统计预测与决策期末案例
《统计预测与决策》教案
一.
概念和特点：
1、概念：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，也叫专家调查法． 2、特点（P8）：反馈性、匿名性、统计性 二. 预测步骤： 1、提出要求，明确目标，用书面通知被选定的有关专家； 2、专家提出自己的预测并说明依据和理由，作出书面答复； 3、主持单位对专家预测意见归纳整理，再寄还专家修改；
二.步骤（P5）：
确定预测目的
搜索和审核资料
选择预测模型和方法
分析预测误差，改进预测模型
提出预测报告
回本章目录
小
结
预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来．
1、统计预测方法是一种具有通用性的方法．实际资料、经济 理论和数学模型三者共同构成统计预测的三要素．
2、统计预测作用：其大小取决于预测的结果产生的效益的多 少．影响因素主要有：费用、方法、精度． 3、统计预测方法可分为定性预测和定量预测两类，也可按预 测时间长短、预测是否重复进行分类．选择预测方法应考虑： 合适性、费用、精确性． 4、统计预测的一般步骤：目的、资料、方法、误差、报告
4、专家接到通知，再次进行预测．如此反复，直到意见基本 一致．
三. 遵循的原则（P9）：
1、问题集中，有针对性；2、避免诱导；3、避免组合事件．
四. 优缺点：
1、优点：1）省时省费用；2）可获得不同观点和意见；3） 适于长期预测和对新产品的预测．
2、缺点：1）分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠；2 ）责任较分散；3）专家的意见可能不完整或不切实际．
为所有变量收集历史 数据是此预测中最费 时的
多元线性回归 预测法
3
短、中期
因变量与两个或两个 以上自变量之间存在 线性关系
统计预测与决策 1
54页5.某公司选取了12位调查人员利用主主观概率法预测该公司华北地区2010年的产品需求量，调查汇总数据如表所示。
试对该公司2010年的需求量进行预测分析。
(1)综合考虑每个调查人员的预测,在每个累计概率上取平均值,得到在此累计概率下的预测需求量.由表可以得出该公司在华北地区2010年需求量预测最低可到1109.42,小于这个数值的可能性只有1%.(2)该公司在华北地区2010年需求量最高可到1624.67，大于这个数值的可能性只有1%.(3)可以用1367.17作为该公司在华北地区2010年需求量的预测值.这是最大值与最小值之间的中间值.其累积概率为50%,是需求量期望值的估计数.(4)取预测误差为200,则预测区间为（1367.17-200）～(1367.17+200）,即商品销售额的预测值为1167.17～1567.17(5)当预测需求量为1167.17～1567.17,在第(2)列到第(9)列的范围之内,其发生概率相当于0.99-0.125=0.865.也就是说,需求量为1167.17～1567.17的可能性为86.5%6.已知某品牌产品在7个经济发达城市的销售及各城市人口情况，见下表。
经过对A城市消费者的抽样调查，预测今年A城市对该产品的人均需求为1.2件/人，假设今年这7个城市人口数及居民消费习惯基本保持不变，请运用对比类推预测法，根据A城市情况预测其他6个城市今年对该产品的需求量。
(1)计算人均数码产品需求人均数码产品需求=区域销售总量/区域人口数(2)以A区域为类基准，计算其他各区域的相对人均数某区域的相对人均数=该区域上年的人均数/A区域上年预测的人均数(3)计算各区域今年人均数的预测值某区域的今年人均数预测值=该区域相对人均数*A区域今年人均数的预测值(4)计算各区域今年数码产品的预测值某区域的今年数码产品的预测值=该区域今年人均数预测值*人口数类似计算其他区域今年数码产品的预测值，结果如下：69页1.已知B公司2000-2009年销售利润，见下表。
市场预测与决策案例分析(doc 7页)
案例1 A市电力需求预测2004年，A市GDP为336.02亿元，与1997年相比平均年增长23.74%；全社会用电量为45.84亿千瓦小时，与1997年相比，年平均增长8.16%，与此同时，亿元GDP的电力消费量由1997年的0.3499亿千瓦小时下降到2004年的0.1364亿瓦小时。
电力消费的年增长大大低于GDP的增长，亿元GDP的生产消费量大大下降，一方面意味着电力消费的节约，另一方面意味着电力的供应严重滞后于国民经济的发展。
近几年，全市电力供求矛盾日益突出。
试根据所给出的数据，找出影响电力增长的原因，采用回归分析预测法进行A 市电力需求的中期预测，并撰写预测报告。
表1 GDP与用电消费总量数据表2 第一产业GDP与用电消费量数据表3 第二产业GDP与用电消费量数据表4 第三产业GDP与用电消费量数据表5 居民生活用电数据案例2 某市肉食品市场供求预测分析设某巾近8年猪肉、牛肉、羊肉的生产和居民人均年消费量等资料如下，要求分别预测未来5年内猪肉、牛肉、羊肉的市场供求情况，并编写预测分析报告。
