市场预测的局限性 市场预测的成功与否取决于两点：
第一，对制约预测目标的事物内在规律的把握程度，越是 把握准确，预测得准确性越高；
第二，对所有与预测目标相关的影响因素是否都非常了解， 了解得越清楚预测也越准确。
21
式中：Biblioteka MAPE1 nn i 1
Pei
Pei
Yi Yi Yi
100 %
17
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二、对市场预测精度的分析 1、如何认识市场预测精度
市场预测既然是估计或预计，就一定会有误差，这是任 何一种预测方法都不能完全避免的，应该具体分析预测 误差是否合理。
18
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2、市场预测不准确的原因 一般地分析起来，造成市场预测不准确的原因主要有以 下几方面：
4
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按市场预测的主体分类，市场预测可分为宏观预测和微 观预测。 按市场预测的性质分类，市场预测可分为定性预测和定 量预测。
5
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第二节 市场预测的步骤
整个预测过程大致有以下步骤：
确定目的 目的
收集资料
选择预测方法
修正预测结果
确定预测值
6
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一、确定市场预测的目的
进行市场预测，首先要确定预测对象，对象要具体、准 确、清楚。
测要求。 第三，分析正在形成的各种征兆、苗头反映的未来条件的
变化，判断这些条件、影响因素的影响程度可能出现的 变化。
11
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第三节 市场预测精确度分析
一、市场预测精确度的测定 市场预测精度，是市场预测对象的预测值与其实际值之 间的误差程度。误差越小说明市场预测的精度越高，误 差越大则说明市场预测的精度越低。
.
第一节 市场预测的定义与分类
市场预测，就是在进行市场调研、掌握信息的基础上， 运用科学的预测方法，对市场发展的未来趋势进行分析、 预计、测算和判断，得出符合逻辑的结论的活动和过程。
数据预测模型预测精度评估说明
数据预测模型预测精度评估说明数据预测模型预测精度评估说明一、引言数据预测模型广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通等，在这些领域中，精确预测是取得良好效果的关键。
因此，对于数据预测模型的精度评估变得尤为重要，它能够帮助我们了解模型的预测能力是否达到预期，并为模型性能的改善提供指导。
本文将对数据预测模型的预测精度进行评估，并详细说明评估的方法和步骤。
二、数据预测模型的评估指标数据预测模型的评估指标可以从多个维度来衡量，下面介绍几个常用的评估指标：1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：MSE是预测值与实际值之间差异的平方和的平均值。
MSE越小，表示模型的预测能力越好。
2. 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：RMSE是MSE的平方根。
与MSE相似，RMSE越小，表示模型的预测能力越好。
3. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：MAE是预测值与实际值之间差异的绝对值的平均值。
与MSE、RMSE不同，MAE不会因为差异的平方而导致结果较大。
4. 决定系数（Coefficient of Determination，R-squared）：决定系数用于衡量模型预测能力的好坏，其取值范围在0到1之间。
决定系数越接近1，表示模型的预测能力越好。
三、数据预测模型的评估步骤评估数据预测模型的精度需要经过以下几个步骤：1. 数据集划分：将原始数据集划分为训练集和测试集。
通常情况下，训练集用于模型的训练，测试集用于模型的评估。
常见的划分方法包括随机划分和时间序列划分。
2. 模型训练：使用训练集对数据预测模型进行训练。
训练方法可以根据具体情况选择，如线性回归、支持向量机、神经网络等。
