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《市场调查与预测》(01395)电子教案(第8章)

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《市场调查与预测》电子教案(第8章)

《市场调查与预测》电子教案(第8章)

简单平均法
简单平均法是以一定观察期内预测变量的算术 平均数作为下期预测值的预测方法。这种方法 把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能 适用于趋势比较稳定的时间序列的短期预测。 其计算公式为：
X＝
n 1
Xi n
n

或简写成：
X X＝ n
（8.1）

式中， X


2．季节性变动（周期性变化） 季节性变动是指现象受季节性影响，按照固定周 期呈现出的有规律性的波动变化，一般以一年为 周期，每年重复出现规律性变动。季节性时间序 列的数据表现出随着季节变换在每一季节内会重 复出现有规律波动的形态。 3．循环变动 循环变动是指时间序列数据在为期较长（如五年、 十年乃至数十年）的周期内，呈现出有规则的上 升或下降的循环变动状态。其与季节性变动的区 别在于，不以1年为固定周期，而是1年以上的并 不固定的周期，规律性变化也不很明显。市场现 象的循环变动形成的原因是多方面的，从根本上 来说是由经济运行周期决定的。
8.2 平均预测法
平均预测法是以一定观察期内市场现象 时间数列的平均数作为某个未来期的预测值 的预测方法。它一般适用于对没有明显的增 减倾向，又具有随机波动影响的市场现象的 预测。在一定条件下，也可用于呈现变动趋 势的市场现象的预测。常见的平均预测法有 简单平均法、加权平均法、移动平均法等。
8.2.1
8.3 指数平滑法
指数平滑预测法是指通过对预测目标历史统计 序列的逐层的平滑计算，消除随机因素造成的 影响，找出预测目标的基本变化趋势，并以此 预测未来的方法。 优点是只要有上期实际数和上期预测值，就可 计算下期的预测值，这样可以节省很多数据和 处理数据的时间，减少数据的存储量，方法简 便。所以应用范围较为广泛，适于短期预测。

市场调研与预测教案设计

市场调研与预测教案设计

《市场调查预测教案》一、教学对象：09级市场营销1-4班二、课程性质和任务：《市场调查与预测》是经济管理类市场营销专业开设的专业课程，在市场经济条件下，企业必需做市场调查与预测，以便把握瞬息万变的市场，及时调整经营策略。

课程的主要任务是运用市场调查与预测的基本原理和科学方法来研究企业在市场竞争过程中遇到的各种具体问题，为企业更好地认识市场、了解市场并进一步把握市场提供切实可行的工具和方法支持。

通过教学使学生在充分认识市场，掌握市场调查与预测的基本原理，基本方法，特别是能培养学生注重调查分析研究，提高分析问题，研究问题，解决问题的实际工作能力，使学生毕业后走上工作岗位能在短时期胜任市场调查与预测的相关工作。

三、课程的任务与基本要求：（一）课程的任务：通过教学使学生在充分认识市场，掌握市场调查与预测的基本原理，基本方法，特别是能培养学生注重调查分析研究，提高分析问题，研究问题，解决问题的实际工作能力，使学生毕业后走上工作岗位能在短时期胜任市场调查与预测的相关工作。

（二）课程的基本要求：1、学会基本的市场调研的工具和方法。

2、运用已掌握的营销知识去开展市场调研与预测活动。

3、具备市场敏感性和洞察力。

4、有关基本知识、基本原理按“了解、掌握、重点掌握”三个层次进行。

四、教材：《市场调查与预测》大学廖进球、志强主编参考教材：五、考核方式：成绩考核：平时+期末=总成绩平时考核容：阶段时间、作业、发言讨论和写作期末考核容：综合知识考核和综合性实践相结合第一章绪论学习目的：通过讲授要求学生了解市场调查的概念、特征和作用；掌握市场调查与市场预测的围和容；熟悉市场调查与市场预测的分类、区别和联系，以及方法论基础。

