预测分析方法--C++版
数学中的概率模型与预测分析
数学中的概率模型与预测分析概率模型和预测分析是数学中的重要分支,它们在各个领域中都有广泛的应用。
无论是金融、医学、物流还是社会科学,概率模型和预测分析都扮演着不可或缺的角色。
本文将探讨概率模型和预测分析的基本概念、方法和应用。
一、概率模型的基本概念概率模型是描述随机现象的数学模型,它通过概率论的方法来研究和分析随机事件的发生规律。
概率模型的基本概念包括样本空间、随机变量和概率分布。
样本空间是指随机事件可能发生的所有结果的集合。
例如,抛一枚硬币的样本空间就是{正面,反面}。
随机变量是用来描述随机事件结果的数学变量,它可以是离散型的,也可以是连续型的。
概率分布则是描述随机变量取值的概率的函数。
常见的概率分布包括离散型的二项分布和泊松分布,以及连续型的正态分布和指数分布等。
二、预测分析的基本方法预测分析是利用历史数据和数学模型来预测未来事件的发生概率和趋势的方法。
预测分析的基本方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
时间序列分析是一种通过分析时间序列数据来预测未来事件的发生趋势的方法。
它利用时间序列数据的历史模式和周期性来建立数学模型,并利用该模型来预测未来的趋势。
回归分析则是一种通过建立变量之间的数学关系来预测未来事件的发生概率和趋势的方法。
它通过对历史数据的回归分析,找出变量之间的相关性,并利用该关系来预测未来的趋势。
机器学习则是一种通过训练算法来学习数据模式,并利用学习到的模式来预测未来事件的发生概率和趋势的方法。
三、概率模型和预测分析的应用概率模型和预测分析在各个领域中都有广泛的应用。
在金融领域,概率模型和预测分析可以用来预测股票价格的涨跌趋势,帮助投资者做出投资决策。
在医学领域,概率模型和预测分析可以用来预测疾病的发生概率和传播趋势,帮助医生制定治疗方案。
在物流领域,概率模型和预测分析可以用来预测货物的运输时间和交通拥堵情况,提高物流效率。
在社会科学领域,概率模型和预测分析可以用来预测人口增长趋势和社会行为模式,为社会政策的制定提供参考。
预测和决策方法解析
预测和决策方法一、预测方法(一)预测的概念1.预测的定义预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测,是根据过去的历史数据和现实的客观条件,运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势,即根据过去和现在判断未来,根据已知推测未知。
预测虽然是对未来进行的预计和推测,但是,它是根据客观事物的发展规律,综合考虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势,因此,预测是一门科学的方法论。
2.预测的分类预测是预测方法和手段的总称。
由于客观事物的多样性和复杂性,导致预测的种类繁多,但总体上可按如下加以分类:(1)按预测的方法分类,可分为定性预测和定量预测。
定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。
它是用定性的方法,研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展规律。
定性预测的数据或结果,往往不是依据历史统计数据直接计算获取的,而是充分发挥人的智慧、经验的作用,依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。
定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。
它是用定量的方法,研究、分析和推测未来事物发展的程度及其结果。
定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息基础上的预测,它往往不是主观判断,而是充分发挥历史数据的作用。
因而,定量预测的结果比定性预测更具科学性和精确性。
(2)按预测的时间分类,可分为长期预测、中期预测和短期预测。
不同的预测目的决定着不同的预测期限。
长期预测一般为10~15年;中期预测一般为5~10年;短期预测一般为1~5年或更短。
由于时间越长,不确定性因素的影响越大,因而通常预测的期限越长,其预测的精度越差。
短期预测较中期预测精确,中期预测较长期预测精确。
在预测之前,根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。
(二)预测方法1.定性预测方法(1)专家调查法这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象,专家运用自己的知识和经验,通过对过去和现在事物的分析,找出规律,然后对发展的趋势作出判断。
预测分析方法
预测分析方法预测分析方法是一种通过收集数据、应用统计学和数学模型来预测未来事件或结果的技术。
