统计预测与决策实验报告

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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。

企业预测与决策实训报告

企业预测与决策实训报告一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业面临着各种各样的挑战与风险。

为了在这个竞争激烈的环境中保持竞争优势，企业需要准确地预测未来的趋势，并做出相应的决策。

本次实训旨在通过对企业数据的分析和模型建立，为企业提供科学的决策依据。

二、数据分析在实训中，我们首先对企业的历史数据进行了分析。

我们通过统计分析的方法，了解了企业销售额、利润、成本等指标的变化趋势，并进行了可视化展示。

通过对数据的分析，我们了解到企业销售额在过去几个季度逐渐下降，但利润仍有保持稳定的趋势。

这意味着企业在管理成本方面还存在一定的问题。

三、预测模型建立为了进一步预测未来的趋势并做出合理的决策，我们建立了一套预测模型。

我们选择了时间序列分析中的ARIMA模型作为预测模型。

通过对历史数据进行拟合，并使用相关统计指标对模型的拟合效果进行评估，我们得到了一个较为准确的预测模型。

四、未来趋势预测基于我们建立的模型，我们对未来的销售额进行了预测。

根据预测结果，我们发现未来几个季度的销售额仍有下降的趋势。

这表明企业需要采取措施来提升销售额，以保持竞争力和利润。

五、决策建议基于我们对数据的分析和预测结果，我们给出了以下几点决策建议：1. 加大市场推广力度：通过增加市场推广投入，扩大企业知名度，提高产品销售额。

2. 优化产品定价策略：根据市场需求和竞争情况，合理定价以提高销售额和利润。

3. 优化供应链管理：通过优化供应链管理，减少成本，提高盈利能力。

4. 加强人力资源培养：提高员工的专业素质和服务水平，为企业发展提供人才支持。

六、总结通过本次实训，我们充分认识到企业预测与决策的重要性。

通过对历史数据的分析和模型的建立，我们能够更加准确地预测未来的趋势，并做出科学合理的决策。

我们的决策建议将帮助企业更好地应对竞争和风险，保持竞争优势，并实现可持续发展。

《预测及决策技术应用》课程实验报告

实验报告实验名称：预测与决策技术应用课程实验指导教师：实验日期：实验地点：班级：学号：姓名：实验成绩：实验1 德尔菲预测法【实验题目】某公司为实现某个目标，初步选定了a,b,c,d,e,f 六个工程，由于实际情况的限制，需要从六项中选三项。

为慎重起见，公司共聘请了100位公司内外的专家，请他们选出他们认为最重要的三项工程，并对这三项工程进行排序，专家的意见统计结果如下表。

如果你是最后的决策者，请根据专家给出的意见，做出最合理的决定。

专家意见表排序 1 2 3 a 30 10 20 b 10 10 40 c 16 10 20 d 10 15 0 e 14 46 10 f 20 9 10【实验环境】• Excel【实验目的】• 掌握利用德尔菲法进行定性预测的方法【实验步骤及结果】本实验中，要求选择3个项目进行排序，则可以按每位专家是同等的预测能力来看待，并规定其专家评选的排在第1位的项目给3分，第2位的项目给2分，第3位的项目给1分，没选上的其余项目给0分。

在本实验中，1T =3分，2T =2分，3T =1分。

上表中，对征询表作出回答的专家人数N=100人：赞成a 项排第1位的专家有30人（即a,1N =30），赞成a 项排第2位的专家有10人（a,2N =10），赞成a 排第3位的有20人（a,3N =20）。

所以，a 项目的总得分为：3*30+2*10+1*20=130分。

同理可以分别计算出：b 项目的总得分为：3*10+2*10+1*40=90分；c 项目的总得分为：3*16+2*10+1*20=88分；d 项目的总得分为：3*10+2*15+1*0=60分；e 项目的总得分为：3*14+2*46+1*10=144分；f 项目的总得分为：3*20+2*9+1*10=88分。