3. 模型预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果。
4. 评估指标计算：根据预测结果和测试集的真实值，计算评估指标，如MSE、RMSE、MAE和决定系数等。
统计预测与决策半开卷参考资料
统计预测与决策半开卷参考资料单选（因适⽤于半开卷，选择只保留正确答案）第⼀章：统计预测概述1、统计预测三要素中，统计资料是预测依据，统计理论是基础，数学建模是⼿段。
2、近期预测是指⼀个⽉以内，短期预测1-3个⽉中期3个⽉-2年长期2年以上。
3、统计预测的研究对象经济现象的数值。
4、适合短期、中期、长期预测的是定性预测法。
5、预测费⽤研究⼈员的劳务费，资料收集和整理等调查费⽤，资料实⽤费⽤。
第⼆章：定性预测法1、定量预测的优点在于注重与事物发展在数量⽅⾯的分析，对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多的依据历史统计资料，较少受主观因素的影响2、德尔菲法是依据有专门知识的⼈的直接经验，对研究的问题进⾏判断，预测的⽅法，也叫专家调查法。
3、主观概率法需要根据经验对所预测的时间事先估算⼀个主观概率。
4、领先指标：先于研究的指标⽽变动的指标；同步指标：同期变动；滞后指标:变动之后。
5、情景预测法中，⽬标展开法是⽴⾜于未来，分析现在；间隙分析法是⽴⾜于现在和未来。
第三章：回归预测法1、在对X 和Y 的相关分析中XY 都是随机变量2、⼀元线性回归模型中，b 的最⼩⼆乘估计为∑∑=2x xy b 3、评价回归直线⽅程拟合度如何的指标有可决系数4、两变量的线性相关系数为+1，说明这两个变量完全正相关5、⼀直回归直线⽅程的可决系数为0.81，克制相关系数r=+ -0.096、两变量的西⽅差都不必定⼤于或⼩于0，必定在正负1之间7、产量与成本的回归⽅程为y=77-2x ，表明每提⾼1000件，单位成本减少2元8、⼀多元线性回归模型有3个⾃变量，两个变量的相关系数0.9，则此现象为多重共线性9、对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满⾜平⽅最⼤10归⽅程yi=b0+b1xi,x 为⾃变量，y 为应变量，则可以根据x 推断y第四章：时间序列分解法和趋势外推法1、长期趋势因素反映经济现象在⼀个较长时间内的发展⽅向，它可以在⼀个相当长的时间内表现为⼀种近似直线的持续向上或向下或平稳的趋势2、季节变动因素是经济现象受季节变动影响所形成的⼀种长度和幅度固定的周期波动3、周期变动因素是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动4、不规则变动因素是受各种偶然因素影响所形成的不规则的波动5、修正的指数曲线模型y 尖尖t=a+bct 的⽅6、求解指数模型参数⽅法是先做对数变换，讲其化成直线模型，然后⽤⼆乘法求出参数7、对时间序列进⾏查分处理，如果⼀阶差分相等或⼤致相等，就可以⽤⼀次线性模型8、对时间序列进⾏查分处理，如⼀阶差分的⼀阶⽐率相等或⼤致相等，就可以⽤修正指数9、⽪尔曲线尤其适⽤于处于成熟期的商品的市场需求饱和量的分析和预测10在对运⽤⼏个模型分别对数据进⾏拟合后，标准误差最⼩的模型为最好的拟合曲线模型第五章：时间序列平滑预测法1、当数据的随机因素较⼤时，选⽤的N 应该较⼤，较⼩时，选⽤的N 应该较⼩2、在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数必须⼀开始就明确规定3、温特线性和季节性指数平滑法包括的平滑参数的个数是3个布朗单⼀包括的个数1个4、数列有季节性时，应选⽤温特线性和季节性指数平滑法5、温特线性和季节性指数平滑法中，通常确定a,b 和r 的最佳⽅法是反复实验法6、⼀次指数平滑法中，反复实验寻找a,是为了均⽅差最⼩7、温特和季节法中的平滑参数abr 三者都在0到1之间8、在进⾏预测时，最新观察值包含更多信息，权重为更⼤第六章：⾃适应过滤法1、⾃适应法就是从φ⼀组初始值开始，利⽤迭代寻找模型的⾃回归系数的最优化2、在模型的R ⽅向⼀个最⼩值收敛时就取得了最优权重3、在序列存在季节模型时，P 应取L(季节因素周期)4、在迭代过程中，为了避免误差序列的发散性，调整系数k 必须等于或者⼩于1/P5、选择滤波常数时，为了取得更加准确的结果，k 的取值Widrow 