教学重点：市场调查与市场预测的作用和容教学难点：市场调查与市场预测的区别与联系教学方式：课堂讲授第一节市场调查的意义一、市场调查的概念市场调查：市场调查就是以科学的方法、客观的态度，明确研究市场营销有关问题所需要的信息，有效地收集和分析这些信息，为决策部门制定更加有效的营销战略和策略提供基础性的数据和资料。

《市场调查与预测》教案

《市场调查与预测》教案
《市场营销研究导论》、《市场调查 与分析》、《市场预测与管理决策》 等相关教材及学术著作。同时，鼓励 学生阅读相关期刊、论文以了解最新 研究动态。
02
市场调查基本原理
市场调查概念及作用
市场调查定义：市场 调查是系统地收集、 整理、分析市场相关 信息，以帮助企业了 解市场现状、预测市 场趋势、制定营销策 略的过程。
深入学习数据分析技术
建议学生继续学习更高级的数据分析技术，如数据挖掘、深度学习等 ，提升数据处理和分析能力。
关注市场动态和行业趋势
鼓励学生关注市场动态和行业趋势，了解不同行业和市场的特点和发 展规律，为未来的市场调查与预测工作打下基础。
加强实践锻炼
建议学生多参加实践项目，将所学知识应用到实际中，不断积累经验 ，提升实践能力。
市场调查程序和方法
观察法
直接观察市场现象和消费者行为，记录 相关信息。
VS
实验法
通过控制实验条件，观察市场因素对实验 结果的影响。
03
数据收集与处理
数据来源及收集方法
1 2
一手数据收集
通过问卷调查、访谈、观察等方式直接获取。
问卷调查
设计问卷，确定目标群体，进行数据收集。
3
访谈
与目标群体进行面对面或电话交流，深入了解其 观点和需求。
培养专业人才
本课程旨在培养具备市场调查与预 测基本理论和技能的专业人才，满 足社会对高素质市场研究人才的需 求。
推动学科发展
市场调查与预测作为市场营销学科 的重要组成部分，对于推动市场营 销学科的发展具有重要意义。
教学目标与要求
知识目标
掌握市场调查与预测的基本概念 、原理和方法，了解市场调查与 预测的最新发展动态。

市场调查与预测教案完整版

市场调查与预测教案完整版

教学方法和评估方式
教学方法
采用讲授、案例分析、小组讨论等相结合的方式，注重理论与实践的结合。
评估方式
采用闭卷考试、课程论文、小组作业等多种方式进行评估，全面考查学生的知 识掌握程度和实际应用能力。
02
市场调查基本概念及方法
市场调查定义与分类
市场调查定义
指运用科学的方法，有目的地、系统地搜集、记录、整理有关市场营销的信息和资 料，分析市场情况，了解市场现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观 的、正确的资料。
信息。
实验法
通过控制某些变量，观 察其他变量的变化，以 验证假设或预测结果。
样本设计与抽样技术
Байду номын сангаас
01
02
03
04
样本设计
根据调查目的和总体特征，确 定样本量、样本分布和抽样方
法。
抽样技术
包括随机抽样、分层抽样、整 群抽样等，以确保样本的代表
性和可信度。
样本容量确定
根据调查精度、总体方差、置 信水平等因素确定样本容量。
提供有力的支持。
未来发展趋势预测
数字化和智能化趋势
随着科技的发展，市场调查与预测将 越来越依赖于数字化和智能化的手段， 如大数据分析、人工智能等。
跨界融合和创新发展
市场调查与预测将与其他领域进行跨 界融合，如心理学、社会学等，共同 推动创新发展。
多元化和个性化需求
消费者需求的多元化和个性化将对市 场调查与预测提出更高的要求，需要 更加精准地把握消费者需求。
组织学生开展小组讨论，探讨案例中成功或失败的因素，以及可借鉴的经验教训。
小组实践活动设计
根据课程内容和教学目标，设计 具有针对性的小组实践活动，如 设计一份市场调查问卷、进行一

市场调查与预测培训教案

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市场调查与预测教案
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市场调查与预测教案
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[电子教案]市场调查与预测 (8)

