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文档简介

1、，预测，二。思想和原则，预测方法框架，第2页，预测方法，定性方法，定量方法，德尔菲法，回归分析，时间序列，线性回归，广义线性回归，单变量线性回归，平滑法，趋势预测法，季节性预测法，非线性回归，多变量季节性多元回归模型，季节性自回归模型，自回归模型预测，简单平均法，分解预测，线性趋势预测，非线性趋势预测，第2页，回归分析，确定因变量和影响因素(自变量)，绘制散点图，观察变量的一般关系， 寻找回归系数，建立回归模型，应用回归模型预测变量，测试回归模型，第二步，第三步，第四步，第五步，定义：分析一个变量与一个或几个其他变量之间相关性的统计方法称为回归分析。 在回归分析的步骤：中，一元线性回归是描述两

2、个变量之间的线性相关性的最简单的回归模型，其中假设y的方差是常数；是回归系数。回归分析一元回归分析、散点图、为便于计算，回归模型以误差的最小平方和为标准确定：对Q分别求A和B的微分：使微分方程为零(使总误差最小)，求解方程得到和的计算公式分别为变量X和Y的N个样本的平均值、最小二乘法、一元回归分析，一对数据见表2.1。其中，X代表大学毕业后的工作年限，Y代表相应的年薪。散点图可用于这些二维数据，如图2.2所示。该图暗示这两个变量之间存在线性关系。用方程模拟年薪与工作年限的关系。解决方案：给出上述数据，计算回归系数公式，将这些值代入最小二乘法，得到最小二乘法方程，估计为、0、20、40、60。响

3、应变量y建模为两个以上预测变量的线性函数。假设因变量y和自变量之间存在线性关系(k=2，3，4，)，一般的多元线性回归模型是多元回归分析。u、x、x、x、y、k、k、=、b、b、b、b、2，2，1，1，0，多元回归分析，对于多元线性回归模型，参数可以用矩阵计算：其中x和y是给定采样数据集的输入和。差平方和也可以用矩阵表示如下：优化后，向量满足矩阵方程中线性回归的估计系数向量。最小二乘法、将变量转换，将非线性问题转换成线性问题，然后用最小二乘法求解。例如，对于多项式回归，在许多情况下，高阶多项式可以更好地处理变量之间的关系。此时，方程首先被转换成线性方程，并且需要定义以下新变量：并且被替换成原始

4、多项式方程，然后多项式回归问题被转换成多元线性回归问题，以便可以使用最小二乘法来解决该问题。回归分析非线性回归分析、最基本的事情是为输入变量或它们的组合项选择适当的转换。下表列出了线性化回归模型的一些有效转换。回归分析非线性回归分析，时间序列预测，用哪种方法预测取决于时间序列中包含的成分。一般来说，在任何时间序列中都有不规则成分，而由于缺乏数据，在经济和管理数据中只有趋势成分和季节成分。时间序列预测。如果序列只包含随机成分，用平滑法预测更合适。主要有移动平移法和指数平滑法。这种方法对时间序列进行平滑，以消除其随机波动，因此称为平滑法。平滑法不仅可用于短期预测，还可用于平滑时间序列，以描述序列的趋势(包括线性趋势和非线性趋势)。平滑预测，时间序列预测，1。基本思想是根据时间序列逐项

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