注：城乡居民猪肉消费占社会消费总量的80%，生产量中出口占32%。
注：城乡居民牛肉消费占社会消费总量的70%，生产量中出口占30%。
注：城乡居民羊肉消费占社会消费总量的70%，生产量中出口占28%。
5.其他有关资料(1)本省生猪生产中，优质品率近几年维护在40%左右；生猪的产业化和集约化经营虽有发展，但步伐较慢；生猪产品的深加工、精加工比率较低。
(2)近几年牛、羊生产虽然较快发展，但市场供求缺口大，主要靠外省市输入牛羊肉解决供求缺口。
(3)随着城乡居民收入水平的提高，居民对猪、牛、羊肉的消费需求不断增长，特别是对牛肉、羊肉的需求将增长更快。
(4)据市场调查，瘦肉型猪肉、不含生长激素的猪肉制品、黄牛肉、黑山羊肉的需求不断扩大。
(5)据城乡居民生活收支抽样调查资料分析，城乡居民食品消费结构中，主食消费比重下降，猪、牛、羊肉等副食品消费比重上升。
统计学在决策分析中的实践案例
统计学在决策分析中的实践案例随着社会的发展和竞争的加剧，决策分析在各个领域中的重要性日益凸显。
而统计学作为一种重要的决策工具，在决策分析中也起着关键的作用。
本文通过介绍几个实践案例，来探讨统计学在决策分析中的应用。
案例一：市场营销决策在市场营销中，决策者需要根据市场的需求和竞争情况来进行产品定位和市场推广。
统计学通过市场调研和数据分析，为决策者提供了有力的决策支持。
以某企业的市场推广决策为例，该企业计划推出一款新产品。
为了了解市场的需求，他们进行了一次市场调研，并采集了大量的数据。
通过对这些数据进行统计分析，他们发现目标客户群体更倾向于价格相对较低的产品。
基于这个发现，他们决定以价格优势为主要推广点，制定相应的市场推广策略。
通过引入统计学的分析手段，该企业最终在市场中获得了成功。
案例二：风险管理决策在金融行业中，风险管理是一个重要的问题。
通过统计学的方法，可以对市场风险进行预测和控制。
某投资公司在进行投资决策时，需要考虑不同投资组合的风险和收益。
通过对历史数据进行回归分析和风险评估，他们可以得到不同投资组合的预期风险和收益。
通过权衡各个投资组合的风险和收益，他们可以最大程度地提高投资回报，同时降低投资风险。
案例三：质量管理决策在生产制造领域中，质量管理是确保产品质量的关键环节。
统计学可以帮助企业进行质量控制，提高产品的质量。
某汽车制造公司在生产过程中，发现某批次产品出现了较高的不合格率。
为了解决这个问题，他们通过统计学的方法进行了质量分析。
通过对生产数据进行抽样和假设检验，他们发现问题出现在某个工段的生产过程中。
通过对该工段进行优化和改进，最终将产品的质量问题解决，提高了整体产品的质量水平。
总结统计学作为决策分析的工具之一，在实践中发挥着重要的作用。
通过统计学的方法，可以对市场需求进行分析，帮助企业制定市场推广策略；可以对风险进行预测和控制，帮助金融机构做出更明智的投资决策；可以对质量问题进行分析，帮助企业提高产品质量。
可用统计预测与决策论文
统计预测与决策课程论文题目：组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用学生姓名：学号：院系：专业：指导教师：二Ｏ一二年十二月十四日统计预测与决策期末论文组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用【概要】：能源是国民经济、社会发展的基础和战略资源 能源问题已经成为经济社会可持续发展的主要问题。
本文以我国1978-2008年的全国能源消耗总量数据为基础，建立了ARIMA预测模型、三次多项式预测模型、灰色预测法和基于这几种模型的组合模型，并进行了精度比较，最后选择最优的组合预测模型对2009-2011年的全国能源消耗总量进行预测。
关键词：单位根 ARMA模型 能源消费组合模型三次多项式灰色预测法1 引言：能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础，能源短缺曾经长期制约我国经济的发展。
近几年由于能源工业的发展，短缺局面虽然得到了缓解，但从长远来看能源供需形势仍然非常严峻，因此做好未来能源消费预测分析，为能源规划及政策的制定提供科学的依据，对于保持我国社会经济健康、持续、稳定发展具有重要的理论与现实意义。
本文利用《中国统计年鉴》得到31期全国能源消耗总量y的时间序列如下表一所示：2 预测方法介绍2.1 ARIMA模型的基本原理将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。
现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。
ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d 为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
统计决策与预测实验报告
湘南学院实验报告课程名称：统计预测和决策专业班级：经济统计学一班姓名：吴丽媛学号： 201414430148 指导教师：谷玉实验日期： 2017.3.28实验一：多元统计分析一、实验目的及要求客观事物的变化往往受多种因素的影响，此时就要用到多元回归分析，借以说明多种因素之间的关系,利用EXCEL软件进行多元回归分析，建立函数模型。
二、实验设备2007版EXCEL软件三、实验内容分析喜欢某种牌号牙膏的居民百分比与该地区居民的人均年收入和教育指数的关系四、实验步骤（包含数据及详细过程）1.加载数据分析第一步：打开2007excel，点击左上角的按钮，如图所示。
第二步：点击右下角的，如图所示。
第三步：点击左侧的加载项，如图所示。
第四步：点击最下面的“转到”，如图所示，然后选中“分析数据库”，点击“确定”。
2.输入数据，如下图3.数据分析第一步：点击excel2007中工具栏的“数据”，然后点击“数据分析”，弹出数据分析的对话框，如图所示。
第二步：选中“回归”，点击确定，弹出对话框，如图所示。
第三步：“Y值输入区域”为$B$2:$B$11，“X值输入区域”$C$2:$D$11，选择“置信度”为95%，“新工作表组”，“残差”和“标准残差”。
如图所示，点击确定。
五、实验结果与解释结果如图所示。
实验结果解释：由如上图的输出结果可知，第一部分为汇总统计，MultipleR 指复相关系数，RSquare 指判定系数，Adjusted 指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量；第二部分为方差分析，df 指自由度，SS 指平方和，MS 指均方，F 指 F 统计量， significance of F 指p 值；第三部分包括：Intercept 指截距，Coefficient 指系数， tstat 指t 统计量。
由2R =0.6682，可知此回归模型只能解释喜欢该品牌牙膏的百分比变差的66.82%， 该模型的方程为：218118.20168.44492.13x x y ++=∧.。
统计预测与决策 习题答案
统计预测与决策习题答案统计预测与决策习题答案统计预测与决策是统计学中的一个重要领域，它涉及了数据分析、模型建立和决策制定等多个方面。
在实际应用中，统计预测与决策能够帮助我们预测未来的趋势、评估风险和制定合理的决策方案。
下面是一些与统计预测与决策相关的习题及其答案，希望能够帮助读者更好地理解这一领域的知识。
1. 问题：某公司过去5年的销售额数据如下，请使用简单移动平均法预测下一年的销售额。
年份：2015 2016 2017 2018 2019销售额：100 120 130 140 150答案：简单移动平均法是一种常用的时间序列预测方法，它通过计算一定时间段内的观测值的平均数来进行预测。
在这个问题中，我们可以选择过去几年的销售额作为观测值，然后计算它们的平均数。
计算过程如下：(100 + 120 + 130 + 140 + 150) / 5 = 128因此，根据简单移动平均法，下一年的销售额预测值为128。
2. 问题：某电商平台的用户在一个月内的购买金额数据如下，请使用指数平滑法预测下一个月的购买金额。
月份：1 2 3 4 5 6 7购买金额：100 110 120 115 130 140 145答案：指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它通过对观测值进行加权平均来进行预测。
在这个问题中，我们可以选择过去几个月的购买金额作为观测值，然后根据指数平滑法进行预测。
计算过程如下：首先，选择一个平滑系数α，一般取值在0到1之间。
假设α为0.3。
第一个预测值为第一个观测值，即100。
第二个预测值为上一个预测值与第二个观测值的加权平均，即：预测值2 = α * 观测值2 + (1 - α) * 预测值1预测值2 = 0.3 * 110 + 0.7 * 100 = 103依此类推，可以得到以下结果：预测值3 = 0.3 * 120 + 0.7 * 103 = 107.9预测值4 = 0.3 * 115 + 0.7 * 107.9 = 108.73预测值5 = 0.3 * 130 + 0.7 * 108.73 = 113.121预测值6 = 0.3 * 140 + 0.7 * 113.121 = 116.1847预测值7 = 0.3 * 145 + 0.7 * 116.1847 = 118.74929因此，根据指数平滑法，下一个月的购买金额预测值为118.74929。
利用统计图表进行分析与决策
（1）分别求出甲、乙两名学生5次测验的平均分.
