中国月度工业增加值的估算 赵永亮余道先 （盐城工学院经济学院，武汉大学经管学院） 载于《统计与决策》2015年第14期 摘要：工业增加值是国民经济核算的一项重要基础性指标，对宏观经济形势分析具有重要意义。本文尝试了月度工业增加值的多种估算方法，采用工业增加值增速、价格指数、工业总产值、工业销售产值等指标数据，推算出1994年1月至2013年12月的实际工业增加值和名义工业增加值，在一定程度上解决了工业增加值数据缺失问题。 关键词：月度数据名义工业增加值实际工业增加值定基PPI 0 引言 工业增加值是国民经济核算的一项基础性指标，根据国家统计局统计指标诠释，工业增加值是指工业企业全部生产活动的总成果扣除了在生产过程中消耗或转移的物质产品和外购劳务价值后的余额；是工业企业生产过程中新增加的价值。工业增加值是短期最重要的经济指标之一，对判断宏观经济走势以及宏观经济分析具有重要意义。但到目前为止，中国没有公布实际工业增加值月度数据（或以不变价格衡量的月度数据），而名义工业增加值数据在2006年11月以后也已经停止公布，继续公布的数据有工业增加值可比增速、工业分大类行业增加值增长速度等相关指标。 图1 工业增加值可比增速与名义工业增加值 数据来源：CEIC、国家统计局网站 根据本文的统计，中国工业增加值月度数据或其相关数据统计口径经历过五次调整，时间分别为1998年、2004年、2005年、2007年和2011年。最近一次调整将规模以上工业企业起点标准由原来的年主营业务收入500万元提高到年主营业务收入2000万元。统计口径频繁调整、各项统计数据序列不完整等问题给中国工业增加值数据序列估算带来难题。本文试着分析与月度工业增加值相关的数据序列，估算得出中国1994年以后完整的实际工业增加值数据序列和名义工业增加值数据序列。本文数据搜寻范围以及数据来源渠道为中国官方渠道、国际组织及部分数据库。具体包括国家统计局网站，中国人民银行网站，官方发布的
一、名词解释 第一章 ①预测：根据过去和现在估计预测未来。 ②统计预测：属于预测方法研究的范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测，并计算概率置信区间。 第二章 ①定性预测：是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的主要依据。 ②主观概率：是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。 ③客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。 ④相互影响法：是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。 第三章 ①残差：预测值与真实值的离差 ②可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。 ③相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。 ④非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象之间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。 ⑤拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标 ⑥自相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。 ⑦D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。 第四章 ①不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。 ②趋势外推法：用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值。 ③图形识别法：通过绘制以时间t为横轴，时序数据为y轴的散点图形，并将其与各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模型。 ④差分法：利用差分把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。同时与各类模型差分特点进行比较，选择合适的模型。 ⑤标准误差：预测值与真实值的离差平方和的平均数的平方根。 ⑥ 第五章 ①一次移动平均法：收集一组观测值，计算这组观测值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。 ②一次指数平滑法：利用前一期的预测值Ft代替Xt-N得到预测的通式：Ft+1=aXt+(1-a)Ft.
中原工学院信息商务学院《管理统计学》 考查课专业论文 管理统计学的实际应用 学生姓名：张彦龙 学院：商学系 专业班级：ZB信管162 专业课程：管理统计学 任课教师：朱伟 2016 年12 月19 日
摘要 管理统计学是一门以经济管理理论为基础，以统计学方法和理论研究管理问题、经济问题的应用性学科，是研究如何收集、整理。分析和解释涉及社会、经济、管理问题的数据，并对研究对象进行统计推断的一门科学。通过探索数据的内在规律性帮助人们做出有效地决定。本文主要利用其方法与特性分析在市场预测、风险决策中的应用。 关键词：统计学、分析、数据、预测、风险