公式：k=1/([∑2x ]max) 6、为了避免由于Xt 的波动很⼤⽽影响迭代的收敛性，需要对数据标准化7、对Xt 进⾏标准化的公式为Xt/（根号项∑2x ）8、⾃适应法调整系数可以表⽰为：φ i(t-1)+2KetXt-i9、⼀直上⼀轮φ=0.25，e=3,y=20,k=0.0005,则新⼀轮的φ1等于0.3110在⼀轮迭代结束后，结果MSE 还没有收敛，但没有更多时间序列数据进⾏迭代时，转⼊把现在的⼀组φ作为初始系数，重新开始迭代过程第七章：平稳时间序列预测法1、时间序列取⾃某⼀个随机过程，我们称过程是平稳的，若此随机过程的随机特征不随时间变化2、⾃回归模型AR(p)的平稳条件滞后算⼦多项式的根均在单位圆外3、移动平均模型MA(q)的平稳条件是任何条件下的平稳4、⾃相关函数的定义：t k t y y k r σσ-/5、有关AR(p)模型，说法错误的是⾃相关函数p 步截尾6、有关MA(q)模型，说法错误的是偏相关函数q 步截尾7、⾃回归模型的参数估计中，错误的是不能实⽤极⼤似然估计8、移动平均模型的参数估计中，错误的是可直接实⽤近似极⼤似然估计9、已知时间序列Yt=xcos(ct),其中x,c 为⼀⾮零常数，则该时间序列不是宽平稳10⼀时时间序列Yt=X-t,其中Xt 为⼀宽平稳时间序列，则时间序列Yt 宽平稳第⼋章：⼲预分析模型预测法1、⼲预分析的模型和概念最初源⾃于19751年美国统计学家Box 教授和刁（Tiao ）教授在美国统计协会会刊上发表的《应⽤到经济与环境问题的⼲预分⽀》⼀⽂。
《统计预测与决策》课程教学大纲
《统计预测与决策》课程教学大纲（2002年制定 2004年修订）课程编号：060070英文名：Methods of Forecasting and Decision课程类别：专业主干课前置课：统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时间序列分析后置课：学分：3学分课时：54课时主讲教师：白先春选定教材：徐国祥，统计预测与决策，上海：上海财经大学出版社，1998年6月课程概述：在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方法；其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等等；最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法（包括贝叶斯决策方法）、不确定性决策方法和多目标决策方法.教学目的：通过本课程的学习，要求学生：（1）掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合，并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去；（2）能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算，具体包括SPSS、TSP 和EXCEL等软件的应用；（3）了解统计预测与决策学科发展的前沿.通过本课程的教学，培养学生的实际动手能力，对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力，对基础资料综合定量分析、研究能力.教学方法：本课程拟采用下述步骤进行教学：步骤1 以教师课堂讲授为主：教师课前对讲授内容进行精心准备，充分利用多媒体等现代化教学手段，并辅之以大量的实例，将统计预测与决策的基本概念、原理、方法讲清、讲透，特别是关于各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价；步骤2 以学生课下练习为主：每讲完一种方法，都布置一定量的练习供学生课下作业. 通过练习，使学生确实掌握所学的各种统计预测与决策方法，同时也便于教师发现教学中的不足；步骤3 以课外辅导为主：在每一个教学周都安排一固定时段，针对学生在课堂学习及课外作业中遇到的问题，进行答疑解惑.步骤4 以实践锻炼为主：将所学的各种统计预测与决策方法运用到市场经济实践中，以激发学生学习本门课程的兴趣，同时，培养他们实际动手能力.各章教学要求及教学要点第一章统计预测概述课时分配：4课时教学要求：本章主要介绍了统计预测的基本概念、作用、原则和步骤. 通过本章的学习，要求学生掌握预测的基本概念、作用，以及预测方法的选择原则，明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤.教学内容：第一节统计预测的概念和作用一、统计预测的概念根据过去和现在估计未来，预测未来。