[电子教案]市场调查与预测 (8)

8.1.3 回归预测法进行定量预测的基 本条件
（1）预测对象与影响因素之间必须有因果关系存在， 而且数据量不能太少；
（2）占有的数据资料经过研究分析，确能反映未来 特定时间内经济变量之间的变化规律；
（3）自变量因素与因变量因素的相关程度越高，建 立的回归模型就越有代表性；
（4）数据分布若呈线性趋势，可用线性回归模型预 测；若呈非线性趋势分布，则可用非线性回归模 型预测。
线性模型； （6）根据给定的自变量预测因变量未来数值。
第8章 回归预测法
8.1 回归预测法的基本原理
8.1.1 回归预测法的概念 所谓回归预测法，是指根据预测者的目的和 要求，依据经济现象之间的相互依存关系， 应用数理统计方法，通过对已获取的大量 实际数据资料分析，找出其变量之间的相 互影响关系，建立回归方程，从一个或几 个已知量的变化来推测另一个未知量变化 的一种定量预测方法。
8.1.2 经济变量的两种关系
1．函数关系 函数关系是指因素标志的数量确定之后，结果标 志的数量也随之完全确定。这种确定性的关系可 以用函数关系式y=f (x)表示，也就是说如果给自变 量x赋一个值，那么因变量y总有一个唯一的确定 值与之对应。
2．相关关系 相关关系是指经济变量之间是不完全确定的随机 关系。在相关关系的条件下，因素标志的每个数 值，都可能出现多个结果标志的数值，所以相关 关系表明经济变量之间是一种不完全的依存关系。
8.1.4 回归预测法的基本步骤 1．确定预测目标 2．收集资料，筛选变量，确定自变量 3．绘制散点图，构建理论回归模型 4．构建回归模型 5．参数测定 6．回归预测模型的验证 7．进行实际预测
8.2 一元回归预测法
8.2.1 一元线性回归预测法的概念

市场调查与预测教案

第1讲授课时间第一周课时分配2课时教学目的认识学习《市场调查与预测》的重要性课程的定位、本课程的内容结构和教学与考核方法；掌握市场调查与预测的基本含义、起源、发展和类别。

讲授重点市场调查与预测的含义讲授难点市场调查与预测的类别授课方式课堂讲授、师生互动、案例讨论、常规教学、小组讨论授课内容第一节市场调查与预测的起源与发展市场调查与预测作为一种经商之道和经营手段，是伴随着市场经营活动的产生而出现的，它的历史同营销一样久远。

经营者要出售自己的产品，实现商品的价值，就必须了解市场的现状和发展趋势。

市场调查与预测作为一种方法，在很早以前就已经被人们广泛采用，如古希腊的哲学家塞利斯(Thales)已能够通过研究气象气候预测农业收成；我国古代的一些著名商人如春秋时期的范蠢也非常注意应用市场调查与预测。

这种早期的市场调查与预测，在很大程度上是一种实践经验的积累，是局部的、零星的，并带有较大的随意性。

第二节市场调查与预测的含义和类别一、企业与市场的含义（一）企业的含义从一般意义上来说，企业是指从事生产、流通和服务等经济活动，为满足社会需要和获取赢利，实行独立核算，自主经营，自负盈亏，具有法人资格的基本经济单位。