它在商业、金融、科学研究等领域都有着广泛的应用。
在本文中,我们将探讨几种常见的预测分析方法,并分析它们的优缺点以及适用场景。
首先,最常见的预测分析方法之一是时间序列分析。
时间序列分析是通过观察一系列按时间顺序排列的数据点来预测未来的数值。
它可以帮助我们发现数据中的趋势、周期性和季节性变化,并据此做出预测。
时间序列分析的优点在于它能够较为准确地预测未来的数值,但缺点是它对数据的要求比较严格,需要有足够长的时间序列数据才能进行分析。
其次,机器学习算法也是一种常用的预测分析方法。
机器学习算法可以通过训练模型来预测未来的结果。
它可以处理大量的数据,并发现数据中的复杂模式和规律,从而进行准确的预测。
机器学习算法的优点在于它可以处理非常复杂的数据,并且可以不断优化模型以提高预测准确度,但缺点是它需要大量的计算资源和数据量来训练模型。
另外,专家判断法也是一种常见的预测分析方法。
专家判断法是通过专家的经验和知识来做出预测。
专家可以根据自己的经验和对行业的了解来做出预测,这种方法在某些情况下可以取得比较准确的结果。
专家判断法的优点在于它可以快速做出预测,并且可以结合专家的经验和知识来进行分析,但缺点是它容易受到主观因素的影响,预测结果可能不够客观。
综上所述,预测分析方法有很多种,每种方法都有其优缺点和适用场景。
在实际应用中,我们可以根据数据的特点和预测的需求来选择合适的方法进行分析。
同时,我们也可以结合多种方法来进行预测,以提高预测的准确度和可靠性。
希望本文能够帮助读者更好地理解预测分析方法,并在实际应用中取得更好的效果。
预测分析的基本方法
预测分析的基本方法预测分析是指通过分析数据和模式,预测未来事件、行为或趋势的方法。
在实际应用中,预测分析被广泛应用于市场预测、天气预测、金融预测等领域。
预测分析的基本方法有以下几种:1. 时间序列分析:时间序列分析是指通过对过去数据的观察和统计分析,来预测未来一段时间内事件的发展趋势。
该方法通常用于分析具有时间属性的数据集,如股市指数、销售额等。
常用的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑法、ARIMA模型等。
2. 回归分析:回归分析是一种通过建立数学模型,来揭示自变量与因变量之间关系的方法。
在预测分析中,回归分析可以用来预测某个因变量的取值,而建立的回归模型可以通过自变量的取值来预测因变量的取值。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、岭回归等。
3. 数据挖掘:数据挖掘是指通过在大规模数据集中寻找潜在模式和关联规则,来发现有用的信息和知识的过程。
在预测分析中,数据挖掘可以帮助分析师发现隐藏在数据中的规律和趋势,从而做出准确的预测。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
4. 人工神经网络:人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
在预测分析中,人工神经网络可以通过学习历史数据和模式,建立起输入与输出之间的关系,从而进行预测。
常用的人工神经网络方法包括多层感知器、循环神经网络、卷积神经网络等。
5. 模糊逻辑分析:模糊逻辑分析是一种用来处理不确定性问题的方法。
在预测分析中,模糊逻辑分析可以通过建立模糊规则库和模糊推理机制,对输入数据进行模糊化处理,从而得到预测结果。
常用的模糊逻辑分析方法包括模糊C均值聚类、模糊神经网络、模糊决策树等。
6. 概率统计方法:概率统计方法是一种基于概率和统计模型的预测分析方法。
在预测分析中,概率统计方法可以通过概率分布函数和统计参数来描述和预测随机事件的概率。
常用的概率统计方法包括贝叶斯网络、概率图模型、马尔可夫链等。
以上是预测分析的一些基本方法,不同方法适用于不同的预测场景。
回归分析预测方法
,
b0
n
y
b1
n
x
例3-2:已知某种商品旳销售量同居民旳可支配 收入有关,既有如下表旳统计数据,试建立回归 方程,并求出相应参数旳最小二乘估计值。
商品
商品旳
实际可支配 年份 收入 x(单
位:10元)
销售量 (单位
年份
实际可支配 收入x(单 位:10元)
:件)
旳销 售量 (单 位:
件)
1983
522
有关关系旳特点
1.变量间关系不能用函数关系精确体现。 2.一种变量旳取值不能由另一种变量唯一拟定。 3.对于线性有关,各观察点分布在直线周围。
(a)
(b)
y -2 -1 0 1 2
y -2 -1 0 1 2
-3
-2
-1
0
1
2
x
(c)
-2
-1
0
1
2
x
(d)
y 02468
y -2 -1 0 1 2
第二节 一元线性回归预测法
一元线性回归(Linear regression)是指成正确两个
变量数据分布大致上呈直线趋势时,利用合适旳参数估
计措施,求出一元线性回归模型,然后根据自变量与因
变量之间旳关系,预测因变量旳趋势。