一、统计方法在证券投资风险中的应用 投资分析的目的在于尽可能地提高投资收益，为此从可选择的投资资产中(股票、债权，包括外汇在内的外国证券)，进行资产选择操作，在控制风险的同时追求收益的最大化。但股价、汇率、利息等金融资产的变动现象大多是多次元的，要从这些变动中找出其中的规律，就必须利用统计学的方法将大量的数据进行分组，反复实验，寻找数据出现的频率来获得必要的信息。 （一）什么是证券投资，有何风险？ 证券投资是一个风险与收益共存的投资过程，证券投资风险指因未来的信息不完全或不确定而未来带来投资经济损失的可能性。不仅包含可能给人们带来的直接损失，还包括可能带来的相对损失以及潜在损失。 （二）证券投资风险特性 证券投资风险通常表现出一下几点常见的特性： 1.普遍性和客观性 即证券投资风险是伴随着投资活动客观普遍存在的。 2.偶然性和必然性 即证券投资风险存在着大量风险发生必然性，与具体风险发生的偶然情况。 3.可变性 即证券投资风险并不是一成不变的，随着投资活动进行有可能风险会转移、缩小或扩大。 4.多样性 即证券投资风险随着各式各样投资活动的进行常伴随着多变的风险。 5.可防范性 即尽管证券投资风险是客观存在的，同时又带有不确定性，甚至达到一定程度后更具危害性，但我们仍然可以采取一定的方法来防范和规避证券投资风险，尽可能避免或减小风险带来的损失和危害。 （三）统计学方法如何在证券投资风险管理中应用 1. 在证券投资风险管理中量化统计的应用 随着统计科学中量化理论研究结果的不断深化，与此同时，M arkow itz 的证券投资组合理论在实际证券投资活动中的应用也日益广泛，理论也逐渐完善起
Bayes 判别分析及应用 班级：计算B101姓名：孔维文 学号201009014119 指导老师：谭立云教授 【摘 要】判别分析是根据所研究个体的某些指标的观测值来推断该个体所属类型的一种统计方 法，在社会生产和科学研究上应用十分广泛。在判别分析之前，我们往往已对各总体有一定了解，样品的先验概率也对其预测起到一定作用，因此进行判别时应考虑到各个总体出现的先验概率；由于在实际问题中，样品错判后会造成一定损失，故判别时还要考虑到预报的先验概率及错判造成的损失，Bayes 判别就具有这些优点；然而当样品容量大时计算较复杂，故而常借助统计软件来实现。本文着重于Bayes 判别分析的应用以及SPSS 的实现。 【关键词 】 判别分析 Bayes 判别 Spss 实现 判别函数 判别准则 Class: calculation B101 name: KongWeiWen registration number 201009014119 Teacher: TanLiYun professor .【Abstract 】Discriminant analysis is based on the study of certain indicators of individual observations to infer that the individual belongs as a type of statistical methods in social production and scientific research is widely used. In discriminant analysis, we often have a certain understanding of the overall sample of the a priori probability of its prediction play a role, it should be taken into account to determine the overall emergence of various prior probability; because of practical problems, samples will result in some loss of miscarriage of justice, so identification must be considered when the prior probability and wrongly predicted loss, Bayes discriminant to have these advantages; However, when the sample is large computing capacity of more complex, often using statistical software Guer to achieve. This article focuses on the application of Bayes discriminant analysis, and implementation of SPSS. 【Key words 】 Discriminant analysis; Bayes discriminant; Spss achieve; Discriminant function; Criteria; 1.1.1 判别分析的概念 在科学研究中，经常会遇到这样的问题：某研究对象以某种方式（如先前的结果或经验）已划分成若干类型，而每一种类型都是用一些指标T p X X X X ),,(21 来表征的，即不同类型的X 的观测值在某种意义上有一定的差异。当得到一个新样品（或
