《预测与决策技术》课程教学大纲
《决策理论与方法》教学大纲
《决策理论与方法》课程教学大纲（含理论大纲、实验大纲、大作业任务书）课程编号：03A13制定单位：信息管理学院制定人（执笔人）：盛积良*******制定（或修订）时间：2012年11月8日江西财经大学教务处《决策理论与方法》课程理论教学大纲一、课程总述本课程大纲是以2006级管理科学本科专业人才培养方案为依据编制的。
二、教学时数分配三、单元教学目的、教学重难点和内容设置第一章决策分析概述【教学目的】通过本章的学习，要求学生了解决策分析的概念和要素，决策分析的分类，决策分析的定性定量方法概述，掌握决策分析的步骤与追踪决策。
【重点难点】重点是决策分析的概念和要素；难点是决策分析的步骤。
【教学内容】2学时§1.1决策分析的概念及其基本要素一、决策分析的概念二、决策分析的基本要素§1.2决策分析的分类及其基本原则一、决策分析的分类二、决策分析的基本原则§1.3决策分析的步骤与追踪决策一、决策分析的基本步骤二、关于追踪决策§1.4决策分析的定性与定量方法概述一、决策分析的定性方法二、决策分析的定量方法三、综合决策§1.5 仿真决策概述一、系统仿真的实质二、系统仿真的作用第二章确定性决策分析【教学目的】通过本章的学习，要求学生了解确定型决策分析的适用场合，理解现金流及货币时间价值与计算，掌握盈亏分析方法，掌握无约束确定型投资决策，多方案投资决策方法。
【重点难点】重点：确定型决策分析的概念和适用场合难点：盈亏决策分析方法，投资决策分析方法的应用【教学内容】§2.1 现金流量及货币的时间价值与计算一、现金流量及货币的时间价值二、货币时间价值的计算§2.2 盈亏决策分析一、盈亏决策分析的基本原理二、盈亏分析的应用实例§2.3 无约束确定型投资决策一、基本假设条件二、价值型经济评价指标三、效率型经济评价指标四、时间型经济评价法五、相对经济效益评价法§2.4 多方案投资决策一、独立型投资方案决策二、互斥型投资方案决策§2.5 投资决策案例一、更新决策二、自制还是外购决策三、投资时机决策四、资本限量决策第三章风险型决策分析【教学目的】通过本章的学习，要求学生理解风险型决策的适用条件，掌握风险型决策的期望准则及其方法，掌握决策树分析方法及步骤，掌握贝叶斯决策分析方法，掌握风险决策的灵敏度分析方法，理解效用的概念，掌握利用效用曲线、效用标准进行决策的方法。
《市场调查与预测：理论、技术与实务》教学大纲
《市场调查与预测》课程教学大纲英文名称：Market research and forcast课程编号：课程类别：专业基础课适用专业：工商管理、人力资源管理、市场营销、电子商务、财会等专业学分：2.5（一般设定为2-4学分，可根据具体情况适当调整）学时：48 其中理论学时32 ，实验学时16先修课程：《管理学原理》、《统计学》和《市场营销学》等后续课程：《企业投资决策》、《企业风险管理》、《战略管理》、《创新管理》和《创业学》一、课程简介《市场调查与预测》为工商管理类专业的一门重要专业课程，对学生专业思维和行动能力培养、价值塑造和职业素养养成起主要支撑或明显促进作用。
本课程较系统地介绍了现代市场调研和数据分析的基本知识，采用理论联系实际的教学形式，要求学生在学好有关市场调研和数据分析理论的同时要掌握具体的操作方法。
通过本课程学习，使学生能比较全面系统地了解市场调研的工作流程，掌握市场调查和数据分析的基本理论与方法，培养学生较好的开展市场调查和数据分析、并解决企业相关市场问题的能力，以适应新时代我国企业对市场调研及其相关数据分析的需要。
二、教学目标（一）总体目标在唯物主义世界观的指导下，培养学生立足科学市场调研活动获得准确客观数据、并对市场现象和问题进行科学描述、分析和判断的意识和能力，即相信科学调查分析、遵循实事求是原则。
通过系统讲授市场调查方案设计、抽样调查理论和方法、问卷设计与问卷调查法、其他资料收集法、调查报告的撰写技巧、及调查数据资料的分析方法和技巧等基本内容，培养工商管理类本科生分析问题和解决问题的能力；并为学好其他专业课程打下良好基础，提高学生科学研究和实际工作能力，以适应数字经济时代对工商管理专业大学生提出的市场调研和数据分析能力的要求。
