统计决策专题讲座..40页PPT

（1）可以加快预测速度和节约预测费用。 （2）可以获得各种不同但有价值的观点和意见。 （3）适用于长期预测和对新产品的预测，在历
史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
回总目录 回本2章7 目录
德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能
不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
•实际资料是预测的依据； • 经济理论是预测的基础； • 数学模型是预测的手段。
回总目录 回本章5 目录
二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是： • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象； • 它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、
管理决策、制定政策和检查政策等提供信息； • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史
期
变量用时间表示时， 法相同
提出预测报告 回总目录 回本1章8 目录
2 定性预测法
2.1 定性预测概述
2.2 德尔菲法
2.3 主观概率法
2.4 定性预测的其他方法
2.5 情景预测法
回总目录
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2.1 定 性 预 测 概 述
一、定性预测的概念和特点
定性预测的概念： 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 方面的的意见，作为预测未来的主要依据。

社会统计调查的主要目的是为政 府和社会各界提供准确可靠的数 据，为制定社会政策和解决社会 问题提供科学依据。
04
统计调查的未来发展
统计调查的信息化
信息化技术应用
随着信息技术的发展，统计调查将更多地运用大数据、云计算、物联网等技术，提高数 据采集、处理和分析的效率和准确性。
数据共享与开放
信息化将促进统计数据的共享与开放，提高数据透明度和可获取性，满足各领域对数据 的需求。
全球化将影响统计调查的关注点、方法和标准，促进统计调查的国际化和专业 化发展。
05
案例分析
政府统计调查案例
总结词 政府统计调查案例主要涉及国家 或地区层面的大型调查项目，旨 在收集有关经济、社会、科技等 方面的宏观数据。
农业普查 每10年进行一次，对全国农业生 产经营活动进行调查，包括农业 用地、农业机械、农产品产量等 。
企业统计调查对于企业制定经营战略、优化资源配置、提高经济效益等方 面具有重要的作用。
企业统计调查的主要内容包括市场调查、销售调查、消费者调查等，这些 调查为企业制定经营策略提供了重要的数据支持。
社会统计调查
01
02
03
社会统计调查是为了了解社会现 象、研究社会发展规律而进行的 统计调查活动。
社会统计调查涉及的领域非常广 泛，包括人口、教育、就业、医 疗、环保等方面。
重点调查
对重点单位或人员进行调查的方法 。
03
02
抽样调查
从全体调查对象中抽取部分进行调 查的方法。
典型调查
对具有代表性的单位或人员进行深 入调查的方法。
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统计调查的技术
问卷设计
根据调查目的和内容，设计合理的问卷，确 保问卷易于理解和回答。

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错误率分析
• 对待分类模式的特征我们得到一个观察值 x ， 合 理的决策规则：
软件工程专业
• 决策错误的条件概率（随机变量x 的函数）：
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平均错误率 •
软件工程专业
(连续情况)
(离散情况)
如果我们把作出w1决策的所有观测值区域称为R1， 则在R1区内的每个x值，条件错误概率为p(w2|x)。 另一个区R2中的x,条件错误概率为p(w1|x) 因此平均错误率P(e)可表示成
– 样本空间到决策空间的一个映射 – 采用不同的标准会得到不同意义下的 “最优”的决策 最小错误率贝叶斯决策
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基于最小错误率的贝叶斯决策 软件工程专业 • 基本思想
– 使错误率为最小的分类规则 – 称之为基于最小错误率的贝叶斯决策
例子：挑选西瓜
软件工程专业
编号 敲声 好瓜
1
2 3 4 5 6 7 8 9
模式识别
软件工程专业 计算机与通信工程学院 计算机与通信工程学院
第二章 统计决策方法
课前思考 • • • • • • • 机器自动识别分类，能不能避免错分类 ? 怎样才能减少错误？ 不同错误造成的损失一样吗？ 先验概率，后验概率，概率密度函数？ 什么是贝叶斯公式？ 正态分布？期望值、方差？ 正态分布为什么是最重要的分布之一？
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• 理解本章的关键 软件工程专业
– 要正确理解先验概率，类概率密度函数，后验 概率这三种概率 – 对这三种概率的定义，相互关系要搞得清清楚 楚 – Bayes公式正是体现这三者关系的式子，要透彻 掌握。
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软件工程专业
• 统计决策理论