中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解：1978-2007 李国璋1，周彩云2，江金荣3 （兰州大学经济学院,甘肃兰州 73000 ） 【摘要】本文使用数据包络分析方法，利用整理出来的面板数据，分时段分区域考察了1978-2007年间，中国30个省区市的生产效率水平，同时分析了TFP 增长率及其组成。本文的结论是：（1）1978-1990期间，我国的平均生产效率水平是上升的，但1990年代以后呈下降特点；且东部平均生产效率水平大于中、西部。（2）效率改进和技术进步均是我国TFP增长的重要来源，不过在不同的时段，二者地位不一。（3）东部的TFP增长率大于中、西部；但是各区域TFP 增长的主要来源不同。 【关键词】生产效率;全要素生产率;技术进步;区域经济差距;追赶效应 一引言 改革开放以来，我国经历了一系列的制度变革，在从计划经济往市场经济过度的过程中，我国的经济发展取得了举世瞩目的“东方奇迹”。从1978年到2007年间，我国国内生产总值增长了14倍（1978年不变价），年平均经济增长率达到9.8%，但是经济增长方式的粗放以及区域经济差距的扩大却成为我国经济增长过程中不能回避的问题。尤其是区域经济差距自90年代以来扩大非常明显（王小鲁、樊纲，2004），并越来越成为政府和学者关注的重要问题，而与之伴生的则是探讨区域经济增长差异成果的大量涌现。其中，有学者从诸如投入要素、经济结构、资源禀赋、地理位置、政策和制度以及历史文化因素等方面来解释区域差距的现状和成因（张吉鹏、吴桂英，2004）；而全要素生产率增长作为经济增长的核心自然也成为分析区域经济差距的重要途径，有的学者甚至认为全要素生产率差异才是我国地区差距的主要决定因素（彭国华，2005；李静，2006；郭庆旺等，2005）。 总体说来，我国学者对区域全要素生产率的探索和研究是相当多的，大量关于区域TFP增长率的研究集中于对其的测算与分解上，且在此基础上引入人力资本、制度变迁等影响因素分析，以加深对区域TFP增长（包含效率改进与技术进步）差异的认识，并由此进一步加深对地区差距的认识。庞瑞芝等（2008）对其进行了总结，并将其分为六大类。不过这些研究由于其研究角度、使用的数据以及分析方法的差异使得结果不尽相同，即使在单纯对区域TFP增长率的估算与分解上也区别较大，如颜鹏飞等（2004）认为1978—2001年间效率改进是我国区域TFP增长的主要来源，更多的研究却认为主要是技术进步而非生产效率改进支撑了改革开放以来中国全要素生产率的增长（郭庆旺等，2005；卢艳等，2008；赵家章，2009）。由此可见，虽然全要素生产率水平和增长的区域差异是地区差距形成与扩大的重要成因已是普遍认同的观点，但是在其具体的分解及解释上却未达成共识。 本文拟在利用最新的统计资料对数据进行重新整理并进一步延伸的基础上，运用数据包络分析（DEA）方法，对我国1978-2007年间，30个省、市、自治区（重庆合入四川）的TFP增长及其组成进行考察；并在此之前对生产效率①水平的时空差异进行研究，以期对改革开放以来的中国经济增长及地区差距问题有一些新的认识和结论。 ①生产效率表现为，在给定投入水平下，生产点离生产前沿面的相对距离。
两类正态分布模式的贝叶斯判别 硕633 3106036072 赵杜娟 一.实验目的 1．理解贝叶斯判别原则，编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序； 2．了解正态分布模式的贝叶斯分类判别函数； 3．通过实验，统计贝叶斯判别的正确率。 二.实验原理 （1）贝叶斯判别原则 对于两类模式集的分类，就是要确定x 是属于1ω类还是2ω类，这要看x 来自1ω类的概率大还是来自2ω类的概率大，根据概率的判别规则，可以得到： 如果)|()|(21x P x P ωω> 则 1ω∈x 如果)|()|(21x P x P ωω< 则 2ω∈x （1.1） 利用贝叶斯定理，可得 ) () ()|()|(x p P x p x P i i i ωωω= 式中，)|(i x p ω亦称似然函数。把该式代入（1.1）式，判别规则可表示为： )()|()()|(2211ωωωωP x p P x p > 则 1ω∈x )()|()()|(2211ωωωωP x p P x p < 则 2ω∈x 或写成： ) () ()|()|()(122112ωωωωP P x p x p x l > = 则 1ω∈x ) () ()|()|()(122112ωωωωP P x p x p x l < = 则 2ω∈x （1.2） 这里，12l 称为似然比，2112)()(θωω=P P 称为似然比的判决阈值。该式称为贝 叶斯判别。
（2）正态分布模式的贝叶斯分类器判别原理 具有M 种模式类别的多变量正态分布的概率密度函数为： )]()(2 1 exp[) 2(1)|(12 1 2 i i T i i n i m x C m x C x P ---= -πω 2,1=i （1.3） 式中，x 是n 维列向量； i m 是n 维均值向量； i C 是n n ?协方差矩阵；i C 为矩 阵i C 的行列式。且有 {}i i m E x =； ()() { }T i i i i m x m x E C --=；{}i E x 表示对类 别属于i ω的模式作数学期望运算。 可见，均值向量i m 由n 个分量组成，协方差矩阵i C 由于其对称性故其独立元素只有 2)1(+n n 个，所以多元正态密度函数完全由2 ) 1(++n n n 个独立元素所确定。取自一个正态总体的样本模式的分布是聚集于一个集群之内，其中心决定于均值向量，而其分布形状决定于其协方差矩阵，分布的等密度点的轨迹为超椭圆，椭圆的主轴与协方差矩阵的本征向量的方向一致，主轴的长度与相应的协方差矩阵的本征值成正比。 