它是市场经济中的经营主体，是由土地、劳动、资本、管理和知识等各种生产要素组成的集合。

（二）市场的含义市场是商品经济的产物。

市场最初的含义是指买卖双方进行货物或服务交易的地方或场所。

随着商品生产和交换的发展，市场的含义也发生了变化，市场不仅指具体的交易场所，而且包括所有买者和卖者实现商品让渡的交换关系的总和，是商品交换关系和供需关系的总和。

从市场营销学的角度出发，市场是指所有具有特定需要与欲望，并且愿意和能够以交换来满足彼此需要与欲望的潜在顾客的集合。

这是从构成市场三要素的角度出发考虑的。

构成市场的三个要素是人口数量、购买欲望和购买力。

这三个要素相互制约、缺一不可，只有三者结合起来才能构成现实的市场，才能决定市场的规模和容量。

市场调查与预测教案

第一章：市场调查概述1.1 市场调查的定义与重要性介绍市场调查的基本概念解释市场调查在企业决策中的重要性1.2 市场调查的类型与方法阐述全面调查与抽样调查的区别与选择介绍定性调查与定量调查的方法及应用1.3 市场调查的流程与组织说明市场调查的步骤与流程探讨市场调查的组织实施与协调第二章：市场调查技术与工具2.1 问卷设计与调查技巧学习问卷设计的原则与步骤掌握调查技巧，包括面访、电话访问和在线调查等2.2 数据收集与处理了解数据收集的方式与方法学习数据处理的基本步骤与技巧2.3 数据分析方法与应用探讨描述性统计分析、推断性统计分析和市场趋势分析等方法学习如何将数据分析应用于市场调查结果的解释与决策建议第三章：市场预测原理与方法解释市场预测的基本概念与作用探讨市场预测的基本原理与方法3.2 时间序列分析法学习时间序列分析的基本方法，包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等了解时间序列分析在市场预测中的应用与案例3.3 因果分析法掌握回归分析的基本原理与方法学习因果分析在市场预测中的应用与案例第四章：市场预测模型与应用4.1 市场预测模型的建立与评估学习市场预测模型的建立方法与步骤探讨市场预测模型的评估与优化4.2 预测软件与应用了解市场预测软件的基本功能与使用方法学习如何利用预测软件进行市场预测与分析4.3 市场预测案例分析分析具体市场预测案例，包括成功与失败的案例总结市场预测的经验与教训，提高市场预测能力第五章：市场调查与预测实务5.1 市场调查与预测项目策划学习市场调查与预测项目的策划方法与步骤探讨项目策划中的关键要素与注意事项5.2 市场调查与预测项目实施掌握市场调查与预测项目的实施方法与技巧学习项目实施中的协调、控制与沟通5.3 市场调查与预测项目总结与评价分析市场调查与预测项目的成果与问题总结项目经验，提出改进措施与建议第六章：市场细分与目标市场选择6.1 市场细分概念与理论介绍市场细分的定义和意义学习市场细分的标准和过程6.2 目标市场选择与策略探讨如何根据市场细分结果选择目标市场学习目标市场选择的策略和方法6.3 市场定位与竞争策略解释市场定位的概念和作用学习如何在竞争中进行市场定位和制定竞争策略第七章：市场调查与预测中的伦理问题7.1 市场调查伦理问题探讨市场调查中涉及的伦理问题，如隐私、保密等学习如何在市场调查中遵守伦理原则和法律规定7.2 预测结果的伦理考量解释在市场预测中需要考虑的伦理问题，如误导性预测等学习如何确保预测结果的公正、客观和真实7.3 案例分析与讨论通过案例分析，深入了解市场调查与预测中的伦理问题讨论如何解决和预防这些伦理问题，提高市场调查与预测的质量和可信度第八章：市场调查与预测在不同行业中的应用8.1 消费品行业市场调查与预测分析消费品行业市场调查与预测的特点和需求学习消费品行业市场调查与预测的实践案例和方法8.2 工业品市场调查与预测探讨工业品市场调查与预测的差异和特殊性学习工业品市场调查与预测的实践案例和方法8.3 服务行业市场调查与预测解释服务行业市场调查与预测的独特性和挑战学习服务行业市场调查与预测的实践案例和方法第九章：市场调查与预测的未来发展趋势9.1 数字化与大数据分析探讨数字化和大数据分析对市场调查与预测的影响学习如何利用大数据和数字化工具进行市场调查与预测9.2 与机器学习解释和机器学习在市场调查与预测中的应用学习如何利用和机器学习提高市场调查与预测的准确性和效率9.3 创新技术与方法探讨市场调查与预测领域的新技术和方法，如虚拟现实、增强现实等学习如何运用这些创新技术和方法进行市场调查与预测第十章：市场调查与预测的评估与改进10.1 市场调查与预测的评估指标学习市场调查与预测效果的评估指标和方法探讨如何根据评估结果进行改进和优化10.2 市场调查与预测的反馈与修正解释市场调查与预测过程中反馈的重要性和作用学习如何根据反馈进行调查与预测的修正和调整10.3 持续改进与提升探讨市场调查与预测持续改进的方法和策略学习如何不断提升市场调查与预测的能力和效果重点和难点解析第一章中，市场调查的类型与方法是需要重点关注的内容。

