统计预测与决策

1、德尔菲法有哪些特点？又有哪些优点和缺点？答:(1)德尔菲法(Delph i me t hod),是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论。

(2)德尔菲法本质上是一种反馈匿名函询法。

其大致流程是：在对所要预测的问题征得专家的意见之后,进行整理、归纳、统计 ,再匿名反馈给各专家 ,再次征求意见,再集中，再反馈，直至得到一致的意见。

其过程可简单表示如下 :匿名征求专家意见 -归纳、统计 -匿名反馈-归纳、统计……若干轮后停止。

由此可见，德尔菲法是一种利用函询形式进行的集体匿名思想交流过程。

它有三个明显区别于其他专家预测方法的特点 ,即匿名性、多次反馈、小组的统计回答。

(一)匿名性因为采用这种方法时所有专家组成员不直接见面，只是通过函件交流,这样就可以消除权威的影响。

这是该方法的主要特征。

匿名是德尔菲法的极其重要的特点,从事预测的专家彼此互不知道其他有哪些人参加预测，他们是在完全匿名的情况下交流思想的。

后来改进的德尔菲法允许专家开会进行专题讨论。

(二)反馈性该方法需要经过 3~4 轮的信息反馈，在每次反馈中使调查组和专家组都可以进行深入研究,使得最终结果基本能够反映专家的基本想法和对信息的认识 ,所以结果较为客观、可信。

小组成员的交流是通过回答组织者的问题来实现的,一般要经过若干轮反馈才能完成预测。

(三)统计性最典型的小组预测结果是反映多数人的观点，少数派的观点至多概括地提及一下，但是这并没有表示出小组的不同意见的状况。

而统计回答却不是这样 ,它报告 1 个中位数和 2 个四分点,其中一半落在2个四分点之内，一半落在 2 个四分点之外。

这样，每种观点都包括在这样的统计中,避免了专家会议法只反映多数人观点的缺点。

[1]( 3 ) 优点:1、可以避免群体决策的一些可能缺点，声音最大或地位最高的人没有机会控制群体意志，因为每个人的观点都会被收集 ,另外,管理者可以保证在征集意见以便作出决策时，没有忽视重要观点。

统计预测与决策的心得体会统计预测与决策是一个涉及到数据分析和决策制定的重要过程。

在过去的学习和实践中，我积累了一些心得体会，以下是我对统计预测与决策的一些总结和思考。

首先，对于统计预测而言，数据的可靠性是至关重要的。

一开始，我往往会花费大量的时间和精力去收集和整理数据，确保数据的准确性和完整性。

只有在数据基础上，才能进行可靠的统计预测。

此外，对于时间序列数据而言，我还特别注重趋势分析和周期性的观察，以预测未来的趋势和周期。

在数据采集和预处理的过程中，我发现使用统计软件和工具是非常有效的，可以大大简化繁琐的操作和提高工作效率。

其次，对于统计预测的方法选择，我更加倾向于综合多种方法进行预测。

因为不同的预测方法可能适用于不同的数据集和场景，在实际应用中，往往没有一种单一的方法能够适用于所有情况。

比如，针对时间序列预测，我会经常尝试使用移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等不同的方法，然后对比它们的预测准确率和稳定性，选择最合适的方法进行预测。

在决策制定的过程中，我发现需要综合考虑多个因素。

统计预测提供了数据支持，但决策制定往往需要综合考虑到数据以外的因素，比如市场趋势、竞争对手的行动等。

因此，我会尽量收集和了解更多的信息和背景知识，以便做出更明智的决策。

此外，在制定决策时，我也会倾向于使用决策分析的方法，比如层次分析法、成本-效益分析等，以量化不同因素对决策的影响程度，从而更好地权衡各种利弊，做出最优的决策。

此外，我还学到了决策的风险管理的重要性。

在实际决策过程中，风险是不可避免的。

因此，我会尽可能地对可能出现的风险进行预测和量化，并制定相应的风险管理措施。

比如，我会进行灵敏度分析和场景分析，以评估决策在不同风险情景下的稳定性和可行性。

此外，我还会利用概率统计的方法，计算和评估决策的风险和不确定性，并制定相应的对策和预案。

最后，我认识到统计预测与决策是一个循环迭代的过程。

预测结果和决策制定并不是最终的结论，而是一个开始。

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。

一、单项选择题（共10小题，每题1分，共10分）1统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于（C）。