（2）如果你是他们的辅导老师，你应选派哪一名学生参加
这次数学竞赛，请结合你所学的统计知识说明理由.
分
95
90
85
80
¼×
75
Ò
70
65
60
Ò» ÔÂ
¶þ ÔÂ
Èý ÔÂ
ËÄ ÔÂ
Îå ÔÂ
5. 利用图(1）、图（2）提供的信息，回答下列问题
2001、2002年总支出图
1. 一家酒店所有人员的月收入情况如下:(单位：元）
职 位 经理 领班 领位员 厨师 厨师助理 服务员 洗碗工
人数 1
2
2
2
3
收入 4000 1200 800 1500 800 （元）
8
2
700
500
（5）请根据统计表提供的信息，谈谈自己的感想(不超过 50字)
2.下面是某厂甲、乙两台机床加工某种零件 的频数分布表
1. 一家酒店所有人员的月收入情况如下:(单位：元）
职 位 经理 领班 领位员 厨师 厨师助理 服务员 洗碗工
人数 1
2
2
2
3
8
2
收入 4000 1200 800 1500 800 （元）
700
500
（1）该酒店所有人员的平均收入是多少？ （1000元）
（2）该酒店所有人员收入的中位数是多少？（750元） （3）该酒店所有人员收入的众数是多少？ （700元） （4）该酒店在其招聘广告中称该酒店员工的平均月收入是 1000元,可是一新员工工作了一段时间后, 发现他所获得的 报酬与他原本期望的数字相差甚远,问问周围的同事也没有 几个达1000元的,你认为招聘广告说的是事实吗?令人迷惑的 原因又是什么?
统计中的决策问题学生版例子3
统计与概率中的决策问题第一类 回归分析中的“决策”【例1】(2018·莆田3月教学质量检测)某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x (单位：千元)对年销售量y (单位：吨)和年利润z (单位：千元)的影响，对近13年的年宣传费x i 和年销售量y i (i ＝1,2，…，13)数据作了初步处理，得到如图2311所示的散点图及一些统计量的值．图2311由散点图知，按y ＝a ＋b x ，y ＝c ＋d x 建立y 关于x 的回归方程是合理的．令s ＝x ，t ＝1x ， 经计算得如下数据：x y s t 10.15109.943.040.16∑13i ＝1s i y i －13s y ∑13i ＝1t i y i－13t y ∑13i ＝1s 2i －13s 2∑13i ＝1t 2i －13t 2∑13i ＝1y 2i －13y 213.94 －2.10 11.67 0.21 21.22i i i i 12(1)从以上模型中选择更优的回归方程，并用相关系数加以说明； (2)根据(1)的选择结果及表中数据，建立y 关于x 的回归方程；(3)已知这种产品的年利润z 与x ，y 的关系为z ＝10y －x .根据(2)的结果回答下列问题： (ⅰ)年宣传费x ＝20时，年利润的预报值是多少？ (ⅱ)年宣传费x 为何值时，年利润的预报值最大？附：对于一组数据()()()1122,,,,,,n n u v u v u v L ，其回归直线v u βα=⋅+中的斜率和截距的最小二乘估计分别为()()()1221,ni i i ni i u v n uv v u u n u βαβ==-==-⋅-∑∑【例2】某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x （单位：万元）对年销售量y （单位：吨）和年利润z （单位：万元）的影响。