（二）课程目标课程目标1：深化唯物主义世界观的塑造，中国特色社会主义市场经济的发展提升了市场调查与数据分析在实践中的重要性，市场调查成为企业和科学研究所需重要数据资料来源，市场调查活跃但高质量市场调查比例偏低仍是事实。
《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。
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。
预测方法和技术实践 教学大纲
预测方法和技术实践教学大纲
1. 预测方法的概述
- 预测方法的定义和作用
- 预测方法的分类
- 预测方法的应用领域
2. 统计预测方法
- 简单移动平均法
- 指数平滑法
- 季节性预测法
- 回归分析法
3. 时间序列分析方法
- ARIMA模型
- 季节性ARIMA模型
- 非线性时间序列模型
4. 机器学习方法
- 决策树方法
- 随机森林方法
- 支持向量机方法
- 神经网络方法
5. 深度学习方法
- 循环神经网络方法
- 长短期记忆网络方法
- 卷积神经网络方法
6. 实践案例和技术应用
- 股票价格预测
- 销售预测
- 人口预测
- 天气预测
7. 评估与改进方法
- 预测结果的评估指标
- 模型选择和调参技巧
- 模型改进方法
8. 实验设计和数据处理
- 数据收集和预处理
- 特征选择和转换
- 训练集和测试集划分
9. 实践项目和作业
- 使用不同预测方法解决实际问题的项目 - 独立完成预测模型应用的作业
10. 考核方式
- 闭卷考试
- 实践项目评估
- 作业评估。
预测方法与技术教学大纲
预测方法与技术教学大纲1. 简介预测方法与技术是现代数据科学领域中的重要应用，通过对已知数据进行建模和分析，寻找数据中的规律和趋势，实现对未来的预测。
预测方法与技术广泛应用于金融、物流、医疗、环境等领域。
本教学大纲主要介绍预测方法与技术的基本概念、方法和应用，旨在为学生提供全面的预测技术知识和实践能力。
2. 教学目标通过本教学，学生将能够：•掌握预测方法的基本概念和方法•能够运用统计学方法进行数据预处理•理解回归分析模型的基本思想和运用场景•掌握时间序列分析和预测的方法和技巧•能够应用机器学习技术进行分类预测•能够基于深度学习技术进行预测建模•能够利用常用的预测软件和工具•能够运用预测方法和技术解决实际应用问题3. 教学大纲本教学大纲分为以下几个模块：3.1 预测基础•预测基本概念和定义•预测方法分类•预测方法的应用场景3.2 数据预处理•数据预处理的基本流程•数据清洗和筛选•缺失值处理•异常值处理3.3 回归分析•回归分析的原理和基本思想•线性回归模型•多元线性回归模型•非线性回归模型3.4 时间序列分析•时间序列的基本概念和特点•时间序列的模型选择•季节性和趋势的判断•ARIMA模型的运用3.5 机器学习•机器学习的基本概念和分类•监督学习和非监督学习•决策树和随机森林•支持向量机•朴素贝叶斯分类器•模型评估和选择3.6 深度学习•深度学习的基本概念和应用•神经网络的基本结构和训练方法•卷积神经网络和循环神经网络•使用TensorFlow进行深度学习3.7 预测软件和工具•常用的预测软件介绍•Excel的预测功能•SPSS和SAS的预测分析•R和Python的预测建模3.8 案例分析本模块将结合实际应用案例，进行针对性的教学和练习，学生将应用所学知识和技术解决实际预测问题。
4. 教学方法与评价本教学采用理论授课和实践操作相结合的教学方法，以案例为导向，注重学生的实践能力和解决问题的能力。
教学评价主要考核学生的理论水平和实践能力，包括作业、课堂表现、小组讨论、实际应用练习和期末答辩等。
深圳大学 经济数学 教学大纲
数学分析，线性代数，概率论与数理统计
（六）后继课程
时间序列分析以及其他有关研究生课程等
（七）考核方式
开卷考试
（八）使用教材
李工农等编：《经济预测与决策》.
（九）参考书目
（1）冯文权主编《经济预测与决策技术》，武汉：武汉大学出版社，2002年第一版.
