统计预测与决策ppt课件
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第八章 风险型决策方法 《统计预测与决策》PPT课件
8.3 决 策 树
对于十分简单的决策问题，通过表格法清晰 明了，但对于较为复杂的决策问题，表格法显得 无能为力了，从以下举出的例题即可以看出。为 了解决这类较复杂的概率型问题，使决策分析思 路及过程更直观，更明确，不至于混乱，决策科 学理论发展了称为“决策树”的分析工具。
13
决策树要点
▪ 决策树只是分析工具，其分析原理仍然是数学期望理 论，求各方案的期望值，按决策目标或标准，取最佳 方案。
32
8.5 完全信息价值
完全信息的概念：指对决策问题做出某一 具体决策行动时所出现的自然状态及其概率， 能提供完全确切、肯定的情报。也称完全情报。
完全信息价值的概念：等于利用完全情报 进行决策所得到的期望值减去没有这种情报而 选出的最优方案的期望值。它代表我们应该为 这种情报而付出的代价的上限。
33
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完全信息价值的意义：
1、通过计算信息价值，可以判断出所做 决策方案的期望利润值随信息量增加 而增加的程度。
2、通过计算信息价值，可使决策者在重 大问题的决策中，能够明确回答对于 获取某些自然状态信息付出的代价是 否值得的问题。
34
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8.6 效用概率决策方法
效用概率决策方法的概念： 效用概率决策方法是以期望效用值作为决 策标准的一种决策方法。
8 风险型决策方法
8.1 风险型决策的基本问题 8.2 不同标准的决策方法 8.3 决策树 8.4 风险决策的敏感性分析 8.5 完全信息价值 8.6 效用概率决策方法 8.7 连续型变量的风险型决策方法 8.8 马尔科夫决策方法
1
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8.1 风险型决策的基本问题
一、风险型决策的概念
概念：根据预测各种事件可能发生的先验 概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最 优决策方案。
第十二章 统计决策 (《统计学》PPT课件)
该准则的数学表达式为：
a*
ax ax
i
j
qij
式中，a*是所要选择的方案。
26
第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
2.最大的最小收益值准则：
该准则又称悲观准则或“坏中求好”准则。它正好与乐 观准则相反，决策者对未来形势比较悲观。在决策时， 先选出各种状态下每个方案的最小收益值，然后再从中 选择最大者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
式中，Q (ai ,θj )是在第j种状态下，正确决策有可能得到 的最大收益，qij是收益矩阵的元素。
28
第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
3.最小的最大后悔值准则：
应在求出后悔矩阵的基础上，先选出各种状态下 每个方案的最大后悔值，然后再从中选择最小者，并以 其相对应的方案作为所要选择的方案。 该准则的数学表达式为：
14
第二节 一般风险型决策方法
一、风险型决策的基本问题
把以上三部分内容在一个表上表现出来，该表就称 为损益矩阵表，如表12.1所示。
表12-1 损益矩阵表
可行方案 d i
d1 d2
dm
自然状态 s
12 n
先验概率Pi 损益值 Lij
p1 p2 pn
L11L12 L1n
L21L22 L2n
②完全不确定情况下的决策：未知任何信息的决策。
对抗型决策：包含了两个或几个人之间的竞争，并且不是
所有的决策都在决策人的直接控制之下，而要考虑到对方的策 略
6
第一节 统计决策的基本概念
二、决策的作用和步骤
目标→决策→行动→结果。即由 目标出发，作出决策，由决策指挥行动，由行动产生 相应的结果。
由目标到达结果的中间媒介作用； 避免盲目性减少风险性的导向效应。
统计预测与决策1-4
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例 题
•例1
下表是我国1952～1983年社会商品零 售总额（按当年价格计算），分析预测 我国社会商品零售总额 。
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年份
1952 1953 1954 1955 1956
时序 （t）
1 2 3 4 5
总额 （ yt ）
276.8 348.0 381.1 392.2 461.0
2 t 1 t t 1 t t n n 2
一阶线性拟合
其原理为最小二乘原理。用直线形态的趋势线拟合 时间序列数据，使该直线上的预测值与实际观察值之 间的离差平方和为最小。 对于时间序列，xt的取值为1到n , 即自变量xt的取值等 于其下标t。采用正负对称编号法可简化计算。特别， 当n为奇数时，取其中位数的编号为0，
年份
1963 1964 1965 1966 1967
时序 （t）
12 13 14 15 16
总额 （ yt ）
