统计预测与决策作业完整版
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。
预测与决策作业
预测与决策作业P42为编制“十二五”经济与社会发展规划，必须对经济发展进行预测。
请收集当地GDP及相关指标的数据，用多元回归模型预计法对2011年至2015年得GDP进行预测。
具体要求如下：1、用至少十年的数据，通过理论分析找出用于解释GDP发展变化的主要影响变量，并通过相关分析的方法说明你所选的变量对GDP是有显著的影响。
（25分）2、偶那个过经济理论检验，统计显著性检验、经济计量检验理论与方法，对你所建立的回归模型的有效性进行评述。
（25分）3、对有效模型中的解释变量，采用合适的平滑方法预测2011年至2015年中中解释变量的数值。
（25分）4、对“十二五”规划期间GDP进行预测并加以分析。
（25分）解：1、用至少十年的数据，通过理论分析找出用于解释GDP发展变化的主要影响变量，并通过相关分析的方法说明你所选的变量对GDP是有显著的影响。
（25分）（P209市场分析）国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据柯布-道格拉斯生产函数Y = ALαKβμ，其中式中Y是工业总产值，At是综合技术水平，L是投入的劳动力数（单位是万人或人）,K是投入的资本，一般指固定资产净值（单位是亿元或万元，但必须与劳动力数的单位相对应，如劳动力用万人作单位，固定资产净值就用亿元作单位）,α 是劳动力产出的弹性系数,β是资本产出的弹性系数,μ表示随机干扰的影响，μ≤1。
这里取1980年到2010年的国内生产总值、固定资产投入、就业总人数，对国内十二五期间GDP进行预测分析。
以下两图是国内生产总值与固定资产投入、就业人数的散点图，从以上的图表中可以看出，固定资产投入、就业人数与国内生产总值存在很强的相关关系，对GDP是有显著的影响。
2、偶那个过经济理论检验，统计显著性检验、经济计量检验理论与方法，对你所建立的回归模型的有效性进行评述。
（25分）首先通过对数变化是要估计的方程线性化，即对道格拉斯生产函数两边取对数，得到如下模型：lnY=lnA+αlnL+βlnK+lnμ用SPSS软件进行线性回归，得到如下分析结果：lny=-8.12+0.705lnK+1.089lnL3、对有效模型中的解释变量，采用合适的平滑方法预测2011年至2015年中中解释变量的数值。
统计预测和决策课后答案
统计预测和决策课后答案【篇一：统计预测与决策的上级答案】,因此当m=1时，即当m=2时，即绘制散点图得?zt?stt1??b年以前（t?29）??0,1978stt???年及以后（t?29）?1,1978?由散点图和差分表可知，可知第一时期时，xt与t呈二次关系。
进行回归得?0t?97.74652?0.165166x*t2?0.4001*tr2?0.927622 f=166.6114 所以模型拟合的好。
然后依据第一期对第二期进行预测求出预测值和zt值，zt值为实际值减去预测值，对zt与z(t?1)进行回归得zt?4.417529?1.347132*zt?1f=23.21205 所以拟合效果显著。
r2?0.885549计算净化序列yt?xt?ztstt (t=30,t=1,2, (34)对净化序列建立模型yt?97.91656?0.166206*t2?0.43356*tr2?0.96481f=424.9629所以拟合效果显著。
所以干预分析预测模型为xt?97.91656?0.166206*t2?0.43356*t?4.417529stt1?1.347132b年以前（t?29）??0,1978stt???1,1978年及以后（t?29）??第十四章7题（1）以等概率标准，选择一个决策方案。
d1方案的损益值=（100+80-20）*1/3 =160/3 d2方案的损益值=（140+50-40）*1/3=50 d3方案的损益值=(60+30+10)*1/3=100/3因为e（d1） e（d2） e（d3）所以选择方案d1（2）如果p(s1)=0.3，p(s2)=0.5，p(s3)=0.2，以期望为标准选择一决策方案。
d1方案的损益值=0.3*100+0.5*80-0.2*20 =66 d2方案的损益值=0.3*140+0.5*50-0.2*40=59 d3方案的损益值=0.3*60+0.5*30+0.2*10=35 因为e（d1） e（d2） e（d3），所以选择方案d1 （3）补充条件（2），应用决策树进行决策分析。
统计预测和决策 作业二
