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时间序列平滑预测法原理时间序列平滑预测法是一种常用的预测方法，用于分析和预测时间序列中的趋势和季节性变化。
它基于时间序列中的历史数据，通过对数据进行平滑处理，来推断未来的趋势和变化。
时间序列平滑预测法的基本原理是利用历史数据中的趋势和季节性变化规律，对未来的数据进行预测。
其核心思想是将时间序列中的噪声和随机波动平滑掉，使得数据的变化趋势更加明显和稳定。
在时间序列平滑预测法中，常用的方法包括移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是一种简单的平滑方法，它通过计算时间序列中一段时间内的均值来平滑数据。
移动平均法可以平滑掉数据的随机波动，使得数据的趋势更加明显。
移动平均法的核心思想是将多个时间点的数据进行平均，然后将平均值作为预测值。
移动平均法的窗口大小可以根据实际情况来确定，一般选择较小的窗口可以更敏感地反映数据的变化趋势。
指数平滑法是一种基于指数加权的平滑方法，它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的数据。
指数平滑法的核心思想是对历史数据进行加权处理，使得近期的数据具有更高的权重。
指数平滑法的优势在于对于不同时间点的数据赋予不同的权重，可以更好地反映数据的变化趋势。
指数平滑法通常需要选择一个平滑系数，该系数决定了近期数据的权重大小，一般情况下，较大的平滑系数可以更快地反应数据的变化趋势。
除了移动平均法和指数平滑法，还有其他一些时间序列平滑预测方法，如加权移动平均法、自适应平滑法等。
这些方法都是基于时间序列平滑的原理，通过对历史数据进行加权平均或其他平滑处理，来预测未来数据的变化趋势。
时间序列平滑预测法在实际应用中有广泛的应用。
它可以用于经济领域的市场预测、销售预测等，也可以用于气象领域的天气预测、水文预测等。
时间序列平滑预测法可以帮助我们更好地理解和预测数据的变化趋势，为决策提供参考和依据。
总结起来，时间序列平滑预测法是一种基于历史数据的预测方法，通过对数据进行平滑处理，来推断未来的趋势和变化。
它可以通过移动平均法、指数平滑法等方法来实现。
统计预测与决策问题: 敏感性分析及其步骤敏感性分析：在决策过程中，分析概率值变化对最优方案选择所产生的影响大小和方向，以及概率变化引起方案变化的临界点。
敏感性分析的步骤：(1)????? 求出在保持最优方案稳定的前提下，自然状态概率所容许的变动范围；(2)????? 衡量用于预测和估算这些自然状态概率的方法，其精度是否能保证所得概率值在此允许的误差范围内变动；(3)????? 判断所做决策的可靠性；问题: 厂长（经理）评判意见法的优缺点优点：（1）预测迅速、及时和经济；（2）可发挥机体的智慧，使预测结果比较准确可靠；（3）无需大量的统计资料更适用于对不可控因素较多的产品进行预测；?（4）如果市场情况发生变化，可立即进行修正；缺点：（1）预测结果易受到主观因素影响；（2）预测结果一般化；问题: 经济时间序列的变化影响有长期趋势因素、季节变动因素、周期变动因素、不规则变动因素等。
问题: 一元线性回归模型进行检验的指标主要有标准误差、相关系数、可决系数???。
问题: 损益矩阵组一般由三部分组成：？可行方案；？自然状态及其发生的概率；？各种行动方案的可能结果。
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。
问题: 统计决策的原则应当遵循以下基本原则：（1）可靠性原则决策必须建立在大量的准确、及时和完整的信息资料基础上。
（2）可行性原则拟定行动方案时，必须从实际出发认真进行可行性分析。
（3）效益最佳原则即通过各方案的分析比较，所选定的行动方案应具有较明显的经济性。
（4）合理性原则决策的直接目的是选出合理的方案。
上面介绍的只是统计决策的基本原则，除此之外，还有民主性原则、开拓性原则等。
问题: 统计决策具备的条件？必须具备四个基本条件：（１）决策目标必须明确；（２）存在两个以上的行动方案；（３）每个行动方案的效果必须是可以计算的；（４）能够预测出影响决策目标的但决策者无法控制的各种情况以及它们发生的概率。
时间序列平滑预测法时间序列平滑预测法是一种常用的预测模型，通过对历史数据进行平滑处理，找出数据中的趋势和周期性变化，并基于这些特征进行未来值的预测。
时间序列平滑预测法适用于各种领域的预测问题，如销售量、股票价格、气温等。
其中，最常见的时间序列平滑预测法包括移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是一种基于数据的滚动平均值进行预测的方法。
它通过将数据序列中的每个值与其前一段时间内的几个值进行平均，来得到一个平滑的预测值。
这种方法适用于数据变化比较平稳的情况，能够较好地捕捉到数据的趋势。
指数平滑法是一种基于加权平均进行预测的方法。
它通过对数据序列中的每个值加权，更加重视较近期的值，来得到一个平滑的预测值。