604.5 638.2 670.3 732.8 770.5
年份
1974 1975 1976 1977 1978
时序 （t）
23 24 25 26 27
总额 （ yt ）
1163.6 1271.1 1339.4 1432.8 1558.6
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趋势外推法的两个假定： （1）假设事物的发展过程没有跳跃式变化； （2）假定事物的发展因素也决定事物未来的发展，
其条件是不变或变化不大。
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三个例子：预测未来两期的指标水平
y2010预测
y2009预测
某企业1998～2008年利润额序列数据
45 40
Y10预测 y11预测
第十章 不确定型决策方法 《统计预测与决策》PPT课件
f
(d*
)
max[ di
f
(di
)]
的方案 d* 就是 系数决策的最优方案。
14
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若所讨论的决策问题属于损失矩阵，则：
f
(di
)
(min[ j
Lij
])
(1
)(max[ j
Lij
])
f
(d*
)
min[ di
f
(di
)]
15
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10.4 “最小的最大后悔值”决策方法
3
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10.1 “好中求好”决策方法
一、概念及其决策方法步骤 概念：“好中求好”决策准则，又叫乐 观决策准则，或称“最大最大”决策准则， 这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大 利益，在各最大利益中选取最大者，将其对 应的方案作为最优方案。
4
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“好中求好”决策方法的一般步骤为：
则满足：
f (d*) max[ f (d1), f (d2), , f (dm)]
的方案 d* 就是“坏中求好”决策的最优方案。
11
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若决策矩阵为损失矩阵，则应采取最大最
小的方法，这时f 大损失值，即
(di )表示取行动方案
di
时的最
f (di ) max{Li1, Li2, , Lin} (i 1,2, , m) 则满足
, Lmj} (i 1, 2,
, m)
则在这一状态下各方案的后悔值为：
17
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d1 :
max i
Lij
L1 j
d2 :
max i
教学课件第九章统计决策
如果实际选择的方案正好是这种状态下的最优方案（有可能 带来最大收益的方案），则后悔值为0；如果实际选择的方 案不如最优方案，决策者就会感到后悔。后悔值越大表明所 选的方案与最优方案差距越大。显而易见，rij≥0 。
最小的最大后悔值准则的数学表达式为：
a*M i M ijna rij x
(9.5)
E(Q(ai)) qi,jPj
(i =1,2,---,m) (9.10)
（二）变异系数准则 j1
当出现两个方案收益的期望值相差不大的情况时，可以进一
步用变异系数作为选择方案的标准，以变异系数较低的方案
作为所要选择的方案。变异系数准则必须在期望值达到一定 数额的前提下，才能运用，否则可能得出不正确的结论。
9-14
表 9-3 某项投资的后悔矩阵表 单位：万元
状态 方 方案一
方案二 案 方案三
需求大 0
250 450
需求中 200
0 200
需求小 285 85
0
9-15
（四）折衷准则
该准则认为，对未来的形势既不应该盲目乐观，也 不应过分悲观。主张根据经验和判断确定一个乐观 系数δ（0≤δ≤1），以δ和1-δ分别作为最大收益值和 最小收益值的权数，计算各方案的期望收益值
9-13
【例9-3】 假设例9-1中,有关市场状态的概率完全不知道，试 求出后悔矩阵并根据最小的最大后悔值准则进行决策。
解：
(1)在市场需求大的情况下,采用方案一可获得最大收益,故有:
Mi aQ(xai,1)450
在市场需求中的情况下，采用方案二可获得最大收益，故有:
Mi aQ(xai,2)200
试编制该问题的收益矩阵表。
9-7
解：首先分别计算不同状态下采用不同方案可能带来的收益。
最小的最大后悔值准则的数学表达式为：
a*M i M ijna rij x
(9.5)
E(Q(ai)) qi,jPj
(i =1,2,---,m) (9.10)
（二）变异系数准则 j1
当出现两个方案收益的期望值相差不大的情况时，可以进一
步用变异系数作为选择方案的标准，以变异系数较低的方案
作为所要选择的方案。变异系数准则必须在期望值达到一定 数额的前提下，才能运用，否则可能得出不正确的结论。
9-14
表 9-3 某项投资的后悔矩阵表 单位：万元
状态 方 方案一
方案二 案 方案三
需求大 0
250 450
需求中 200
0 200
需求小 285 85
0
9-15
（四）折衷准则