由此，绘制下表。

并从总分按高到低排序，得到前三个项目是e、a、b。

专家意见表排序第1位第2位第3位得分\分排序分值\分 3 2 1工程a 30 10 20 130 2b 10 10 40 90 3c 16 10 20 88 4d 10 15 0 60 6e 14 46 10 144 1f 20 9 10 88 4该方法用统计方法综合专家们的意见，定量表示预测结果。

excel预测与决策分析实验报告

《EXCEL预测与决策分析》实验报告册2014- 2015 学年第学期班级:学号:姓名:授课教师: 实验教师:实验学时: 实验组号:信息管理系目录实验一网上书店数据库的创建及其查询 (3)实验二贸易公司销售数据的分类汇总分析 (7)实验三餐饮公司经营数据时间序列预测 (9)实验四住房建筑许可证数量的回归分析 (12)实验五电信公司宽带上网资费与电缆订货决策 (15)实验六奶制品厂生产/销售的最优化决策 (17)实验七运动鞋公司经营投资决策 (18)实验一网上书店数据库的创建及其查询【实验环境】•Microsoft Office Access 2003；•Microsoft Office Query 2003。

【实验目的】1.实验1-1:•理解数据库的概念；•理解关系（二维表）的概念以及关系数据库中数据的组织方式；•了解数据库创建方法。

实验1-2:•理解DOBC的概念；•掌握利用Microsoft Query进行数据查询的方法。

实验1-3:•掌握复杂的数据查询方法: 多表查询、计算字段和汇总查询。

【实验步骤】实验1-1一、表的创建和联系的建立步骤1: 创建空数据库“xddbookstore”。

步骤2: 数据库中表结构的定义。

步骤3: 保存数据表。

步骤4: 定义“响当当”数据库的其他表。

步骤5: “响当当”数据库中表之间联系的建立。

二、付款方式表的数据输入步骤1: 选中需要输入数据的表（如付款方式表）。

步骤2: 输入数据。

三、订单表的数据导入在本书配套磁盘提供的xddbookstore.xls文件中, 包含了响当当数据库所有表的数据。

可以利用该文件将订单表数据导入到“xddbookstore.mdb”数据库中。

步骤1: 选择要导入的文件。

步骤2: 规定要导入的数据表。

步骤3: 指明在要导入的数据中是否包含列标题。

步骤4：规定数据应导入到哪个表中, 可以是新表或现有的表。

步骤5: 完成数据导入工作。

实验1-2一、建立odbc数据源在利用 microsoft office query对“响当当”网上书店进行数据查询之前, 必须先建立一个用于连接该数据库的odbc数据源“bookstore”, 具体步骤如下:步骤1: 启动microsoft office query应用程序。

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 ++=∧.。

预测与决策实验报告

203.4
246.5
成绩评定：
该生对待本次实验的态度□认真□良好□一般□比较差。
本次实验的过程情况□很好□较好□一般□比较差
对实验结果的分析□很好□良好□一般□比较差
文档书写符合规范程度□很好□良好□一般□比较差
综合意见：
成绩
指导教师签名
张立凡
日期
2012-3-28
按（Y=-0.99464+0.847206X）计算估计值：
n
x
y
x²
y²
xy
估计值y
1
11.6
8.5
134.56
72.25
98.6
8.832949
2
14.1
11.1
198.81
123.21
156.51
10.95096
3
17.1
13.6
292.41
184.96
232.56
13.49258
4
19.6
15.8
203.4
分别输入求4项移动平均公式和误差平方公式并向下复制。
月份
销售额
3个月移动平均
5个月移动平均
3个月加权平均
1
200
2
135
3
195
4
198
176.6666667
175.8333333
5
310
176
186.5
6
175
234.3333333
207.6
253.5
7
155
227.6666667
202.6
6
25.6
20.5
7
33.6
27.8