这种方法适用于数据变化比较有规律的情况，能够较好地捕捉到数据的周期性变化。
在进行时间序列平滑预测时，我们首先需要对历史数据进行平滑处理，以消除可能存在的噪声和异常值。
然后，根据数据的趋势和周期性变化，选择合适的平滑方法进行预测。
最后，通过比较预测结果和实际值，评估模型的准确性，并对模型进行调整和优化。
时间序列平滑预测法具有较好的稳定性和可解释性，能够较好地预测未来值。
但是，它也存在一些限制，如对数据的假设性要求较高，对异常值的敏感性较大等。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的模型，并结合其他方法进行预测。
总之，时间序列平滑预测法是一种常用的预测模型，通过对历史数据进行平滑处理，能够较好地预测未来值。
它具有较好的稳定性和可解释性，并在各个领域得到广泛应用。
通过不断改进和优化，时间序列平滑预测法有望在未来的预测中发挥更大的作用。
时间序列平滑预测法是一种常用的预测模型，它通过对历史数据进行平滑处理来预测未来值。
在实际应用中，时间序列平滑预测法可以帮助企业和个人做出更准确的决策，并规划未来的发展方向。
一种常见的时间序列平滑预测方法是移动平均法。
移动平均法通过计算一定时间段内数据的平均值来平滑数据。
这种方法可以消除短期内的噪声和波动，从而更好地揭示出数据的趋势和长期变化。
时间序列平滑预测法概述时间序列平滑预测方法有很多种，常见的方法包括移动平均法、指数平滑法和季节分解法等。
不同的方法适用于不同的时间序列数据，根据数据的特点选择合适的方法可以提高预测的准确性。
移动平均法是最简单的一种平滑预测方法，它通过计算一定时间窗口内的数据平均值来平滑数据。
移动平均法的优点是计算简单，适用于较为稳定的时间序列数据。
然而，移动平均法的缺点是对数据的滞后性响应较慢，无法有效地适应数据的变动。
指数平滑法是一种适用于非常态时间序列的平滑预测方法。
指数平滑法通过对数据加权平均，每一个数据点的权重是前一个数据点权重的乘积，权重随时间变化指数递减。
指数平滑法的优点是对数据变动能够更快做出响应，适用于较为波动的时间序列。
然而，指数平滑法的缺点是对于季节性变动较为敏感，容易受到突发事件的影响。
季节分解法是一种用于处理季节性时间序列的平滑预测方法。
季节分解法将时间序列数据分解为趋势、季节和残差三个部分，分别进行分析和预测。
季节分解法的优点是能够更好地提取数据的季节性规律，对于季节性较为显著的数据预测效果较好。
然而，季节分解法的缺点是对于季节性不明显的数据预测效果较差。
除了上述方法之外，时间序列平滑预测还可以结合其他方法，如回归分析、神经网络等，以进一步提高预测的准确性。
回归分析可以运用于时间序列中的趋势分析，通过建立趋势线的方程进行预测。
神经网络模型则可以通过学习历史数据的模式进行预测，适用于复杂的时间序列预测问题。
总之，时间序列平滑预测是一种重要的数据分析和预测方法，可以帮助企业和个人更好地了解和预测数据的趋势性和季节性。
选择合适的平滑预测方法对于提高预测准确性至关重要，同时结合其他方法可以进一步提高预测的能力。
在时间序列平滑预测中，移动平均法是一种最简单、直观的方法。
它通过计算一定时间窗口内的数据平均值来平滑数据，窗口的大小越大，平滑效果越明显。
移动平均法的优点是计算简单，适用于较为稳定的时间序列数据。
《统计预测与决策》课程教学大纲课程代码：090542040课程英文名称：Statistical Forecasting and Decision Making课程总学时：48讲课：48实验：0上机：0适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生掌握统计学预测及决策的求解原理和方法技巧；通过原理介绍、算法讲解、案例分析等，使学生建立起利用统计学的基本方法进行预测及决策的能力；使学生初步掌握将实际问题抽象成统计模型并进行模拟、决策方案和预测结果的方法，提高学生解决实际问题的能力；通过运用统计学软件^NPSS、SAS 等）"使学生具备能用计算机软件对各类预测方法及决策模型进行求解和对求解结果进行简单分析的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：要求学生掌握预测及决策思想及课程中各基本模型的基本概念及基本原理；定性预测、回归预测及灰色预测等基本模型的功能特点以及不确定性决策、多目标决策的求解方法。
2.基本能力：培养学生逻辑推理能力和抽象思维能力；根据实际问题抽象出适当的决策模型的能力；运用预测与决策思想和方法分析、解决实际问题的能力和创新思维与应用能力。
3.基本技能：使学生获得预测与决策的基本运算技能；运用计算机软件求解基本模型和分析结果的技能。
（三）实施说明1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定及全国通用《统计预测与决策教学大纲》并根据我校实际情况进行编写的；2.教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考；3.教师在授课过程中对内容不相关的部分可以自行安排讲授顺序；4.本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学和实际问题的分析解决相结合的多种手段开展教学。