类别的判别函数可表示为：)()|()(i i i P x P x d ωω= 对于正态密度函数，可对判别函数取自然对数，即： )(ln )]|(ln[)(i i i P x P x d ωω+= 将（1.3）代入上式，简化后可以得到： {})()(2 1 ln 21)(ln )(1i i T i i i i m x C m x C P x d ----=-ω 这是正态分布模式的贝叶斯判别函数。显然，上式表明)(x d i 是超二次曲面，所以对于两类正态分布模式的贝叶斯分类器，两个模式类别之间用一个二次判别界面分开，就可以求得最优的分类效果。 对于两类问题，判别界面方程为：()()120d x d x -= 即：)()|(11ωωP x P 0)()|(22=-ωωP x P 判别条件为： 如果0)()(21>-x d x d ， 则1ω∈x 如果0)()(21≤-x d x d ， 则2ω∈x
贝叶斯方法 贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一种分类手段，但是它的优势不仅仅在于高分类准确率，更重要的是，它会通过训练集学习一个因果关系图（有向无环图）。如在医学领域，贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情，并给出各症状影响关系，这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说，在面对未知问题的情况下，可以从该因果关系图入手分析，而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型，那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用，可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。 与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比，其工作原理就相对简单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式： 选取其中后验概率最大的，即分类结果，可用如下公式表示
贝叶斯统计的应用范围很广，如计算机科学中的“统计模式识别”、勘探专家所采用的概率推理、计量经济中的贝叶斯推断、经济理论中的贝叶斯模型等。 上述公式本质上是由两部分构成的：贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程： 1．学习训练集，存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2．使用中存储的数据，计算构造模型所需的互信息和条件互信息。3．使用种计算的互信息和条件互信息，按照定义的构造规则，逐步构建出贝叶斯分类模型。 4．传入测试实例 ．根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。．选取其中后验概率最大的类，即预测结果。 一、第一部分中给出了个定义。 定义给定事件组，若其中一个事件发生，而其他事件不发生，则称这些事件互不相容。 定义若两个事件不能同时发生，且每次试验必有一个发生，则称这些事件相互对立。 定义若定某事件未发生，而其对立事件发生，则称该事件失败
关于贝叶斯估计方法学习感想及看法 经过半学期的课程学习，终于在参数估计这部分内容的学习上有了个终结。参数估计方面的学习主要分了经典学派的理论和贝叶斯学派的理论。在参数估计上经典学派运用的是矩法和极大似然估计，贝叶斯学派用的当然就是Bayes 估计。经典学派的学习在本科学习比较多，而Bayes 方法对我来说算是个新知识，在此只对Bayes 统计方法做个小结，然而由于知识有限性，只能粗略地从讲义中对Bayes 估计总结点观点出来。 贝叶斯统计中除了运用经典学派的总体信息和样本信息外，还用到了先验信息，其中的两个基本概念是先验分布和后验分布。 1，先验分布，总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。 2，后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，可以用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及本分布。可以看出Bayes 统计模型的特点是将参数θ视为随机变量，并具有先验分布H(θ)。Bayes 统计学派与经典学派的分歧主要是在关于参数的 认识上的分歧，经典学派视经典学派视θ为未知常数；而Bayes 学派视θ为随机变量且具有先验分布为随机变量且具有先验分布。两个学派分歧的根源在于对于概率的理解。经典学派视概率为事件大量重复实验频率的稳定值；而Bayes 学派赞成主观概率，将事件的概率理解为认识主体对事件发生的相信程度。个人认为将θ视为随机变量且具有先验分布具有实际意义，这也算Bayes 学派在二百年时间不断发展的一个前提。 然后用数学计算的观点来看看Bayes 估计： 一切估计的目的是要对未知参数θ作统计推断。在没有样本信息时，我们只能依据先验分布对θ作出推断。在有了样本观察值1(,,)n X x x = 之后，我们应依据(,)h X θ对θ作出推断。若把(,)h X θ作如下分解： ()(,)|()h X X m X θπθ= 其中()m X 是X 的边际概率函数： ??ΘΘ ==,)()|(),()(θθπθθθd X p d X h X m 它与θ无关，或者说)(X m 中不含θ的任何信息因此能用来对θ作出推断的仅是条件分布)|(X θπ，它的计算公式是：)|(X θπ=(,)h X θ/()m X 。 贝叶斯统计学关键是首先要想方设法先去寻求θ的先验分布h （θ），先验分布的确定方法有客观法，主观概率法，同等无知原则，共轭分布方法，Jeffreys