该准则认为，对未来的形势既不应该盲目乐观，也 不应过分悲观。主张根据经验和判断确定一个乐观 系数δ（0≤δ≤1），以δ和1-δ分别作为最大收益值和 最小收益值的权数，计算各方案的期望收益值
9-13
【例9-3】 假设例9-1中,有关市场状态的概率完全不知道，试 求出后悔矩阵并根据最小的最大后悔值准则进行决策。
解：
(1)在市场需求大的情况下,采用方案一可获得最大收益,故有:
Mi aQ(xai,1)450
在市场需求中的情况下，采用方案二可获得最大收益，故有:
Mi aQ(xai,2)200
试编制该问题的收益矩阵表。
9-7
解：首先分别计算不同状态下采用不同方案可能带来的收益。
统计预测与决策PPT(16张)
5、世上最美好的事是：我已经长大，父还未老;我有能力报答，父母仍然健康。
•
6、没什么可怕的，大家都一样，在试探中不断前行。
•
7、时间就像一张网，你撒在哪里，你的收获就在哪里。纽扣第一颗就扣错了，可你扣到最后一颗才发现。有些事一开始就是错的，可只有到最后才不得不承认。
•
8、世上的事，只要肯用心去学，没有一件是太晚的。要始终保持敬畏之心，对阳光，对美，对痛楚。
（2）计算方法 线性二次移动平均法的通式为：
Stxtxt1xt N 2...xtN1
StStSt 1StN 2...StN 1
（1） （2）
at 2StSt
（3）
bt N21StSt
（4）
Ftmat btm m为预测超前期数
•
9、别再去抱怨身边人善变，多懂一些道理，明白一些事理，毕竟每个人都是越活越现实。
•
10、山有封顶，还有彼岸，慢慢长途，终有回转，余味苦涩，终有回甘。
•
11、人生就像是一个马尔可夫链，你的未来取决于你当下正在做的事，而无关于过去做完的事。
•
12、女人，要么有美貌，要么有智慧，如果两者你都不占绝对优势，那你就选择善良。
•
2、身材不好就去锻炼，没钱就努力去赚。别把窘境迁怒于别人，唯一可以抱怨的，只是不够努力的自己。
•
3、大概是没有了当初那种毫无顾虑的勇气，才变成现在所谓成熟稳重的样子。
•
4、世界上只有想不通的人，没有走不通的路。将帅的坚强意志，就像城市主要街道汇集点上的方尖碑一样，在军事艺术中占有十分突出的地位。
•
正，N越大，平滑效果越好。
（2）移动平均法的优点
计算量少； 移动平均线能较好地反映时间序列
统计预测与决策5
• 3、影响需求预测的主要因素 • 企业必须以市场需求而不是以销售数据 为依据——只有疲软的产品，没有疲软 的市场！ • 产品的替代与互补 • 可利用的供给资源：能否快速反应 • 4、理解和识别顾客群（市场细分） • 5、决定适当的预测方法 • 6、确定预测效果的评估方法和误差的测 度方法
1.2 预测方法的分类和选择
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连贯原则，是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；
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类推原则，是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
3
400
600
800
500
700
800
500
700
800
4
750
900
1500
600
750
1500
500
600
1250
5
100
200
350
220
400
500
300
500
600
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接上页
第一次判断 专家 编号 最低 销售量 最可能 销售量 最高 销售量 最低 销售量 最可能 销售量 最高销 售量 最低销 售量 第二次判断
灰色预测法
10
短、中 期
适用于时间序列的发展呈 指数型趋势
计算机
收集对象的 历史数据 收集对象的 历史数据并 建立状态空 间模型
状态空间模 型和卡尔曼 滤波
11
短、中 期
适用于各类Leabharlann 间序列的预 测计算机回总目录 回本章目录
统计预测和决策
统计回预总测和目决策录 回本章目录
第三节 主观概率法
统计回预总测和目决策录 回本章目录
第三节 主观概率法
[解答] • 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。由上表 可以得出，该地产公司对2009年需求量预测最低可到 2083套，小于这个数值的可能性只有1%。 • 该集团公司2009年的房产最高需求可到2349套，大于 这个数值的可能性只有1%。
的客观性统计出来的一种概率。在很多情况下，人们 没有办法计算事情发生的客观概率，因而只能用主观 概率来描述事件发生的概率。
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第三节 主观概率法
• [例] 某地产公司打算预测某区2009年的房产需求量， 因此选取了10位调查人员进行主观概率法预测，要求 预测误差不超过±67套。调查汇总数据如下表所示：
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第二节 德尔菲法
[解答] • 加权平均预测：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：
