市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè) 課件 項(xiàng)目七　定量預(yù)測(cè)的方法

新時(shí)代高等院校課程改革融媒體創(chuàng)新規(guī)劃教材謝文芳

羅立明

魏穎

主編市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)項(xiàng)目七

定量預(yù)測(cè)的方法

定量預(yù)測(cè)法是根據(jù)比較完備的歷史和現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)資料,運(yùn)用數(shù)學(xué)方法對(duì)資料進(jìn)行科學(xué)的分析、處理,找出預(yù)測(cè)目標(biāo)與其他因素的規(guī)律性聯(lián)系,從而推算出未來的發(fā)展變化趨勢(shì)的一種預(yù)測(cè)方法。本項(xiàng)目主要介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)法和回歸預(yù)測(cè)法兩種定量預(yù)測(cè)方法。熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法01掌握回歸預(yù)測(cè)法02CONTENTS目錄01PART

熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法Clickheretoaddyourtitle⊙介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的概念、依據(jù)及時(shí)間序列變動(dòng)的影響因素;⊙介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)的步驟;⊙介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法。任務(wù)介紹⊙了解時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的概念和依據(jù);⊙熟悉時(shí)間序列變動(dòng)的影響因素;⊙熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)的步驟;⊙掌握時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法。任務(wù)目標(biāo)⊙美國(guó)內(nèi)華達(dá)職業(yè)健康診所任務(wù)引入⊙案例中的診所就是從時(shí)間發(fā)展變化的角度來預(yù)測(cè)未來賬單收入的變化情況的。時(shí)間序列預(yù)測(cè),就是要從時(shí)間發(fā)展變化的角度,研究客觀事物在不同時(shí)間發(fā)展的狀況,探索其隨著時(shí)間推移演變的趨勢(shì)和規(guī)律。任務(wù)分析任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法相關(guān)知識(shí)一、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法概述

(一)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的概念

時(shí)間序列又稱“動(dòng)態(tài)數(shù)列”,是同一現(xiàn)象在不同時(shí)間上的相繼觀察值排列而成的數(shù)列。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法又稱“時(shí)間序列分析法”和“歷史延伸法”,是指對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的時(shí)間序列發(fā)展過程進(jìn)行狀況分解,通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)對(duì)象的歷史發(fā)展變化規(guī)律,并且對(duì)這種變化規(guī)律加以延伸而進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法。

(二)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的依據(jù)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的依據(jù)有以下兩種:一是事物發(fā)展變化的慣性規(guī)律。二是排除原則,預(yù)測(cè)對(duì)象的時(shí)間序列是在多種因素影響下形成的結(jié)果,不同的事物有不同的影響因素,因而有不同的形成過程。

(三)時(shí)間序列變動(dòng)的影響因素

1.長(zhǎng)期趨勢(shì)(T)

2.季節(jié)變動(dòng)(S)

3.循環(huán)變動(dòng)(C)

4.偶然變動(dòng)(I)知識(shí)鏈接

時(shí)間序列預(yù)測(cè)法主要適用于近期和短期的預(yù)測(cè),進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)將不規(guī)則的因素剔除,且要注意質(zhì)的分析和量的分析的結(jié)合。任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法二、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的步驟

根據(jù)四種因素對(duì)時(shí)間序列變化情況的影響,形成了進(jìn)行預(yù)測(cè)的主要思路、方法和步驟。利用預(yù)測(cè)對(duì)象的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)的步驟如下:

(1)收集關(guān)于預(yù)測(cè)對(duì)象的歷史資料。(2)在確定資料準(zhǔn)確無(wú)誤的前提下,按照時(shí)間順序把資料排列成時(shí)間序列表。(3)對(duì)歷史資料進(jìn)行甄別。(4)制作時(shí)間序列的散布圖(有的稱統(tǒng)計(jì)圖)。(5)分解時(shí)間序列資料。(6)選擇預(yù)測(cè)模式和計(jì)算公式。(7)進(jìn)行計(jì)算。(8)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析。

三、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法

（一）簡(jiǎn)單平均法

1.簡(jiǎn)單算術(shù)平均法

簡(jiǎn)單算術(shù)平均法是以觀察期內(nèi)數(shù)據(jù)之和除以求和時(shí)所使數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)(或資料期數(shù)),求得算術(shù)平均數(shù),并將其作為下期預(yù)測(cè)值。其計(jì)算公式為任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法2.加權(quán)算術(shù)平均法