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11
三、常用的定性预测方法
（一）德尔菲法 （二）主观概率法 （三）领先指标法 （四）厂长（经理）评判意见法 （五）推销人员估计法 （六）情景预测法
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德尔菲法
（一）德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique)，是根据 有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、 预测的一种方法，是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查，专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来，取得尽量可靠的统一意见，对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序，适用于 长期趋势预测，特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
第3节：常用的定量预测方法
定量预测的模型 定量预测的方法
.
24
统计预测模型
（一）简单预测模型 （二）长期趋势模型 （三）周期性变动模型 （四）回归模型
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返回
简单预测模型
观测值预测模型
固定平均数预测模型
移动平均数预测模型
增减量预测模型
平均增（减）量预测模型
增减速度预测模型
平均发展速度预测模型
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二、领先指标法
领先指标法的概念： 通过将经济指标分为领先指标、同步指标 和滞后指标，并根据这三类指标之间的关系进行 分析预测。领先指标法不仅可以预测经济的发展 趋势，而且可以预测其转折点。
.
22
y （
领先指标法
领 先
指
指
标
标
）
同
步
指
标
滞 后 指 标

该准则的数学表达式为：
a*
ax ax
i
j
qij
式中，a*是所要选择的方案。
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
2.最大的最小收益值准则：
该准则又称悲观准则或“坏中求好”准则。它正好与乐 观准则相反，决策者对未来形势比较悲观。在决策时， 先选出各种状态下每个方案的最小收益值，然后再从中 选择最大者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
式中，Q (ai ,θj )是在第j种状态下，正确决策有可能得到 的最大收益，qij是收益矩阵的元素。
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
3.最小的最大后悔值准则：
应在求出后悔矩阵的基础上，先选出各种状态下 每个方案的最大后悔值，然后再从中选择最小者，并以 其相对应的方案作为所要选择的方案。 该准则的数学表达式为：
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第二节 一般风险型决策方法
一、风险型决策的基本问题
把以上三部分内容在一个表上表现出来，该表就称 为损益矩阵表，如表12.1所示。
表12-1 损益矩阵表
可行方案 d i
d1 d2
dm
自然状态 s
12 n
先验概率Pi 损益值 Lij
p1 p2 pn
L11L12 L1n
L21L22 L2n
②完全不确定情况下的决策：未知任何信息的决策。
对抗型决策：包含了两个或几个人之间的竞争，并且不是
所有的决策都在决策人的直接控制之下，而要考虑到对方的策 略
6
第一节 统计决策的基本概念
二、决策的作用和步骤
目标→决策→行动→结果。即由 目标出发，作出决策，由决策指挥行动，由行动产生 相应的结果。
由目标到达结果的中间媒介作用； 避免盲目性减少风险性的导向效应。

可选方案
P1
自然状态分类
P2
P3
P4
A1
-36
98
131
160
A2
-23
64
162
210
A3
-15
33
73
110
三、等可能性准则决策
等可能性准则决策是指决策者在决策时对客观情况 持同等态度的一种准则。这个方法是19世纪数学家拉普 拉斯提出来的，故亦称拉普拉斯决策法。
计算公式为
E(Ai )
1 n
三
要
素
备选方案
二、统计决策的分类
按照决策目标数量分类
单目标决策
多目标决策
三、统计决策的分类
根
据
确定型决策
自
然
状
风险型决策
态
的
类
不确定型决策
型
四、统计决策的过程
统计决策过程一般包括以下基本步骤 ： 明确目标
拟定行动方案 并列出未来可能的状态 估计各可能状态出现的概率 估算各个行动方案在不同可能状况下的损益值 应用给定 i
Q(ai , j) aij
V*
m in i
mjax{aij
}
第三节 风险型决策
风险型决策是指在进行决策时未来各种状态的发生具有不 确定性，可以视为随机事件，但根据以往的经验又有若干信 息可以用来确定这些状态可能发生的概率，决策者可根据各 个状态发生的概率进行决策。由于决策者不论选择哪个方案 都要承担一定的风险，所以这种决策称为风险型决策。
第二节 不确定型决策
一、极端准则决策
乐观准则决策
在决策时，决策者对客观情况持有一种乐观态度的准则，也称之 为最大收益准则。它假定决策对象未来的情形是最理想的状态占优势