现实中,诸多社会经济现象之间都存在有关关系, 所以,一元线性回归预测有很广泛旳应用。进行一元线 性回归预测时,必须选用合适旳统计措施估计模型参数, 并对模型及其参数进行统计检验。
法国数学家勒让德于1823年首次刊登最小二 乘理论。实际上,德国旳高斯于1794年已经 应用这一理论推算了谷神星旳轨道,但迟至 1823年才正式刊登。
最小二乘法也是数理统计中一种常用旳措施 ,在工业技术和其他科学研究中有广泛应用 。
财务分析第四章 预测分析
财务分析第四章预测分析引言概述:财务分析是企业管理中的重要环节,能够帮助企业了解自身的财务状况并做出相应的决策。
预测分析作为财务分析的一个重要工具,可以帮助企业预测未来的财务状况,为企业的决策提供参考。
本文将从五个大点来阐述预测分析的重要性和方法。
正文内容:1. 预测方法的选择1.1 定量分析方法1.1.1 时间序列分析1.1.2 回归分析1.1.3 线性规划方法1.2 定性分析方法1.2.1 市场调研1.2.2 专家访谈1.2.3 Delphi法2. 预测分析的数据准备2.1 收集历史数据2.2 数据清洗和处理2.3 数据可视化和探索性分析3. 预测模型的建立3.1 建立数学模型3.1.1 时间序列模型3.1.2 回归模型3.1.3 神经网络模型3.2 模型选择和评估3.2.1 模型选择准则3.2.2 模型评估指标3.2.3 模型优化和改进4. 预测结果的解释和应用4.1 解释预测结果4.2 预测结果的可靠性评估4.3 预测结果的应用4.3.1 决策支持4.3.2 资金筹集4.3.3 经营规划5. 预测分析的局限性和风险5.1 数据的不确定性5.2 模型的局限性5.3 外部因素的干扰总结:预测分析在财务分析中起着重要的作用,通过选择适合的预测方法、准备好的数据、建立合适的预测模型,可以帮助企业预测未来的财务状况,为企业的决策提供参考。
然而,预测分析也存在一定的局限性和风险,需要注意数据的不确定性、模型的局限性以及外部因素的干扰。
因此,在进行预测分析时,企业需要综合考虑各种因素,做出准确可靠的预测,以支持企业的经营规划和决策。
预测分析程序
1
#ET
i1*i2+i3# E→TE
2
#ETF i1*i2+i3# T→FT
3
#ETi i1*i2+i3# F→i
i
+
*
(
)
#
E E→TE
E→TE
E
E→+TE
E→ E→
T T→FT
T→FT
T
T→ T→*FT
T→ T→
F F→i
F→ (E)
12
步骤 符号栈 输入串 所用产生式
3
#ETi i1*i2+i3# F→i
把X逐出STACK栈顶,把产生式的右部符号
串按反序一一推进STACK栈(若右部符号为
,则意味不推什么东西进栈)。在把产生式
推导
的右部符号推进栈的同时应做这个产生式相 应的语义动作。
• 若M[X,a]中存放着“出错标志”,则调用
出错诊察程序ERROR。
8
预测分析程序的总控程序
BEGIN
首先把‘#’然后把文法开始符号推进STACK栈;
2. 若A→B是一个产生式,则把FIRST()\{}加 至FOLLOW(B)中;
3. 若A→B是一个产生式,或AB是一个
产生式而 (即FIRST()),
则把FOLLOW(A)加至FOLLOW(B)中。
25
例4.6 对于文法G(E)
E→TE E→+TE | T→FT T→*FT | F→(E) | i
= X, XVT∪VN = X1X2…Xn, XiVT∪VN
22
构造任何符号串的FIRST集合
对文法G的任何符号串=X1X2…Xn构造 集合FIRST()
第5章 预测分析习题答案
第五章预测分析【综合练习题】一、单项选择题1.预测分析方法按其性质可分为定量分析法和( B )。
A.算术平均法B.定性分析法C.回归分析法D.指数平滑法2.预测分析的内容不包括( D )。
A.销售预测B.利润预测C.资金需要量预测D.所得税预测3.下列预测方法适用于新产品成本预测的是( B )。
A.算术平均法B.技术测定法C.回归分析法D.指数平滑法4.一般来说,资产项目中不随销售收入变化而变化的项目有( D )。
A.货币资金B.应收账款C.存货D.无形资产5.按资金利润率计算,目标利润基数=预定的资金利润率×( A ) 。
A.资金平均占用额B.预计产品销售额C.预计总产值D.总成本二、多项选择题1.下列属于定性分析法的有( AD )。
A.判断分析法B.平滑指数法C.回归分析法D.调查分析法2.下列属于定量分析法的有( ABC )。
A.算术平均法B.平滑指数法C.回归分析法D.调查分析法3.预测分析的主要内容包括( ABCD )。
A.销售预测分析B.成本预测分析C.资金需要量预测分析D.利润预测分析4.销售预测所要考虑的因素包括( ABCD )。
A.国民经济的发展规模及速度B.国家有关政策法规制度的变化C.人口增长的速度D.社会的消费水平5.一般来说,资产项目中随销售收入变化而变化的项目有( ABC )。
A.货币资金B.应收账款C.存货D.无形资产三、判断题(正确的在括号内打“√”,错误的打“×”):1.预测分析的起点是利润预测。