A回归预测法 B定量预测法 C定性预测法 D时间序列预测法2下列哪一项不是统计决策的公理（ D）。

A方案优劣可以比较 B效用等同性 C效用替换性 D效用递减性3根据经验D-W统计量在（B）之间表示回归模型没有显著自相关问题。

A 1.0-1.5B 1.5-2.5C 1.5-2.0D 2.5-3.54当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( B)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5（ C）是指国民经济活动的绝对水平出现上升和下降的交替。

A经济周期 B景气循环 C古典经济周期 D现代经济周期6灰色预测是对含有（C）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7状态空间模型的假设条件是动态系统符合（ C）。

A平稳特性 B随机特性 C马尔可夫特性 D离散性8不确定性决策中“乐观决策准则”以（B）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 Dα系数9贝叶斯定理实质上是对（C）的陈述。

A联合概率 B边际概率 C条件概率 D后验概率10景气预警系统中绿色信号代表（B）。

A经济过热 B经济稳定 C经济萧条 D经济波动过大二、多项选择题（共5小题，每题3分，共15分）1构成统计预测的基本要素有（ACD）。

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（ BD）。

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（ ACD）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4一次指数平滑的初始值可以采用以下（ BD）方法确定。

A最近一期值 B第一期实际值 C最近几期的均值 D最初几期的均值5常用的景气指标的分类方法有（ABCD）。

A马场法 B时差相关法 C KL信息量法 D峰谷对应法三、名词解释（共4小题，每题5分，共20分）1同步指标 2预测精度3劣势方案 4层次分析法（AHP法）四、简答题（共3小题，每题5分，共15分）1在实际预测中，为什么常常需要将定性预测与定量预测两种方法结合起来使用？2请说明在回归预测法中包含哪些基本步骤？3什么是风险决策的敏感性分析？五、计算题（共4题，共40分）1下表是序列{Y}的样本自相关函数和偏自相关函数估计值，请说明对该t序列应当建立什么样的预测模型？(本题10分)K 1 2 3 4 5r k Φkk K r k Φkk0.64 0.07 -0.2 -0.14 0.090.64 0.47 0.35 0.24 0.156 7 8 9 10 0.03 -0.05 -0.09 0.04 -0.07 0.04 -0.01 -0.05 0.03 -0.032兹有下列资料：时期销售额（亿3.924.96.027.07.58.18.258.519.27123456789 1010.23元）试用龚珀兹曲线模型预测第11期的销售额。

统计预测与决策引言统计预测是指利用历史和现有数据，基于统计学原理和模型来预测未来事件或数据的发展趋势。

利用统计预测方法，可以辅助决策，提供决策者制定合理决策的依据。

本文将介绍统计预测的基本原理和常用方法，并探讨其在决策过程中的应用。

统计预测的基本原理统计预测的基本原理是通过对历史数据的分析和建模，找到数据的规律和趋势，从而对未来数据进行预测。

统计预测基于以下几个假设：1.数据具有某种规律性：统计预测假设数据的变化存在一定的规律和趋势，可以通过历史数据来揭示这些规律。

2.数据是随机的：统计预测假设数据的变化是由一系列随机变量引起的，可以通过概率统计的方法来描述和分析。

3.数据的规律不变：统计预测假设数据的规律和趋势在未来一段时间内基本保持不变，可以用来预测未来数据的变化。

基于上述假设，统计预测可以分为时间序列预测和横截面预测两种方法。

时间序列预测时间序列预测是指利用时间序列数据来进行预测的方法。

时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列，其中每个观测值与前后观测值之间存在一定的时间间隔。