2024年市场调查与预测教案-(带)

市场调查与预测教案-(带附件)教案名称：市场调查与预测课时：2学时年级：大学三年级教学目标：1.了解市场调查与预测的基本概念和重要性。

2.掌握市场调查的方法和步骤。

3.学会运用预测方法进行市场预测。

4.培养学生运用市场调查与预测解决实际问题的能力。

教学内容：1.市场调查与预测的基本概念2.市场调查的方法和步骤3.市场预测方法4.市场调查与预测的应用教学过程：第一课时：市场调查与预测的基本概念1.教师通过案例引入市场调查与预测的概念。

2.学生分享对市场调查与预测的理解。

二、讲解（15分钟）1.教师讲解市场调查与预测的定义、作用和重要性。

2.学生了解市场调查与预测在实际生活中的应用。

三、案例分析（10分钟）1.教师展示市场调查与预测的成功案例。

2.学生分析案例中的市场调查与预测方法及其效果。

四、课堂练习（10分钟）1.教师提供市场调查与预测的练习题。

2.学生独立完成练习题，巩固所学知识。

第二课时：市场调查的方法和步骤一、导入（5分钟）1.教师通过案例引入市场调查的方法和步骤。

2.学生分享对市场调查方法和步骤的了解。

1.教师讲解市场调查的方法（问卷调查、访谈调查、观察法等）及步骤（明确调查目的、设计调查问卷、实施调查、数据分析等）。

2.学生了解市场调查的方法和步骤，并学会运用。

三、案例分析（10分钟）1.教师展示市场调查的成功案例。

2.学生分析案例中的市场调查方法和步骤。

四、课堂练习（10分钟）1.教师提供市场调查方法和步骤的练习题。

2.学生独立完成练习题，巩固所学知识。

第三课时：市场预测方法一、导入（5分钟）1.教师通过案例引入市场预测的方法。

2.学生分享对市场预测方法的了解。

二、讲解（15分钟）1.教师讲解市场预测的方法（时间序列分析、回归分析、专家调查法等）。

2.学生了解市场预测的方法，并学会运用。

三、案例分析（10分钟）1.教师展示市场预测的成功案例。

2.学生分析案例中的市场预测方法及其效果。

市场调查与预测教案

市场调查与预测教案市场调研与预测课程计划第1章市场调研与预测教学目标概述:把握市场调研与预测的含义、意义、特征类型、程序范围、意义、依据、意义教学内容和方法:第1节从实际社会经济问题出发指导市场调研与预测的概念和意义问题1:茅台、五粮液、高档酒店等消费产品和服务越贵，市场就越繁荣？为什么？(酒店有必要制定市场策略吗？)问题2:传统茅台酒和五粮液价格高，销售好新品牌方水晶葡萄酒和洋河蓝经典葡萄酒也很贵，有很好的市场。

是因为价格高，市场好，还是因为产品本身质量好，市场好？(如果我们推出新的葡萄酒产品，我们在制定营销策略时是否需要了解这些？)讨论摘要:1。

为了回答上述问题，我们可以从社会学、消费心理学等角度进行分析。

但是，它不能作为决策的依据，只有实际调查才能合理地解释它。

2。

解释上述社会和经济现象的目的是为了合理地预测企业、国家和社会组织作出自己的决定时的社会和市场反应。

一、市场调研的意义和意义1。

市场研究的概念:是指运用科学的方法系统地、客观地识别、收集、分析和传递营销活动各个方面的信息，为企业营销管理者做出有效的营销决策提供重要依据，并对营销活动的全过程进行分析和研究2。