（2）李一智主编《经济预测技术》，北京：清华大学出版社，1990年第一版.
（三）基本要求
理解经济预测与决策的重要性。深刻理解经济预测中定性预测与定量预测之间的区别与联系。掌握基本、常用的经济预测的定量模型。理解、掌握较为基本的决策论的观点和方法。
（四）主要内容
经济预测与决策的基本概念。定性预测的常用手段以及与定量预测方法之间的区别与联系。时间序列模型，回归预测模型，灰色预测模型，马尔可夫预测模型，单目标决策的一般方法以及多目标决策的基本思想等。
教学目的
在前一章的基础上，讨论几种特殊的非线性回归模型的建立和应用。通过本章的学
习，让学生掌握两种生长曲线预测模型以及几种可以化为线性回归模型的非线性模
型的建立与应用。
主要内容
第一节生长曲线预测模型
第二节能化为线性回归模型的非线性回归模型
教学要求
了解：非线性回归模型的含义，生长曲线模型的含义。
理解：生长曲线模型的原理。
深圳大学数学与计算科学学院
课程教学大纲
（2006年10月重印版）
课程编号22143109
课程名称经济数学
课程类别综合选修
教材名称经济预测与决策
制订人李工农
审核人刘则毅
2005年4月修订
一、课程设计的指导思想
（一）课程性质
1．课程类别：综合选修课
深圳大学 经济预测与决策课程教学大纲
教学目的
了解回归分析方法的背景，一元线性回归和多元线性回归模型的参数估计和假设检验，并能用回归模型进行预测。
主要内容
第一节回归分析概述
第二节一元线性回归预测法
第三节多元线性回归预测法
第四节虚拟变量回归预测法
第五节非线性回归预测法
教学要求
识记：回归分析方法的背景。
领会：一元线性回归和多元线性回归模型的参数估计和假设检验的思想和具体方法。
应用：各种趋势曲线模型具体的运用。
第五章季节变动预测法
教学目的
知道如何判断时间序列是否有季节变动的趋势，掌握各种消除季节变动的影响的方法。
主要内容
第一节平均数趋势整理法
第二节趋势比率法
第三节环比法
第四节温特斯法
教学要求
识记：时间序列是否有季节变动的趋势。
掌握：掌握各种消除季节变动的影响的方法。
第六章马尔柯夫预测法
4.学时安排：周学时3，总学时54
5.学分分配：3学分
（二）开设目的
经济预测和决策是现代经营管理的重要内容，学习和掌握这方面的理论及方法对各级政府经济管理部门的工作者和企业经营管理者来说都是十分必要的。
（三）基本要求
本课程系统的介绍了以统计方法为“基干”的经济预测和决策方法的原理及其应用。主要掌握经济预测和决策的初级技术和高级技术，能够用所学的预测和决策方法解决实际的问题。
2.命题说明
期末采取闭卷考试，试卷形式采用客观题与非客观题结合；试卷内容，识记部分占30％左右，理解、操作题占70％左右，内容涉及教材章的100％，节的90％，知识点的70％左右；试卷难易比例控制在15％难、50％适中、35％易之间；试卷末设置难度系数在0.7～0.9、分值为30分的附加题，目的在于筛选基础知识扎实、探索精神强烈、创新意识浓厚的同学。试卷采用A、B卷。
预测决策理论与方法教学大纲(秋)英文版
Syllabus of《Forecasting and Decision-making Theory andMethods》Course Name：Forecasting and decision-making theory and methods Course Code：Credits：3 Total Credit Hours：48 Lecture Hours：48 Experiment Hours：0 Programming Hours：0 Practice Hours：0Total Number of Experimental (Programming) Projects 0 ,Where, Compulsory ( 0 ), Optional ( 0 ).School：School of BusinessTarget Major：Industrial EngineeringⅠ、Course Nature & AimsCourse Nature: “Forecasting and decision-making theory and methods" is a main course of management science and an important elective course for related majors. It is an important basic course that allows students to systematically master the concepts, knowledge, theories and basic techniques of predictive decision-making. Use the forecasting and decision-making methods and technical analysis to solve practical problems and to cultivate students' thinking and ability in scientific prediction and decision-making.Course purpose: Through the study of this course, students can understand the concept, function and meaning of forecasting, systematically master commonly used forecasting methods and technologies, and be able to apply the forecasting methods learned in conjunction with actual problems to perform forecasting analysis to provide support for scientific decision making Students understand the concepts, procedures and basic steps of decision-making, systematically master common decision-making methods, and can apply the learned decision-making methods to make decision analysis. In view of the characteristics of the forecasting and decision-making course, pay attention to the cultivation of students 'scientific decision-making thinking in the teaching process, emphasizing the combination of theoretical learning and applied practice, focusing on the combination of qualitative analysis and quantitative analysis, for students' subsequent learning, practice and future work Lay a good foundation for development.Ⅱ、Course Objectives1. Moral Education and Character Cultivation.Learn the theory, methods and techniques of forecasting and decision-making through the course to have a comprehensive understanding of the knowledge related to forecasting and decision-making. By explaining thedevelopment history of forecasting and decision-making theory and the process of establishing relevant theories and technologies, understand how predecessors think in the development process of forecasting and decision-making, how to overcome the obstacles encountered, and help students establish scientific thinking methods