( × )2.资金需要量的预测方法只有销售百分比法。
( ×)3.定量分析法和定性分析法是互斥的,在实际运用中只能选择其中一种进行预测。
(× )4.平滑指数的确定带有一定的主观因素,平滑指数越大,则近期实际值对预测结果的影响越大;平滑指数越小,则近期实际值对预测结果的影响越小。
( √ )5.定性分析法受主观因素的影响,定量分析法不受主观因素的影响。
预测分析方法
预测分析方法预测是根据研究对象发展变化的实际数据和历史资料,运用现代的科学理论和方法,以及各种经验、判断和知识,对事物在未来一定时期内可能变化情况进行推测、估计和分析。
预测分析的实质就是充分分析、理解事物发展变化的规律,根据事物的过去和现在估计未来,根据已知预测未知,从而减少对未来事物认识的不确定性,以指导我们的决策行动,减少决策的盲目性。
一、预测方法的分类预测和决策可以根据经验和直觉作出。
但是现代社会的发展使得系统结构日益复杂,变化过程中存在着极大的不确定性和随机性,这就使得我们在系统的组织、管理中凭经验、直觉作出决策并获得成功的可能性大大减小。
为了在错综复杂、急剧变化的环境中减少决策失误、改善管理调控,预测的理论和方法随着实践的变化有了迅速的发展,形成了一套科学的预测方法。
由于预测对象、时间、范围、性质等的不同,可以有不同的预测方法分类,根据方法本身的性质特点,我们可以将公共管理中的常用预测方法分为3大类。
第一类称为定性预测方法。
这种方法主要根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉作出预测。
第二类称为时间序列分析预测方法。
这类方法主要是根据系统对象随时间变化的历史资料(如统计数据、实验数据和变化趋势等),只考虑系统变量随时间的发展变化规律,对其未来作出预测。
第三类称为因果关系预测方法。
系统变量之间存在着某种前因后果关系,找出影响某种结果的一个或者几个因素,建立起它们之间的数学模型,然后根据自变量的变化预测结果变量的变化。
因果关系模型的因变量和自变量在时间上是同步的,即因变量的预测值要由并进的自变量的值来旁推。
二、预测分析的一般步骤预测分析是一种科学预测,是对系统对象发展、演变的客观规律的认识和分析过程。
因此,预测分析应该建立在科学的理论基础之上,采用合理的分析、测算以及评价方法和手段。
预测分析技术的内涵应该包括它所遵循的理论、预测对象的历史和现状资料与数据、所能采用的计算方法或分析判断方法、预测方法和结果的评价与检验等要素。
需求预测的分析方法
1-14
Visual
季节性需求
销售对照图(按月)
800 700 600 500 400 300 200 100
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2002年 2003年
1-15
Visual
季节性指数的计算
度量需求的季节性变化; 联系特定时区内的平均需求和整个时区内的平 均需求的关系。
1-24
Visual
指数平滑
预测(新) = a x 实际需求 + (1- a) x 预测(老) 预测(新) =预测(老) + a X (实际需求 –预测(老) )
提供了更新产品预测的常规方法; 对需求要素来说,a是一个权重因数; 适合相当稳定需求产品的预测; 适合短期预测; 滞后需求趋势,不能察觉趋势。
1-36
Visual
预测数据问题
数据的有效性 数据的一致性 需求的历史数据量 预测频率 模型选择的频率 成本和时间 记录真实的需求 订单日起 . 出货日期 产品单位 . 财务单位 数据集合的层次 客户
1-37
Visual
计划范围和时区
预测时间范围
短
中
周
月
长
季度
计划范围
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213 17 21 26 30 34 39 43 47 52 65 78 91 104
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2021年1月8日星期 五7时28分40秒 07:28:408 January 2021
•
科学,你是国力的灵魂;同时又是社 会发展 的标志 。上午7时28分 40秒上 午7时28分07: 28:4021.1.8
回归预测分析(RANSAC、多项式回归、残差图、随机森林)
回归预测分析(RANSAC、多项式回归、残差图、随机森林)回归预测分析(RANSAC、多项式回归、残差图、随机森林)2018-04-26 22:05:23 阅读数 8614更多分类专栏:版权声明:本⽂为博主原创⽂章,遵循版权协议,转载请附上原⽂出处链接和本声明。
本⽂链接:在本篇⽂章中,主要是介绍利⽤波⼠顿房价数据来掌握回归预测分析的⼀些⽅法。