统计预测和决策期末总结

统计预测和决策期末总结一、引言统计预测与决策是现代社会中经济、政治、科学等领域中不可或缺的重要工具。

通过收集、整理、分析和解释数据，可以帮助我们预测未来发展趋势和变化，以及做出合理的决策。

本文将对统计预测与决策的应用进行总结和回顾，分析其优势和不足，并提出一些建议以进一步提高其应用效果。

二、统计预测的应用1. 经济领域：统计预测在经济领域中应用广泛，可以用于预测GDP增长率、通货膨胀率、失业率等宏观经济指标，以及市场需求、销售预测等微观经济现象。

通过对历史数据的分析和建模，可以帮助经济学家和企业家制定合理的经济政策和商业策略。

2. 政治领域：统计预测在选举预测、民意调查等政治领域中得到广泛应用。

通过对选民调查数据的统计分析，可以预测候选人的胜选概率，为政治家和选民提供决策参考。

此外，统计预测还可以帮助政府决策者预测社会问题的发展趋势，如犯罪率、环境污染等，以制定相关政策。

3. 科学研究：统计预测在科学研究中也发挥着重要作用。

研究者可以通过统计分析数据，建立模型并预测实验结果。

此外，在生物学、地球科学、物理学等领域，统计预测还可以帮助发现新的规律和关联性，为进一步的研究提供指导。

三、统计预测的优势1. 提供客观准确的信息：统计预测通过对数据的分析和处理，可以提供客观准确的信息，避免主观臆断和主观判断的错误。

2. 预测未来趋势：通过对历史数据的分析和建模，统计预测可以帮助我们预测未来的趋势和变化，为决策者提供决策依据。

3. 降低决策风险：统计预测可以提供不同决策方案的可能结果及其概率，帮助决策者更好地评估决策的风险和收益，减少决策的不确定性。

4. 优化资源分配：通过对数据的分析和建模，统计预测可以帮助企业和政府合理分配资源，提高资源利用效率，实现经济增长和社会发展。

四、统计预测的不足1. 数据质量不佳：统计预测的准确性很大程度上依赖于数据质量的好坏。

如果数据采集不准确或者缺失，那么预测的结果也会受到影响。

统计预测与决策实验报告

总成绩：江苏师范大学科文学院实验报告课程：统计预测与决策班级：姓名：学号：教师：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：实验步骤：1.File —Import Data —将data 重命名为A （建立数组A ）—Finish2.File-Save workspace as -shiyan1_1_1.mat ；3.File —New —M-File —输入代码—Debug —Save As —文件名（Untitled ）—保存；程序代码：load shiyan1_1_1.mat [n,m]=size(A);X=A(:,1:m-1);Y=A(:,m);stepwise(X,Y,[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12],0.05,0.1)运行结果:由图可以看出所得的线性回归方程为：3891011184.763 4.3212120.20217.365311.618313.0049y x x x 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。

趋势外推法实验报告

趋势外推法实验报告
2014——2015学年第⼆学期
实验报告
课程名称：统计预测与决策
实验项⽬：趋势外推法
⼀、实验⽬的
(1)掌握多项式曲线趋势外推法；
(2)掌握指数曲线趋势外推法；
(3)利⽤趋势外推法建⽴模型并进⾏预测。

(4)利⽤指定数据掌握模型建⽴⽅法并对数据进⾏预测。

数据为：
⼆、实验容
（1）利⽤多项式曲线趋势外推法对数据建⽴模型并进⾏预测；
（2）利⽤指数曲线趋势外推法对数据建⽴模型并进⾏预测；
（3）⽐较两种模型的预测结果，并判断更适合于指定数据的模型。

三、实验步骤及结果
实验步⼀：
（1）产⽣1972-2003年的Y，并对Y从1开始进⾏编号：genr ttrend （1971）（2）对时间序列进⾏⼀阶差分：genr dy=D（y），⽣成⼀阶差分序列：
（3）对时间序列进⾏⼆阶差分：genr dy2=D（y，2），⽣成⼆阶差分序列：
（4）作⼆阶差分的趋势线图：plot dy2：
（5）建⽴回归⽅程：LS Y C T T^2,得回归结果：
所以⼆次多项式曲线模型为：
Y=576.997-44.31605*T+3.296153*T^2。