and courage to face challenges. From the perspective of applying forecasting and decision-making theory to promote innovation-driven development in China, taking the research work of outstanding contributors as the carrier, integrating the socialist core values education into the curriculum teaching content and all aspects of the entire teaching process, highlighting value guidance, knowledge transfer and ability training. To help students correctly understand the laws of history, accurately grasp the basic national conditions, grasp the scientific world outlook and methodology, and promote the establishment of a correct world outlook and values.2.Course ObjectivesThrough the study of this course, students' qualities, skills, knowledge and abilities obtained are as follows：Objective 1. Master the relevant concepts of forecasting concepts, basic principles, common methods, and evaluation of forecasting effects, and be able to apply forecasting methods learned to forecast and analyze actual problems.（Corresponding to Chapter 1-7, supporting for graduation requirements index 1、2、3、4、5、9、10、11、12）Objective 2. Systematically master the concept of decision-making, basic theory and typical methods, and can apply the learned decision-making methods to analyze and make decisions on actual problems. （Corresponding to Chapter 8-13, supporting for graduation requirements index 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12）3. Supporting for Graduation RequirementsThe graduation requirements supported by course objectives are mainly reflected in the graduation requirements indices 1-12 , as follows:Supporting for Graduation RequirementsⅢ、Basic Course ContentChapter 1 Overview of Forecasting (supporting course objectives * 1*)1.1 Introduction1.2 The role of prediction1.3 Basic principles of forecasting1.4 Classification of predictions1.5 Forecasting procedures1.6 Prediction accuracy and valueTeaching Requirements: Through the study in Chapter 1, students are required to clarify the concept of forecasting; understand the role and significance of forecasting; master the basic principles of forecasting and the classification of forecasting; be familiar with forecasting procedures and applications; and correctly understand the value of forecasting.Key Points：Prediction concept and function; prediction classification, prediction program and application;prediction accuracy and value.Difficult Points：Chapter 2 Qualitative Forecasting Method (supporting course objectives * 1*)2.1 Introduction2.2 Market survey forecast method2.3 Expert prediction2.4 Subjective probability method2.5 Omen prediction methodTeaching Requirements: Through the study in Chapter 2, students are required to master the market survey forecasting method, expert forecasting method, and subjective probability forecasting method; they cancorrectly use the learned methods to make predictions.Key Points：market research and forecasting method; brainstorming method; Delphi method; subjective probability forecasting methodDifficult Points：Chapter 3 Time Series Smooth Prediction Method (supporting course objectives * 1*)3.1 Overview of time series3.2 Moving average method3.3 Exponential smoothing3.4 Difference exponential smoothing3.5 Adaptive filtering methodTeaching Requirements: Through the study in Chapter 3, students are required to understand the concept and combination of time series, master the time series smooth prediction method, moving average prediction method, differential exponential smooth prediction method, and adaptive filtering method; be able to use various skills proficiently The time series smooth prediction method predicts actual problems.Key Points：the concept of time series and its combination; moving average prediction method; exponential smoothing prediction method; adaptive filtering methodDifficult