轨迹预测评价指标
轨迹预测评价指标轨迹预测评价指标是对行人或车辆预测轨迹的准确性和可靠性进行评估的量化措施。
对于自动驾驶、机器人导航和视频监控等领域的应用而言，准确地预测未来运动轨迹至关重要。
为了提高轨迹预测的准确性和可靠性，需要对其进行评价和优化，以下是几个常用的轨迹预测评价指标。
1.平均误差（Mean Error）平均误差是一种基本的预测精度指标，它衡量预测轨迹与实际轨迹之间的平均距离。
该指标通常被用于评估轨迹预测算法的平均性能，可以直观地反映预测的精度。
在轨迹预测任务中，轨迹的下一个位置通常以当前位置和速度向量为输入，预测下一个位置和速度向量。
平均角度误差衡量了实际轨迹与预测轨迹之间的角度误差。
它通常被用于评估预测算法对方向变化的准确性。
3.轨迹覆盖率（Trajectory Coverage）轨迹覆盖率描述了实际轨迹和预测轨迹的重叠程度。
这种指标直接反映预测算法的覆盖率和泛化能力。
它可以用于评估预测算法的时间序列准确性。
轨迹相似度是预测轨迹和实际轨迹之间的相似程度的度量。
它可以根据轨迹的特征来描述轨迹的相似性。
通过计算相似性度量，可以衡量预测算法的表现能力。
常见的轨迹相似性度量有 DTW、LCS、TWE 等。
5.混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵是一种监督学习中的经典评估指标，它用于评估分类算法的性能。
对于轨迹预测任务，混淆矩阵可以用于评估预测算法的准确性和精确性。
当预测值和真实值相同时，被称为真正例，当预测值和真实值不同时，被称为假正例、假负例和真负例。
混淆矩阵可以明确地说明这四种情况，为进一步改进算法提供依据。
6.平均准确率（Average Precision）平均准确率是一种针对多标签分类问题的指标。
在轨迹预测任务中，它可以用于评估算法预测的准确性和精度。
平均准确率是精确率-召回率曲线下的面积，越大的值表示算法的预测准确性越高。
综上，以上轨迹预测评价指标可从不同角度对轨迹预测算法的准确率和可靠性进行评估。
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预测精度测定与预测评价
组 别 组 员
第三组 刘洋 王宇君 刘晓婷 左旭阳
第一节
预测精度的测定
1 2 3
预测精度的测定 未来的可预测性 影响预测误差大小的因素
1
预测精度的测定
是指预测模型拟合的好坏程度，即由预 测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合 程度的优劣。
如何提高预测精度是预测研究的一项 重要任务。不过，对预测用户而言，过去 的预测精度毫无价值，只有预测未来的精 确度才是最重要的。
第三组
刘洋 王宇君 刘晓婷 左旭阳
谢谢您的聆听
• 无论何种情况，都不能对简单模型抱有任何偏见， 在某些情况下，某些简单模型甚至能提供最高的预测 精度； • 选择预测方法考虑精度、成本和方法复杂性 •预测精度与时间范围、数据类型、精度测定标准有 关。 •选择合适的时间序列方法考虑预测环境、预测时期 长短和用户等因素。 •模拟法是唯一可以用来比较各种不同方法精度，并 为特定预测对象选择最合适预测方法的方法
2
未来的可预测性
• 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重 要因素，由于受各种因素的影响，经济现 象的可预测性明显低于自然现象的可预测 性。在经济预测中，不同的经济现象的可 预测性也存在极大的差别。 • 进行预测的前提条件：预测对象存在某种 模式或关系，且这种模式或关系已被正确 识别。
2
影响因素
• 影响经济现象的变化模式： （1） 人类行为的变化无常； （2）人类有能力通过自身的行为影响未来事 件的发生与否。 时间越长，经济现象的变化模式或关系改 变的可能性就越大。
第二节
定量预测方法的比较
1 2 3
因果预测的精度 时间序列预测模型的预测精度
回归预测与时间序列预测精度的比较
1
定量预测方法的比较
一、因果预测的精度 大家的结论 • 大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高；
