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第一章 预测概述1

1.1引言1

1.2预测的作用3

1.3预测的基本原则4

1.4预测的分类7

1.5预测的程序9

1.6预测的精度和价值11

练习题14

第二章 定性预测方法15

2.1引言15

2.2市场调查预测法16

2.3专家预测法19

2.4主观概率法29

2.5预兆预测法35

练习题46

第三章 时间序列平滑预测法48

3.1时间序列概述48

3.2移动平均法50

3.3指数平滑法54

3.4差分指数平滑法61

3.5自适应过滤法64

3.6 ARMA模型简介66

练习题69

第四章 一元线性回归模型72

4.1引言72

4.2一元线性回归模型及其假设条件74

4.3模型参数的估计75

4.4估计量的统计特性77

4.5回归方程的检验78

4.6预测区间81

4.7几个应当注意的问题84

4.8一元线性回归模型的应用85

练习题95

第五章 多元线性回归模型96

5.1多元线性回归模型及其假设条件96

5.2模型参数的估计98

5.3回归系数向量估计值B的统计性质98

5.4多元线性回归模型的检验99

5.5含有虚拟变量的回归模型109

5.6自变量的选择112

5.7若干问题讨论114

5.8多元线性回归模型的应用118

练习题122

第六章 非线性回归模型125

6.1非线性回归模型的形式及其分类125

6.2直接换元法126

6.3间接换元法128

6.4非线性回归模型的线性逼近129

6.5非线性回归模型的应用130

练习题133

第七章 趋势外推预测方法134

7.1指数曲线法134

7.2修正指数曲线法136

7.3生长曲线法141

7.4包络曲线法146

练习题149

第八章 马尔柯夫预测法151

8.1马尔柯夫链简介151

8.2商品销售状态预测155

8.3市场占有率预测157

8.4期望利润预测161

练习题163

第九章 序列算子与灰色信息挖掘165

9.1引言165

9.2冲击扰动系统与缓冲算子166

9.3实用缓冲算子的构造169

9.4均值算子173

9.5准光滑序列与级比算子175

9.6累加算子与累减算子177

9.7累加生成序列的灰指数规律178

练习题180

第十章 灰色系统模型182

10.1 GM（1，1）模型的基本形式182

10.2残差GM（1，1）模型186

10.3 GM（1，1）模型群190

10.4 GM（1，1）模型的适用范围193

10.5灰色Verhulst模型202

10.6 GM（0，N）模型204

10.7 GM（1，N）模型206

练习题208

第十一章 灰色系统预测210

11.1引言210

11.2数列预测212

11.3区间预测214

11.4灰色灾变预测217

11.5波形预测219

练习题223

第十二章 常用预测软件简介226

12.1 SPSS软件简介226

12.2灰色系统建模软件7.0简介234

课程实验238

实验一SPSS软件的基本操作238

实验二 时间序列预测239

实验三 一元线性回归预测241

实验四 多元线性回归预测242

实验五 含有虚拟变量的回归模型预测244

实验六 非线性回归模型预测244

实验七 灰色系统建模软件登录248

实验八 软件下载与数据输入249

实验九 缓冲算子计算软件应用252

实验十 灰色预测模型建模软件应用253

实验十一 灰色关联分析模型建模软件应用254

实验十二 灰色聚类评估模型建模软件应用256

实验十三 多目标加权灰靶决策模型建模软件应用257

附表1标准正态分布表259

附表2 t分布表261

附表3 F分布表（α=0.01）263

附表4 F分布表（α=0.05）264

附表5简单相关系数检验表265

附表6 Spearman相关系数检验表266

附表7 DW检验（α=0.01）267

附表8 DW检验（α=0.05）269

参考文献271