复习题 一、单项选择题 1 根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 2 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 3 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 不可知因素 4 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 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 5 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 6 时间序列的分解法中受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动称为 （）。 A 长期趋势 B 季节趋势 C 周期变动 D 随机变动 7 下列方法中不属于定性预测的是（）。 A 趋势外推法B主观概率法C领先指标法 D 德尔菲法 8 当时间序列各期值的一阶差比率（大致）相等时,可以配( )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 9 贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法。 A 似然概率 B 先验概率 C 边际概率 D 后验概率 10 经济景气是指总体经济成（）发展趋势。 A 上升 B 下滑 C 持平 D 波动 二、多项选择题 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时间序列预测D回归预测 4 ARMA模型的三种基本形式是（） A 自回归模型 B 移动平均模型C混合模型 D 季节模型 5 风险决策的方法有（） A 以期望值为标准的决策方法 B 以等概率为标准的决策方法 C 以最大可能性为标准的决策方法D以损益值为标准的决策方法 6 景气指标的分类包括（）。 A 领先指标B基准指标C同步指标D滞后指标 7 风险决策矩阵中应当包括的基本要素有（）。 A 备选方案B状态空间 C 最优方案选择标准D各方案的可能结果 8 统计决策的基本原则是（）。 A 可行性 B 未来性 C 合理性 D 经济性 9 决策的基本因素包括（）。 A 决策主体 B 决策环境 C 决策对象 D 决策目标
1. 办公室新来了一个雇员小王，小王是好人还是 坏人大家都在猜测。按人们主观意识，一个人是好人或坏人的概率均为0.5。坏人总是要做坏事，好人总是做好事，偶尔也会做一件坏事，一般好人做好事的概率为0.9，坏人做好事的概率为0.2，一天，小王做了一件好事，小王是好人的概率有多大，你现在把小王判为何种人。 解：A ：小王是个好人 a ：小王做好事 B ：小王是个坏人 B ：小王做坏事 ()(/)(/)()(/)()(/)P A P a A P A a P A P a A P B P a B = +0.5*0.9 0.820.5*0.90.5*0.2==+ ()(/)0.5*0.2 (/)()(/)()(/)0.5*0.90.5*0.2 P B P a B P B b P A P a A P B P a B = =++=0.18 0.82>0.18 所以小王是个好人、 2. 设 m = 1,k = 2 ，X 1 ~ N (0,1) ，X 2 ~ N (3,2 2 ) ，试就C(2 | 1) = 1，C(1 | 2) = 1，且不考虑先验概率的情况下判别样品
2，1 属于哪个总体，并求出 R = (R1, R2 ) 。 解： 2222 121/821 ()()/}1,2 21(2)(20)}0.05421(2)(23)/4}0.176 2i i i P x x i P P μσ--= --== --===--== 由于1(2)P <2(2)P ，所以2属于2π 21/2 121/221(1)(10)}0.242 21(1)(13)/4}0.120 2P P --= --===--== 1(1)P >2(1)P ，所以1属于1π 由 1()P x 22211 }()(3)/4}22x P x x -==-- 即221 exp{}2x -=21exp{(69)}8 x x --+ 2211 ln 2(69)28 x x x -=--+ 解得 1 x =1.42 2 x =-3.14.所以 R=([-3.41,1.42],(-∞,-3.41)U(1.42,+∞)). 3.已知1π，2π的先验分布分别为1q =3 5,2q =25 ,C(2|1)=1，C(1|2)=1，且 11,01()2,120,x x f P x x x <≤??==-<≤???其他 22 (1)/4,13()(5)/4,350,x x f P x x x -<≤?? ==-<≤??? 其他 使判别1x = 95 ，2x =2所属总体。 解：1p (9/5)=2-9/5=1/5 1p (2)=2-2=0 2p (9/5)=(9/5-1)/4=1/5