第一题采用指数平滑的方法，利用r软件r程序：m<-function(alpha){a<-c(420,368,485,420,501,470,540,390,420,460,380,510)b<-rep(1,length(a))b[1]<-a[1]for(i in1:(length(a)-1)){b[i+1]<-b[i]+(a[i+1]-b[i])*alphai=i+1}s=0for(j in1:11){s<-s+(a[j+1]-b[j])^2j=j+1}MSE<-s/11print(b)print(MSE)}结果：根据下图中，前两行数据为一次指数平滑后得到的序列，最后一个值为第13期的预测值（优选法）最后一行为均方差，由结果可知当alpha=0.1时均方差最小，所以13期预测值为440.9941第二题：二次曲线指数平滑和二阶差分指数平滑的比较r程序：x<c(12.90,14.91,15.96,14.41,14.57,14.60,15.35,15.84,16.90,18.26,17.40,18. 71,19.53,20.82,22.87,24.59,25.93,28.04,29.45,31.47,33.99,39.56,48.08,53.67)k=0.5x1<-diff(x,1)x2<-diff(x,2)st1<-rep(1,length(x1))st1[1]<-mean(c(x2[1],x2[2]))for(i in1:length(x2)){st1[i+1]<-k*x2[i]+(1-k)*st1[i]i=i+1}x25<-x[24]+x1[23]+st1[23]预测结果如下：根据上述的图，与书上的二次曲线指数平滑得出的结果x25=61.77相比，大了一些。
说明在消除曲线的上升趋势时，二阶差分消除地更加剧烈，所以在还原的过程中二阶差分指数平滑得到的预测值会比二次曲线指数平滑得出的结果要大。
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。
统计预测与决策(自适应过滤法课后作业)
1. 应用回归预测法进行预测时，应注意哪些问题？ ①应用回归预测法时，应首先确定变量之间是否存在相关关系。
如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果 ②用定性分析判断现象之间的依存关系； ③避免回归预测的任意外推； ④应用合适的数据资料
2.
解：
̂=2.546567+0.008895 i̇
当x=1400时， ̂=
14.997625
t . 5(6)=2.447
t . 5=1.943
预测区间：
̂±t a
SE
（1） 广告费支出与销售额之间是否存在显著的相关关系？ （2） 计算回归模型参数
（3） 回归模型能解释销售额变动的比例有多大？ （4） 计算D-W 统计量
（5）如下周的广告费支出为6700元，试预测下周的销售额（取置信度α=0.05） 解：令每周广告支出为x ，每周的销售额为y 。
每周的广告支出费与销售量的相关系数r=。
两者存在显著的相关关系。
（2）设回归模型为：
̂i=+i
=∑(x−x )(y−y)
=0.001072885，==8.303927492
∑(x−x )2
（3）每周的广告支出费占销售量的75%。
《统计预测与决策》复习试卷(共4套、含答案) - 副本
试 卷 一三、名词解释（共4小题，每题5分，共20分） 1 同步指标 2 预测精度3 劣势方案4 层次分析法（AHP 法）四、简答题（共3小题，每题5分，共15分）1在实际预测中，为什么常常需要将定性预测与定量预测两种方法结合起来使用？ 2 请说明在回归预测法中包含哪些基本步骤？ 3 什么是风险决策的敏感性分析？五、计算题（共4题，共40分）1 下表是序列{Y t }的样本自相关函数和偏自相关函数估计值，请说明对该 序列应当建立什么样的预测模型？(本题10分)K 1 2 3 4 5 r k Φkk 0.64 0.07 -0.2 -0.14 0.09 0.64 0.47 0.35 0.24 0.15 K 6 7 8 9 10 r k Φkk0.03 -0.05 -0.09 0.04 -0.07 0.04 -0.01 -0.05 0.03 -0.03试用龚珀兹曲线模型预测第11期的销售额。
（本题10分）3 某商店的微波炉在过去100天的销售资料如下：该商品如当天售出，可获利润30元/件，售不出将亏损20元/件，试用边际分析法进行决策分析。
（本题7分）4 一家食品公司考虑向市场投放一种新食品，以增加供应品种。
销售研究部门认为，若销量好（概率为0.7）每月可获利50万元；若销量不好（概率为0.3）每月将亏损28万元。
现有两个可能策略：（1）根据现有信息，立即决定是否销售新食品；（2）自己进行可靠性为70%的市场调查，调查费用为2万元；试计算：（1）要不要进行市场调查？（本步10分）（2）要不要投放新产品（本步3分）试卷一参考答案：一、单项选择题1 C2 D3 B4 B5 C6 C7 C8 B9 C 10 B二、多项选择题1 ACD2 BD3 ACD4 BD5 ABCD三、名词解释1 同步指标：是指景气指标中与总体经济变化相一致或同步的那些指标。
2 预测精度：是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际数据拟合程度的优劣。
统计预测与决策第十六章课后习题
1.什么叫不确定型决策？它与风险型决策有何不同？决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从可知，这类决策就是不确定型决策。