统计学实验报告(汇总10篇)

统计学实验报告第1篇为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excel软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。

经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。

统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。

因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。

几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。

实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。

不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。

我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。

这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。

例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。

这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。

以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。

统计决策实训报告

一、实习目的本次统计决策实训旨在通过实际操作，使学生深入了解统计决策的理论和方法，掌握统计软件的使用，提高分析问题和解决问题的能力。

通过实习，使学生能够运用统计学知识，对实际数据进行处理和分析，为决策提供科学依据。

二、实习背景随着信息时代的到来，数据已经成为企业、政府等各个领域决策的重要依据。

统计学作为一门研究数据的科学，在决策过程中发挥着越来越重要的作用。

本次实训选取了一家小型制造企业作为研究对象，通过对其销售数据的分析，为企业制定合理的销售策略提供参考。

三、实习过程1. 数据收集与整理首先，收集了该企业近一年的销售数据，包括产品种类、销售数量、销售额、客户信息等。

数据来源包括企业内部销售报表和客户订单记录。

2. 数据预处理对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性。

同时，对数据进行分类和汇总，为后续分析做准备。

3. 数据分析利用统计学方法对销售数据进行分析，主要包括以下内容：（1）描述性统计：计算销售额、销售数量、平均单价等指标，了解企业的销售状况。

（2）交叉分析：分析不同产品、不同客户群体的销售情况，找出销售热点和薄弱环节。

（3）相关性分析：分析销售额与销售数量、销售额与客户数量等指标之间的相关性，为制定销售策略提供依据。

（4）预测分析：利用时间序列分析方法，预测未来一段时间内的销售额和销售数量。

4. 决策建议根据数据分析结果，为企业提出以下决策建议：（1）针对销售热点产品，加大宣传力度，提高市场占有率。

（2）针对销售薄弱环节，优化产品结构，提高产品竞争力。

（3）针对不同客户群体，制定差异化的销售策略。

（4）利用预测分析结果，制定合理的销售计划。

四、实习体会1. 统计学在决策中的重要性通过本次实训，深刻体会到统计学在决策中的重要作用。

通过对数据的分析，可以揭示出事物发展的规律，为企业制定合理的决策提供科学依据。

2. 统计软件的应用在实训过程中，熟练掌握了Excel、SPSS等统计软件的使用，提高了数据分析的效率。

预测与决策实验报告样本

实验报告课程名称：预测与决策学院：交通运输系专业：物流工程班级：学生姓名：学号：指导教师：====2012 /2013学年第二学期====目录实验大纲 (1)实验一回归分析 (3)实验二曲线趋势外推(一) (4)实验三曲线趋势外推(二) (5)实验四时序平滑预测(一) (6)实验五时序平滑预测(二) (7)实验六同期平均法季节时序数据预测 (8)实验大纲（交通运输工程专业本科2008级学生）1.实验目的使学生通过本课程实验教学，加深理解和巩固所学理论知识；结合专业背景，学会收集或调查行业统计数据；切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。

2.实验内容在实验过程中，充分考虑到学生的自学能力和创新能力，安排命题开放式的实验内容给学生完成。

共计十个实验项目如下表，实验题目见任务书。

序号实验内容1 实验一回归分析2 实验二曲线趋势外推(一)3 实验三曲线趋势外推(二)4 实验四时序平滑预测(一)5 实验五时序平滑预测(二)6 实验六同期平均法3.实验教材或实验指导书1.罗应婷等主编，SPSS统计分析从基础到实践.北京：电子工业出版社，2007年6月；2. 章文波陈红艳编著.《实用数据统计分析及SPSS12.0应用》.人民出版社，2006年；3.张文彤.SPSS.11.0统计分析教程.(高级篇)，北京希望电子出版社.2002年6月；4.郝黎仁等.SPSS实用统计分析.中国水利水电出版社.2003年1月。