市场研究的意义:为预测和决策提供依据因为决策是根据决策的预期结果做出的3。

市场调查的对象和内容:根据需要，没有限制然而，对于企业来说，主要是市场环境:计划、法律、经济、政策、社会和文化市场参与者:供应商、竞争者和公众市场运作:市场行为的营销计划、组织、实施和控制:产品、价格、广告、渠道消费者行为:购买动机、行为2、市场预测的意义和意义问题:在20世纪80年代，中国的电视机、冰箱、洗衣机和其他家用电器刚刚进入市场，那里有许多工厂。

20世纪90年代，竞争非常激烈，大多数企业无法继续关闭或转换生产。

在XXXX之后，几乎所有这些产品都留给了少数几家大公司。

在XXXX之前，手机制造商很少，价格也很高。

XXXX之后，国家放松了管制，出现了许多手机制造商。

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8．1．1 相关关系的概念 通过对大量的社会经济现象的研究发现， 现象之间存在着两类关系，一种是函数关系， 一种是相关关系。函数关系是指现象之间存在 着严格的依存关系，对于某一个变量的每一个 数值，都有另一个变量的确定的值与之相对应， 并且两者的关系可以用一定的数学表达式表达， 即y=f（x）。这里x为自变量，y为因变量。而 相关关系是指现象之间存在着一定的依存关系， 但不是严格的依存关系。在相关关系中，某一 个变量的每一个数值，都可能有另一个变量的 若干个值与之相对应，所以，相关关系是一种 不完全的依存关系。
８．4非线性回归预测法
• 非线性回归预测法的概念 • 非线性回归预测法的步骤 • 应用举例
8.4.1非线性回归预测法的概念
非线性回归预测法是分析因变量与自变量之 间非线性关系的预测方法。 非线性回归预测法按照自变量的个数，可 分为单元非线性回归预测法和多元非线性回归 预测法。按照自变量与因变量变化的趋势类型， 可分为多项式回归模型、对数曲线回归模型、 指数曲线回归模型、幂函数曲线回归模型、三 角函数曲线回归模型、双曲线回归模型。
解方程组，可以求出a和b的计算公式为：
（3）对回归预测模型进行检验。回归预测模型进行检验的常用方 法有回归标准差检验、拟合优度检验。 所谓回归标准差，就是在回归分析中，因变量的实际值Y与估计值 Yc离差平方平均数的算术平方根，其计算公式为：
பைடு நூலகம்
SY=
式中，Sy表示回归标准差，Y是因变量实际值，Yc是根据回归方程 推算出来的因变量的估计值，分母n-m称为回归估计自由度，m为模 型参数的个数。 Sy大小可以衡量模型对实际数据的拟和程度。Sy越接近于0，说明 模型估计值与实际值的偏差越小，模型拟和程度越好；相反，Sy越 大，说明模型估计值与实际值的偏差越大，模型拟和程度越差。但 由于受计算单位和数据本身大小的影响，Sy缺乏可比性，因此，在 实际中常用回归标准差系数（ ）来判断模型拟和的程度，一般 认为回归标准差系数小于15%时，模型的拟和程度良好。
• 相关分析与回归分析既有一定的区别，又有一 定的联系。相关分析是确定现象之间的相关方 向和相关的密切程度，回归分析是对具有相关 关系的两个或两个以上的变量确定一个相应的 数学表达式，并从一个已知变量来推测另一个 变量。两者的联系表现在相关分析需要回归分 析来表明现象数量关系的具体形式，而回归分 析必须以相关分析为基础，只有通过相关分析 表明现象之间具有密切相关，回归分 析的数学表达式才有代表性，回归分 析才有实际意义。可见，相关分析在 回归分析预测中具有重要意义。
8．1．3 相关分析的方法
1. 绘制相关图 将收集到的大量的数据资 料以散点的形式在坐标平面上 反映出来，形成散点图，就称 为相关图。相关图可以直观形 象地反映事物之间是否具有相 关关系及相关关系的类型，并 能粗略地反映事物之间相关程 度。