在时间序列预测中，常用的统计模型有移动平均、指数平滑和自回归等。

移动平均移动平均是一种简单的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行平均处理，以减小随机因素的影响，突出长期趋势。

移动平均方法根据之前几个时间点的观测值计算平均值，并将平均值作为预测值。

移动平均可以平滑时间序列数据，减少数据的波动性，从而揭示出数据的趋势。

指数平滑指数平滑是一种更加灵活的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行加权平均处理，比较重视最近观测值的影响，相较于移动平均方法更能体现短期趋势。

指数平滑方法通过设置平滑系数来控制不同观测值的权重，根据过去观测值和预测误差来更新平滑系数，从而得到最终的预测结果。

自回归自回归模型是一种常用的时间序列预测方法，基于随机过程的自相关性。

自回归模型假设观测值与之前的观测值之间存在一定的线性关系，可以通过对过去观测值的线性组合来构建模型，并用模型来进行预测。

统计预测与决策知识点统计预测与决策是一门关注如何在面对不确定性和风险的情况下做出最优决策的学科。

统计预测主要关注如何通过数学和统计模型来预测未来事件的发生概率和趋势，而决策则着重于如何在不同的决策选择之间进行评估和选择。

统计预测的知识点包括概率理论、统计回归、时间序列分析等。

首先，概率理论是统计预测的基础知识，它研究随机事件的发生概率。

概率可以通过统计数据的分析来估计，从而预测未来事件的发生概率。

其次，统计回归是一种预测模型，它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。

通过统计回归，可以根据已有的数据来预测未来的结果。

时间序列分析是另一个重要的统计预测方法，它通过对时间序列数据的分析来预测未来的趋势和模式。

时间序列分析涉及到平稳性和平稳过程的概念，以及自相关函数和滑动平均模型等分析方法。

通过时间序列分析，可以预测未来的时间序列数据并进行决策。

决策的知识点包括决策理论、决策分析和决策树等。

首先，决策理论研究如何在面临不确定性和风险的情况下做出最优决策。

它主要包括期望效用理论、风险偏好和不确定性预测等方面的内容。

其次，决策分析是一种将决策问题形式化为数学模型的方法。

通过决策分析，可以将决策问题分解为各种因素和变量，并通过数学模型进行定量分析和评估。

最后，决策树是一种图形化的决策模型，它使用树状结构来表示各种决策路径和可能的结果。

通过决策树，可以对不同的决策路径进行比较和选择，帮助决策者做出最优决策。

在实际应用中，统计预测与决策的知识点经常被应用于各种领域，例如金融、市场营销和生产管理等。

在金融方面，通过对历史数据的统计预测和决策分析，可以帮助投资者和金融机构做出风险管理和投资决策。

在市场营销中，通过对市场需求和竞争环境的统计预测和决策分析，可以帮助企业确定最佳的市场营销策略和定价策略。

在生产管理中，通过对供应链和生产流程的统计预测和决策分析，可以帮助企业提高效率和降低成本。

总结起来，统计预测与决策是一门涉及统计学、数学和决策理论的学科，它通过对数据的分析和数学模型的建立来预测未来事件的概率和趋势，并在不确定性和风险的情况下做出最优决策。

统计预测与决策习题答案统计预测与决策习题答案统计预测与决策是统计学中的一个重要领域，它涉及了数据分析、模型建立和决策制定等多个方面。

在实际应用中，统计预测与决策能够帮助我们预测未来的趋势、评估风险和制定合理的决策方案。

下面是一些与统计预测与决策相关的习题及其答案，希望能够帮助读者更好地理解这一领域的知识。

1. 问题：某公司过去5年的销售额数据如下，请使用简单移动平均法预测下一年的销售额。

年份：2015 2016 2017 2018 2019销售额：100 120 130 140 150答案：简单移动平均法是一种常用的时间序列预测方法，它通过计算一定时间段内的观测值的平均数来进行预测。

