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預測方法與技術(第2版) epub pdf  mobi txt 電子書 下載

預測方法與技術(第2版) epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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劉思峰 編

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發表於2024-05-01

商品介绍



齣版社: 高等教育齣版社
ISBN:9787040431278
版次:2
商品編碼:11779752
包裝:平裝
叢書名: 高等學校管理科學專業係列教材
開本:16開
齣版時間:2015-08-01
用紙:膠版紙
頁數:270
字數:430000
正文語種:中文

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書籍描述

內容簡介

  《預測方法與技術(第2版)》是根據國傢教育部發布的“預測方法與技術”課程教學基本要求,為高等院校經濟、管理類專業編寫的一本教科書,是在作者多年講授有關課程和從事相關課題研究的基礎上凝練而成的。全書共分12章,主要內容包括預測概述、定性預測方法、時間序列平滑預測法、一元綫性迴歸模型、多元綫性迴歸模型、非綫性迴歸模型、趨勢外推預測方法、馬爾柯夫預測法、序列算子與灰色信息挖掘、灰色係統模型、灰色係統預測以及常用預測軟件簡介等。後一部分是課程實驗。
  在書稿撰寫過程中,作者始終堅持讀者至上的原則。在理論闡述上力求簡明扼要、深入淺齣、通俗易懂,易於自學。對預測方法和應用技術的討論,則力求清晰、詳盡而不纍贅。因此,《預測方法與技術(第2版)》不僅適閤作為經濟、管理類專業本科生的專業課教材,而且是一本適宜於政府部門、企事業單位的管理乾部、工程技術人員和大學理工科學生學習現代預測方法與技術的自學參考書。

目錄

第一章 預測概述
1.1 引言
1.2 預測的作用
1.3 預測的基本原則
1.4 預測的分類
1.5 預測的程序
1.6 預測的精度和價值
練習題

第二章 定性預測方法
2.1 引言
2.2 市場調查預測法
2.3 專傢預測法
2.4 主觀概率法
2.5 預兆預測法
練習題

第三章 時間序列平滑預測法
3.1 時間序列概述
3.2 移動平均法
3.3 指數平滑法
3.4 差分指數平滑法
3.5 自適應過濾法
3.6 ARMA模型簡介
練習題

第四章 一元綫性迴歸模型
4.1 引言
4.2 一元綫性迴歸模型及其假設條件
4.3 模型參數的估計
4.4 估計量的統計特性
4.5 迴歸方程的檢驗
4.6 預測區間
4.7 幾個應當注意的問題
4.8 一元綫性迴歸模型的應用
練習題

第五章 多元綫性迴歸模型
5.1 多元綫性迴歸模型及其假設條件
5.2 模型參數的估計
5.3 迴歸係數嚮量估計值B的統計性質
5.4 多元綫性迴歸模型的檢驗
5.5 含有虛擬變量的迴歸模型
5.6 自變量的選擇
5.7 若乾問題討論
5.8 多元綫性迴歸模型的應用
練習題

第六章 非綫性迴歸模型
6.1 非綫性迴歸模型的形式及其分類
6.2 直接換元法
6.3 間接換元法
6.4 非綫性迴歸模型的綫性逼近
6.5 非綫性迴歸模型的應用
練習題

第七章 趨勢外推預測方法
7.1 指數麯綫法
7.2 修正指數麯綫法
7.3 生長麯綫法
7.4 包絡麯綫法
練習題

第八章 馬爾柯夫預測法
8.1 馬爾柯夫鏈簡介
8.2 商品銷售狀態預測
8.3 市場占有率預測
8.4 期望利潤預測
練習題

第九章 序列算子與灰色信息挖掘
9.1 引言
9.2 衝擊擾動係統與緩衝算子
9.3 實用緩衝算子的構造
9.4 均值算子
9.5 準光滑序列與級比算子
9.6 纍加算子與纍減算子
9.7 纍加生成序列的灰指數規律
練習題

第十章 灰色係統模型
10.1 GM(1,1)模型的基本形式
10.2 殘差GM(1,1)模型
10.3 GM(1,1)模型群
10.4 GM(1,1)模型的適用範圍
10.5 灰色Vethulst模型
10.6 GM(0,N)模型
10.7 GM(1,N)模型
練習題

第十一章 灰色係統預測
11.1 引言
11.2 數列預測
11.3 區間預測
11.4 灰色災變預測
11.5 波形預測
練習題

第十二章 常用預測軟件簡介
12.1 SPSS軟件簡介
12.2 灰色係統建模軟件7.O簡介

課程實驗
實驗一 SPSS軟件的基本操作
實驗二 時間序列預測
實驗三 一元綫性迴歸預測
實驗四 多元綫性迴歸預測
實驗五 含有虛擬變量的迴歸模型預測
實驗六 非綫性迴歸模型預測
實驗七 灰色係統建模軟件登錄
實驗八 軟件下載與數據輸入
實驗九 緩衝算子計算軟件應用
實驗十 灰色預測模型建模軟件應用
實驗十一 灰色關聯分析模型建模軟件應用
實驗十二 灰色聚類評估模型建模軟件應用
實驗十三 多目標加權灰靶決策模型建模軟件應用
附錶1 標準正態分布錶
附錶2 f分布錶
附錶3 F分布錶(a=0.01)
附錶4 F分布錶(a=O.05)

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讀者評價

評分

絕對的好書!!!非常好

評分

書是爛的。

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評分

書本很新,感寫您的幫忙,謝謝。

評分

貴啊,如何纔能更優惠呢?

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評分

做經濟、電力預測的基礎,有一些常用的方法可以學習

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