对近六年的年宣传费i x 和年销售量)6,5,4,3,2,1(=i y i 的数据作了初步统计，得到如下数据： 年份2011 2012 2013 2014 2015 2016 年宣传费x （万元） 38 48 58 68 78 88 年销售量y （吨）16．818．820．722．424．025．5经电脑模拟，发现年宣传费x （万元）与年销售量y （吨）之间近似满足关系式(,0),b y a x a b =⋅>即。
统计预测与决策实验报告
成绩：徐州师范大学数学科学学院实验报告课程：统计预测与决策班级：08数41姓名：朱虹学号：08214015教师：朱元泽实验一：多元线性回归模型实验目的与要求：熟练掌握建立多元线性回归模型的方法。
实验内容：问题：国际旅游外汇收入是国民经济发展的重要组成部分，影响一个国家或地区旅游收入的因素包括自然、文化、社会、经济、交通等多方面的因素，本例研究第三产业对旅游外汇收入的影响。
《中国统计年鉴》把第三产业划分为12个组成部分，分别为1x 农林牧渔服务业，2x 地质勘查水利管理业，3x 交通运输仓储和邮电通信业，4x 批发零售贸易和餐饮业，5x 金融保险业，6x 房地产业，7x 社会服务业，8x 卫生体育和社会福利业，9x 教育文化艺术和广播，10x 科学研究和综合艺术，11x 党政机关，12x 其他行业。
选取1998年我国31个省、市、自治区的数据（见实验一数据.xls ）。
自变量单位为亿元人民币，以国际旅游外汇收入为因变量y （百万美元）。
试建立线性回归模型。
（要求用MATLAB 的stepwise 函数解决问题。
取05.0=进α,1.0=出α。
） 解：Matlab 程序如下： %回归分析 clear;clc;load('shuju1.mat','A'); [n,m]=size(A); y=A(:,m); X=A(:,1:m-1); ain=0.05; aout=0.1;stepwise(X,y,[],ain,aout)故由此得到的线性回归模型为31011ˆ177.497 4.975121.478611.2644yx x x =-++-实验二：时间序列分解法建模实验目的与要求：熟练掌握运用时间序列分解法建模。
实验内容：问题：当将时间序列分解成长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动四个因素后，可以认为时间序列{}t Y 是这四个因素的函数，即： ),,,(t t t t t I C S T f Y =时间序列分解方法有很多，相对而言，乘法模型（t t t t t I C S T Y ⋅⋅⋅=）应用得比较广泛。
利用统计图表进行分析与决策
人数 1
2
2
2
3
8
2
收入 4000 1200 800 1500 800 （元）
700
500
（1）该酒店所有人员的平均收入是多少？ （1000元）
（2）该酒店所有人员收入的中位数是多少？（750元） （3）该酒店所有人员收入的众数是多少？ （700元） （4）该酒店在其招聘广告中称该酒店员工的平均月收入是 1000元,可是一新员工工作了一段时间后, 发现他所获得的 报酬与他原本期望的数字相差甚远,问问周围的同事也没有 几个达1000元的,你认为招聘广告说的是事实吗?令人迷惑的 原因又是什么?
