系统预测技术

示 4. 相对重要性的处理——分值评估
3 注意事项
❖ 专家的选择及其智力机构 ❖ 预测的组织者 ❖ 预测题目及调查表的编制
测第 法三
节
回 归 分 析 预
❖ 回归分析是一种数理统计方法，它是建 立在大量数据基础上寻求数据变化的一 种方法。也称“因果法”。
❖ 事物变化的因果关系可用一组变量描述， 即自变量与因变量之间的关系，其依存 关系分二类：
考察： iy ˆiyi(a bi)x yi
最小二乘法原理，就是使偏差平方和最小
n
n
Q i2 (abixyi)2
i1
i1
Q
这里Q是参数的函数，应有： a
0
Q b
0
即：
2
2
( a bx i y i ) 0 x i ( a bx i y i ) 0
解得：
b
xiyi nxy xi nx 2
法 第三轮：根据第二轮统计资料，专家在次判断和
预测。
第四轮：在第三轮统计基础上，专家再次预测。
❖ 一般通过四轮后，专家意见日趋一致，结论的可 靠性越来越大。
2 Delphi 法特点
❖ 匿名性 ❖ 反馈性 ❖ 统计性 1. 对事件完成时间预测结果的处理——中位
数及上下四分点 2. 各方案比重数据处理——直方图表示 3. 各方案择优选择的数据处理——直方图表
❖ 当 r 1 时，变量X与Y称为完全线性相关； ❖ 当r=0 时，变量X与Y称为完全不线性相关； ❖ 当 0 r 1 时，Y与X之间存在着一定的
测 范围和一定程度上能够延续，并且由于随
的 即变动无处不在，所以，预测只能做到
准 “大致准确”。
确 ❖ 重视预测，防止对预测失去信心；
❖ 尊重预测结果，但不能盲目相信，绝对照 办；
❖ 不断改进预测预测技术，提高预测准确性。
性2
预 测 的 经 济
❖ 资料越齐全、越准确，预测结果越可靠， 但花费的时间和费用就多，时间耽搁了， 预测就失去了意义。
a y b x
其中：
x
xi
n
,
y
yi
n
回归方程： yˆ a bx
或： yˆ y b ( x x )
——回归线通过点 ( x, y)
X的偏差平方和 lxx (xi x)2 xi21n( xi)2 Y的偏差平方和 lyy (yi y)2 yi21n( yi)2 XY的偏差平方和 lxy (xi x)(yi y) xiyi 1n xi yi
❖ 一是确定性关系——变量关系可用函数 关系表达，如V(总产值)=P(单价)X(数量)
❖ 一是非确定性关系——变量间的关系只 能通过观测大致地或平均地说明量与量 之间的统计关系。
❖ 如：商品的价格与销售量之间的关系， （ ）虽具不确定性，但仍然存在着某 种统计性质的关系——回归分析就是通 过对观测值的统计分析，确定它们之间 联系形式的一种有效方法。
并根据由各种途径得到的意见、信息和资 料，综合分析预测对象的内在联系和外部 环境，从中找出规律，以判断事物发展的 前景。
❖ 定性预测一般适合于预测对象缺乏历史统 计资料，或社会与环境因素的影响是主要 的情况。尤其是预测对象为技术发展，在 很大程度上取决于政策和专家的努力，而 不是取决于现实技术基础时，定性预测法 能得到更为正确的结果。
因果关系分析
移动平均 指数平滑 趋势外推 Box-Jenkins
回归分析模型 计量经济模型 马尔可夫模型 灰色系统模型 系统动力学仿真
三、预测的准确性与经济性
❖ 预测的基本前提是：假设在预测对象的历
性 1 史数据中存在某种规律性，而且这种规律
预
性将继续存在下去。事实上，预测对象具 有不规则变化，过去的规律性只是在一定
技第 术四
章
系 统 预 测
系统预测概述 定性预测法
回归分析预测法
时间序列预测法 马尔可夫预测法 应用案例分析
预测概念 预测分类 预测的准确性和经济性 预测预测一般步骤
特尔菲法（Delphi） 一元回归分析 二元回归分析 非线性回归分析
平滑预测法
趋势外推预测法
概第 述一
节
系 统 预 测
一、预测的概念
❖ 已知n个数据(xi ,yi)，i=1,2,···,n.将n个数 据点描绘到X-Y坐标系上，生成散点图。
Y
× yˆ abx
y
× ××
yi
yˆ i
·× × ×
×
xi
x
X
❖ 设理论模型为： yˆ abx
式中： x------自变量观测值 yˆ ------因变量的预测值 a------回归直线截距 b------回归直线斜率
❖ 系统预测——根据系统发展变化的实际 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的可能变化情 况，进行推测、估计和分析。
预测重在分析，目的在于应用（计划、
决策及系统分析）
二、预测技术分类
定性预测 定量预测
特尔菲法 专家会议 主观概率 时间序列分析
人的年龄与身高
人口的增长与道路建设的总里程
居民收入与银行存款
车辆拥有量与交通事故
车辆拥有量与维修量
道路里程与交通事故
回归分析内容：
❖ 根据观测数据统计分析，建立回归模型； ❖ 用回归模型进行预测； ❖ 寻求以回归线作为估计基础的误差度量。
包括一元回归；二元回归；线性回归； 非线性回归。
法一 、 一 元 线 性 回 归
加费 用 增
总费用
因果关系 模型
预测不准的损失
简单统计模型 预测费用 准确性下降
四、系统预测的一般步骤
❖ 把预测过程作为一个系统，则：
预测问题 及目标
输入 客观规律 信息资料
处理 预测方法 及其技术
输出 预测结果
应 用
修
分
正
反馈
析
预测过程
方第 法二
节
定 性 预 测
一、定性预测——是以人Baidu Nhomakorabea逻辑判断为主，
析二 、 回 归 效 果 分
1 相关系数及相关系数检验
❖ 定义相关系数 r
l xy lxx l yy
❖ 相关系数是Y与X之间线性相关程度指数。
相关系数检验所要解决的问题是：已知n
个数据(xi ,yi)之间是否确有线性回归关系 存在？或者说，我们所采用的线性表达
式在多大程度上是可信的。
❖ 一般地： r 1
❖ 一般适合于长期或远景预测。
二
1 预测过程 第一轮：由主持预测的机构选定预测题目和预测
、
专家，制成调查表；将该表及相关材料寄出，征
特
询；对专家填写寄回的调查表汇总、整理与统计， 用准确术语提出事件一览表。
尔 第二轮：制成第二轮调查表分寄专家，专家对调
菲
查表所列的每个事件作出评价，并阐明理由，预 测机构对专家意见进行统计处理。