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統計預測 版權信息
- ISBN：9787517842170
- 條形碼：9787517842170 ; 978-7-5178-4217-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
統計預測 內容簡介
本書重點講述統計預測的常用方法，特點是方法講解力求簡潔，運用案例剖析預測模型的運用場景，并結合軟件說明各種方法的具體操作流程。內容主要包括八章，分別是：**章統計預測概述；第二章回歸預測模型；第三章時間序列的因子分解、平滑和趨勢外推預測法；第四章隨機性時間序列的預測方法；第五章時間序列的季節模型預測方法；第六章多變量時間序列的預測方法；第七章灰色模型預測方法；第八章大數據預測方法簡介。
統計預測 目錄
**章 統計預測概述
**節 統計預測的概念
第二節 統計預測方法概述
第三節 定性預測法概述
第二章 回歸分析預測法
**節 一元線性回歸分析預測法
第二節 多元線性回歸預測法
第三節 非線性回歸預測方法
第四節 帶虛擬變量的回歸預測法
第五節 異方差的回歸預測法
第三章 單變量確定性時間序列的預測方法
**節 時間序列預測法概述
第二節 時間序列的平滑預測法
第三節 趨勢外推預測法
第四節 時間序列的因子分解預測法
第四章 單變量隨機型時間序列的預測方法
**節 隨機型時間序列模型的相關概念
第二節 平穩隨機序列模型的預測
第三節 非平穩隨機型時間序列的預測
第四節 干預分析模型預測法
第五章 含季節變動的時間序列預測方法
**節 季節變動預測法概述
第二節 季節變動預測的直接平均法
第三節 季節變動預測的趨勢剔除法
第四節 季節變動預測的指數平滑法
第五節 隨機型時間序列的季節變動預測
第六節 季節變動的預測方法比較
第六章 多變量時間序列的預測方法
**節 誤差自相關的預測方法
第二節 協整及誤差修正模型預測法
第三節 向量自回歸模型預測法
第四節 混頻數據模型的預測方法
第七章 景氣預測法與馬爾科夫預測法簡介
**節 景氣預測法
第二節 馬爾科夫預測法
第八章 灰色預測法與人工神經網絡預測法簡介
**節 灰色預測法
第二節 人工神經網絡預測法
附錄 主要統計分布表
附表一 正態雙側臨界值表
附表二 標準正態分布函數的數值表
附表三 x2分布臨界值表
附表四 t分布臨界值表
附表五 F分布臨界值表（a=0.05）
附表六 Durbin-Watson檢驗表(a＝0.05)
參考文獻
**節 統計預測的概念
第二節 統計預測方法概述
第三節 定性預測法概述
第二章 回歸分析預測法
**節 一元線性回歸分析預測法
第二節 多元線性回歸預測法
第三節 非線性回歸預測方法
第四節 帶虛擬變量的回歸預測法
第五節 異方差的回歸預測法
第三章 單變量確定性時間序列的預測方法
**節 時間序列預測法概述
第二節 時間序列的平滑預測法
第三節 趨勢外推預測法
第四節 時間序列的因子分解預測法
第四章 單變量隨機型時間序列的預測方法
**節 隨機型時間序列模型的相關概念
第二節 平穩隨機序列模型的預測
第三節 非平穩隨機型時間序列的預測
第四節 干預分析模型預測法
第五章 含季節變動的時間序列預測方法
**節 季節變動預測法概述
第二節 季節變動預測的直接平均法
第三節 季節變動預測的趨勢剔除法
第四節 季節變動預測的指數平滑法
第五節 隨機型時間序列的季節變動預測
第六節 季節變動的預測方法比較
第六章 多變量時間序列的預測方法
**節 誤差自相關的預測方法
第二節 協整及誤差修正模型預測法
第三節 向量自回歸模型預測法
第四節 混頻數據模型的預測方法
第七章 景氣預測法與馬爾科夫預測法簡介
**節 景氣預測法
第二節 馬爾科夫預測法
第八章 灰色預測法與人工神經網絡預測法簡介
**節 灰色預測法
第二節 人工神經網絡預測法
附錄 主要統計分布表
附表一 正態雙側臨界值表
附表二 標準正態分布函數的數值表
附表三 x2分布臨界值表
附表四 t分布臨界值表
附表五 F分布臨界值表（a=0.05）
附表六 Durbin-Watson檢驗表(a＝0.05)
參考文獻
展開全部
統計預測 作者簡介
洪興建，安徽南陵人，現為浙江財經大學數據科學學院教授、院長，博士生導師，入選浙江省“151人才工程”第一層次，社會兼職主要有浙江省統計學會副會長、《統計研究》編委等。主持國家社科基金重大項目、重點項目等重量科研項目6項，在《經濟研究》《統計研究》《數量經濟技術經濟研究》等期刊發表學術論文50余篇。榮獲10余項省部級獎勵。
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