通过本篇⽂章你可以学习到:1、可视化数据集的重要特征2、估计回归模型的系数3、使⽤RANSAC拟合⾼鲁棒性回归模型4、如何来评价回归模型5、多项式回归6、决策树回归7、随机森林回归数据集下载地址:数据特征说明:掌握数据的基本情况1.import pandas as pd2.import matplotlib.pyplot as plt3.import seaborn as sns4.#设置seaborn的风格5.sns.set(style="whitegrid",context="notebook")6.7.if __name__ == "__main__":8.#读取数据集9.data = pd.read_csv("data/train.csv")10.#获取csv的前5⾏数据11.print(data.head(5))⼀、数据特征的可视化探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA):是机器学习模型训练之前的⼀个重要步骤,通过借助python第三⽅库pandas、seaborn来绘图,可以帮助我们分析和发现数据中的异常情况、数据的分布情况,以及特征将的相互关系。
由于屏幕⼤⼩关系,我们选择四个⾃变量和因变量进⾏分析,indus(房屋所在镇⽆零售业务区域所占⽐例),nox(⼀氧化氮浓度,每千万分之⼀),rm(每处寓所的平均房间数),lstat(弱势群体⼈⼝所占⽐例),medv(房屋平均价格,单位1000美元)。
预测分析方法
预测分析方法预测分析方法是指利用数据、模型和分析技术来预测未来事件或结果的方法。
在现代社会,预测分析方法被广泛应用于各个领域,如金融、市场营销、医疗保健、政府管理等。
它可以帮助人们做出更明智的决策,提高效率,降低风险,创造更大的价值。
在进行预测分析之前,首先需要收集和整理相关的数据。
这些数据可以是历史数据,也可以是实时数据。
历史数据可以用来建立模型,实时数据可以用来验证模型的准确性。
数据的质量对预测分析的结果有着至关重要的影响,因此在收集和整理数据的过程中,需要注意数据的完整性、准确性和一致性。
在选择预测分析方法时,需要根据具体的问题和数据特点来进行选择。
常见的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习、数据挖掘等。
不同的方法有着不同的适用范围和特点,需要根据具体情况来进行选择。
时间序列分析是一种常用的预测分析方法,它适用于分析一段时间内的数据变化规律。
通过对时间序列数据进行建模和预测,可以帮助人们预测未来的趋势和变化。
回归分析是一种统计方法,它可以用来分析自变量和因变量之间的关系,并进行预测。
机器学习和数据挖掘是一种基于数据的预测分析方法,它可以通过对大量数据的学习和挖掘,发现数据中的规律和模式,从而进行预测。
在进行预测分析时,需要注意模型的选择和建立。
一个好的模型应该能够准确地反映数据之间的关系,并且具有较高的预测准确性。
在建立模型的过程中,需要进行数据的预处理、特征选择、模型的训练和评估等步骤,以确保模型的有效性和可靠性。
除了选择合适的预测分析方法和建立有效的模型之外,还需要注意数据的可视化和解释。
通过数据的可视化,可以直观地展现数据的规律和趋势,帮助人们更好地理解数据。
同时,需要对预测结果进行解释和分析,以便人们能够理解预测结果的意义和影响。
总之,预测分析方法是一种重要的决策支持工具,它可以帮助人们更好地理解和利用数据,做出更明智的决策。
在应用预测分析方法时,需要注意数据的收集和整理、方法的选择和建模、数据的可视化和解释等方面,以确保预测分析的准确性和有效性。
编译原理-清华大学-第4章-自顶向下语法分析方法(3+1)
(2)一个文法提取了左公共因子后,只解决 了相同左部产生式右部的FIRST集不相交问 题,当改写后的文法不含空产生式,且无左 递归时,则改写后的文法是LL(1)文法,否 则还需用LL(1)文法的判别方式进行判断才 能确定是否为LL(1)文法。
• FIRST(Ap)={a,c} • FIRST(Bq)={b,d}
2、非终结符A后跟符号FOLLOW集的定义:
• 定义:设 G = (VT ,VN , S , P) 是上下文无关文 法,A∈VN , S是开始符号。 FOLLOW(A)={a|S * …Aa… ,a∈VT} 若S *…A,则规定 #∈FOLLOW(A)
(3)反复使用规则(2)直到每个非终结符的 FOLLOW集不再增大
S→AB S→bC A→ε A→b B→ε B→aD C→AD C→b D→aS D→c
FOLLOW(S)={#}∪FOLLOW(D) FOLLOW(A)=( FIRST(B)-{ε} )∪
FOLLOW(S) ∪ FIRST(D) FOLLOW(B)=FOLLOW(S) FOLLOW(C)=FOLLOW(S) FOLLOW(D)=FOLLOW(B)∪FOLLOW(C)
• 1表示:只需向右看1个输入符号便可决定 如何推导(即选择哪个产生式进行推导)。
• 类似也可以有LL(K)文法:需向前查看K个 输入符号才可确定选用哪个产生式。
• 文法G[S]是否是LL(1)文法: S→aA S→d A→bAS A→ε