统计表: 数量统计表、频数分布表
统计图：条形统计图、折线统计图、
扇形统计图、 频数分布直方图与频数折线图
数学学业考试要求：
根据统计图表作出合理的判断 和预测，体会统计对决策的作用，能 比较清晰地表达自己的观点，并进行 交流。
1. 一家酒店所有人员的月收入情况如下:(单位：元）
职 位 经理 领班 领位员 厨师 厨师助理 服务员 洗碗工
部分列车时刻表车次源自车型始发站 始发时间 终到站 终到时间
2162 K8 T16 K82 K10 T90
普通有空调 新型有空调 新型有空调 新型有空调 普通有空调 新型有空调
广州 15:34 深圳 13:59 广州 16:52 广州 17:00 广州 17:55 广州 18:03
武昌 07:52 汉口 06:31 北京西 14:58 西安 19:38 信阳 11:14 石家庄 14:34
个股行情图
µÚ Ò» ¼¾ ¶È µÚ ¶þ ¼¾ ¶È µÚ Èý ¼¾ ¶È µÚ ËÄ ¼¾ ¶È
； 作文加盟 作文培训加盟 作文加盟品牌排行榜 小学作文加盟 华语作文
统计学在决策分析中的实际应用案例
统计学在决策分析中的实际应用案例统计学作为一门独立的学科，旨在通过数据的收集、分析和解释，为决策提供科学依据。
在各个领域中，统计学都发挥着重要的作用。
本文将介绍几个统计学在决策分析中的实际应用案例，以展示其重要性和实用性。
案例一：市场调研与产品定价一家公司打算推出一款新产品，但在决定最终定价之前，他们需要了解市场的需求和竞争对手的定价策略。
于是，他们进行了一次市场调研。
通过随机抽样的方式，他们调查了一定数量的潜在消费者，了解到他们对于该产品的需求和愿意支付的价格。
通过统计学的方法，他们分析了调查结果，得出了市场需求曲线和价格弹性等重要指标。
最终，他们基于统计学的分析结果，制定了最佳的产品定价策略。
案例二：质量控制与生产优化一家制造业公司生产的某种产品出现了质量问题，导致客户投诉率上升。
为了解决这个问题，公司决定对生产过程进行优化。
他们采集了大量的生产数据，包括原料的质量、生产线的运行状态等。
通过统计学的方法，他们对这些数据进行了分析，找出了导致产品质量问题的关键因素，并制定了相应的改进措施。
通过质量控制和生产优化，公司成功解决了质量问题，提高了产品的合格率，提升了客户满意度。
案例三：金融风险评估与投资决策在金融行业，风险评估是非常重要的一环。
一家投资公司决定对某只股票进行投资，但在做出决策之前，他们需要评估该股票的风险。
通过统计学的方法，他们分析了该股票的历史价格数据，计算了其波动率和相关性等指标。
同时，他们还分析了市场的整体情况和其他相关因素。
基于这些统计学的分析结果，他们做出了投资决策，并采取了相应的风险控制措施。
最终，他们成功实现了投资收益最大化。
案例四：医疗决策与疾病预测在医疗领域，统计学的应用也非常广泛。
例如，在疾病预测方面，医生可以通过统计学的方法，分析大量的病例数据，找出疾病的潜在风险因素。
同时，他们还可以利用统计学的模型，预测患者的疾病风险，并提前采取相应的预防措施。
这种基于统计学的医疗决策可以帮助医生更好地诊断疾病，提高治疗效果，减少不必要的医疗费用。
统计预测与决策复习资料
统计预测与决策复习资料1、德尔菲法预测产品的未来销售量某公司研制出一种新产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。
但公司需要对可能的销售量作出预测，以决定产量。
于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。
8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍，以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查，提出了个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
（1）在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此一般取后一次判断为依据。
则如果按照8位专家第三次的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：5953775580430=++（千件）（2）将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：5.6003.07752.04305.0580=?+?+?（千件）（3）用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：320350370400430500550最可能销售量：410 500520530600610700750最高销售量：600610620670 7508009001250中间项的计算公式为n1(n)2+=项数最低销售量的中位数为第四项，即400。
最可能销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即565。
最高销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即710。
将可最能销售量、最低销三售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为5.6553.07102.04005.0565=?+?+?（千件）需要说明的是，如果数据分布的偏态较大，一般使用中位数，以免受个别偏大或偏小的判断值得影响；如果数据分布的偏态比较小，一般使用平均数，以便考虑到每个判断值的影响。
2、主观概率法预测房产需求量某地产公司预测某区2006年的房产需求量，选取了10位调查人员进行主观概率法预（1）综合考虑每一个调查人的预测，在每个累计概率上取平均值，得到在此累计概率下的预测需求量。
统计学实验期末案例分析题
统计学课程实验
案例分析题
一只股票的风险可以用一段时间内收益率的标准差来衡量，这个风险被称为股票的总风险。
股票的总风险包括系统风险和非系统风险，非系统风险可以通过构建投资组合而分散掉。
系统风险又称为市场风险,一般用股票的贝塔系数来衡量。
贝塔系数是根据简单线性回归得到的，其中，因变量是该股票的收益率，自变量是市场的收益率,市场收益率我们用上证综合指数的收益率来代表，回归方程的斜率系数即为该股票的贝塔系数。
统计学实验期末案例分析数据。
xls和统计学实验期末案例分析数据。
dta提供了上证A股过去36个月的收益率以及市场收益率数据.每人选择3只股票进行以下分析：
要求：
（1）描述统计分析：对这3只股票的收益率以及市场的收益率做描述统计分析。
并指出哪一只股票的总风险最大。
（2）时间序列分析：分别计算这3只股票过去36个月的月平均收益率（月复合增长率）。
说明哪只股票的收益率表现最好，哪只最差？
（3）假设检验：分别检验这3只股票的月收益率的均值是否显著大于0，给定置信水平为95%.