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第二节 德尔菲法
[解答] • 中位数预测：可将第三次判断按预测值高低排列如下：
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第四节 定性预测的其他方法
二、厂长（经理）评判意见法
• 优点：迅速、及时和经济；集中了各个方面有经验人 员的意见，使预测结果比较准确可靠；不需要大量的 统计资料，适合于对那些不可控因素较多的产品进行 销售预测；如果市场发生了变化，可以立即进行修正。
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第一节 定性预测概述
一、定性预测的概念和特点
第三节 主观概率法
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第三节 主观概率法
[解答] • 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。由上表 可以得出，该地产公司对2009年需求量预测最低可到 2083套，小于这个数值的可能性只有1%。 • 该集团公司2009年的房产最高需求可到2349套，大于 这个数值的可能性只有1%。
的客观性统计出来的一种概率。在很多情况下，人们 没有办法计算事情发生的客观概率，因而只能用主观 概率来描述事件发生的概率。
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第三节 主观概率法
• [例] 某地产公司打算预测某区2009年的房产需求量， 因此选取了10位调查人员进行主观概率法预测，要求 预测误差不超过±67套。调查汇总数据如下表所示：
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第二节 德尔菲法
[解答] • 加权平均预测：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：
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第二节 德尔菲法
[解答] • 中位数预测：可将第三次判断按预测值高低排列如下：
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第四节 定性预测的其他方法
二、厂长（经理）评判意见法
• 优点：迅速、及时和经济；集中了各个方面有经验人 员的意见，使预测结果比较准确可靠；不需要大量的 统计资料，适合于对那些不可控因素较多的产品进行 销售预测；如果市场发生了变化，可以立即进行修正。
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第一节 定性预测概述
一、定性预测的概念和特点
《预测与决策》PPT课件
预测方法选择应考虑的因素
预测期限 数据的散布形式 模型的适用范围 预测费用 预测精确度 预测人员的素质
预测方法(1)
定量方法 定性方法 定量与定性相结合
预测方法 (2)
定量方法：
是一种数理统计的预测方法，是建 立在统计学、数学、系统论、控制论、 信息论、运筹学、计量经济学等学科基 础上，运用数学模型进行预测的方法。
7
5
7
7 4 7 199
NissanAlima
8
5
7
9
7 7 218
Toyota Camry 6
7
10 10 7 7 244
Volks passat
4
7
5
4 10 8 179
六、决策方案的选择标准
决策方案的选择标准标准： 经济价值 技术价值 社会价值 生态价值
七、决策的行为
个人因素
个人对问题的感知方式； 个人的价值观；
固定成本(a)是指成本总额在一定时期和一定业务量范 围内不受业务量增减变动影响而固定不变的，如固定 资产折旧费、差旅费、办公费等。
总成本＝固定成本＋变动成本＝固定成本＋单位变动 成本×业务量
量本利分析法（盈亏分析法2）
π π 量本利分析的基本方程式： ＝ｐＸ－ｂＸ－ａ，当 ＝０
时，则: Ｘ（保本销售量）＝ａ／（ｐ－ｂ） ｐＸ（保本销售额）＝ｐ×保本销售量＝ｐａ／（ｐ－ｂ）
A1新建 A2扩建 A3改建
0 5 35
20 0 10 40 10 ☆0
（三）其他方法
边际分析法 成本效益分析法（IIR、NPV） 经验法 实验法
边际分析法
边际成本＝边际收益 MR=MC
价
格 MR MC
第三章 回归分析预测法 《统计预测与决策》PPT课件
• 回归古典假设检验(见第四节)
残差分析; 异方差及自相关检验(DW)
24
拟合优度
• 拟合优度是指样本回归直线对观测数据 拟合的优劣程度。
• 如果全部观测值都在回归直线上，我们 就获得“完全的”拟合，但这是罕见的 情况，通常都存在一些正ei或负ei。我们 所希望的就是围绕回归直线的剩余尽可 能的小。
(基本假定)
1) 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即 E(ε)=0。对于一个给定的 x 值，y 的期望值
为E ( y ) =b 0+ b 1 x
2) 对于所有的 x 值，ε的方差σ2 都相同
3) 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且 相互独立。即ε~N( 0 ,σ2 )