统计预测与决策练习题第⼀章统计预测概述⼀、单项选择题8、统计预测的研究对象是（）A、经济现象的数值B、宏观市场C、微观市场D、经济未来变化趋势答：A⼆、多项选择题4、定量预测⽅法⼤致可以分为（）A、回归预测法B、相互影响分析法C、时间序列预测法D、情景预测法E、领先指标法答：AC三、名词解释2、统计预测答：即如何利⽤科学的统计⽅法对事物的未来发展进⾏定量推测，并计算概率置信区间。
四、简答题1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。
答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②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；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计⽅法论。
两者的主要区别是：①从研究的⾓度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。
前者属于⽅法论研究，其研究的结果表现为预测⽅法的完善程度；后者则是对实际经济现象进⾏预测，是⼀种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断；②从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，⽽统计预测则被⼴泛的应⽤于⼈类活动的各个领域。
第⼆章定性预测法⼀、单项选择题3、（）需要⼈们根据经验或预感对所预测的事件事先估算⼀个主观概率。
A 德尔菲法B 主观概率法C 情景分析法D 销售⼈员预测法答：B⼆、多项选择题2、主观概率法的预测步骤有：A 准备相关资料B 编制主观概率表C 确定专家⼈选D 汇总整理E 判断预测答：A B D E三、名词解释2、主观概率答：是⼈们对根据某⼏次经验结果所作的主观判断的量度。
四、简答题1、定型预测有什么特点？它和定量预测有什么区别和联系？答：定型预测的特点在于：（1）着重对事物发展的性质进⾏预测，主要凭借⼈的经验以及分析能⼒；（2）着重对事物发展的趋势、⽅向和重⼤转折点进⾏预测。
定型预测和定量预测的区别和联系在于：定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质⽅⾯的预测，具有较⼤的灵活性，易于充分发挥⼈的主观能动作⽤，且简单的迅速，省时省费⽤。
实验一：多元线性回归模型实验目的与要求：熟练掌握建立多元线性回归模型的方法。
实验内容：问题：国际旅游外汇收入是国民经济发展的重要组成部分，影响一个国家或地区旅游收入的因素包括自然、文化、社会、经济、交通等多方面的因素，本例研究第三产业对旅游外汇收入的影响。
《中国统计年鉴》把第三产业划分为12个组成部分，分别为1x 农林牧渔服务业，2x 地质勘查水利管理业，3x 交通运输仓储和邮电通信业，4x 批发零售贸易和餐饮业，5x 金融保险业，6x 房地产业，7x 社会服务业，8x 卫生体育和社会福利业，9x 教育文化艺术和广播，10x 科学研究和综合艺术，11x 党政机关，12x 其他行业。
选取1998年我国31个省、市、自治区的数据（见实验一数据.xls ）。
自变量单位为亿元人民币，以国际旅游外汇收入为因变量y （百万美元）。
试建立线性回归模型。
（要求用MATLAB 的stepwise 函数解决问题。
取05.0=进α,1.0=出α。
）解：Matlab 操作步骤1、将excel 文件中的数据导入Matlab 文件中（1）在Matlab 的“Command Window ”窗口中输入“A=[]”，点击回车键； （2）在Matlab 的“Workspace ”窗口中双击“A ”，打开“Variable Editor ”窗口，将保存在excel 中的实验一的数据复制到“Variable Editor ”窗口中，保存为“sy1_sj.mat ”。
2、建立M 文件打开一个空白的M 文件，并在其中输入程序： （1）后退法clear;clc load sy1_sj.mat [n,m]=size(A); X=A(:,1:m-1);y=A(:,m);stepwise(X,y,[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12],0.05,0.1)保存在数据保存的位置，命名为“sy1_ht.m ”。
（2）前进法clear;clc load sy1_sj.mat [n,m]=size(A); X=A(:,1:m-1);y=A(:,m); stepwise(X,y,[],0.05,0.1)保存在数据保存的位置，命名为“sy1_qj.m ”。