Points：Chapter 4 Regression Analysis and Forecasting Method(supporting course objectives * 1*)4.1 Introduction4.2 Unary linear regression prediction method4.3 Multiple linear regression prediction method4.4 Dummy variable regression prediction4.5 Nonlinear regression prediction methodTeaching Requirements:Through the study in Chapter 4, students are required to understand the concepts and assumptions of univariate linear regression models and multiple linear regression models, master the estimation and testing methods of linear regression model parameters, and be able to use linear regression models to solve practical problems ; Understand the regression model with dummy variables, and be able to select explanatory variables; Understand the different forms and classifications of nonlinear regression models.Key Points：linear regression prediction methods, regression models with dummy variables, nonlinear regression prediction modelsDifficult Points：Chapter 5 Trend Extrapolation Forecasting Method (supporting course objectives * 1*)5.1 Exponential curve method5.2 Modified exponential curve method5.3 Growth curve method5.4 Envelope curve methodTeaching Requirements: Through the study in Chapter 5, students are required to master the exponential curve method and the growth curve method; understand the envelope curve prediction method.Key Points：exponential curve method and modified exponential curve method; growth curve method;envelope curve methodDifficult Points：Chapter 6 Markov Forecasting Method (supporting course objectives * 1*)6.1 Introduction to Markov Chain6.2 Forecast of commodity sales status6.3 Market Share Forecast6.4 Expected profit forecastTeaching Requirements: Through the study in Chapter 6, students are required to master the concept of Markov chain and the estimation method of state transition probability. They can use the Markov chain and its state transition probability to predict the sales status, market share and expected profit of the commodity .Key Points：Markov chain; commodity sales status prediction; market share forecast; expected profit forecast Difficult Points：Chapter 7 Grey System Forecasting (supporting course objectives * 1*)7.1 Introduction7.2 Sequence operator and gray information mining7.3 Grey system prediction model7.4 Grey system prediction technologyTeaching Requirements: Through the study in Chapter 7, students are required to understand the nature of the buffer operator km and buffer operator, to master the structure and function of the weakened buffer operator, the enhanced buffer operator, the accumulation operator, and the accumulation operator; (1,1) The basic form of the model and its scope of use; master the interval prediction and gray catastrophe prediction methods, and understand the waveform prediction methods.Key Points：sequence operators and gray information mining; gray prediction model; gray prediction technologyDifficult Points：Chapter 8 Overview of Decision-making (supporting course objectives * 2*)8.1 Connotation and basic elements of decision analysis8.2 Classification and basic principles of decision analysis8.3 Basic steps of decision analysis8.4 Overview of decision analysis methodsTeaching Requirements:Through the study in Chapter 8, students are required to be familiar with the concept, development status and basic elements of decision analysis; master the classification, basic principles and basic steps of decision analysis.Key Points：decision analysis concepts and basic elements; decision analysis classification, procedures and basic principles; decision analysis stepsDifficult Points：Chapter 9 Definite Decision Analysis (supporting course objectives * 2*)9.1 Overview of Definitive Decision Analysis9.2 Profit and loss decision analysis9.3 Multi-scheme investment decisionTeaching Requirements:Through the study in Chapter 