a. 独立性意味着对于一个特定的 x 值，它所对应 的ε与其他 x 值所对应的ε不相关
y
(xn ,yn)
yˆ bˆ0 + bˆ1x
(x2 ,y2)
｝
ei = yi＾-yi
(x1 ,y1) (xi , yi)
17
x
最小二乘估计式
• 根据最小二乘准则建立样本回归函数的 过程为最小二乘估计，简记OLS估计。
• 由此得到的估计值得计算式称为最小二 乘估计式。
18
双变量线性回归模型的最小二乘估计
36
▪ 包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系
所解释的变异性
多元回归模型
(基本假定)
1. 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即
E()=0 2. 对于自变量x1，x2，…，xp的所有值，的
方差2都相同 3. 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，
即ε~N(0,2)，且相互独立
37
多元回归方程
残差分析; 异方差及自相关检验(DW)
24
拟合优度
• 拟合优度是指样本回归直线对观测数据 拟合的优劣程度。
• 如果全部观测值都在回归直线上，我们 就获得“完全的”拟合，但这是罕见的 情况，通常都存在一些正ei或负ei。我们 所希望的就是围绕回归直线的剩余尽可 能的小。
(基本假定)
1) 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即 E(ε)=0。对于一个给定的 x 值，y 的期望值
为E ( y ) =b 0+ b 1 x
2) 对于所有的 x 值，ε的方差σ2 都相同
3) 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且 相互独立。即ε~N( 0 ,σ2 )
a. 独立性意味着对于一个特定的 x 值，它所对应 的ε与其他 x 值所对应的ε不相关
y
(xn ,yn)
yˆ bˆ0 + bˆ1x
(x2 ,y2)
｝
ei = yi＾-yi
(x1 ,y1) (xi , yi)
17
x
最小二乘估计式
• 根据最小二乘准则建立样本回归函数的 过程为最小二乘估计，简记OLS估计。
• 由此得到的估计值得计算式称为最小二 乘估计式。
18
双变量线性回归模型的最小二乘估计
36
▪ 包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系
所解释的变异性
多元回归模型
(基本假定)
1. 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即
E()=0 2. 对于自变量x1，x2，…，xp的所有值，的
方差2都相同 3. 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，
即ε~N(0,2)，且相互独立
37
多元回归方程
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计算机
只需要因变量的历史 资料，但制定并检查 模型规格很费时间
适用于任何序列的发展型 态的一种高级预测方法
计算机
计算过程复杂、繁琐
回总目录 回本1章3 目录
方法
章
时间范 围
适用情况
干预分析模 型预测法 8
短期
适用于当时间序列受到政 策干预或突发事件影响的
预测
景气预测法
9
短、中 适用于时间趋势延续及转
回总目录 回本章5 目录
二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是： • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象； • 它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、
管理决策、制定政策和检查政策等提供信息； • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
回总目录 回本章6 目录
两者的主要区别是：
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史
期
变量用时间表示时， 法相同
普通高等教育“十一五”国家级规划教 材
统计预测和决策
（第三版） 教 学 课 件（PowerPoint）
1
目录
1 统计预测概述 2 定性预测法 3 回归预测法
4 时间序列分解法和趋势外推法
5 时间序列平滑预测法 6 自适应过滤法 7 平稳时间序列预测法 8 干预分析模型预测法
9 景气预测法
10 灰色预测法
• 从研究的角度看，统计预测和经济预测都以 经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点 不同。前者属于方法论研究，其研究的结果 表现为预测方法的完善程度；后者则是对实 际经济现象进行预测，是一种实质性预测， 其结果表现为对某种经济现象的未来发展做 出判断。
• 从研究的领域来看，经济预测是研究经济领 域中的问题，而统计预测则被广泛地应用于 人类活动的各个领域。
资料，但用趋势图做
用非线性回归
试探时很费时
回总目录 回本1章2 目录
方法 分解分析法 移动平均法
章 时间范围
适用情况
适用于一次性的短期预测
4
短期