消费者购买决策的贝叶斯统计分析 科学技术大规模进步,导致了更加激烈的市场竞争,消费者的偏好和需求也变得丰富多样。为了更有效地满足目标市场的需求,企业需要全面分析消费者的购买决策行为,认识目标市场消费者的需求,从而更有效地进行市场细分,更加精确地定位目标市场。关于消费者的购买决策问题,从购前决策和购后满意度视角分析,主要解决了过度离散、无法进行个体参数估计和小样本等问题。本文从消费者购前决策的总体参数估计、购前决策的个体参数估计以及购后顾客满意度三个方面,利用贝叶斯理论和方法,对消费者购买决策进行理论和应用的研究。 理论部分主要进行以下研究:第一,利用贝叶斯独特的理论优势,有效地解决了数据获取困难或者存在过度离散等问题,通过消费者购前决策总体参数估计的贝叶斯logit模型分析,有效优化传统理论模型。第二,针对实际消费者购前决策个体参数无法估计的问题构建了分层贝叶斯随机效应模型,有效地解决了个体消费者数据不足的问题,避免了传统研究方法由于自由度过低而无法进行个体参数最小二乘估计的情况,同时在建模过程中使用一个连续的总体分布来描述个体消费者之间的偏好差异性,对消费者偏好行为研究中的不确定性进行综合评估。第三,在小样本的条件下,通过结构方程模型的构建,使用贝叶斯方法对顾客满意度的影响因素进行了研究,并利用基于多级评分的贝叶斯估计得到了顾客满意度的最终得分。第四,详细介绍了贝叶斯方法和多层贝叶斯方法在消费者购买决策研究中的应用基础,使更多的研究人员和实践者认识到贝叶斯方法的独特优势,同时将贝叶斯理论应用到实际消费者购买决策中,实现了理论与实际的结合,对贝叶斯理论在消费者购买决策领域的推广起到了一定作用。 在应用研究部分,使用贝叶斯和分层贝叶斯模型方法对实际消费者购买数据进行了实证分析,有效解决在企业制定市场营销策略所遇到的数据过度离散、无法进行个体参数估计和小样本等问题,进一步完善了国内消费者购买决策的研究方法。在消费者购前决策总体参数估计的实证研究中,根据消费者策略、成本策略、便利策略和沟通策略的4C营销组合对咖啡杯公司开展全方位市场营销活动进行了阐述;在消费者购前决策总体参数和个体参数同时估计的实证研究中,构建了分层贝叶斯随机效应模型中,不仅得到了酸奶各属性的平均效用分值和人口特征变量对效应分值的影响,而且还获得个体消费者的酸奶效用分值估计,从而
《统计与决策》投稿指南以及用稿经验分享 《统计与决策》杂志创办于1985年，创刊18年来，本刊始终坚持正确的办刊方针，遵守新闻出版法规，不断提高办刊质量，赢得了全国广大读者尤其是大专院校师生及科研院所读者的青睐。连续三次入选全国中文核心期刊，1998年获“全国首届优秀经济期刊”称号。 刊名：统计与决策 Statistics and Decision 主办：湖北省统计局统计科学研究所 周期：半月 出版地：湖北省武汉市 语种：中文; 开本：大16开 ISSN：1002-6487 CN：42-1009/C 邮发代号：38-150 创刊时间：1985 影响因子： 复合影响因子：0.713 综合影响因子：0.343 本刊主要以统计理论、决策理论作为刊载的主要内容，形成了显著的专业特色。稿源主要来自大中专院校师生和科研人员，作者的层次高，文章的学术性强，在统计、经济理论界
享有较高的声誉，深得全国高校的师生和科研部门的研究人员喜爱。 主要栏目 本刊所设栏目有：理论新探、决策参考、知识丛林、工作视点、财经论坛、经济纵横、统计观察、企业管理、省情咨文、调研世界、工作视点、企业天地、众说纷纭、知识丛林、经验交流。 影响或获奖情况 全国中文核心期刊 全国优秀经济期刊 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊 中国学术期刊(光盘版)收录期刊 中文科技期刊数据库收录期刊 万方数据库收录期刊 CSSCI数据库全文收录 连续四次入选全国中文核心期刊 1998年获“全国首届优秀经济期刊”称号 投稿选题以及经验分享 1.三天内会有相应初审意见或者修改意见，但具体排期待定，自带检测报告，复制比 百分之十五以内（这个可以代为检测） 2.文章最好带有统计模型，而且数据最好选取近些年，这样能提高录用率，字数不少 于八千字符。 3.更多交流发表咨询可以加QQ：841442853或者v信dongfangkaixuan123
§5.2Bayes 判别 1. Bayes 判别的基本思想 假设已知对象的先验概率和“先验条件概率”, 而后得到后验概率, 由后验概率作出判别. 2. 两个总体的Bayes 判别 (1) 基本推导 设概率密度为1()f x 和2()f x 的p 维总体12,G G 出现的先验概率为
1122(),()p P G p P G ==(121p p +=) 先验概率的取法: (i) 121 2 p p == , (ii) 12 121212 ,n n p p n n n n ==++, 一个判别法 = 一个划分=12(,)R R =R 1212,,p R R R R =?=?=?R 距离判别中
112212{|(,)(,)} {|(,)(,)} R d G d G R d G d G =≤=>x x x x x x 判别R 下的误判情况讨论 2 1(2|1,)()d R P f =?R x x , 或 1 2(1|2,)()d R P f =?R x x 代价分别记为 (2|1),(1|2),(1|1)0,(2|2)0c c c c ==,
在得新x 后, 后验概率为 1111122() (|)()()p f P G p f p f = +x x x x 2221122() (|)()() p f P G p f p f = +x x x x (i) 当(1|2)(2|1)c c c ==时, 最优划分是 112212{:(|)(|)} {:(|)(|))} R P G P G R P G P G =≥?? =