SELECT(S→aA) ={a} SELECT(S→d)={d} SELECT(A→bAS)={b} SELECT(A→ε)={a,d,#} SELECT(S→aA)∩SELECT(S→d)={a}∩{d}=Φ SELECT(A→bAS)∩SELECT(A→ε)={b}∩{a,d,#}=Φ
管理会计(第二版)技能训练参考答案10
技能训练参考答案一、单项选择题1、预测分析的内容不包括(D )。
A.销售预测B.成本预测C.利润预测D.所得税预测2、下列属于定性分析法的是( B )。
A.趋势分析法B.市场调查法C.因果分析法D.高低点法3、在采用加权平均法预测销售量时,确定各期权数的数值应满足的要求是( B )。
A.近小远大B.近大远小C.前后一致D.逐期递减4、某公司2020利润为200000元,2021年的经营杠杆系数为1.8,预计销售量变动率为20%,则2021年的利润预测额为( C )元。
A.200000B.240000C.272000D.3600005、某公司2020年1-5月的产量分别为200、300、350、400、380件,单位变动成本分别为600、610、605、610、600元/件,固定成本总额分别为40000、52000、54000、56000、54000元。
若2020年6月计划产量为420件,则利用高低点法预测6月总成本为( D )。
A.300600B.320600C.320040D.3140006、下列各项中,可用于预测追加资金需要量的方法是( B )。
A.算术平均法B.销售百分比法C.指数平滑法D.回归分析法二、多项选择题1、预测分析的方法一般分为两大类,分别是(AD )。
A.定量分析法B.因果预测分析法C.判断分析法D.定性分析法2、下列销售预测方法中,属于定性分析法的有(ABD )。
A.德尔菲法B.营销员判断法C.因果预测分析法D.产品寿命周期分析法3、销售预测常用的定量分析法有( ABCD )。
A.回归直线法B.加权平均法C.算术平均法D.指数平滑法4、反映本-量-利关系的基本公式包括(ABCD )。
A.利润=销售收入-总成本B.利润=销售收入-变动成本-固定成本C.利润=单价×销售量-单位变动成本×销售量-固定成本D.利润=(单价-单位变动成本)×销售量-固定成本5、可比产品成本预测的方法主要有(ABC)。
实验三自上而下语法分析--预测分析
实验三预测分析法判断算术表达式的正确性学时数:6一、实验目的1、理解语法分析器的构造方法和工作原理;2、理解自上而下语法分析方法;3、熟练掌握预测分析程序的构造方法。
二、实验内容算术表达式的文法是G[E]:E→E+T| TT→T*F| FF→(E)| id用预测分析法按文法G[E]对算术表达式(包括+、*、()的算术表达式)进行语法分析,判断该表达式是否正确。
三、实验步骤1、准备:阅读课本有关章节,将上述算术表达式的文法改造成LL(1)文法;设计出预测分析表;按算法3.1(P56)编写程序。
2、上机调试,发现错误,分析错误,再修改完善。
四、测试要求1、为降低难度,表达式中不含变量(只含单个无符号整数或i);2、如果遇到错误的表达式,应输出错误提示信息(该信息越详细越好);3、测试用的表达式建议事先放在文本文件中,一行存放一个表达式,同时以分号结束。
同时将语法分析程序的输出结果写在另一个文本文件中;4、对学有余力的同学,可增加功能:当判断一个表达式正确时,输出计算结果。
5、程序输入/输出示例:如参考C语言的运算符。
输入如下表达式(以分号为结束)和输出结果:(a)1;输出:正确(b)1+2;输出:正确(c)(1+2)/3+4-(5+6/7);输出:正确(d)((1-2)/3+4输出:错误,缺少右括号(e)1+2-3+(*4/5)输出:错误五、实验报告要求1、写出修改后LL(1)文法,所构造的预测分析表。
2、通过对核心代码做注释或通过程序流程图的方式说明预测分析程序的实现思想。
3、写出调试程序出现的问题及解决的方法。
4、给出测试的结果。
六、思考(选作)文法G[E]所构造算术表达式只包含+和*。
请修改文法和程序,使得该语法程序可判断包含减号和除号的算术表达式的正确性。
[实验指导]将文法G[E]改造为LL(1)文法如下:G’[E]:E → TE’E’→ +TE’| εT → FT’T’→ *FT’|εF → (E)| i[补充说明]预测分析法分析程序可以从网上下载,但要求:(1)理解该程序,在实验报告中说明该程序所使用的文法和预测分析表;(2)实验报告要求同上。
预测分析的基本方法
预测分析的基本方法预测分析是一种通过收集、整理和分析数据来预测未来事件发展趋势的方法。
在当今信息爆炸的时代,预测分析越来越受到企业和组织的重视,因为它能够帮助他们做出更明智的决策,提高效率,降低风险。
下面我们就来了解一下预测分析的基本方法。
首先,数据收集是预测分析的基础。
无论是市场趋势、消费者行为还是生产效率,都需要大量的数据支持。
数据的来源可以包括内部数据(如销售记录、客户信息等)和外部数据(如市场调研、行业报告等)。
在收集数据时,需要确保数据的准确性和完整性,避免出现数据偏差导致的错误预测。