（4）相关分析：计算每只股票的收益率与市场收益率的简单线性相关系数,并说明哪只股票的收益率与市场收益率的相关系数最大？
（5）回归分析：计算每只股票的贝塔系数,并分析说明在市场上涨时,你预期哪一只股票将有最好的表现，在市场下跌时,哪一只股票表现会最差？。
统计预测与决策大作业word版
统计预测与决策问题引入：2011年，在经济持续较快增长和一系列政策措施的推动下，我国物流业发展取得新进展，物流专业化、社会化进程在结构调整中明显加快。
预计全年社会物流总额可达160万亿元，同比增长12%。
2011年全国社会物流总费用8.4万亿元，同比增长18.5%，增幅比上年提高1.8个百分点。
相关性分析：社会物流总费用与社会物流总额是我国社会物流统计与核算体系中的两个核心指标,两者都从一定程度反映社会对物流的需求，但两者之间存在着怎样的相关性呢？定性与定量定义：社会物流总费用是指报告期内，国民经济各方面用于社会物流活动的各项费用支出。
社会物流总额是指报告期内，社会物流物品的价值总额社会物流总额核算方法利用费用= 社会物流总额×社会物流流动资金平均占用率×报告期银行贷款利率仓储费用= 社会物流总额×社会物流平均仓储费用率保险费用= 社会物流总额×社会物流平均保险费用率货物损耗费用= 社会物流总额×社会物流平均货物损耗费用率信息及相关费用= 社会物流总额×社会物流平均配送费用率流通加工费用= 社会物流总额×社会物流平均流通加工费用率包装费用= 社会物流总额×社会物流平均包装费用率社会物流总费用与社会物流总额关系的定量分析：从图中可以看出，当对散点图进行描述的趋势线是一条线性的曲线时，点与趋势线的匹配度很高，因此可以先假设点对应的曲线是一条直线。
如此，可以从一元线性回归模型的角度对这条曲线与其对应的函数关系进行分析。
一元线性回归模型表示如下:上式表示变量和之间的真实关系。
其中:称作被解释变量，在模型中表示第t 年的社会社会物流总费用; 称作解释变量，在模型中表示第t 年的社会物流总额;称作随机误差项，包括除以外的影响 变化的众多微小因素，它的变化不可控，它的值可为0，为方便其见，模ty型中取其值为0; t 表示序数，本文中t 表示时间序数，相应地， 和 称为时间序列数据;称作常数项或截距项，称作斜率，和也称作回归参数。
统计预测与决策期末案例
期末案例要求
以中国股市为背景（主要是上海证券交易所和深圳证券交易所中的企业），选择某一特定企业，以此企业股价为研究对象，选择时间序列模型中和回归模型分别对其股价进行建模预测。
要求：
（1）建立时间序列模型需对研究对象建立如下模型
1.画出所选数据的图形。
2.建立时间序列分解模型，并给出计算表
3.根据选择数据的图形和差分结果选择适当的曲线进行趋势外推。
4.给出一次移动平均预测表（n值自己确定）。
5.给出一次指数平滑法计算表（a值任意取3个，并计算这三个a值条件下的均方差）
6.建立线性二次移动平均预测模型，并给出计算表。
7.建立线性二次指数平滑模型（包括布朗单一参数线性指数平滑模型和霍尔特双参数
线性指数平滑模型），并给出计算表。
8.建立二次曲线指数平滑预测模型，并给出计算表。
9.建立温特线性与季节指数平滑预测模型，并给出计算表
10.对每种模型，计算其标准误差。
（2）建立回归模型时需要做到以下要求
1.建立回归模型（根据数据图形特征，建立相应的多元线性回归模型或非线性回归模
型）
2.要求对模型中的自变量进行说明，为什么要选择这个影响因素作为自变量，有哪些
学者用这个影响因素作为回归模型的自变量。
3.求出回归模型中的系数
4.对回归模型进行拟合优度检验，包括（标准误差、决定系数，相关系数，模型的F
值，回归系数的t检验和D-W值检验）
（3）将以上所有的模型作为单项预测模型建立线性组合模型和最优线性组合模型。
论文以WORD文档格式打印，最后一节课上交。
