預(yù)測(cè)方法與技術(shù)(第二版)
定 價(jià):34.8 元
- 作者:劉思峰 主編,教育部高等學(xué)校管理科學(xué)與工程類學(xué)科指導(dǎo)委員會(huì)組 編
- 出版時(shí)間:2015/8/1
- ISBN:9787040431278
- 出 版 社:高等教育出版社
- 中圖法分類:G303
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:2
- 開(kāi)本:16開(kāi)
劉思峰主編的《預(yù)測(cè)方法與技術(shù)(第2版高等學(xué)校管理科學(xué)專業(yè)系列教材)》是普通高等教育“十一五 ”***規(guī)劃教材,也是江蘇省精品教材。
本書(shū)是根據(jù)國(guó)家教育部發(fā)布的“預(yù)測(cè)方法與技術(shù) ”課程教學(xué)基本要求,為高等院校經(jīng)濟(jì)、管理類專業(yè)編寫(xiě)的一本教科書(shū),是在作者多年講授有關(guān)課程和從事相關(guān)課題研究的基礎(chǔ)上凝練而成的。全書(shū)共分12章,主要內(nèi)容包括預(yù)測(cè)概述、定性預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列平滑預(yù)測(cè)法、一元線性回歸模型、多元線性回歸模型、非線性回歸模型、趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)方法、馬爾柯夫預(yù)測(cè)法、序列算子與灰色信息挖掘、灰色系統(tǒng)模型、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)以及常用預(yù)測(cè)軟件簡(jiǎn)介等。最后一部分是課程實(shí)驗(yàn)。
在書(shū)稿撰寫(xiě)過(guò)程中,作者始終堅(jiān)持讀者至上的原則。在理論闡述上力求簡(jiǎn)明扼要、深入淺出、通俗易懂,易于自學(xué)。對(duì)預(yù)測(cè)方法和應(yīng)用技術(shù)的討論,則力求清晰、詳盡而不累贅。因此,本書(shū)不僅適合作為經(jīng)濟(jì)、管理類專業(yè)本科生的專業(yè)課教材,而且是一本適宜于政府部門、企事業(yè)單位的管理干部、工程技術(shù)人員和大學(xué)理工科學(xué)生學(xué)習(xí)現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法與技術(shù)的自學(xué)參考書(shū)。
第一章 預(yù)測(cè)概述
§1.1 引言
§1.2 預(yù)測(cè)的作用
§1.3 預(yù)測(cè)的基本原則
§1.4 預(yù)測(cè)的分類
§1.5 預(yù)測(cè)的程序
§1.6 預(yù)測(cè)的精度和價(jià)值
練習(xí)題
第二章 定性預(yù)測(cè)方法
§2.1 引言
§2.2 市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法
§2.3 專家預(yù)測(cè)法
§2.4 主觀概率法
§2.5 預(yù)兆預(yù)測(cè)法
練習(xí)題
第三章 時(shí)間序列平滑預(yù)測(cè)法
§3.1 時(shí)間序列概述
§3.2 移動(dòng)平均法
§3.3 指數(shù)平滑法
§3.4 差分指數(shù)平滑法
§3.5 自適應(yīng)過(guò)濾法
§3.6 ARMA模型簡(jiǎn)介
練習(xí)題
第四章 一元線性回歸模型
§4.1 引言
§4.2 一元線性回歸模型及其假設(shè)條件
§4.3 模型參數(shù)的估計(jì)
§4.4 估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)特性
§4.5 回歸方程的檢驗(yàn)
§4.6 預(yù)測(cè)區(qū)間
§4.7 幾個(gè)應(yīng)當(dāng)注意的問(wèn)題
§4.8 一元線性回歸模型的應(yīng)用
練習(xí)題
第五章 多元線性回歸模型
§5.1 多元線性回歸模型及其假設(shè)條件
§5.2 模型參數(shù)的估計(jì)
§5.3 回歸系數(shù)向量估計(jì)值B的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
§5.4 多元線性回歸模型的檢驗(yàn)
§5.5 含有虛擬變量的回歸模型
§5.6 自變量的選擇
§5.7 若干問(wèn)題討論
§5.8 多元線性回歸模型的應(yīng)用
練習(xí)題
第六章 非線性回歸模型
§6.1 非線性回歸模型的形式及其分類
§6.2 直接換元法
§6.3 間接換元法
§6.4 非線性回歸模型的線性逼近
§6.5 非線性回歸模型的應(yīng)用
練習(xí)題
第七章 趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)方法
§7.1 指數(shù)曲線法
§7.2 修正指數(shù)曲線法
§7.3 生長(zhǎng)曲線法
§7.4 包絡(luò)曲線法
練習(xí)題
第八章 馬爾柯夫預(yù)測(cè)法
§8.1 馬爾柯夫鏈簡(jiǎn)介
§8.2 商品銷售狀態(tài)預(yù)測(cè)
§8.3 市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)
§8.4 期望利潤(rùn)預(yù)測(cè)
練習(xí)題
第九章 序列算子與灰色信息挖掘
§9.1 引言
§9.2 沖擊擾動(dòng)系統(tǒng)與緩沖算子
§9.3 實(shí)用緩沖算子的構(gòu)造
§9.4 均值算子
§9.5 準(zhǔn)光滑序列與級(jí)比算子
§9.6 累加算子與累減算子
§9.7 累加生成序列的灰指數(shù)規(guī)律
練習(xí)題
第十章 灰色系統(tǒng)模型
§10.1 GM(1,1)模型的基本形式
§10.2 殘差GM(1,1)模型
§10.3 GM(1,1)模型群
§10.4 GM(1,1)模型的適用范圍
§10.5 灰色Vethulst模型
§10.6 GM(0,N)模型
§10.7 GM(1,N)模型
練習(xí)題
第十一章 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)
§11.1 引言
§11.2 數(shù)列預(yù)測(cè)
§11.3 區(qū)間預(yù)測(cè)
§11.4 灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)
§11.5 波形預(yù)測(cè)
練習(xí)題
第十二章 常用預(yù)測(cè)軟件簡(jiǎn)介
§12.1 SPSS軟件簡(jiǎn)介
§12.2 灰色系統(tǒng)建模軟件7.O簡(jiǎn)介
課程實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)一 SPSS軟件的基本操作
實(shí)驗(yàn)二 時(shí)間序列預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)三 一元線性回歸預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)四 多元線性回歸預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)五 含有虛擬變量的回歸模型預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)六 非線性回歸模型預(yù)測(cè)
實(shí)驗(yàn)七 灰色系統(tǒng)建模軟件登錄
實(shí)驗(yàn)八 軟件下載與數(shù)據(jù)輸入
實(shí)驗(yàn)九 緩沖算子計(jì)算軟件應(yīng)用
實(shí)驗(yàn)十 灰色預(yù)測(cè)模型建模軟件應(yīng)用
實(shí)驗(yàn)十一 灰色關(guān)聯(lián)分析模型建模軟件應(yīng)用
實(shí)驗(yàn)十二 灰色聚類評(píng)估模型建模軟件應(yīng)用
實(shí)驗(yàn)十三 多目標(biāo)加權(quán)灰靶決策模型建模軟件應(yīng)用
附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表2 f分布表
附表3 F分布表(a=0.01)
附表4 F分布表(a=O.05)