区别：风险型决策方法从合理行为假设出发，有严格的推理和论证，而不确定型决策方法是人为制定的原则，带有某种程度上的主观随意性2.什么叫“好中求好”决策方法？什么叫“坏中求好”决策方法?什么叫∝系数决策方法？什么叫“最小的最大后悔值”决策方法？“好中求好”决策方法也叫乐观决策准则，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，在各种最大利益中选取最大者，将其对应的方案作为最优方案；“坏中求好”决策准则也称为小中取大的决策准则或悲观决策准则；∝系数决策方法是对坏中求好和好中求好决策准则进行折中的一种决策准则；“最小的最大后悔值”决策方法是决策者先计算出各方案在不同自然状态下的后悔值，然后分别找出各方案对应不同自然状态下的后悔值中的最大值，最后从这些最大后悔值中找出最小的最大后悔值，将其对应的方案作为最优方案。
3.简述各种不确定型决策方法的适用特点。
“好中求好”决策方法主要由那些对有利情况的估计比较有信心的决策者采用；“坏中求好”决策方法主要由那些比较保守稳妥并害怕承担较大风险的决策者所采用；∝系数决策方法主要由那些对形势判断既不乐观也不悲观的决策者所采用；“最小的最大后悔值”决策方法主要由那些对决策失误的后果看的比较重的决策者所采用。
4.（1）d1:max(200,-20)=200d2:max(150,20)=150d3:max(100,60)=100所以max(200,150,100)=200,即选择建设大型工厂d1方案（2）d1:min(200,-20)=-20d2:min(150,20)=20d3:min(100,60)=60所以min(-20,20,60)=60,即选择建设小型工厂d3方案（3）假设∝=0.6，则1-∝=0.4f(d1)=0.6*[max(200,-20)]+0.4*[min(200,-20)]=112f(d2)=0.6*[max(150,20)]+0.4*[min(150,20)]=98f(d3)=0.6*[max(100,60)]+0.4*[min(100,60)]=84所以f(d)=max(112,98,84)=112,即选择建设大型工厂d1方案（4）max(200,150,100)=200max(-20,20,60)=60方案的最大后悔值为：G(d1)=max[(200-200),60-(-20)]=80G(d2)=max[(200-150),60-20]=50G(d3)=max[(200-100),60-60]=100所以最优方案为min(80,50,100)=50=G(d2),即选择建设小型工厂d3方案5.使用“好中求好”决策方法时；f(d1)=max(-400,100,200)=200f(d2)=max(100,100,400)=400f(d3)=max(-200,150,600)=600f(d4)=max(0,200,500)=500f(d5)=max(100,300,200)=300所以最优方案为max(400,600,500,300)=600=f(d3),即选择方案三使用坏中求好方案时：f(d1)=min(-400,100,200)=-400f(d2)=min(100,100,400)=100f(d3)=min(-200,150,600)=-200f(d4)=min(0,200,500)=0f(d5)=min(100,300,200)=100所以选择最优方案为max（100，-200,0,100）=100= f(d2)= f(d5)，即选择方案二和五使用∝系数决策方法时：假设∝=0.6，则1-∝=0.4f(d1)=0.6*max[(-400,100,200)]+0.4* min(-400,100,200)=-40f(d2)=0.6*max(100,100,400)+0.4* min(100,100,400)=280f(d3)=0.6*max(-200,150,600)+0.4* min(-200,150,600)=280f(d4)=0.6*max(0,200,500) +0.4* min(0,200,500)=300f(d5)=0.6*max(100,300,200)+0.4* min(100,300,200)=220所以max（-40,280,280,300,220）=300= f(d4)，即选择方案四使用“最小的最大后悔值”决策方法时：max（-400,100，-200,0,100）=100max(100,100,150,200,300)=300max(200,400,600,500,200)=600各方案的最大后悔值为G(d1)=max[100-(-400),300-100,600-200]=500G(d2)=max(100-100,300-100,600-400)=200G(d3)=max(100-(-200),300-150,600-600)=300G(d4)=max(100-0,300-200,600-500)=100G(d5)=max(100-100,300-300,600-200)=400所以最小的最大后悔值为min（500,200,300,100,400）=100= G(d4)，即选择方案四。
（完整版）统计预测与决策练习题..