在这个问题中，我们可以选择过去几年的销售额作为观测值，然后计算它们的平均数。

计算过程如下：(100 + 120 + 130 + 140 + 150) / 5 = 128因此，根据简单移动平均法，下一年的销售额预测值为128。

2. 问题：某电商平台的用户在一个月内的购买金额数据如下，请使用指数平滑法预测下一个月的购买金额。

月份：1 2 3 4 5 6 7购买金额：100 110 120 115 130 140 145答案：指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它通过对观测值进行加权平均来进行预测。

在这个问题中，我们可以选择过去几个月的购买金额作为观测值，然后根据指数平滑法进行预测。

计算过程如下：首先，选择一个平滑系数α，一般取值在0到1之间。

假设α为0.3。

第一个预测值为第一个观测值，即100。

第二个预测值为上一个预测值与第二个观测值的加权平均，即：预测值2 = α * 观测值2 + (1 - α) * 预测值1预测值2 = 0.3 * 110 + 0.7 * 100 = 103依此类推，可以得到以下结果：预测值3 = 0.3 * 120 + 0.7 * 103 = 107.9预测值4 = 0.3 * 115 + 0.7 * 107.9 = 108.73预测值5 = 0.3 * 130 + 0.7 * 108.73 = 113.121预测值6 = 0.3 * 140 + 0.7 * 113.121 = 116.1847预测值7 = 0.3 * 145 + 0.7 * 116.1847 = 118.74929因此，根据指数平滑法，下一个月的购买金额预测值为118.74929。

统计预测和决策期末总结一、引言统计预测与决策是现代社会中经济、政治、科学等领域中不可或缺的重要工具。

通过收集、整理、分析和解释数据，可以帮助我们预测未来发展趋势和变化，以及做出合理的决策。

本文将对统计预测与决策的应用进行总结和回顾，分析其优势和不足，并提出一些建议以进一步提高其应用效果。

二、统计预测的应用1. 经济领域：统计预测在经济领域中应用广泛，可以用于预测GDP增长率、通货膨胀率、失业率等宏观经济指标，以及市场需求、销售预测等微观经济现象。

通过对历史数据的分析和建模，可以帮助经济学家和企业家制定合理的经济政策和商业策略。

2. 政治领域：统计预测在选举预测、民意调查等政治领域中得到广泛应用。

通过对选民调查数据的统计分析，可以预测候选人的胜选概率，为政治家和选民提供决策参考。

此外，统计预测还可以帮助政府决策者预测社会问题的发展趋势，如犯罪率、环境污染等，以制定相关政策。

3. 科学研究：统计预测在科学研究中也发挥着重要作用。

研究者可以通过统计分析数据，建立模型并预测实验结果。

此外，在生物学、地球科学、物理学等领域，统计预测还可以帮助发现新的规律和关联性，为进一步的研究提供指导。

三、统计预测的优势1. 提供客观准确的信息：统计预测通过对数据的分析和处理，可以提供客观准确的信息，避免主观臆断和主观判断的错误。

2. 预测未来趋势：通过对历史数据的分析和建模，统计预测可以帮助我们预测未来的趋势和变化，为决策者提供决策依据。

3. 降低决策风险：统计预测可以提供不同决策方案的可能结果及其概率，帮助决策者更好地评估决策的风险和收益，减少决策的不确定性。

4. 优化资源分配：通过对数据的分析和建模，统计预测可以帮助企业和政府合理分配资源，提高资源利用效率，实现经济增长和社会发展。

四、统计预测的不足1. 数据质量不佳：统计预测的准确性很大程度上依赖于数据质量的好坏。

如果数据采集不准确或者缺失，那么预测的结果也会受到影响。