4.实验有关事项实验时间：见课程表；实验地点：学校机房；纪律要求：成果提交：要求独立完成，八个实验项目按指定格式提交成一个最终实验报告，每人提交1份打印的实验报告（A4）及电子文档；打印稿统一交班长汇总并转交任课老师；电子文档以学号后四位+姓名为附件名发至邮箱：33896822@；5.实验报告格式实验报告按以下内容装订：封面、实验大纲、目录、实验一～实验八、成绩评定册。

预测与决策实验报告

实验一一元线性回归在Excel 中的实现一、实验目的：掌握一元线性回归在Excel 中实现的基本方法，熟悉Excel 的有关操作。

二、实验内容: 学会Excel 中一元线性回归的输入形式和求解方法。

三、实验准备：仔细阅读有关Excel 命令的内容，对有关命令，都要事先准备好使用的例子;仔细阅读Excel 中的有关菜单的功能。

四、实验步骤题目：某种商品的需求量与人均月收入的关系数据如下表：人均月收入（元）７００８００９００１０００１１００１２００１２６０１３４０需求量（万元）９.０９.６１０.２１１.６１２.４１３.０１３.８１４.６如果估计下个月人均月收入为１４００元，试预测下月该商品的需求量。

解：设一元线性回归模型为： i ^y =a+b i x 1.一元线性回归输入：2. 绘制散点图：3、一元线性回归的计算资料：计算2x 、2y 、xy 、∑y 、∑2x 、∑2y 及∑xy ∑x 。

4、一元线性回归系数的计算：xb y a x x n y x xy n b 22-=--=∑∑∑∑∑)(故预测模型为：i ^y =2.546567205+8.894875⨯103-i x按 i ^y =2.546567205+8.894875⨯103-i x 进行估值计算：5.F 检验：F=)2n ()(1)y (2^2-÷-÷-∑∑-∧y y yF>05.0F （1,6）=5.99 故方程通过F 检验 6.预测区间估计：当x=1400时：^y =2.546567205+8.894875⨯103-⨯1400=14.999 根据公式^y ± t 2a SE y 求预测区间：SE=2)ˆ(2--∑n y y =0.21523243SE y =SE ∑----++220)()(n11x x x x =0.262552763 查表得：t 2a (6)=2.4469t 2a SE y =0.64244预测区间：^y ± t 2a SE y故下个月的需求为：14.36-15.64万元之间。

关于统计预测实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本实验旨在通过统计方法对数据进行分析和预测，掌握统计预测的基本原理和操作步骤，提高对实际问题的分析和解决能力。

通过本次实验，我们希望达到以下目标：1. 理解统计预测的基本概念和原理。

2. 掌握常用统计预测方法，如线性回归、时间序列分析等。

3. 能够运用统计软件（如Excel、R等）进行预测分析。

4. 提高对实际问题的分析和解决能力。

二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据收集与整理2. 描述性统计分析3. 时间序列分析4. 线性回归预测5. 结果分析与讨论三、实验步骤1. 数据收集与整理我们收集了某城市过去五年的GDP数据，并将其整理成表格形式。

2. 描述性统计分析使用Excel对数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等。

3. 时间序列分析利用R软件对时间序列数据进行处理，包括趋势分析、季节性分析等。

4. 线性回归预测建立线性回归模型，以GDP为因变量，时间（年）为自变量，进行预测。

5. 结果分析与讨论分析预测结果，讨论预测的准确性，并探讨影响预测结果的因素。

四、实验结果与分析1. 描述性统计分析经过描述性统计分析，我们得到以下结果：- 均值：XXXX亿元- 标准差：XXXX亿元- 最大值：XXXX亿元- 最小值：XXXX亿元2. 时间序列分析通过时间序列分析，我们发现该城市GDP呈现逐年增长的趋势，且具有明显的季节性。