《贝叶斯统计（双语）》教学大纲 课程编号：120872B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课□√专业选修课 □学科基础课 总学时：32 讲课学时：32实验（上机）学时：0 学分：2 适用对象：经济统计学 先修课程：微积分、概率论与数理统计学 毕业要求： 1.应用专业知识，解决数据分析问题 2.可以建立统计模型，获得有效结论 3.掌握统计软件及常用数据库工具的使用 4.关注国际统计应用的新进展 5.基于数据结论，提出决策咨询建议 6.具有不断学习的意识 一、课程的教学目标 贝叶斯统计是上世纪50年代后，才迅速发展起来的一门统计理论。目前，在欧美等西方国家，贝叶斯统计已经成为了与经典统计学派并驾齐驱的当今两大统计学派之一；随着贝叶斯理论和方法的不断发展和完善，以及相应的计算软件的研制，贝叶斯方法在实践中获得了日趋广泛的应用；特别是，贝叶斯决策问题在统计应用中占有越来越重要的地位。在商业经济预测、政府宏观经济管理、国防工业中对武器装备系统可靠性评估、生物医学研究；知识发现和数据挖掘技术等都获得了广泛应用。
本课程通过贝叶斯统计的教学使学习过传统的数理统计课程的学生了解贝叶斯统计的基本思想和基本观点，了解贝叶斯统计与传统的数理统计在理论和处理方法上的区别，了解贝叶斯统计的最新进展，能够系统的掌握贝叶斯统计的基本理论、基本方法，特别是贝叶斯统计极具特色的一些处理方法，引进一个效用函数(utility function)并选择使期望效用最大的最优决策，这样就把贝叶斯的统计思想扩展到在不确定时的决策问题。很好的将统计学与最优化的思想方法和技术很好的进行了结合。贝叶斯统计理论和方法技术的学习，不仅能够提高学生分析和解决实际问题的能力，还能够更进一步提高对经典数理统计的深入理解。 二、教学基本要求 根据贝叶斯统计课程的教学内容，本课程将重点介绍贝叶斯统计推断理论，贝叶斯决策理论。并且注重贝叶斯统计处理方法和基本观点与传统数理统计相应内容对比的讲授方式。注重案例教学，安排学生课后查阅文献资料，以及课堂研讨等方式，了解贝叶斯统计理论和应用最新成果及前沿研究进展。对最新贝叶斯网络和贝叶斯统计的方法除了传统讲授方式外，适当的安排上机实验，了解贝叶斯统计相关软件的使用方法。课程的考核方式：期末开卷+ 论文方式，卷面60%，平时和论文40%。 三、各教学环节学时分配 以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下： 教学课时分配
刊物汇总CSSCI 经济问题探索，华东经济管理，商业研究，统计与决策 科技管理研究、图书馆论坛 经济师，财会通讯比较好发。 南京社会科学，现代管理科学 商业研究好投些，统计与决策，管理现代化等等 cssci有些很垃圾的，比如科技管理研究 中国最最最最垃圾CSSCI期刊排行榜＊＊＊＊＊ 从别的网站转过来的，虽然不全了了解，但感觉挺有道理。和大家一起讨论一下。 1 科技管理研究不是C刊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 2 科技进步与对策＊＊＊＊＊＊＊＊科技进步与对策3000字左右1000元 3 生产力研究＊＊＊＊＊＊＊ 4 中国科技论坛＊＊＊＊＊＊＊ ５经济纵横＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ６财经理论与实践＊＊＊＊＊＊＊ ７经济经纬＊＊＊＊＊＊＊ ８中国国情国力＊＊＊＊＊＊ ９统计与决策＊＊＊＊＊＊＊＊＊ １０求索／江西社会科学／国际贸易问题／旅游科学＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 中国最最最最垃圾权威期刊排行榜 １财政研究＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ２保险研究＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ３旅游学刊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ４经济管理．新管理＊＊＊＊＊＊＊＊（自从换成半月刊后，我就再也没有看过了）５投资研究／审计研究＊＊＊＊＊＊＊（不伦不类） ６税务研究＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ７中国农村经济＊＊＊＊＊＊＊＊＊（社会主义农村大字报） ８人民日报／光明日报／经济日报／求是／马克思主义／科学社会主义／党建研究（尽是怪胎鬼扯，尤其报子上的１８００－２０００来字的空洞废话－－－－－－－－－－－－这些作者全是投机分子，这样的东西敢拿出来当成果并得到了承认确实是中国特色的悲哀和耻辱，闹到关外去绝对是国际笑话）＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 个人认为，国际贸易问题应该是好期刊吧。 个人以为“中国科技论坛”还是有不少好文章的，比“研究与发展管理”要强；“科技进步与对策”则是一篇有用的文章都没有，应该再加两个星。 接受电子投稿的CSSCI来源期刊(经济管理类) [复 中国科技论坛 管理现代化 中国行政管理 中国人力资源开发 hrdchina@https://www.doczj.com/doc/a911917428.html, 未来与发展 科技进步与对策 马克思主义与现实