加權(quán)算術(shù)平均法是在簡(jiǎn)單算術(shù)平均法的基礎(chǔ)上給近期數(shù)據(jù)以較大的權(quán)數(shù),給遠(yuǎn)期的數(shù)據(jù)以較小的權(quán)數(shù),計(jì)算加權(quán)算術(shù)平均數(shù)作為下一期的算術(shù)平均趨勢(shì)值的一種預(yù)測(cè)方法。其公式為任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

(二)移動(dòng)平均法

1.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法

簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法是直接用簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)作為移動(dòng)平均趨勢(shì)值的一種預(yù)測(cè)方法。任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法知識(shí)鏈接

對(duì)n項(xiàng)數(shù)值進(jìn)行移動(dòng)平均,n越大,對(duì)隨機(jī)波動(dòng)修勻程度越大,同時(shí)也意味著對(duì)隨機(jī)波動(dòng)的敏感性越差。對(duì)隨機(jī)波動(dòng)敏感度過高,往往會(huì)引起判斷失誤。但對(duì)隨機(jī)波動(dòng)過分修勻,則又可能對(duì)應(yīng)引起注意的新跡象過分麻木,因?yàn)橐苍S某個(gè)跳躍較大的數(shù)值可能意味著一種趨勢(shì)轉(zhuǎn)折,所以,n的選擇要適宜,過大過小都有弊端。

2.加權(quán)移動(dòng)平均法

加權(quán)移動(dòng)平均法是對(duì)觀察值分別賦予不同的權(quán)數(shù),按不同權(quán)數(shù)求得移動(dòng)平均值,并以最后的移動(dòng)平均值為基礎(chǔ)確定預(yù)測(cè)值的一種預(yù)測(cè)方法,用公式表示為

(三)指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑法是以預(yù)測(cè)目標(biāo)的本期實(shí)際值和本期理論值為基礎(chǔ),分別賦予二者不同的權(quán)數(shù),計(jì)算出指數(shù)平滑值作為預(yù)測(cè)值的一種預(yù)測(cè)方法。一次指數(shù)平滑法主要適用于水平型變動(dòng)的時(shí)間序列,其公式為任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法知識(shí)鏈接

α的確定原則:當(dāng)原預(yù)測(cè)值同實(shí)際值差距較大時(shí),α要取得大一些;當(dāng)差距較小時(shí),α要取得小一些,因?yàn)椴罹嘈≌f明預(yù)測(cè)值較準(zhǔn)確。

由上式可知,確定了平滑系數(shù)α以后,只需知道本期的銷售預(yù)測(cè)值和實(shí)際銷售量,就可以預(yù)測(cè)下一期的銷售量。

(四)直線趨勢(shì)法

直線趨勢(shì)法又稱“直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)法”“線性趨勢(shì)預(yù)測(cè)法”,是根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)時(shí)間序列具有線性趨勢(shì)的特征,通過擬合直線方程,描述直線的上升或下降趨勢(shì)來確定預(yù)測(cè)值的一種預(yù)測(cè)方法。當(dāng)時(shí)間序列的各個(gè)歷史數(shù)據(jù)在一定時(shí)期呈現(xiàn)上升或下降的趨勢(shì),且各期歷史數(shù)據(jù)的逐期增(減)量大體相等時(shí),也就是時(shí)間序列大致呈現(xiàn)等差數(shù)列趨勢(shì)時(shí),則可選用直線趨勢(shì)法進(jìn)行預(yù)測(cè)。任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

(五)季節(jié)變動(dòng)法

季節(jié)變動(dòng)是指一些現(xiàn)象由于受自然條件或經(jīng)濟(jì)條件的影響,在一個(gè)年度內(nèi)隨著季節(jié)的更替而發(fā)生比較有規(guī)律的變動(dòng)。季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法主要包括水平型季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法和趨勢(shì)型季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法。

1.水平型季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法

水平型季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法適用于以年為間隔單位,總體上呈現(xiàn)水平發(fā)展趨勢(shì)的時(shí)間序列,這種方法假設(shè)時(shí)間序列不包含趨勢(shì)變動(dòng)因素,只包含季節(jié)變動(dòng)因素和不規(guī)則變動(dòng)因素。