3. 线性回归预测建立线性回归模型后，得到以下结果：- R²：XXXX- F值：XXXX- 预测方程：GDP = XXXX + XXXX 年份根据预测方程，预测未来五年的GDP分别为：- 第6年：XXXX亿元- 第7年：XXXX亿元- 第8年：XXXX亿元- 第9年：XXXX亿元- 第10年：XXXX亿元4. 结果分析与讨论从预测结果来看，该城市GDP在未来五年内将持续增长。

然而，预测结果可能受到以下因素的影响：- 经济政策- 社会环境- 自然灾害因此，在分析预测结果时，需要综合考虑各种因素。

统计预测与决策

实验报告组员：胡海声I61114005 王佳妮I61114016 陶善桂I61114009 王明惠I61114017 汪泽龙I61114010 单光辉I61114046 张佩I61114014 陈锦I61114058 张俊I61114015一、实验内容1、实验目的（1）研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2(亿元)、居民非商品支出x3（亿元）的关系并预测在x1、x2、x3确定的情况下货运总量y的值。

（2）巩固应用回归分析的理论知识（3）运用回归分析研究方法，加强解决实际问题的能力。

2、实验要求（1）正确运用spss软件对数据进行处理。

（2）熟练使用spss软件对数据进行回归分析。

（3）正确分析数据，尝试选择不同的模型拟合数据。

（4）会解释模型结果，会拟合优度检验，方程显著性检验，参数检验。

二、实验报告1、提出问题（1）计算y，x1，x2，x3的相关系数矩阵；（2）求y关于x1，x2，x3的三元线性回归方程；（3）对所求得的方程作拟合优度检验；（4）对回归方程作检验；（5）对每一个回归系数作显著性检验；（6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验；（7）求出每一个回归系数的置信水平为95％的置信区间；（8）求标准化回归方程；（9）求当x01＝75，x02＝42，x03＝3.1时的，给定置信水平为99％，计算置信区间；（10）结合回归方程对问题作一些基本分析。

2、指标选择本次实验中，我们选取货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2(亿元)、居民非商品支出x3（亿元）等指标，研究它们之间的关系。

3、数据资料数据来源于习题一，如下表所示。

表1-1 习题数据num y（万吨）x1（亿元）x2(亿元) x3（亿元）1 160 70 35 1.02 260 75 40 2.43 210 65 40 2.04 265 74 42 3.05 240 72 38 1.26 220 68 45 1.57 275 78 42 4.08 160 66 36 2.09 275 70 44 3.210 250 65 42 3.04、实验步骤4.1用Enter方法建立y与x1、x2、x3之间的回归方程（1）单击菜单Analyze→Correlate→Bivariate 顺序，展开主对话框。

统计预测与决策实验报告

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。

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 操作步骤1、将excel 文件中的数据导入Matlab 文件中（1）在Matlab 的“Command Window ”窗口中输入“A=[]”，点击回车键；（2）在Matlab 的“Workspace ”窗口中双击“A ”，打开“Variable Editor ”窗口，将保存在excel 中的实验一的数据复制到“Variable Editor ”窗口中，保存为“sy1_sj.mat ”。

2、建立M 文件打开一个空白的M 文件，并在其中输入程序：（1）后退法clear;clc load sy1_sj.mat [n,m]=size(A); X=A(:,1:m-1);y=A(:,m);stepwise(X,y,[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12],0.05,0.1)保存在数据保存的位置，命名为“sy1_ht.m ”。

（2）前进法clear;clc load sy1_sj.mat [n,m]=size(A); X=A(:,1:m-1);y=A(:,m); stepwise(X,y,[],0.05,0.1)保存在数据保存的位置，命名为“sy1_qj.m ”。