70 60 50 销 40 售 额 30 20 10 0 0 2 广告费 4 6
8.3 多元线性回归预测法
• 多元线性回归预测法的概念 • 二元线性回归预测法 • 应用举例
8.3.1多元线性回归预测法的概念
多元线性回归预测法是分析一个因变量与多个自 变量之间线性关系的预测方法。 多元线性回归预测法是利用回归预测的基 本原理，通过模型将预测对象与影响因素之间 的变化规律表示出来，进行预测。这里我们只 讨论最简单、最有代表性的二元线性回归预测 法，多元线性回归预测法与二元线性回归预测 法的原理完全相同。
2. 对数曲线回归模型
对数曲线回归模型的数学表达式为： Y=a+b㏑X 设Y/=Y，X/=㏑X，则上式对数曲线回归模型可 转化为单元线性回归预测模型： Y/=a+bX/ 利用原始数据先求出X/，再利用单 元线性回归预测法就可求出a，b的值。
3. 指数曲线回归模型
指数曲线回归模型的数学表达式为： Y=abX 对上式两端取对数得：㏑Y=㏑a+X㏑b 设Y/=㏑Y，a/=㏑a，b/=㏑b，则指数曲线回归模 型可转化为单元线性回归预测模型： Y/=a/+b/X 利用原始数据先求出Y/，然后利用单元线性回 归预测法求出a/，b/的值，
5. 三角函数曲线回归模型 三角函数曲线回归模型的数学表达式为： Y=a+bsinX ， 或 Y=a+bcosX， 或 Y=a+btgX，或Y=a+bctgX 设Y/=Y，X/=sinX，或X/=cosX，或 X/=tgX， 或 X/=ctgX,则三角函数曲线回归模型可 转化为单元线性回归预测模型： Y/=a+bX/ 利用原始数据先求出Y/，X/，再利用单元 线性回归预测法就可求出a，b的值。
8.4.2非线性回归预测法的步骤
非线性回归预测法与线性回归预 测法的步骤大体相同，也是要建立 模型、求解参数、模型检验、进行 预测。 但是非线性回归预测法求解参 数的关键是要把所建立的非线性回 归模型转化为线性回归模型，用线 性回归模型的求解方法进行求解参 数，然后，再将求得的参数还原。
我们主要介绍几种常见的非线性回归模型 的线性化方法。 1．多项式回归模型
8．1．2 相关关系的类型
相关关系从不同的角度，有多种划分方法。 (1)按照相关关系的方向，可以把相关关系分为正 相关和负相关。 (2)按照相关关系的程度，可以把相关关系分为完 全相关、高度相关、中度相关、低度相关。 (3)按照相关关系的表现形式，可以把相关关系分 为线性相关和非线性相关。 (4)按照相关关系涉及的因素多少，可以 把相关关系分为单相关和复相关。
８．2
一元线性回归预测法
• 一元线性回归预测 法概念 • 预测的步骤 • 应用举例
8．2．1一元线性回归预测法概念 一元线性回归预测法是分析一个因 变量与一个自变量之间的线性关系的预 测方法。一元线性回归预测法是回归预 测中最基本、最简单的预测方法，也是 掌握其它回归预测方法的基础。
8．2．2预测的步骤
多 项 式 回 归 模 型 的 数 学 表 达 式 为 ： Y=a+b1X+b2X2+，… ，+bnXn 在多项式回归模型中，设X1=X，X2=X2，… ， Xn=Xn，则上式多项式回归模型就转化为多元 线性回归预测模型： Y=a+b1X1+b2X2+，… ，+bnXn 利用多元线性回归预测法就可求出a，b1， b2，… ，bn的值。
2. 相关系数 相关系数是表明两个或两个以上变量之间相关关系密切程 度的指标。其计算公式为：
１．
,
r=
r=