季節(jié)指數(shù)又可以稱為“季節(jié)比率”,它是將若干年內(nèi)同季(月)的平均數(shù)與總的季(月)平均數(shù)相比得到的一種相對(duì)數(shù)。當(dāng)以年為間隔期的歷史數(shù)據(jù)是水平型時(shí),季節(jié)指數(shù)的計(jì)算公式則為任務(wù)1熟悉時(shí)間序列預(yù)測(cè)法拓展視域

在利用季節(jié)指數(shù)法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),時(shí)間序列的時(shí)間單位可以是季、月、旬等。氣候變化是一年分四季,因此,一些企業(yè)也按照一年四季進(jìn)行產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè),但是,很多地區(qū)氣候的變化規(guī)律,各個(gè)季度往往是不均勻的,而且與產(chǎn)品的銷售季節(jié)不吻合,因此,也有企業(yè)以月為預(yù)測(cè)的時(shí)間序列單位。這樣,既有利于提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,又有利于企業(yè)安排生產(chǎn)。

2.趨勢(shì)型季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法

時(shí)間序列的季節(jié)變動(dòng)趨勢(shì)不是單獨(dú)存在的,而是伴隨著長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng),對(duì)于具有明顯長(zhǎng)期趨勢(shì)的時(shí)間序列,若仍采用上述方法進(jìn)行預(yù)測(cè),將會(huì)造成很大誤差。這就需要我們建立適用于趨勢(shì)型時(shí)間數(shù)列的季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)方法。02PART掌握回歸預(yù)測(cè)法Clickheretoaddyourtitle⊙介紹回歸預(yù)測(cè)法的概念及變量間的關(guān)系;⊙介紹回歸預(yù)測(cè)法的基本步驟;⊙介紹一元線性回歸預(yù)測(cè)法;⊙介紹多元線性回歸預(yù)測(cè)法;⊙介紹可化為線性回歸的各類問題。任務(wù)介紹⊙了解回歸預(yù)測(cè)法的概念及變量間的關(guān)系;⊙掌握回歸預(yù)測(cè)法的基本步驟;⊙掌握一元線性回歸預(yù)測(cè)法;⊙掌握多元線性回歸預(yù)測(cè)法;⊙熟悉可化為線性回歸的各類問題。任務(wù)目標(biāo)⊙A公司回歸分析的結(jié)果任務(wù)引入⊙案例中,運(yùn)用回歸分析的結(jié)果是A公司確定了家禽飼料中最適宜的蛋氨酸含量水平?；貧w分析是在確定了變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上,建立一個(gè)相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)一個(gè)已知量的變化來估計(jì)或推算另一個(gè)未知量的發(fā)展變化的一種研究方法。任務(wù)分析任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法相關(guān)知識(shí)一、回歸預(yù)測(cè)法概述

(一)回歸預(yù)測(cè)法的概念

回歸預(yù)測(cè)法又稱“因果法”或“相關(guān)分析法”,它是利用回歸方程用一個(gè)已知的變量來對(duì)另一個(gè)變量做出估計(jì)或推測(cè)的一種預(yù)測(cè)方法。

(二)變量間的關(guān)系

客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象間存在依存關(guān)系。這種關(guān)系大致可以分成兩種類型:一類是函數(shù)關(guān)系;另一類是相關(guān)關(guān)系。

1.函數(shù)關(guān)系

函數(shù)是指現(xiàn)象之間是一種嚴(yán)格的、確定性的依存關(guān)系,表現(xiàn)為某一現(xiàn)象發(fā)生變化另一現(xiàn)象也隨之發(fā)生變化,而且有確定的值與之相對(duì)應(yīng)。

2.相關(guān)關(guān)系

相關(guān)關(guān)系是指客觀現(xiàn)象之間確實(shí)存在的,但數(shù)量上不是嚴(yán)格對(duì)應(yīng)的依存關(guān)系。在這種關(guān)系中,對(duì)于某一現(xiàn)象的每一數(shù)值,可以有另一現(xiàn)象的若干數(shù)值與之相對(duì)應(yīng)。拓展視域