统计决策与预测

实验三多目标决策
一实验目的：
1. 掌握多目标决策的基本原理和实施步骤；
2 使用spass软件对实际案例进行预测；
3 通过实际案例分析多目标决策的优缺点。
二实验内容：
1 产品生产模型
600*0.5+400*0.2+750*0.3=695
三实验要求
1 按要求完成各项操作；完成实验报告。并在实验报告中记录如下内容：
1) 对问题的分析；
2) 用spass软件分析所得结果；
3) 分析结果的优缺点
2 所有试验环节均有每位学生独立完成，严禁抄袭他人的实验结果，若有发现雷同者，按实验课考核办法处理，
最可能销售量：
410 500 600 700 750
最高销售量：
600 610 650 750 800 900 1250
最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。
将可最能销售量、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：
表２
序号时间() 时间^2() 配比×时间() 收率() 1 1.5 2.25 1.5 0.330 2 3.0 9.0 4.2 0.336 3 1.0 1.0 1.8 0.294 4 2.5 6.25 5.5 0.476 5 0.5 0.25 1.3 0.209 6 2.0 4.0 6.0 0.451 7 3.5 12.25 11.9 0.482
二实验内容：
1 某书刊经销商采用德尔菲法对某一专著销售量进行预测。该经销商首先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、销售代表和海外公司经理组成专家小组。将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家，要求大家给出该专著最低销售量、最可能销售量和最高销售量三个数字，同时说明自己作出判断的主要理由。将专家们的意见收集起来，归纳整理后返回给各位专家，然后要求专家们参考他人的意见对自己的预测重新考虑。专家们完成第一次预测并得到第一次预测的汇总结果以后，除书店经理B外，其他专家在第二次预测中都做了不同程度的修正。重复进行，在第三次预测中，大多数专家又一次修改了自己的看法。第四次预测时，所有专家都不再修改自己的意见。因此，专家意见收集过程在第四次以后停止。最终预测结果为最低销售量26万册，最高销售量60万册，最可能销售量46万册。

统计预测与决策总结

一、经济预测的分类：（一）、按超前期分类：（1）短期经济预测：一年以内的预测；（2）中期经济预测：一年以上五年以内的预测；（3）长期经济预测：五年以内十年以内的预测；（4）超长期预测：十年以上的预测。

（二）、按预测结果的属性分类：（1）定性预测：在缺乏定量数据时，凭借预测者的直觉、经验、根据预测对象的性质、特点、过去和现在的延续状况及最新信息等对预测对象未来的发展趋势做出预测，并估计其可能达到的程度；（2）定量预测：是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出预测目标未来值的一种预测方法。

二、提高经济预测精度的可能性：（1）经济现象的发展变化是连贯的、有规律的；（2）经济现象具有相对稳定性：经济发展中的稳定性，经济现象相互联系的稳定性。

三、定性预测方法中：专家预测法最常用的有头脑风暴法和德尔菲法。

头脑风暴法的优点：（1）最大限度地发挥专家的个人才智，且不受外界影响；（2）通过信息交流，进而激发创造性思维，并在短期内取得成果；（3）由于信息量大，考虑的因素多，因此所提供的方案也比较全面。

缺点：（1）由于受专家个人在知识、爱好、经验、成见等方面的限制，预测结论易产生片面性；（2）是易受领导或权威的影响，不能真正畅所欲言和充分发表意见；（3）易受个人自尊心的影响，有的专家听不进不同意见或不能及时公开修正自己的意见等。

应用德尔菲法进行预测分为几个阶段：1.准备阶段：（1）选择专家，准备预测对象的背景资料；（2）预测问题的提出与调查表的编制。

2.征询阶段：目前我国德尔菲法征询阶段主要进行四轮征询。

四、时间序列的平滑预测法为考试重点，要掌握具体公式：（一）一次移动平均预测：t n t t t t y ny y y =+++=M +--11 作为t+1期的预测值，记作：t t yM =+1ˆ （二）加权移动平均法：一般情况下，最近期的经济数据比远期的数据包含了更多的信息，一般给予近期的数据以较大的权值，给远期的数据以较小的权值，然后进行移动平均：t n t n n n t y ny y y =+++=M +---11110ααα 即 t t yM =+1ˆ （三）二次移动平均预测法：二次移动平均是在对时间序列做一次移动平均后，再对一次移动平均序列做一次移动平均。