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刘思峰 编 / 高等教育出版社 / 2015-08 / 平装
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上书时间2024-12-08
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预测方法与技术(第2版)
《预测方法与技术(第2版)》是根据国家教育部发布的“预测方法与技术”课程教学基本要求,为高等院校经济、管理类专业编写的一本教科书,是在作者多年讲授有关课程和从事相关课题研究的基础上凝练而成的。全书共分12章,主要内容包括预测概述、定性预测方法、时间序列平滑预测法、一元线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型、趋势外推预测方法、马尔柯夫预测法、序列算子与灰色信息挖掘、灰色系统模型、灰色系统预测以及常用预测软件简介等。后一部分是课程实验。
在书稿撰写过程中,作者始终坚持读者至上的原则。在理论阐述上力求简明扼要、深入浅出、通俗易懂,易于自学。对预测方法和应用技术的讨论,则力求清晰、详尽而不累赘。因此,《预测方法与技术(第2版)》不仅适合作为经济、管理类专业本科生的专业课教材,而且是一本适宜于政府部门、企事业单位的管理干部、工程技术人员和大学理工科学生学习现代预测方法与技术的自学参考书。
第一章预测概述1.1引言1.2预测的作用1.3预测的基本原则1.4预测的分类1.5预测的程序1.6预测的精度和价值练习题第二章定性预测方法2.1引言2.2市场调查预测法2.3专家预测法2.4主观概率法2.5预兆预测法练习题第三章时间序列平滑预测法3.1时间序列概述3.2移动平均法3.3指数平滑法3.4差分指数平滑法3.5自适应过滤法3.6ARMA模型简介练习题第四章一元线性回归模型4.1引言4.2一元线性回归模型及其假设条件4.3模型参数的估计4.4估计量的统计特性4.5回归方程的检验4.6预测区间4.7几个应当注意的问题4.8一元线性回归模型的应用练习题第五章多元线性回归模型5.1多元线性回归模型及其假设条件5.2模型参数的估计5.3回归系数向量估计值B的统计性质5.4多元线性回归模型的检验5.5含有虚拟变量的回归模型5.6自变量的选择5.7若干问题讨论5.8多元线性回归模型的应用练习题第六章非线性回归模型6.1非线性回归模型的形式及其分类6.2直接换元法6.3间接换元法6.4非线性回归模型的线性逼近6.5非线性回归模型的应用练习题第七章趋势外推预测方法7.1指数曲线法7.2修正指数曲线法7.3生长曲线法7.4包络曲线法练习题第八章马尔柯夫预测法8.1马尔柯夫链简介8.2商品销售状态预测8.3市场占有率预测8.4期望利润预测练习题第九章序列算子与灰色信息挖掘9.1引言9.2冲击扰动系统与缓冲算子9.3实用缓冲算子的构造9.4均值算子9.5准光滑序列与级比算子9.6累加算子与累减算子9.7累加生成序列的灰指数规律练习题第十章灰色系统模型10.1GM(1,1)模型的基本形式10.2残差GM(1,1)模型10.3GM(1,1)模型群10.4GM(1,1)模型的适用范围10.5灰色Vethulst模型10.6GM(0,N)模型10.7GM(1,N)模型练习题第十一章灰色系统预测11.1引言11.2数列预测11.3区间预测11.4灰色灾变预测11.5波形预测练习题第十二章常用预测软件简介12.1SPSS软件简介12.2灰色系统建模软件7.O简介课程实验实验一SPSS软件的基本操作实验二时间序列预测实验三一元线性回归预测实验四多元线性回归预测实验五含有虚拟变量的回归模型预测实验六非线性回归模型预测实验七灰色系统建模软件登录实验八软件下载与数据输入实验九缓冲算子计算软件应用实验十灰色预测模型建模软件应用实验十一灰色关联分析模型建模软件应用实验十二灰色聚类评估模型建模软件应用实验十三多目标加权灰靶决策模型建模软件应用附表1标准正态分布表附表2f分布表附表3F分布表(a=0.01)附表4F分布表(a=O.05)
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开播时间:09月02日 10:30