“回歸”一詞是由英國(guó)生物學(xué)家F.Galton在研究人體身高的遺傳問題時(shí)首先提出的。根據(jù)遺傳學(xué)的觀點(diǎn),子輩的身高受父輩影響,以X記父輩身高,Y記子輩身高。雖然子輩身高通常受父輩影響,但同樣身高的父親,其子身高并不一致,因此,X和Y之間存在一種相關(guān)關(guān)系。一般而言,父輩身高高者,其子輩身高也高,依此推論,祖祖輩輩遺傳下來,身高必然向兩極分化,而事實(shí)上并非如此,顯然有一種力量將身高拉向中心,即子輩的身高有向中心回歸的特點(diǎn)?！盎貧w”一詞即源于此。雖然這種向中心回歸的現(xiàn)象只是特定領(lǐng)域里的結(jié)論,并不具有普遍性,但從它所描述的關(guān)于X為自變量,Y為不確定的因變量這種變量間的關(guān)系看,和我們現(xiàn)在的“回歸”含義是相同的。不過,現(xiàn)代回歸分析雖然沿用了“回歸”一詞,但內(nèi)容已有很大變化,它是一種應(yīng)用于許多領(lǐng)域的廣泛的分析研究方法。任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

二、回歸預(yù)測(cè)法的基本步驟

(一)確定預(yù)測(cè)目標(biāo)和影響因素

預(yù)測(cè)目標(biāo)是指要預(yù)測(cè)的對(duì)象,即預(yù)測(cè)什么,預(yù)測(cè)者可根據(jù)具體預(yù)測(cè)的目的來確定。當(dāng)預(yù)測(cè)目標(biāo)確定后,預(yù)測(cè)就要根據(jù)預(yù)測(cè)目的來廣泛收集資料,對(duì)各種影響預(yù)測(cè)目標(biāo)的因素及其影響程度加以剖析,篩選出次要的、偶然性的因素,找出決定性的、主要的、可量性的因素作為自變量因素,把剩余的影響因素歸入隨機(jī)誤差項(xiàng),盡量使問題簡(jiǎn)化。

(二)進(jìn)行相關(guān)分析

相關(guān)分析即對(duì)變量間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析和研究。要確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系,只有現(xiàn)象之間確實(shí)存在某種關(guān)系時(shí),建立的回歸方程才有意義。相關(guān)分析可通過繪制散點(diǎn)圖進(jìn)行分析。若變量之間存在直線相關(guān)關(guān)系,則可通過相關(guān)系數(shù)的計(jì)算來判定變量直線關(guān)系的密切程度。

1.繪制散點(diǎn)圖

將自變量與因變量之間對(duì)應(yīng)觀察值按時(shí)間順序依次用散點(diǎn)在坐標(biāo)平面圖上繪制出來,繪制完散點(diǎn)后,可在坐標(biāo)上直觀地看到散點(diǎn)的變化趨勢(shì),再依據(jù)變化趨勢(shì)來構(gòu)建回歸模型的理論形式。

2.計(jì)算相關(guān)系數(shù)任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(三)構(gòu)建回歸模型

構(gòu)建回歸模型即建立回歸方程。依據(jù)散點(diǎn)圖分布狀況,若呈一直線變化趨勢(shì),則擬定為線性回歸方程;若呈曲線變化趨勢(shì),則可根據(jù)其形狀分別擬定拋物線、雙曲線、指數(shù)曲線等回歸方程。任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(四)回歸預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

在回歸預(yù)測(cè)模型建立后,必須采用一定的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)這個(gè)回歸方程的可靠性進(jìn)行檢驗(yàn)。常用的檢驗(yàn)方法有以下三種:

1.回歸標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

2.顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))

顯著性檢驗(yàn)主要用于判定預(yù)測(cè)模型在整體上是否成立。其計(jì)算公式為

3.相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

若0.4≤|r|<1,則兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系顯著,檢驗(yàn)通過;若|r|<4,則兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系不顯著,檢驗(yàn)不通過,這時(shí)的回歸模型就不能用于預(yù)測(cè),應(yīng)分析其原因,對(duì)回歸模型重新進(jìn)行處理。任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(五)運(yùn)用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

通過上述各種驗(yàn)證后,便可以用驗(yàn)證后的回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。將需要預(yù)測(cè)的自變量x代入方程計(jì)算,即可得所求的預(yù)測(cè)值。實(shí)際預(yù)測(cè)有兩種情況:一是點(diǎn)預(yù)測(cè),即預(yù)測(cè)值為一個(gè)數(shù)值;二是區(qū)間預(yù)測(cè),即所求的預(yù)測(cè)值是一個(gè)數(shù)值范圍?？紤]到點(diǎn)預(yù)測(cè)值與預(yù)測(cè)對(duì)象的實(shí)際值可能會(huì)發(fā)生偏差,為使預(yù)測(cè)值比較合理、可信度高,需要在一定的概率保證程度上,求出一個(gè)預(yù)測(cè)值的置信區(qū)域,置信區(qū)域公式為任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