市场预测与决策案例分析
案例1 A市电力需求预测2004年，A市GDP为336.02亿元，与1997年相比平均年增长23.74%；全社会用电量为45.84亿千瓦小时，与1997年相比，年平均增长8.16%，与此同时，亿元GDP的电力消费量由1997年的0.3499亿千瓦小时下降到2004年的0.1364亿瓦小时。
电力消费的年增长大大低于GDP的增长，亿元GDP的生产消费量大大下降，一方面意味着电力消费的节约，另一方面意味着电力的供应严重滞后于国民经济的发展。
近几年，全市电力供求矛盾日益突出。
试根据所给出的数据，找出影响电力增长的原因，采用回归分析预测法进行A市电力需求的中期预测，并撰写预测报告。
表1 GDP与用电消费总量数据表2 第一产业GDP与用电消费量数据表3 第二产业GDP与用电消费量数据表4 第三产业GDP与用电消费量数据表5 居民生活用电数据案例2 某市肉食品市场供求预测分析设某巾近8年猪肉、牛肉、羊肉的生产和居民人均年消费量等资料如下，要求分别预测未来5年内猪肉、牛肉、羊肉的市场供求情况，并编写预测分析报告。
注：城乡居民猪肉消费占社会消费总量的80%，生产量中出口占32%。
注：城乡居民牛肉消费占社会消费总量的70%，生产量中出口占30%。
5.其他有关资料(1)本省生猪生产中，优质品率近几年维护在40%左右；生猪的产业化和集约化经营虽有发展，但步伐较慢；生猪产品的深加工、精加工比率较低。
(2)近几年牛、羊生产虽然较快发展，但市场供求缺口大，主要靠外省市输入牛羊肉解决供求缺口。
(3)随着城乡居民收入水平的提高，居民对猪、牛、羊肉的消费需求不断增长，特别是对牛肉、羊肉的需求将增长更快。
(4)据市场调查，瘦肉型猪肉、不含生长激素的猪肉制品、黄牛肉、黑山羊肉的需求不断扩大。
(5)据城乡居民生活收支抽样调查资料分析，城乡居民食品消费结构中，主食消费比重下降，猪、牛、羊肉等副食品消费比重上升。
案例3 某市社会消费品零售额预测分析假设某地近10年社会消费品零售额及有关资料如下，要求选用合适的方法对未来5年内社会消费品零售额及其构成作出预测分析和推断，并编写预测分析报告。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
期末案例要求
以中国股市为背景（主要是上海证券交易所和深圳证券交易所中的企业），选择某一特定企业，以此企业股价为研究对象，选择时间序列模型中和回归模型分别对其股价进行建模预测。
要求：
（1）建立时间序列模型需对研究对象建立如下模型
1.画出所选数据的图形。
2.建立时间序列分解模型，并给出计算表
3.根据选择数据的图形和差分结果选择适当的曲线进行趋势外推。
4.给出一次移动平均预测表（n值自己确定）。
5.给出一次指数平滑法计算表（a值任意取3个，并计算这三个a值条件下的均方差）
6.建立线性二次移动平均预测模型，并给出计算表。
7.建立线性二次指数平滑模型（包括布朗单一参数线性指数平滑模型和霍尔特双参数
线性指数平滑模型），并给出计算表。
8.建立二次曲线指数平滑预测模型，并给出计算表。
9.建立温特线性与季节指数平滑预测模型，并给出计算表
10.对每种模型，计算其标准误差。
（2）建立回归模型时需要做到以下要求
1.建立回归模型（根据数据图形特征，建立相应的多元线性回归模型或非线性回归模
型）
2.要求对模型中的自变量进行说明，为什么要选择这个影响因素作为自变量，有哪些
学者用这个影响因素作为回归模型的自变量。
3.求出回归模型中的系数
4.对回归模型进行拟合优度检验，包括（标准误差、决定系数，相关系数，模型的F
值，回归系数的t检验和D-W值检验）
（3）将以上所有的模型作为单项预测模型建立线性组合模型和最优线性组合模型。
论文以WORD文档格式打印，最后一节课上交。