其次,数据整理是预测分析的关键。
收集到的数据往往是杂乱无章的,需要经过清洗、整理和加工,才能变成可用于分析的数据。
这包括数据清洗(去除重复数据、纠正错误数据等)、数据转换(将数据转换成统一的格式)、数据聚合(将多个数据整合成一个数据集)等步骤。
只有经过整理的数据才能够支持准确的预测分析。
接着,数据分析是预测分析的核心。
在进行数据分析时,可以运用多种方法,如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析可以通过对历史数据进行回归分析、时间序列分析等方法,来发现数据之间的相关性和规律性;机器学习可以通过训练模型,来预测未来事件的可能发生;数据挖掘可以通过挖掘数据中隐藏的信息,来发现新的商机和趋势。
不同的方法可以相互印证,提高预测的准确性和可靠性。
最后,预测分析的结果需要及时反馈和调整。
预测分析不是一成不变的,随着时间和环境的变化,预测结果也会发生变化。
因此,需要及时将预测结果反馈给决策者,以便他们做出相应的调整和决策。
同时,还需要对预测分析的方法和模型进行不断的验证和改进,以提高预测的准确性和实用性。
综上所述,预测分析是一项复杂而又重要的工作。
它需要收集大量的数据,进行精细的整理和分析,才能够得出准确的预测结果。
只有掌握了基本的预测分析方法,才能够在未来的决策中做出明智的选择,取得更好的业绩和效益。
希望本文的介绍能够帮助您更好地理解预测分析的基本方法,为您的工作和生活带来帮助和启发。
运用预测分析优化规划方案的方法
运用预测分析优化规划方案的方法随着信息技术的飞速发展和数据的快速积累,预测分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
无论是企业管理、市场营销还是城市规划,都可以通过运用预测分析来优化规划方案。
本文将探讨如何运用预测分析优化规划方案的方法,并介绍一些常用的预测分析工具和技术。
一、预测分析的定义与意义预测分析是指通过对历史数据进行分析和建模,预测未来事件或趋势的一种方法。
它可以帮助我们了解过去的发展趋势,同时也能够为未来的决策提供参考。
预测分析在优化规划方案中的应用,可以帮助我们更好地理解问题的本质,找到最佳的解决方案。
在企业管理中,预测分析可以帮助企业预测市场需求、优化供应链管理、提高生产效率等。
在市场营销中,预测分析可以帮助企业预测消费者行为、制定精准的广告策略、提高销售额。
在城市规划中,预测分析可以帮助政府预测人口增长、交通状况、环境污染等,从而制定合理的城市规划方案。
二、预测分析的方法和工具1. 时间序列分析时间序列分析是一种通过对时间序列数据进行建模和分析,预测未来趋势的方法。
它基于时间序列数据的历史模式和趋势,通过统计学方法和数学模型来预测未来的发展趋势。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA 模型等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现和提取大规模数据中的模式和关联规则,进行预测和决策的方法。
它可以帮助我们从海量的数据中找到有用的信息,并进行预测和优化。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3. 机器学习机器学习是一种通过训练模型,使计算机能够从数据中学习和改进的方法。
它可以帮助我们构建预测模型,从而进行预测和优化。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
三、预测分析在优化规划方案中的应用1. 企业管理中的优化规划在企业管理中,预测分析可以帮助企业优化供应链管理、提高生产效率等。
通过对历史销售数据进行分析和建模,可以预测未来的市场需求,从而优化生产计划和库存管理。
- 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)。
编译原理上机实验
一、实验题目:
预测分析方法
二、实验要求:
用C++程序设计语言,构建预测分析程序、先进后出栈、预测分析表,实现用程序自动完成预测分析过程。
三、程序流图:
四、程序代码:
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
string table(char a,char b)
{
char *analist[5][6]={ //在子函数中创建二维数组{"Te","1","1","Te","1","1"}, //为了方便表示,用1代表出错
{"1","+Te","1","1","0","0"}, //ε用0代替{"Ft","1","1","Ft","1","1"},
{"1","0","*Ft","1","0","0"},
{"i","1","1","(E)","1","1"}
};
int i=0;
int j=0;
switch(a){
case 'E':i=0;break;
