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文档简介

.,.,9.2预测系统的定性预测技术,9.3回归分析,9.4物流系统的时间序列预测技术,9.1预测概念,.,预测问题(一)关于预测?仓库里要备多少货才能满足下个月的订单要求;?还要再建立周转仓库吗;?下个月物流中心的人员是否还有活干,预测的作用1、预测是编制计划的基础2、预测是决策的依据,.,9.1.1预测概念,预测分析:在调查研究的基础上对事物的未来进行科学的分析,研究其发展变化的规律性预测技术:预测分析中所采用的方法和手段,称为,.,9.1.2预测的步骤,.,9.1.3物流系统预测的作用,1.预测是编制计划的基础2.预测是决策的依据,.,9.1.4物流系统的预测技术和预测模型,1.预测技术分类(1)按预测技术的属性(2)按预测对象(3)按预测方式(4)按预测时间2.预测模型及分类(1)预测模型按变量之间的关系(2)按变量形式(3)按变量的数量(4)按变量的性质,.,9.2预测系统的定性预测技术,9.3回归分析,9.4物流系统的时间序列预测技术,9.1预测概念,.,9.2.1德尔菲法,该方法的过程是预测机构或人员预先选定与预测问题有关的专家1015人,采用信件往来的方式与其建立联系,将他们的意见进行整理、综合、归纳后再匿名反馈给各位专家再次征求意见,按这种方式多次反复,直至使专家们的意见趋于一致为止,最后得出预测结论。该方法的具体步骤为:(1)选择专家(2)编制并邮寄“专家应答表”(3)分析整理“专家应答表”(4)与专家反复交换意见(5)将最终预测结论函告各专家并致谢。,.,9.2.1德尔菲法,.,9.2.2主观概率法,.,9.2.3交叉概率法,步骤:(1)确定各事物之间的影响关系;(2)确定各事物之间的影响程度;(3)计算某事物发生时对其他事物发生概率的影响;(4)分析其他事件对该事件的影响;(5)确定修正后的主观概率。,.,9.2.3交叉概率法,案例:,.,9.2.3交叉概率法,.,9.2预测系统的定性预测技术,9.3回归分析,9.4物流系统的时间序列预测技术,9.1预测概念,.,9.3.1一元线性回归模型,.,9.3.1一元线性回归模型,.,9.3.1一元线性回归模型,.,9.3.1一元线性回归模型,.,解答:,.,9.3.1一元线性回归模型,.,解答:,.,解答:,.,9.3.1一元线性回归模型,3.线性回归预测模型检验过程及预测精度(1)相关系数,.,9.3.1一元线性回归模型,.,9.3.1一元线性回归模型,(2)显著性检验常用的显著性检验有三种:1.t检验2.F检验3.r检验,.,9.3.1一元线性回归模型,1.t检验,.,9.3.1一元线性回归模型,(2)F检验,.,9.3.1一元线性回归模型,(3)r检验,.,9.3.1一元线性回归模型,(3)方差分析,.,9.3.1一元线性回归模型,.,9.3.1一元线性回归模型,.,9.3.2一元非线性回归模型,1.化一元非线性函数为线性函数确定曲线类型的方法一般为:根据理论分析以及过去所积累的经验,确定X、Y之间的函数类型;在数据量不大的情况下,做出散点图,观察散点的分布,确定函数类型;采用多种曲线模型进行回归分析后,进行相对比较分析,从中选择一个较好形式的模型作为预测模型。,.,9.3.2一元非线性回归模型,(1)双曲线函数,.,9.3.2一元非线性回归模型,(2)指数函数一,.,9.3.2一元非线性回归模型,(3)指数函数二,.,9.3.2一元非线性回归模型,(4)对数函数,.,9.3.2一元非线性回归模型,(5)幂函数,.,9.3.2一元非线性回归模型,(6)S曲线,.,9.3.2一元非线性回归模型,.,解答:,.,9.3.3多元线性回归模型,1.二元线性回归分析,.,9.3.3多元线性回归模型,.,9.3.3多元线性回归模型,.,9.3.3多元线性回归模型,建立预测模型的方法和步骤,.,9.3.3多元线性回归模型,2.多元线性回归分析,.,9.3.3多元线性回归模型,3.多元线性回归模型的检验(1)全相关系数,.,9.3.3多元线性回归模型,(2)回归显著性检验(用F检验),.,9.3.3多元线性回归模型,.,9.3.3多元线性回归模型,.,9.3.3多元线性回归模型,.,解答:,.,解答:,.,解答:,.,解答:,.,9.2预测系统的定性预测技术,9.3回归分析,9.4物流系统的时间序列预测技术,9.1预测概念,.,9.4.1时间序列分析的内容,1.时间序列的形成(1)长期趋势的变化Xt,序列随时间呈现的倾向性变化;(2)季节性周期变化St,序列在一年中随季节呈现有规律性的周期性变化;(3)循环变化Ct,序列以不固定的周期呈现出的波动性变化;(4)随机变化t,各种不确定因素作用下的无规则变化。,.,9.4.1时间序列分析的内容,2.时间序列模型(1)加法模型(2)比例模型,.,9.4.1时间序列分析的内容,3.时间序列分析的内容,.,(1)简单移动平均预测法二次移动平均,9.4.2趋势预测,.,9.4.2趋势预测,2.加权移动平均数法,.,9.4.2趋势预测,3.修正移动平均数法,.,4.指数平滑

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