1 贝叶斯统计与经典统计的异同 曹正 最近初步接触了在与经典统计的争论中逐渐发展起来的贝叶斯统计。贝叶斯派不同于频 率派的地方在于他们愿意作出不是基于数据的假定，也就是说他们的观点来自何处并没有严 格的限定。我觉得Bayes 统计的思想非常有意思，根据课堂上老师的指导，我清楚了Bayes 的基本观点：1.认为未知参数是一个随机变量，而非常量。2.在得到样本以前，用一个先验分 布来刻画关于未知参数的信息。3. Bayes 的方法是用数据，也就是样本，来调整先验分布，得 到一个后验分布。4.任何统计问题都应由后验分布出发。为了更好的理解两种统计思想，我查 阅了一些参考文献，整理出以下一些结论： 以往，经典统计方法占据着统计学的主导地位，但是，贝叶斯方法正在国外迅速发展并得 到日益广泛的应用，可以说“二十一世纪的统计学是贝叶斯的时代”。 假设检验问题是统计学的一类重要问题，以下我们从这个角度对两大学派的假设检验思想 进行一些比较，以揭示两种思想的区别与联系，并着重探讨贝叶斯方法的优势。在经典统计中处理假设检验问题，用的是反证的思想进行推断，即：在认定一次实验中小 概率事件不会出现的前提下，若观察到的事件是0 H 为真时的小概率事件，则
拒绝0 H 。具体的 步骤是：1.建立原假设0 1 H ∈Θ vs 备择假设 1 2 H ∈Θ ；2.选择检验统计量T = T(x)，使其在 原假设0 H 为真时概率分布是已知的，这在经典方法中是最困难的一步。3.对给定的显著水平α ， 确定拒绝域，使犯第一类错误的概率不超过α 。4.当样本观测值落入拒绝域W 时，就拒绝原假 设0 H ，接受备择假设1 H ；否则就保留原假设。 2 而在Bayes 统计中，处理假设检验问题是直截了当的，依据后验概率的大小进行推断。在 获得后验分布π (θ | x)后，即可计算两个假设 0 H 和1 H 的后验概率0 α 和1 α ，然后比较两者的 大小，当后验概率比（或称后验机会比） 0 α / 1 α > 1时接受 0 H ；当0 α / 1 α < 1时，接受 1 H ；当 0 α / 1 α ≈ 1时，不宜做判断，还需进一步抽样或者进一步搜集先验信息。很明显，它选择了后验 概率较大的假设。 由上叙述，我们可以看到两种思想的联系与分歧：在经典统计学中，参数被看作未知常数， 不存在0 H 和1 H 的概率，给出的是0 P(x | H 真)，其中x代表样本信息。在贝叶斯方法中，参 数被看成随机变量，在参数空间内直接讨论样本x 下0 H 和1 H 的后验概率，给出的是0 P(H 真 | x)和 0 P(H 不真| x)。 下面我们通过一个例子对两种假设检验思想进行一些比较。 例：以随机变量θ 代表某人群中个体的智商真值，i θ 为第i 个个体的智商真值，随机变量 i X 代表第i 个个体的智商测验得分，若该人群的期望智商为? ，则第i 个个体在一次智商测 验中的得分可以表示为：ij i ij i ij X =θ + e = ? + e + e ，其中i e 为第i 个个体的自然变异，ij e 为 第i 个个体第j 次测量的测量误差。根据以往积累的资料，已知在某年龄的儿童的智商真值 θ ~ N(100,225)，个体智商测验得分 ~ ( ,100) * X N θ 。现在一名该年龄的儿童智商测验得 分为115，问：(1)该儿童智商真值是否高于同龄儿童的平均水平?(2)若取* θ 在(a,b)为正常， 问该儿童智商是否属于正常? Ⅰ. 用经典统计方法解答 对第一问，建立检验问题： 0 H ： 100 * θ ≤ vs 1 H ： 100 * θ > ，按照经典统计学方法， 若取α = 0.05，则拒绝域为 * 1 {x : x 100 u } {x : x 116.45} α σ ≥ + = ≥ 。尚不能认为该儿童智商
如对你有帮助，请购买下载打赏，谢谢！ 贝叶斯统计习题 1. 设θ是一批产品的不合格率，从中抽取8个产品进行检验，发现3个不合格品，假如 先验分布为 （1）U 0,1θ（） （2）21-0<<1=0,θθπθ?? ?（），（）其它 求θ的后验分布。 解： 2． 设12,, ,n x x x 是来自均匀分布U 0,θ（）的一个样本，又设θ的先验分布为Pareto 分布， 其密度函数为 其中参数0>0,>0θα，证明：θ的后验分布仍为Pareto 分布。 解：样本联合分布为： 因此θ的后验分布的核为11/n αθ++，仍表现为Pareto 分布密度函数的核 即1111()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++?+>=?≤? 即得证。 3． 设12,,,n x x x 是来自指数分布的一个样本，指数分布的密度函数为-(|)=,>0x p x e x λλλ， （1） 证明：伽玛分布(,)Ga αβ是参数λ的共轭先验分布。 （2） 若从先验信息得知，先验均值为0.0002，先验标准差为0.0001，确定其超参数,αβ。 解： 4. 设一批产品的不合格品率为θ，检查是一个接一个的进行，直到发现第一个不合格品停止检查，若设X 为发现第一个不合格品是已经检查的产品数，则X 服从几何分布，其分布列为 ()-1(=|)=1-,=1,2,x P X x x θθ θ 假如θ只能以相同的概率取三个值1/4, 2/4, 3/4，现只获得一个观察值=3x ，求θ的最大后 验估计?MD θ。 解：θ的先验分布为 在θ给定的条件下，X=3的条件概率为 联合概率为 X=3的无条件概率为 θ的后验分布为 5。设x 是来自如下指数分布的一个观察值， 取柯西分布作为θ的先验分布，即 求θ的最大后验估计?MD θ。