case 'e':i=1;break;
case 'T':i=2;break;
case 't':i=3;break;
case 'F':i=4;break;}
switch(b){
case 'i':j=0;break;
case '+':j=1;break;
case '*':j=2;break;
case '(':j=3;break;
case ')':j=4;break;
case '#':j=5;break;}
return analist[i][j];
}
bool isVt(char d) //判断是否是终结符
{char vt[5] = {'i','+','*','(',')'};
for(int i=0;i<5;i++)
{if(vt[i]==d)
return true;
}
return false;
}
void main()
{
int op1,op2; //op1、op2分别为两个栈的栈顶指针
string inputstr; //inputstr表示输入待分析的符号串
int mark=0; //mark用来记录程序执行的次数
string str; //定义str表示返回的产生式
char a,X; //流程图中的a、X
char stack1[30]; //用两个数组定义两个栈
char stack2[30];
op1=0; //初始化栈顶指针
op2=0;
stack1[op1]='#'; //#放入栈1
op1++;
stack1[op1]='E'; //E放入栈1
cout<<endl; //输出所要打印的表头
cout<<"****************自顶向下预测分析过程****************"<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<"LL(1)文法为:"<<endl;
cout<<endl;
cout<<"E->Te"<<endl;
cout<<"e->+Te|ε"<<endl;
cout<<"T->Ft"<<endl;
cout<<"t->*Ft|ε"<<endl;
cout<<"F->i|(E)"<<endl;
cout<<endl;
cout<<"请输入待分析符号串:"<<endl;
cin>>inputstr; //输入待分析符号串
cout<<endl;
for(int i=1;i<inputstr.length()+1;i++){ //输入符号串入栈2
stack2[i]=inputstr[inputstr.length()-i];
}
op2=inputstr.length();
a=stack2[op2];
op2--;
cout<<"对符号串"<<inputstr<<" 的分析过程:"<<endl<<endl;
cout<<"步骤"<<'\t'<<"分析栈"<<'\t'<<'\t'<<"剩余输入串"<<'\t'<<"推导所用产生式或匹配"<<endl;
sign:
mark++;
cout<<mark<<'\t'; //输出程序执行的次数
for(int j=0;j<(op1+1);j++) //输出分析栈1
{cout<<stack1[j];}
cout<<'\t'<<'\t';
X=stack1[op1]; //上托栈顶符号放入X
op1--;
for(int k=op2+1;k!=0;k--) //输出剩余符号串(即输出栈2)
{cout<<stack2[k];}
cout<<'\t'<<'\t';
//cout<<endl;
if(isVt(X))
{
if(X!=a)
{
cout<<"出错,符号串不符合文法。
"<<endl;
return;
}else{
cout<<"“"<<a<<"”"<<"匹配"<<endl;
a=stack2[op2]; //读入下一符号
op2--;
goto sign;
}
}else
{
if(X=='#')
{
if(X==a)
{
cout<<"接受"<<endl;
cout<<"此句子是该文法的句子,正常结束。
"<<endl;
return;
}
cout<<"出错,符号串不符合文法。
"<<endl;
return;
}else
{
str=table(X,a); //返回推导式
if(str=="1")
{
cout<<"出错,符号串不符合文法。
"<<endl;
return;
}else{
if(str!="0")
{
cout<<X<<"→"<<str<<endl;
for(int l=0;l<str.length();l++) //倒序入栈
{stack1[op1+1]=str[str.length()-l-1];
op1++;}
}else{cout<<X<<"→ε"<<endl;}
goto sign;
}
}
return;
}
}
五、实验过程:
选取三种不同类型的句子进行分析:
①“i+i*i#”
②“(i)*i+i#”
③“(+*i#”
六、对实验结果进行分析:
该方法要求文法必须是LL(1)文法。