图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。

每天卖出8束花的概率最大，达到0.40，在这种状态 摘5束，能 解 写出收益矩阵，如下表所示 下，最大收益值为32，32所对应的方案为每天采摘8 卖6束 束花，所以，该姑娘前一天晚上应采摘8束鲜花。
摘8束，卖7束
7×58×1=27 如果在一组自然状态中，某一自然状态出 现的概率比其它自然状态显著地大，而益 损值差别又不很大时，采用最大可能性准 则的决策效果较好。
5×7×2=70 5×7×2+7.5=77.5 5×7×2+7.5×4=100 5×7×2+7.5×6=115 5×7×2+7.5×9=137.5 5×7×3=105 5×7×3=105 5×7×3=105 5×7×3=105 5×7×3+7.5×2=120
2 ( 0.15)
3 ( 0.30)
{1 , 2 , , m }
A {a1 , a2 , , an }
决策目标
依统计决策论的观点，对决策有用的信息
先验信息 无数据 贝叶斯 （无样本信息） 决策问题 决策问题
样本信息
统计决策问题
决策问题的分类
统计决策的显著特点是：
统计决策建立在统计分析和统计预
测的基础 上，是一种定量决策 。
案作为最优方案。
期望损益计算公式为
E ( Ai ) PjVij
j 1 n
Vij 表示第i种方案在第j种状态下的益损值。
例3.3 利用表3.3中的资料，按照期望值准 则方法，求该姑娘应选择何种采摘方案？
解：由表3.3和期望值准则决策计算公式得
E ( A1 ) PjV1 j 0.06 20 0.09 20 0.15 20 0.40 20 0.20 20 0.10 20 20

普通教育“十一五”国家级规划教材
统计预测和决策
徐国祥主编： 《统计预测和决策》
目 录
1 统计预测概述 2 定性预测法 3 回归预测法
4 趋势外推法
9 景气预测法
10 灰色预测法
11 状态空间模型和卡尔曼滤波 12 预测精度测定与预测评价 13 统计决策概述
5 时间序列平滑预测法
14 风险型决策方法 15 贝叶斯决策方法 16 不确定型决策方法 17 多目标决策法
在的发展没有什么根本的不同。
事物的发展变化与其过去的行为总有或大或小的联系，过去的行为影 响现在，也影响未来，这种现象称之为“惯性现象”。 回总目录 回本章目录
类推原则，指事物必须有某种结构，其 升降起伏变动不是杂乱无章的，而是有章
可循的。事物变动的这种结构性可用数学
方法加以模拟，根据所测定的模型，类比 现在，预测未来。
一元线性回归 预测法
3
计算器
多元线性回归 预测法
3
短、中期
因变量与两个或两个 以上自变量之间存在 线性关系
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机 在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机 与非线性回归预测 法相同
非线性回归预 测法
3
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系 当被预测项目的有关 变量用时间表示时， 用非线性回归
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三、统计预测的作用 • 在市场经济条件下，预测的作用是通过各个企 业或行业内部的行动计划和决策来实现的; • 统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的 效益的多少。
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影响预测作用大小的因素主要有： 预测费用的高低；

统计在线学习课件讲义《统计与决策》主讲人：袁卫制作单位：北京市统计局2007年5月第一部分绪论同志们，同学们，大家好！下面我们一起学习统计与决策。

这一部分共分3个单元，第一单元介绍统计的应用，我把它称为绪论；第二单元介绍描述统计，就是搜集数据、整理数据的一些基本知识；第三单元介绍如何应用统计方法来帮助我们进行管理，进行决策。

首先，我们看一下什么是统计。

我们每一个人在做每一项工作时都会有自己对统计的认识，比如，我们经常在报刊上看到类似这样的消息：“思科公司（Cisco）在纳期达克周一收盘时的市值为5550亿美元”，这条信息就是一个统计分析的结果，就是经济管理统计的一项工作。

再比如，“50家最大公司CEO的年均收入是930万美元”，这是2000年福布斯报道的一个消息，这又是一个统计，里边含有一个概念，即：什么是“平均收入”，它反映了什么样的问题，能够带给读者什么样的信息？再看第三个，“股票平均能够使75%的投资者盈利”，这样的一条信息又意味着什么？我们在国内的报刊上也经常看到这样一些信息，比如：股票的一个百分比。