（完整版）统计预测与决策练习题..第一章统计预测概述一、单项选择题8、统计预测的研究对象是（）A、经济现象的数值B、宏观市场C、微观市场D、经济未来变化趋势答：A二、多项选择题4、定量预测方法大致可以分为（）A、回归预测法B、相互影响分析法C、时间序列预测法D、情景预测法E、领先指标法答：AC三、名词解释2、统计预测答：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。
四、简答题1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。
答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②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；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
两者的主要区别是：①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；②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的应用于人类活动的各个领域。
第二章定性预测法一、单项选择题3、（）需要人们根据经验或预感对所预测的事件事先估算一个主观概率。
A 德尔菲法B 主观概率法C 情景分析法D 销售人员预测法答：B二、多项选择题2、主观概率法的预测步骤有：A 准备相关资料B 编制主观概率表C 确定专家人选D 汇总整理E 判断预测答：A B D E三、名词解释2、主观概率答：是人们对根据某几次经验结果所作的主观判断的量度。
四、简答题1、定型预测有什么特点？它和定量预测有什么区别和联系？答：定型预测的特点在于：（1）着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力；（2）着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。
定型预测和定量预测的区别和联系在于：定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。
统计预测与决策试卷及答案4套.doc
一、单项选择题（共1（）小题，每题1分，共10分）1统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于（）。
A回归预测法B定量预测法C定性预测法D时间序列预测法2下列哪一项不是统计决策的公理（）。
A方案优劣口J以比较B效用等同性C效用替换性D效用递减性3根据经验D・W统计量在（）之间表示冋归模型没有显著自相关问题。
A 1.0-1.5B 1.5-2.5C 1.5-2.0D 2.5-3.54当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时，可配合（）进行预测。
A线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型5 （）是指国民经济活动的绝对水平出现上升和卞降的交替。
A经济周期B景气循环C古典经济周期D现代经济周期6灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。
A完全充分信息B完全未知信息C不确定因素D不可知因索7状态空间模型的假设条件是动态系统符合（）。
A平稳特性B随机特性C马尔可夫特性D离散性8不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。
A最人损失B最人收益C后悔值D a系数9贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。
A联合概率B边际概率C条件概率D后验概率10景气预警系统中绿色信号代表（）。
A经济过热B经济稳定C经济萧条D经济波动过大二、多项选择题（共5小题，每题3分，共15分）1构成统计预测的基本要素有（）。
A经济理论B预测主体C数学模型D实际资料2统计预测中应遵循的原则是（）。
A经济原则B连贯原则C可行原则D类推原则3按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。
A定性预测B情景预测C吋间序列预测D冋归预测4 一次指数平滑的初始值可以采用以下（）方法确定。
A最近一期值B第一期实际值C最近儿期的均值D最初儿期的均值5常用的景气指标的分类方法有（）。
