经济预测与决策A作业1上课讲义

解：（1）概率为 1.0%的平均数：
（8.0+7.8+6.0+6.0+5.0+8.0+6.5+7.2+9.0+7.5）/10=7.1
同理可得，概率为 12.5%的平均数为 7.4；概率为 25.0%的平均数为
7.67；
概率为 37.5%的平均数为 7.95；概率为 50%的平均数为 8.2；
概率为 62.5%的平均数为 8.43；概率为 75%的平均数为 8.63；
乙的预测销售期望值：1080*0.20+972*0.50+660*0.30=900（万元） 丙的预测销售期望值：1200*0.25+980*0.60+600*0.15=978（万元）
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（2）922.5*0.3+900*0.35+978*0.35=934.05（万元） （3）（934.05+1000*1.2+900*1.4）/（1+1.2+1.4）=942.79（万元） 5.某公司选择 10 位专家用德尔菲法进行预测，最后一轮征询意见，对明年利 润率的估计的累积概率分布如下表：
类推原则，指事物必须有某种结构，其升降起伏变动不是杂乱无章的，而 是有章可循的。事物变动的这种结构性可用数学方法加以模拟，根据所测定的 模型，类比现在，预测未来。 2.简述德尔菲法的特点及优缺点。 答：特点：反馈性，匿名性，统计性。
德尔菲法的优点： （1）可以加快预测速度和节约预测费用。 （2）可以获得各种不同但有价值的观点和意见。 （3）适用于长期预测和对新产品的预测，在历史资料不足或不可测因素 较多时尤为适用。 德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
销售额（万 元）
1120 965 640
1080 972 660
1200 980 600
主要概率
0.25 0.50 0.25 0.30 0.20 0.50 0.30 0.35 0.25 0.60 0.15 0.35
解：（1）甲的预测销售期望值：1120*0.25+965*0.50+640*0.25=922.5（万 元）
的期望值为 900 万元，计划、统计人员的预测能力分别是销售人员的 1.2
倍和 1.4 倍，试用主观概率加权平均法求（1）每位销售人员的预测销售
期望值。（2）三位销售人员的平均预测期望值。（3）该公司明年的预测
销售额。
销售人员预测期望值预测表
销售人员 甲 乙 丙
估计
最高销售 最可能销售 最低销售
期望值 最高销售 最可能销售 最低销售 期望值 最高销售 最可能销售 最低销售 期望值
F 检验主要通过比较两组数据的方差 S2，以确定他们的精密度是否有显著 性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行 F 检验并确定它们的
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4
6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 8.6 8.7 9.0
5
5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 8.9
6
8.0 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.8 9.0 9.2
7
6.5 6.7 7.0 7.7 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8
8源自文库
7.2 7.6 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.3
习题二
1.为什么要对建立的回归模型进行统计检验？ 答：由于回归模型的参数是用变量的观测值估计的，参数估计值是否是抽
样的偶然结果关系到模型以及参数的统计可靠性，因此必须进行统计检验。
2.应用回归预测法进行预测时，应注意哪些问题？ 答：应用回归预测法时，应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变
量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。 正确应用回归分析预测时应注意： 用定性分析判断现象之间的依存关系；避免回归预测的任意外推；应用合
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3.什么是主观概率？哪些问题适合用主观概率法进行预测？ 答：主观概率是人们凭经验或预感而估算出来的概率。无法计算事情发生
的客观概率的问题都可以采用主观概率法进行预测。
4.已知某百货公司三个销售人员对明年的销售的预测意见与主观概率如下
表，又知计划人员预测销售的期望值为 1000 万元，统计人员的预测销售
经济预测与决策 A 作 业1
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经济预测与决策 A 作业 1
习题一
1.简述统计预测的原则。 答：统计预测的原则主要有连贯原则和类推原则。
连贯原则，指事物的发展是按一定规律进行的，在其发展过程中，这种规 律贯彻始终，不应受到破坏，它的未来发展与其过去和现在的发展没有什么根 本的不同。
9
9.0 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 10.
10
7.5 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.1 9.5
试用累计概率中位数法（1）计算每种概率的不同意见的平均数，用累计
概率确定中位数，作为点估计值。（2）当要求预测误差不超过 1%时的区
间估计值，及其区间概率。
适的数据资料。
3.简述回归分析中可决系数 R2 1 ESS 以及 F 检验的意义。
TSS
答：可决系数是测定多个变量间相关关系密切程度的统计分析指标,它也 是反映多个自变量对因变量的联合的影响程度。可决系数越大,自变量对因变 量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直 线附近越密集。
1.0% 12.5% 25.0% 37.5% 50.0% 62.5% 75.0% 87.5% 99.0%
1
8.0 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8
2
7.8 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 8.9 9.0 9.1
3
6.0 6.2 6.5 6.7 7.0 7.2 7.5 7.7 8.0
概率为 87.5%的平均数为 8.81；概率为 99%的平均数为 9.06。
中位数为 8.2，明年利润率的估计值为 8.2%
（2）由（1）知，概率为 50%的平均数为 8.2，所以当预测误差为 1%时，
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预测区间为 8.2%±1%，即[7.2%，9.2%]，区间概率为 50%-37.5%=12.5%