导图社区 统计预测与决策（1~4）思维导图
本篇思维导图主要是统计预测的相关知识，包括经济时间序列变化受到那些因素的影响，常用的模型，趋势外推法，多项式曲线外推法，指数曲线模型，修正指数曲线预测模型，龚珀慈曲线预测模型，皮尔曲线模型等。
初级统计业务知识分三个模块，考试分为两门。其中统计基础知识和统计法规合并为一门，统计实务为一门。初级统计标*不作为考试要求，统计实务的专业性比较强，但是统计法规的知识点比较少，都是记忆性知识点，可以按照提纲或者导图直接背诵，再进行刷题巩固，这一块的知识点比较轻松能掌握的！
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教育学考研：教育学原理第八章教学内容整理
统计预测与决策
第一章 统计预测概述
第一节 统计预测的概念和作用
概念：预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。（包括定量预测和定性预测）
性质：通用的方法论性质
统计预测三要素
实际资料 依据
经济理论 基础
数学模型 手段
统计预测和经济预测的联系与却别
联系
1.他们都是以经济现象的数值作为研究对象。 2.直接或间接为宏观经济调控提供依据 3.提供统计方法论
区别
研究角度：统计预测是方法论研究，经济预测是实质性的预测
研究领域：经济预测是研究经济领域，统计预测广泛应用各个领域。
统计预测的作用
预测作用的大小取决于预测结果所产生效益的多少
影响因素
费用的高低
预测方法的难易程度
预测结果的精确程度
第二节 统计预测方法的分类和选择
分类
性质
定性预测：以逻辑判断为主的预测方法。
定量预测
回归预测法：研究变量与变量之间关系的一种数理统计的方法。
时间序列预测：是一种考虑随时间发展变化规律并使用该变量以往的统计资料建立 数学模型做外推的预测方法。（运用广泛）
时间长短
近期 一个月以内
短期 一到三个月 分解分析法、移动平均法、指数平均法、 自适应过滤法、平稳时间序列预测法、干预模型
中期 三个月到两年
适用一元或多元线性回归预测 非线性回归预测
长期 两年以上
趋势外推法
定性预测适用
是否重复
一次性预测
反复预测
选择的要求
合适性
费用
精确性
第三节 统计预测的原则和步骤
统计预测的原则
连贯性原则
类推性原则
相关性原则
概率性原则
统计预测步骤
确定预测目标
搜索和审核资料
途径：一手资料、二手资料
数据的加工和整理
选择预测方法，建立预测模型
分析预测误差，改进预测模型
分析预测结果，提出预测报告
预测结构需要必要的修正
第二章 定性预测法
第一讲 定性预测概述
概念
根据个人的经验和分析
特点
着重对事物发展的性质
着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点
定性
优点
注重 灵活性 简单迅速省时省费用
缺点
受主观影响
定量
数量
较少受主观影响
比较机械
第二讲 德尔菲法
概念：采用背靠背的形式，克服了专家之间不能发挥自己的意见。
步骤
提出要求，明确目标，用书面通知被选定的有关专家
专家提出自己的预测
组织者对专家预测意见归纳整理，在寄还展架修改
专接通知，再次预测
确定预测值，作出预测结论
匿名性
反馈性
统计性：预测值趋于收敛
专家意见的统计处理
对数量或时间答案的处理
中位数
上下四分位点
简单平均法
加权平均法
评价
收敛性
准确性高
有利于专家独立思考
缺少思想沟通交流
易忽视少数人意见
存在组织者主观影响
应用
以最后一次预测判断为主
第三讲 主观概率法
概率
客观概率
某一事件重复试验后，出现的频率
主观概率
预测者根据自己的实践经验和判断分析能力
定义
凭检验或预感，对各种预测意见进行集中整理
主观加权平均法
确定各种情况及出现的主观概率
第三章 回归预测法
第一讲 一元线性回归预测法
SE
可决系数
相关系数
回归系数显著性检验
F检验=T检验
DW值
低阶自先关
第二讲 多元线性回归预测法
F检验
第三讲 非线性回归预测法（了解即可）
第四讲 应用回归预测法应注意的事项
第四章 时间序列分解法和趋势外推法（定量）
第一节 时间序列分解法
一、时间序列分解
影响时间序列变化的因素
长期趋势因素 T
季节变动因素 S
周期变动因素 C
不规则变动因素 I
二、时间序列分解模型
函数
方法
加法模型法
乘法模型法（比较广泛）
三、时间序列的分解方法
季节指数S的计算
长期趋势T的计算
周期变动因素C的计算
不规则变动因素I的计算
四、时间序列分解预测法的应用
第二节趋势外推法的概述
一、趋势外推法的概念和假定条件
趋势模型
假定条件
假设事物发展过程没有跳跃式变化，一般属于渐进变化
假设事物的发展因素也决定事物未来地发展，其条件是不变或变化不大
二、趋势模型的种类
多项式曲线预测模型
指数曲线预测模型
对数曲线预测模型
生长曲线预测模型
三、趋势模型的选择
图形识别法
差分法
第三节 多项式曲线趋势外推法
多项式曲线预测模型的一般形式为：
k=1，为直线模型 k=2，二次多项式（抛物线）模型 k=n，为n次多项式模型
一、二次多项式曲线模型及其应用
二次多项式曲线模型为：
二、三次多项式曲线模型及其应用
第四节 指数曲线趋势外推法
一、指数曲线模型及其应用
函数模型的求解步骤：
①对函数模型做线性变换，得：
②
判断是否是指数曲线模型
散点图
一节差比率大致相等
题目的求解步骤
第一步：绘制散点图和一阶差比率
第二步：求模型参数
第三步：预测
二、修正指数曲线模型及其应用
修正指数曲线预测模型为：
求解步骤：①三等分；②求Y之和；③带公式
修正指数曲线
第五节 生产曲线趋势外推法
一、龚珀兹曲线模型及其应用
龚珀兹曲线属于生长曲线回归预测方法，多用于新产品的研制、发展、成熟和衰退分析。
工业产品寿命一般分为四个时期：萌芽期、畅销期、饱和期、衰退期。 龚珀兹曲线特别适合用于处在成熟期的商品进行预测，掌握市场需求和销售的饱和量。
形式

做线性变换

二、皮尔曲线模型及其应用
第六节 曲线拟合优度分析
一、曲线的拟合优度分析
为了通过回归分析估计a,b值，首先必须将公式变换为线性形式
二、各种曲线农合优度的比较
标准误差要与其他曲线的标准误差进行比较