或在使用其他预测方法前
消除季节变动的因素
5
短期
不带季节变动的反复预测
计算机硬件 最低要求
计算器
计算器
应做工作
只需要序列的历史资 料
只需要因变量的历史 资料，但初次选择权 数时很费时间
回总目录 回本章9 目录
1.2 统计预测方法的分类和选择
一、统计预测方法的分类 • 统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量
预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为 回归预测法和时间序列预测法;
• 按预测时间长短，分为近期预测、短期预测、 中期预测和长期预测;
• 按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测。
期
折预测
计算机硬件 最低要求 计算机
计算机
应做工作
收集历史数 据及影响时
间
收集大量历 史资料和数 据，并需大
量计算
灰色预测法
10
短、中 期
适用于时间序列的发展呈 指数型趋势
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
状态空间模 型和卡尔曼
滤波
11
短、中 期
适用于各类时间序列的预 测
计算机 计算机
收集对象的 历史数据
收集对象的 历史数据， 并建立状态
空间模型
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1.3 统计预测的原则和步骤
一、统计预测的原则 在统计预测中的定量预测要使用模型外推 法，使用这种方法有以下两条重要的原则：
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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。
11 状态空间模型和卡尔曼滤波
12 预测精度测定与预测评价
13 统计决策概述
14 风险型决策方法
15 贝叶斯决策方法
16 不确定型决策方法
17 多目标决策法
2
1 统计预测概述
1.1 统计预测的概念和作用 1.2 统计预测方法的分类及其选择 1.3 统计预测的原则和步骤
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3
1.1 统计预测的概念和作用
指数平滑法 5
自适应过滤法 6
平稳时间序列
预测法
7
短期
短期 短期
具有或不具有季节变动的 反复预测
在用计算机建 立模型后进行 预测时，只需 计算器就行了
只需要因变量的历史 资料，是一切反复预 测中最简易的方法， 但建立模型所费的时 间与自适应过滤法不 相上下
适用于趋势型态的性质随 时间而变化，而且没有季 节变动的反复预测
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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。
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二、统计预测的步骤
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二、统计预测方法的选择 选择统计预测方法时，主要考虑下列三个问题：
• 合适性 • 费用 • 精确性
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方法
章 时间范围
适用情况
定性预测法
2 短、中、 对缺乏历史统计资料 长期 或趋势面临转折的事 件进行预测
一元线性回归 3 短、中期 自变量与因变量之间
预测法
存在线性关系
计算机硬件 最低要求
计算器
计算器
应做工作
需做大量的调查研究 工作
为两个变量收集历史 数据，此项工作是此 预测中最费时的
多元线性回归 3 预测法
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
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机
为所有变量收集历史 数据是此预测中最费 时的
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三、统计预测的作用 • 在市场经济条件下，预测的作用是通过各个企
业或行业内部的行动计划和决策来实现的; • 统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的
效益的多少。
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影响预测作用大小的因素主要有： 预测费用的高低； 预测方法的难易程度； 预测结果的精确程度。
一、统计预测的概念
概念: 预测就是根据过去和现在估计未来， 预测未来。统计预测属于预测方法研究范畴， 即如何利用科学的统计方法对事物的未来发 展进行定量推测，并计算概率置信区间。
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统计预测方法是一种具有通用性的方法。 统计预测的三个要素：
•实际资料是预测的依据； • 经济理论是预测的基础； • 数学模型是预测的手段。