A马场法B时差相关法 C KL信息量法D峰谷对应法三、名词解释（共4小题，每题5分，共20分）1同步指标2预测粕度3劣势方案4层次分析法（AHP法）四、简答题（共3小题，每题5分，共15分）1在实际预测中，为什么常常盂要将定性预测与定量预测两种方法结合起来使用？2请说明在回归预测法屮包含哪些皋木步骤？3什么是风险决策的敏感性分析？五、计算题（共4题，共40分）1下表是序列｛YJ的样本自相关函数和偏自相关函数估计值，请说明対该序列应当建立什么样的预测模型？（本题10分）2兹有下列资料：时期1 23 4567 8 9 10试用龚珀兹曲线模型预测第11期的销售额。
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。
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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》复习试卷(共4套、含答案)
试卷一一、单项选择题（共10小题，每题1分，共10分）1 统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于（C）。
A 回归预测法B 定量预测法C 定性预测法D 时间序列预测法2 下列哪一项不是统计决策的公理（D）。
A 方案优劣可以比较B 效用等同性C 效用替换性D 效用递减性3 根据经验D-W统计量在（B）之间表示回归模型没有显著自相关问题。
A 1.0-1.5B 1.5-2.5C 1.5-2.0D 2.5-3.54 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合(B )进行预测。
A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型5 （C）是指国民经济活动的绝对水平出现上升和下降的交替。
A 经济周期B 景气循环C 古典经济周期D 现代经济周期6 灰色预测是对含有（C ）的系统进行预测的方法。
A 完全充分信息B 完全未知信息C 不确定因素D 不可知因素7 状态空间模型的假设条件是动态系统符合（C ）。
A 平稳特性B 随机特性C 马尔可夫特性D 离散性8 不确定性决策中“乐观决策准则”以（B）作为选择最优方案的标准。
A 最大损失B 最大收益C 后悔值D α系数9 贝叶斯定理实质上是对（C ）的陈述。
A 联合概率B 边际概率C 条件概率D 后验概率10 景气预警系统中绿色信号代表（B）。
A 经济过热B 经济稳定C 经济萧条D 经济波动过大二、多项选择题（共5小题，每题3分，共15分）1 构成统计预测的基本要素有（ACD）。
A 经济理论B预测主体C数学模型D实际资料2 统计预测中应遵循的原则是（BD）。
A 经济原则B连贯原则C可行原则 D 类推原则3 按预测方法的性质，大致可分为（ACD ）预测方法。
A 定性预测B 情景预测C时间序列预测D回归预测4 一次指数平滑的初始值可以采用以下（BD ）方法确定。
A 最近一期值B第一期实际值C最近几期的均值D最初几期的均值5 常用的景气指标的分类方法有（ABCD ）。
A 马场法B时差相关法 C KL信息量法D峰谷对应法三、名词解释（共4小题，每题5分，共20分）1 同步指标2 预测精度3 劣势方案4 层次分析法（AHP法）四、简答题（共3小题，每题5分，共15分）1在实际预测中，为什么常常需要将定性预测与定量预测两种方法结合起来使用？2 请说明在回归预测法中包含哪些基本步骤？3 什么是风险决策的敏感性分析？五、计算题（共4题，共40分）1 下表是序列{Y t}的样本自相关函数和偏自相关函数估计值，请说明对该序列应当建立什么样的预测模型？(本题10分)K 1 2 3 4 5r k Φkk 0.64 0.07 -0.2 -0.14 0.09 0.64 0.47 0.35 0.24 0.15K 6 7 8 9 10r k Φkk 0.03 -0.05 -0.09 0.04 -0.07 0.04 -0.01 -0.05 0.03 -0.03试用龚珀兹曲线模型预测第11期的销售额。
统计预测与决策作业
统计预测与决策作业公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要：本文主要是以粮食产量及其影响因素为变量建立多元线性回归分析模型，并通过SPSS软件对数据进行处理，来预测粮食产量。
关键词:多元回归分析粮食产量预测 SPSS1.研究问题阐述及理论依据中国是一个人口大国，粮食关系着国计民生和国家战略安全。
为了养活14亿中国人，我国必须保证粮食产量的稳定高产。
回归分析是统计学的一个重要分支，它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，分析数据的内在规律，并可用于预测等方面。
粮食产量的回归分析是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上，利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系，并对所建立的模型进行检验，以通过回归模型进行预测，对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用。
