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統(tǒng)計預測與決策

包郵 統(tǒng)計預測與決策

出版社:科學出版社出版時間:2018-04-01
開本: 16開 頁數(shù): 280
本類榜單:經(jīng)濟銷量榜
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統(tǒng)計預測與決策 版權信息

  • ISBN:9787030569943
  • 條形碼:9787030569943 ; 978-7-03-056994-3
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數(shù):暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

統(tǒng)計預測與決策 本書特色

本書主要介紹常用的統(tǒng)計預測與決策方法。統(tǒng)計預測方法主要包括定性統(tǒng)計預測、統(tǒng)計回歸預測、時間序列分解法和趨勢外推法、馬爾可夫預測、平穩(wěn)時間序列預測、模糊時間序列預測、灰色系統(tǒng)預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和組合預測方法;決策方法主要包括不確定型決策、風險型決策、多目標決策和序貫決策等。本書注重闡述統(tǒng)計預測與決策模型的基本原理和方法,使之具有一定的系統(tǒng)性和新穎性;同時也介紹了各類模型的特點和適用范圍,并給出應用案例,突出學以致用。另外,每章都配有適量的習題,部分習題具有一定的拓展性。

統(tǒng)計預測與決策 內容簡介

《統(tǒng)計預測與決策》主要介紹常用的統(tǒng)計預測與決策方法。統(tǒng)計預測方法主要包括定性統(tǒng)計預測、統(tǒng)計回歸預測、時間序列分解法和趨勢外推法、馬爾可夫預測、平穩(wěn)時間序列預測、模糊時間序列預測、灰色系統(tǒng)預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和組合預測方法;決策方法主要包括不確定型決策、風險型決策、多目標決策和序貫決策等。《統(tǒng)計預測與決策》注重闡述統(tǒng)計預測與決策模型的基本原理和方法,使之具有一定的系統(tǒng)性和新穎性;同時也介紹了各類模型的特點和適用范圍,并給出應用案例,突出學以致用。另外,每章都配有適量的習題,部分習題具有一定的拓展性。

統(tǒng)計預測與決策 目錄

前言 上篇 統(tǒng)計預測 第1章 統(tǒng)計預測概述 1.1 統(tǒng)計預測的概念 1.2 統(tǒng)計預測方法的分類 1.3 統(tǒng)計預測的原則和步驟 1.3.1 統(tǒng)計預測的原則 1.3.2 統(tǒng)計預測的步驟 1.4 統(tǒng)計預測的發(fā)展現(xiàn)狀 1.4.1 不確定性預測方法 1.4.2 組合預測方法 1.5 統(tǒng)計預測與決策的關系 習題 第2章 定性統(tǒng)計預測方法 2.1 定性預測概述 2.2 德爾菲法 2.2.1 德爾菲法的實施過程 2.2.2 德爾菲法特點 2.2.3 專家意見的統(tǒng)計處理 2.2.4 德爾菲法在中國生物制藥行業(yè)技術預測分析中的應用 2.3 主觀概率法 2.3.1 主觀概率法 2.3.2 主觀概率預測方法的案例 習題 第3章 統(tǒng)計回歸預測方法 3.1 一元線性回歸預測方法 3.1.1 回歸模型的建立 3.1.2 一元線性回歸模型參數(shù)的估計 3.1.3 一元線性回歸模型的檢驗 3.1.4 一元線性回歸模型的預測 3.2 多元線性回歸預測方法 3.2.1 多元線性回歸模型 3.2.2 參數(shù)估計 3.2.3 統(tǒng)計檢驗 3.2.4 多元線性回歸模型進行預測 3.3 非線性回歸預測方法 3.4 主成分回歸預測方法 3.4.1 主成分分析 3.4.2 主成分回歸預測 習題 第4章 時間序列分解法和趨勢外推法 4.1 時間序列以及時間序列分解 4.1.1 時間序列的含義 4.1.2 時間序列確定性因素分解 4.2 趨勢外推法概述 4.2.1 趨勢外推概念 4.2.2 趨勢外推法分類 4.2.3 趨勢外推模型的選擇 4.3 多項式曲線趨勢外推法 4.3.1 二次多項式曲線預測 4.3.2 三次多項式曲線預測 4.4 指數(shù)曲線趨勢外推法 4.4.1 指數(shù)曲線預測 4.4.2 修正的指數(shù)曲線預測 4.5 生長曲線趨勢外推法 4.5.1 Gompertz曲線模型 4.5.2 Logistic曲線模型 4.6 曲線擬合優(yōu)度分析 習題 第5章 馬爾可夫預測方法 5.1 馬爾可夫鏈基本理論 5.2 馬爾可夫預測方法 5.3 市場占有率預測 5.4 股票價格走勢預測 習題 第6章 平穩(wěn)時間序列預測方法 第7章 模糊時間序列預測方法 第8章 灰色系統(tǒng)預測方法 第10章 組合預測方法 下篇 統(tǒng)計決策 第11章 統(tǒng)計決策概述 第12章 不確定型決策方法 第13章 風險型決策方法 第14章 多目標決策方法 參考文獻
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