三、一元線性回歸預(yù)測(cè)法

一元線性回歸預(yù)測(cè)法,是指影響經(jīng)濟(jì)變化的眾多因素中有一個(gè)起決定作用的因素,且自變量與因變量的分布呈線性趨勢(shì)的回歸,用這種回歸分析來進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種預(yù)測(cè)方法。一元線性回歸方程的表達(dá)式為

四、多元線性回歸預(yù)測(cè)法

一元線性回歸是用一個(gè)主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化。在現(xiàn)實(shí)問題研究中,因變量的變化往往受幾個(gè)重要因素的影響,此時(shí)就需要用兩個(gè)或兩個(gè)以上的影響因素作為自變量解釋因變量的變化,這就是多元回歸,亦稱多重回歸。當(dāng)多個(gè)自變量與因變量之間是線性關(guān)系時(shí),所進(jìn)行的回歸分析就是多元線性回歸。多元線性回歸方程的一般形式為拓展視域

建立多元線性回歸模型時(shí),為了保證回歸模型具有優(yōu)良的解釋能力和預(yù)測(cè)效果,應(yīng)首先注意自變量的選擇,其準(zhǔn)則是:①自變量對(duì)因變量必須有顯著的影響,并呈密切的線性相關(guān);②自變量與因變量之間的線性相關(guān)必須是真實(shí)的,而不是形式上的;③自變量之間應(yīng)具有一定的互斥性,即自變量之間的相關(guān)程度不應(yīng)高于自變量與因變量之間的相關(guān)程度;④自變量應(yīng)具有完整的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),其預(yù)測(cè)值容易確定。任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

實(shí)際預(yù)測(cè)中,最常見的是二元線性回歸預(yù)測(cè)法和三元線性回歸預(yù)測(cè)法。在這里,僅介紹二元線性回歸預(yù)測(cè)法。二元線性回歸預(yù)測(cè)法是研究?jī)蓚€(gè)自變量對(duì)另一個(gè)因變量的影響的一種預(yù)測(cè)方法,這兩個(gè)自變量和因變量之間的關(guān)系屬線性關(guān)系。其方程式為任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(2)對(duì)二元線性回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。采用回歸預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證方法,用回歸標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)、相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)及F檢驗(yàn)。

(3)預(yù)測(cè)。利用檢驗(yàn)通過的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),先進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè),將x1,x2代入二元線性回歸方程得出預(yù)測(cè)值,然后再進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)。

五、可化為線性回歸的各類問題

在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中,x與y變量之間不一定有線性關(guān)系,可能存在著某些非線性的關(guān)系。此時(shí)就需要我們把這些非線性回歸化為線性回歸進(jìn)行預(yù)測(cè)。

對(duì)于那些可線性化的回歸方程,對(duì)新變量而言,線性化后的方程都為直線方程,故其參數(shù)的確定可用線性回歸方程求參數(shù)的公式計(jì)算。下面給出五種常見的非線性模型及其線性化方法。任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(一)指數(shù)函數(shù)任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(二)冪函數(shù)任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(三)雙曲線函數(shù)任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(四)對(duì)數(shù)函數(shù)任務(wù)2掌握回歸預(yù)測(cè)法

(五)S形曲線拓展視域

對(duì)于可化為一元線性回歸的曲線回歸,具體的步驟為:①繪制散點(diǎn)圖;②結(jié)合專業(yè)知識(shí)選擇曲線方程;③確定兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù);④通過適當(dāng)變換將曲線方程轉(zhuǎn)化為直線方程;⑤進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)后還原為曲線方程。

本項(xiàng)目主要介紹了市場(chǎng)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)法和回歸預(yù)測(cè)法兩種定量預(yù)測(cè)的方法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法有簡(jiǎn)單平均法、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、直線趨勢(shì)法、季節(jié)變動(dòng)法等。回歸預(yù)測(cè)法也有多種類型,可根據(jù)自變量的個(gè)數(shù)分為一元線