2.指标选取、数据来源及处理（一）指标的选择根据理论和经验分析，影响粮食产量的因素有农业机械总动力、机耕面积、粮食播种面积、成灾面积、农业化肥施用量、气温、降水量、日照等，但是后面几个因素的数据统计的误差较大且不容易找到，所以本文只考虑前面几个因素；对于机耕面积，众所周知它在减少，但是我国的粮食产量却在增加，主要是由于耕种技术的进步，因此本文将其以常量来对待，不予考虑。
所以，本文选取的指标有粮食总播种面积（x1），成灾面积（x2），农业机械总动力（x3）。
（二）数据来源因此，本文收集了我国自1991年至2012年粮食产量、粮食总播种面积、成灾面积和农业机械总动力的相关数据。
数据资料均来源于《2013年中国统计年鉴》。
以下为搜集到的数据：表1-1 1991-2012主要农业数据资料来源：2013年中国统计年鉴3.模型设计多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间相关关系的最基本方法。
设y是一个可观测的随机变量，它受到n个随机因素的影响，其多元回归预测模型为ŷ=b0+b1x1+b2x2+…+b n x n式中：b1，b2，…，b n是待定参数；b0是随机变量，它表示除x以外其他随机因素对y影响的总和。
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统计预测与决策作业 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用
摘要：本文主要是以粮食产量及其影响因素为变量建立多元线性回归分析模型，并通过SPSS软件对数据进行处理，来预测粮食产量。
关键词:多元回归分析粮食产量预测 SPSS
1.研究问题阐述及理论依据
中国是一个人口大国，粮食关系着国计民生和国家战略安全。
为了养活14亿中国人，我国必须保证粮食产量的稳定高产。
回归分析是统计学的一个重要分支，它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，分析数据的内在规律，并可用于预测等方面。
粮食产量的回归分析是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上，利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系，并对所建立的模型进行检验，以通过回归模型进行预测，对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用。
2.指标选取、数据来源及处理
（一）指标的选择
根据理论和经验分析，影响粮食产量的因素有农业机械总动力、机耕面积、粮食播种面积、成灾面积、农业化肥施用量、气温、降水量、日照等，但是后面几个因素的数据统计的误差较大且不容易找到，所以本文只考虑前面几个因素；对于机耕面积，众所周知它在减少，但是我国的粮食产量却在增加，主要是由于耕种技术的进步，因此本文将其以常量来对待，不予考虑。
所以，本文选取的指标有粮食总播种面积（x1），成灾面积
（x2），农业机械总动力（x3）。
（二）数据来源
因此，本文收集了我国自1991年至2012年粮食产量、粮食总播种面积、成灾面积和农业机械总动力的相关数据。
数据资料均来源于《2013年中国统计年鉴》。
以下为搜集到的数据：
表1-1 1991-2012主要农业数据
资料来源：2013年中国统计年鉴
3.模型设计
多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间相关关系的最基本方法。
设y是一个可观测的随机变量，它受到n个随机因素的影响，其多元回归预测模型为
ŷ=b0+b1x1+b2x2+…+b n x n
式中：b1，b2，…，b n是待定参数；b0是随机变量，它表示除x以外其他随机因素对y影响的总和。
根据上面所选定的指标可以建立我国粮食产量的函数，即
ŷ=b0+b1x1+b2x2+ b3x3
其中，ŷ代表全国粮食产量的预测值，x1代表粮食总播种面积，x2代表成灾面积，x3代表农业机械总动力。
4.模型估计和检验
（一）结果输出
将数据导入到中，输出的结果如下：
表1-2 描述性统计量
均值标准偏
差N
粮食产量（万吨）22粮食总播种面积
（千公顷）
22成灾面积（千公
顷）
22农用机械总动力
(万千瓦)
22
表1-3 相关性
粮食产量（万吨）粮食总播
种面积
（千公
顷）
成灾面积
（千公
顷）
Pearson 相关性粮食产量（万吨）.327粮食总播种面积
（千公顷）
.327
成灾面积（千公
顷）
农用机械总动力
(万千瓦)
.782
Sig. （单侧）粮食产量（万吨）..069.000粮食总播种面积
（千公顷）
.069..322
成灾面积（千公
顷）
.000.322.