9, students are required to be familiar with the process and steps of definite decision-making; master the basic theoretical methods of profit and loss decision-making analysis; master the static and dynamic evaluation methods of independent investment program decisions; The main evaluation method.Key Points：deterministic decision analysis method, profit and loss decision analysis method, multi-project investment decision methodDifficult Points：Chapter 10 Risk-Based Decision Analysis (supporting course objectives * 2*)10.1 Expectation criteria for risk-based decision-making and its application10.2 Decision tree analysis method10.3 Bayesian Decision Method10.4 Utility decision methodTeaching Requirements:Through the study in Chapter 10, students are required to be familiar with the connotation and basic ideas of risk-based decision-making; master the expected value criterion decision-making method; familiar with the basic principles and procedures of decision tree analysis method;master the basic theoretical method of Bayesian decision-making; familiar The basic method of the utility criterion.Key Points：Expectation criteria for risk-based decision-making; risk-based decision-making methodsDifficult Points：Chapter 11 Uncertain Decision-making (supporting course objectives * 2*)11.1 Basic concepts of uncertain decision-making11.2 Optimistic decision criteria11.3 Criteria for pessimistic decision-making11.4 The compromise decision criterion11.5 Equal probability decision criteria11.6 Regret decision criteriaTeaching Requirements:Through the study in Chapter 11, students are required to be familiar with the basic concepts of uncertain decision-making; master the commonly used uncertain decision-making criteria and understand the scope and problems of uncertain decision-making criteria.Key Points：Uncertain decision concept; Uncertain decision ruleDifficult Points：Chapter 12 Multi-Objective Decision Analysis (supporting course objectives * 2*)12.1 Overview of multi-objective decision analysis12.2 AHP12.3 Data Envelopment Analysis MethodTeaching Requirements: Through the study in Chapter 12, students are required to understand the classification and characteristics of multi-objective decision-making problems, and be able to construct a target criterion system for multi-objective decision-making problems; understand and master the basic principles, methods and applications of AHP; understand and Master the basic principles, methods and applications of data envelopment analysis methods.Key Points：target criterion system for multi-objective decision-making; AHP method; data envelopment analysis methodDifficult Points：Chapter 13 Grey Decision Model (supporting course objectives * 2*)13.1 Basic Concepts of Grey Decision13.2 Grey target decision13.3 Gray clustering decision model based on mixed likelihood function13.4 Multi-target weighted gray target decision model13.5 Two-stage gray decision-making modelTeaching Requirements: Through the study in Chapter 13, students are required to understand the gray target decision-making model; be familiar with the gray clustering decision model based on the central and short-point mixed likelihood function; master the multi-target weighted intelligent gray target decision model;understand the two stages Grey decision model.Key Points：gray target decision model; gray cluster decision model based on mixed likelihood function; gray cluster decision model based on mixed likelihood function; two-stage gray decision modelDifficult Points：Ⅴ、Summary of Experimental (Programming) ProjectsNo experiment (programming) sessionⅥ、Teaching MethodClassroom teaching : The teaching of this lesson is mainly based on the teacher's classroom teaching. The teachingprocess uses blackboard writing and multimedia teaching, strengthens teacher-student interaction, and focuses on heuristic teaching.Seminar teaching : According to the specific teaching content, carry out appropriate seminar activities. Teachers provide discussion questions, and students prepare in class after the class, and then conduct class discussions in order to improve the teamwork ability of the students.Heuristic teaching : teaching important questions, analyzing problems, and solving problems, subtly training students' corresponding abilities; emphasizing the importance of practical experience and learning in practice.