对于每一位投资者，当你进行投资选择的时候，这个百分比会有什么样的作用呢？统计，简单地说就是搜集数据、整理数据、分析数据的一些简单方法。

如果用更简单的方法给它下个定义，统计就是处理数据的一门科学。

更简单地说，统计学就是数据的科学。

由于现在任何一项工作在信息时代都有很多数据，我们在日常的工作和生活中都离不开数据，因而，统计离我们的生活很近很近。

下面我就分别介绍统计在经济管理中的一些主要应用，这里叫做统计在商务中的应用。

首先我举一个财务会计方面的例子。

会计师事务所在对某公司进行审计的时候，并不是要对它的每一笔流水都进行核实，因为通常一个规模较大的公司，一年的经济往来会有几万、甚至几十万笔，如果对每一笔业务都做逐项核对，会花费大量的时间、精力、人力、物力。

他们所做的工作是选择一个抽样的方式，从有效的应收帐款账目中抽取一小部分进行核实。

预测值为： 11656 11098 10788 11181(台) 3
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第四节 定性预测的其他方法
[解答] • 加权平均法：根据各部门负责人对市场情况的熟悉程
度以及他们在以往预测判断中的准确程度，分别给予 不同部门负责人不同的评定等级，在综合处理时，采 用不同的加权系数。如定销售部门负责人的加权系数 为2，其他两个部门负责人的加权系数为1，从而下一 年度笔记本电脑的销售预测值为：
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第四节 定性预测的其他方法
二、厂长（经理）评判意见法
• 优点：迅速、及时和经济；集中了各个方面有经验人 员的意见，使预测结果比较准确可靠；不需要大量的 统计资料，适合于对那些不可控因素较多的产品进行 销售预测；如果市场发生了变化，可以立即进行修正。
• 缺点：预测结果容易受主观因素的影响；对市场变化、 顾客的愿望等问题了解不细，因此预测结果一般化。
房产需求量（套）
1
2111 2144 2156 2200 2222 2244 2267 2278 2311
2
1978 2100 2133 2156 2200 2222 2267 2278 2500
3
2044 2100 2133 2144 2244 2267 2289 2311 2444
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415 570 770 585(千件) 3
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第二节 德尔菲法
[解答] • 加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高
销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预 测平均销售量为：
570 0.50 415 0.20 770 0.30 599(千件)
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事件ω1出现的可能性大
– 类条件概率: P(x|ω1)和P(x|ω2)
• 是在不同条件下讨论的问题 • 即使只有两类ω1与ω2，P(x|ω1)+P(x|ω1)≠1 • P(x|ω1)与P(x|ω2)两者没有联系
问题
• 为什么软先件验工程概专率业和类条件概率密度函数可以作为 已知，而后验概率需要通过计算获得？
等价
(3)g(x)
P(x P(x
1) 2)
P(2),(似然比形)式 P(1)
(4)g(x)
lnPP((xx
1) 2)
lnPP((12)),(取对数方)法
决策规则：
2020/9/5
(1) P ( 1
x)
P ( 2
x)
x 1 2
(2) P ( x 1) P ( 1) P ( x 2) P ( 2)
具有一定的合理性 但是没有考虑先验概率 不满足最小错误率要求
2020/9/5
问题
• 类条软件件工概程率专业和后验概率区别？
– 后验概率: P(ω1|x)和P(ω２|x)
• 同一条件x下，比较ω1与ω2出现的概率 • 两类ω1和ω2，则有P(ω1|x)+P(ω2|x)=1 • 如P(ω1|x)> P(ω2|x)则可以下结论，在x条件下，
癌细胞筛查：是癌细胞但是判断为正常细胞的风险应该比正 常细胞判断为癌细胞的风险大得多
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软件工程专业
2 最小风险贝叶斯决策
2020/9/5
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基本思想
• 使错误软率件最工小程并专不业一定是一个普遍适用的最佳选择。
例如：癌细胞分类，两种错误的代价(损失)不同 • 两种错误:
– 癌细胞→正常细胞 – 正常细胞→癌细胞