• r代表相关系数，其取值范围是：│r│≤1。 当│r│=1时，表明x与y完全相关，即存在着函数关系。 • 当0＜│r│＜1时，表明x与Y之间存在着一定的相关关 系。│r│数值愈大，愈接近于1，表明x与Y之间相关 程度愈高；反之，│r│数值愈小，愈接近于0，表明x 与Y之间相关程度愈低。一般认为，当0.6＜│r│＜1 时，x与Y之间高度相关；当0.3＜│r│＜0.6时，x与Y 之间中度相关；当│r│＜0.3时，x与Y之间低度相关。 • 当│r│=0时，表明x与y无相关。 • 另外，r值为正数时，表明x与y为正相关，r值为负数 时，表明x与y为负相关。
所谓拟和优度检验，就是通过计算判定系数R，来检验模 型优劣的一种方法。
R=
R的取值范围为：0≤R≤1，当R的值越接近0，表明模型的 拟和度越差；当R的值越接近1，表明模型的拟和度越好； 当R=1时，说明所有的数据均落在直线Yc=a+bx上，即两 现象为完全相关。
（4）利用回归模型进行预测。利用检验通过的模型进 行预测，通常的方法有两种，一种是点预测，另一种 是区间预测。 所谓的点预测，就是将自变量的值代入回归预测模型， 求出因变量的预测值。 所谓的区间预测，就是在点预测的基础上，确定一个预 测值的最可能变化范围，我们通常也称其为置信区间 预测。 置信区间的计算公式为：（Yc －tSy ，Yc＋tSy） 式中：Yc为因变量的估计值，Sy表示回归标准差，t为 概率度，它的大小取决于可靠程度F（t）的大小。 8.2.3应用举例
从相关图可以看出，广告费支出与商品销售额之间存 在着较密切的相关关系，两者的变化方向一致，属于正相 关关系，而且现象之间的发展变化趋势近似呈直线，说明 两者为线性相关关系。
2.5
2 流 通 1.5 费 用 率 0.5 1
0 0 20 40 销售额 60 80 100
从相关图可以看出，商品销售额与流通费用率之间存在着 较密切的相关关系，属于负相关关系，而且现象之间的发 展变化趋势近似呈曲线，即为非线性相关关系。
1．回归预测的一般步骤 第一步：确定预测目标。 第二步：寻找影响因素。 第三步：收集整理历史和现实资料。 第四步：进行相关分析。 第五步：建立回归模型。 第六步：求解模型参数 第七步：对回归预测模型进行检验。 第八步：利用回归模型进行预测
2.一元线性回归预测法的步骤 （1）进行相关分析。 （2）建立回归模型。 Yc=a+bX 式中：Yc为因变量，表示Y的估计值，x为自变量，a、b为回归模 型的参数。根据最小二乘法原理，可得：
第8章 回归分析预测
• • • • 相关分析的意义 一元线性回归预测法 多元线性回归预测法 非线性回归预测法
学习目标
• · 了解相关关系的概念、类型及 非线性回归预测法 • · 掌握多元线性回归预测法的 基本理论及应用 • 熟练掌握一元线性回归预测法的基本理 论及应用
8．1相关分析的意义
• 相关关系的概念 • 相关关系的类型 • 相关分析的方法
6.双曲线回归模型 双曲线回归模型的数学表达式为： Y=a+b/X,或1/Y=a+b/X 设Y/=Y或1/Y，X/=1/X，则双曲线回归模型 可转化为单元线性回归预测模型： Y/=a+bX/ 利用原始数据先求出Y/，X/，再利用单元 线性回归预测法就可求出a，b的值。
8.3.2二元线性回归预测法 1.二元线性回归预测法的概念 二元线性回归预测法是分析一个因变量与二 个自变量之间线性关系的预测方法。 2.预测步骤 （1）建立预测模型为：Yc=a+b1X1+b2X2 其中，a、b1、b2为模型参数，X1、X2为自变量， Yc为预测值。 （2）求解模型参数。二元线性回归预测模型参数a、 b1、b2的计算也是采用最小二乘法。根据最小二 乘法的原理， （3）对回归模型进行检验。 （4）进行预测。将X1、X2的值代入预测模型中， 求得的Yc值，即为预测值。