Ⅶ、Course Assessment and Achievement EvaluationAssessment Methods ：Examination Examination Formats ：Open-book Grading Methods ：Five-level SystemCourse Assessment Content, Assessment Format and Supporting Course ObjectivesⅧ、Course ResourcesTextbooks：Liu Sifeng, Jian Lirong, Mi Chuanmin. Management Forecast and Decision Method (Third Edition) [M].Beijing: Science Press, 2018.Bibliography：1. Liu Sifeng. Forecasting Methods and Technology [M]. Beijing: Higher Education Press, 2009.2.Xu Guoxiang. Statistical Forecasting and Decision Making (Fourth Edition) [M]. Shanghai: ShanghaiUniversity of Finance and Economics Press, 2012.Ⅸ、NotesPrerequisites:Follow-up Courses: NoContents and Requirements of Students' Self-study: NoBilingual Teaching or Not : NoRequirements and Proportion of Bilingual Teaching: NoDiscipline and Considerations of Practice Session: no practice sessionNotes: NoAuthor：Approved by：。
统计决策与预测课程设计
统计决策与预测课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解统计决策与预测的基本概念，掌握其原理和方法。
2. 学生能够运用所学知识，对实际问题进行数据收集、处理和分析。
3. 学生能掌握常用的统计预测模型，并了解其适用范围。
技能目标：1. 学生具备运用统计软件进行数据处理和分析的能力，能够独立完成相关实验操作。
2. 学生能够运用统计决策与预测方法解决实际问题，提高解决问题的能力。
3. 学生能够通过小组合作，进行有效沟通，共同完成项目任务。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心，提高对统计学科的兴趣。
2. 学生认识到统计决策与预测在生活中的重要性，增强社会责任感和应用意识。
3. 学生在合作学习过程中，培养团队协作精神和尊重他人意见的品质。
课程性质：本课程为高中年级的统计与概率模块，旨在让学生掌握统计决策与预测的基本知识和方法，提高数据处理和分析能力。
学生特点：高中年级的学生具备一定的数学基础，思维活跃，对新鲜事物充满好奇心，但需引导他们将理论知识与实际应用相结合。
教学要求：结合学生特点，注重启发式教学，引导学生主动探究，提高实践操作能力。
通过小组合作，培养学生团队协作精神和沟通能力，使他们在实践中体会统计决策与预测的价值。
教学过程中，注重分解课程目标，确保学生能够达到预期的学习成果。
二、教学内容1. 统计决策与预测的基本概念：包括概率论基础知识、随机变量、期望与方差等。
2. 数据收集与处理：教学如何进行数据收集、整理、描述和分析，涵盖频数分布、图表绘制等方法。
3. 统计预测方法：介绍常用的统计预测模型，如线性回归、时间序列分析、指数平滑等，并说明其适用范围。
4. 统计软件应用：学习使用Excel、SPSS等统计软件进行数据处理和分析，掌握软件操作技巧。
5. 实际案例分析与讨论：结合实际问题，运用所学知识进行案例分析和预测，提高学生的实际操作能力。
教学大纲安排：第一周：概率论基础知识，随机变量，期望与方差第二周：数据收集与处理，频数分布，图表绘制第三周：统计预测方法（一），线性回归第四周：统计预测方法（二），时间序列分析，指数平滑第五周：统计软件应用，Excel和SPSS操作技巧第六周：实际案例分析，小组讨论，报告撰写教学内容关联教材章节：第一章：概率论与数理统计基本概念第二章：数据的收集与整理第三章：概率与统计推断第四章：统计预测方法第五章：统计软件与应用教学内容注重科学性和系统性，结合教材章节进行合理安排，确保学生在学习过程中逐步掌握统计决策与预测的知识和技能。
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《预测与决策技术》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程编号：
课程英文名称：Forecast & Management Decision
授课对象：经济管理类函授（专科）
课程类型：专业必修课
学时：54
学分：3.0
考核方式：考试
二、教学目的和要求
通过学习，使学生真正能够掌握现代预测与决策科学的基本理论与基本方法，了解现代预测与决策的发展方向及其研究动态。
要求学生对决策理论与方法这门课程所涉及到的领域要有一个全面系统地了解，并能将这些理论与方法较好地用于实际。
同时要了解这门学科理论有待进一步完善的地方，预决策方法在实际应用中的局限性以及运用时可能产生的误差等等。
在开设本课程前，要求学生已学过《概率论与应用统计》、《管理学原理》等相关的基础课和专业基础课。
三、教学内容、教学方式与学时分配
（一）教学内容
本大纲按面授与自学来安排教学内容。
具体课时分配建议如下：
第一部分预测学
第一章市场预测概论
市场预测的含义、原理、类型、作用、要求、内容与方法。
第二章定性预测法
个人判断法、BS法、得尔菲法、集体意见法等。
第三章时序观测法
简单平均法、移动平均法、加权移动平均法，一次指数平滑法，二次指数平滑法，多次指数平滑法，趋势外推法，季节指数法，拟合曲线法。
第四章回归分析法
回归分析基本原理、一元线性回归、二元线性回归、非线性回归。
第二部分决策学
第五章决策概论
决策涵义、重要性，现代决策特点，现代决策思想，决策分类，决策发展过程及主要流派。
第六章决策过程
决策起因，问题产生与原因诊断，目标确定，方案设计，方案评价，指标体系建立及指标处理，权重确定，决策方案选择步骤及选择标准，决策方案实施、控制、监督、反馈等。
第七章确定性决策
多属性决策基本方法，AHP法，AHP改进法及折中法，ELECTRE法，逼进理想点法，线性加权求和法，线性分配法，字典法等等。
第八章风险性与不确定决策
风险性决策基本概念、条件、准则及类型，风险性决策基本方法，信息价值与贝叶斯决策，马尔可夫决策，风险估计与组合风险决策，多属性风险决策，不确定性决策方法。
（二）教学方式
教师以课堂讲述为主。
教师讲课要突出重点，提纲挈领，不要面面俱到。
要
注意启发学生的学习兴趣与思维能力，培养学生认识问题和分析问题的能力。
要理论联系实际，提高学生的理论水平与应用能力。
讲课时尽管使用电化教学，以提高教学效率。
四、教材
《市场预测与决策》，张斌等编写，电子科大出版社，2002年出版。
五、参考资料
1、张保法. 经济预测与决策. 北京：经济科学出版社，2003
2、徐国祥等.统计预测和决策. 上海：上海财经大学出版社，2000
3、冯忠铨. 经济预测与决策. 北京：高等教育出版社，1996
4、丹尼尔等. 计量经济模型与经济预测. 北京：机械工业出版社，1999。