• 没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况 下都比其他方法或模型表现得更好；
因果预测的优势
组合预测：
组合预测是一种将不同预测方法所得的
预测结果组合起来形成一个新的预测结果的
方法。
组合预测有两种基本形式：
一是等权组合，即各预测方法的预测值 按相同的权数组合成新的组合预测值；
二是不等权组合，即赋予不同预测方法 的预测值的权数是不一样的。组合预测通常 具有较高的精度。
3
回归预测与时间序列预测精度的比较
MSE
2 e i i 1 n
n
1 n ˆi )2 ( yi y n i 1
预测误差的标准差公式为：
SDE
e
i 1
n
2
i
n
1 n ˆi )2 ( yi y n i 1
预测误差的方差比平均绝对误差或平均 相对误差绝对值能更好地衡量预测的精确度。
1
测定预测精度的方法
•回归模型能够提供更多的有关影响预测对象变化的 因素信息，能够更好地揭示预测对象变化的原因。
2
时间序列预测模型的预测精度
Makridakis等人得出的结论 追求其短期预测精度的极大化，最好选择时间序列预测模型 提高模型的复杂程度后，其预测精度并不会自动提 高，因 此，模型简单并不是缺点，而是一个优点； 时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低,应该有更 广的应用范围； 某些复杂模型在特定情况下，其预测精度会高于简单模型； 组合预测模型具有较高的预测精度。
3
影响预测误差大小的因素
预测误差指由于预测与实际结果的偏离， 所产生预测值与实际结果的偏差。 统计学中的误差也称残差。只要预测值位 于置信区间内，它就不算是真正的误差。但我 们通常将偏差当作误差。而因为经济现象的复 杂性、人类行为的易变性、行动与结果的时滞 性等因素，预测误差不可避免。
3
影响预测误差大小的因素
预测实证研究表明，各类预测方法之 间并不存在明显优劣,只是不同方法具 有各自不同的特点 ； 回归预测和时间序列预测是两类不同 的定量预测方法，它们根据不同的角 度对经济现象进行预测，回归预测注 重分析影响预测对象的各因素所造成 的影响，而时间序列预测则根据预测 对象本身的历史数据来预测其未来。
1 1
2
有争议的结论
Spivey 和 Wrobleski:
• 非回归模型预测的精度一般而言与回归预测 的精度相差无几；
• 当回归模型用于3个或3个季度以上的时间范围 预测时,其预测精度明显下降。
McNees:
他得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论
• 时间序列用于1年内的短期预测的精度优 于回归模型预测，至于1年以上的预测， 回归预测的精度则要好一些。
2 模式或关系的不确定性 模式或关系的识别错误 31 模式或现象之间关系的变化性 经济现象模式及现象之间的关系往 在某种经济现象本身并不存在某种模 在经济领域内，模式或现象之间 往是不确定的，尽管可以识别这种模式或 式或关系的情况下，不管是定性预测还是 的关系是经常变化且往往不可预测的， 关系变化的一般规律，现象的变化也总是 定量预测，都有可能替这种类型的经济现 模式或现象之间关系的变化能够产生较 围绕这种一般规律而波动，统计建模也可 象建立某种不切合实际的模型。不能正确 大的预测误差，而且事先较难预测 以使其模型反映现象过去的这种一般规律 的识别现象和想象之间的关系，也会产生 并使随机误差达到最小，但并不能保证其 极大的误差。 未来预测误差分布规律维持不变且不超过 某种限度。
n
e
i 1
i
n
n
平均绝对误差的公式为：
MAD
e
i 1
i
n
平均相对误差和平均相对误差绝对值 平均相对误差的公式为：
ˆi 1 n yi y MPE n i 1 yi
平均相对误差绝对值的公式为：
ˆi 1 n yi y MAPE n i 1 yi
预测误差的方差和标准差 预测误差的方差与标准差 预测误差的方差公式为：
1
关于预测精度的几类典型问题
对某一特定经济现象的预测，系统的预测 分析能提高多少预测精度?
对于某一特定经济现象的预测,如何才能
提高预测精度?
在已知某一经济现象的预测精度存在提高
的可能的情况下,如何选择合适的预测方 法?
1
测定预测精度的方法
平均误差和平均绝对误差 平均误差的公式为：
ME