农用机械总动力
(万千瓦)
.000.110.001
N粮食产量（万吨）222222粮食总播种面积
（千公顷）
222222
成灾面积（千公
顷）
222222
农用机械总动力
(万千瓦)
222222表1-4 输入／移去的变量b
模型输入的变
量
移去的
变量方法
1农用机械
总动力
(万千
瓦), 粮
食总播种
面积（千
公顷）,
成灾面积
（千公
顷）
.输入
a. 已输入所有请求的变量。
b. 因变量: 粮食产量（万吨）
表1-5 模型汇总b
模
型R R 方调整 R
方
标准估
计的误差
由于R方为，接近于1，因此该模型的拟合优度较高。
表1-7 Anova b
模型平方和df均方F Sig.
1回归3.000a 残差18
总计21
a. 预测变量: (常量), 农用机械总动力(万千瓦), 粮食总播种面积（千公顷）, 成灾面积
（千公顷）。
b. 因变量: 粮食产量（万吨）
从上述的分析表中可以看出F的统计值为，取α=,F>Fα（1,20），通过了F检验，这说明y关于x1、x2、x3的线性回归方程通过了显着检验，即说明三个自变量联合起来对因变量有显着影响。
表1-8 系数a
模型非标准化系数
B标准误差
1(常量)
粮食总播种面积（千公顷）.590.069
成灾面积（千公顷）.054
农用机械总动力(万千瓦).155.015
此表给出了回归系数的t统计量检验结果，我们可以看出非标准化的回归方程为ŷ = - + y y - y y + y y
表1-9 系数a
模型标准系数
t Sig.
B 的 % 置信区间试用版下限上限
1(常量).024
粮食总播种面积（千公
顷）
.529.000.446.734成灾面积（千公顷）.025
农用机械总动力(万千瓦).814.000.124.186
表1-10 系数a
模型
相关性共线性统计量零阶偏部分容差VIF
1(常量)
粮食总播种面积（千公
顷）
.327.897.476.808成灾面积（千公顷）.545
农用机械总动力(万千瓦).782.927.581.510 a. 因变量: 粮食产量（万吨）
表1-11 共线性诊断a
模型维数特征值条件索引
方差比例
(常量)
粮食总播种面
积（千公顷）
成灾面积（千
公顷）
农用机械总动
力(万千瓦)
11.00.00.00.00
2.150.00.00.07.27
3.018.01.02.71.45
4.000.99.98.22.27
a. 因变量: 粮食产量（万吨）
由上表可看出共线性的值均小于，故该模型没有多重共线性的问题。
表1-12 残差统计量a
极小值极大值均值标准偏差N
预测值22
残差.000022
标准预测值.00022
标准残差.000.92622
3-13 直方图
3-14 回归标准化残差的标准P-P图
此回归标准化残差的标准P-P图表明回归函数为线性形式，拟合效果不错，因此回归方程：
ŷ = - + y y - y y + y y是一个有效的方程。
（二）对往年粮食产量进行预测检验
以1991至2012年度粮食耕种面积、自然灾害成灾面积和农用机械总动力为自变量，带人求出的回归方程，计算粮食产量，并计算残差值，绘制出表3-15。
表3-15 实际粮食产量与预计粮食产量对比
从表中我们可以看出预计粮食产量的拟合程度比较好，相应的残差都在~+之间，说明回归模型建立是比较可靠的。
5.结论
本文通过运用软件对中国1991至2012年度的粮食产量、粮食总播种面积、自然灾害成灾面积和农用机械总动力的相关数据进行了线性回归分析，并建立了回归方程，在经过了显着性检验证明回归方程建立的拟合性比较高，而且显着性也较高，然后运用回归方程进行的粮食产量预测也与实际值比较符合。
因此说明在软件中运用回归分析的方法对粮食产量数据进行处理分析和预测是可行的。
在实际的农业生产活动中我们可以利用这一模型对粮食产量进行预测，从而为农用地整治规划和农用机械的采购提供依据，并减小粮食危机发生的可能性。
6.参考文献
[1]2013年中国统计年鉴
[2]徐国祥.《统计预测和决策》:上海财经大学出版社,。