第十章 预测精度测定与预测评价
测绘技术中的精度评定与验证方法介绍
测绘技术中的精度评定与验证方法介绍测绘技术在现代社会中起着至关重要的作用，它是绘制地图和测量地球表面各种要素位置的一种技术手段。
然而，在测绘工作中，精度评定与验证是至关重要的，因为精度直接影响到测绘结果的准确性和可靠性。
本文将介绍测绘技术中常用的精度评定与验证方法。
一、观测精度评定观测精度评定是对测量过程中所涉及的各种误差进行评估和分析的过程。
常见的观测精度评定方法包括误差反演法、残差分析法和误差理论分析法。
误差反演法是通过对测量数据进行处理，将观测结果反演成真实值，并将其与已知真实值进行比较，从而评估观测精度。
此方法可以有效地检测出系统误差和随机误差，并进行合理的误差修正。
残差分析法主要通过计算观测残差（即观测值与已知真值之差），以及求出残差的平均值、方差等统计指标，从而评定观测精度。
该方法适用于对大量观测数据进行分析和判断。
误差理论分析法是一种基于误差理论的评定方法，它通过建立数学模型和误差传递方程，对测量误差进行传递和分析，从而评估观测精度。
该方法适用于对测量数据进行较为深入的分析和研究。
二、精度验证方法精度验证是指对已经完成的测量数据进行验证，以确认其准确性和可靠性的过程。
常见的精度验证方法包括内插法、交叉检验法和精度检测法。
内插法是通过利用附近已知点的数据，对待验证点进行插值，从而验证测量数据的准确性。
该方法适用于不规则点分布的情况，可以较为准确地评定测量数据的精度。
交叉检验法是指通过在测量数据中留出一部分作为验证集，将其与训练集进行对比，以验证测量数据的准确性和可靠性。
该方法常用于图像匹配、地理信息系统等领域，能够较为准确地验证测量数据的精度。
精度检测法是指通过使用已知精度较高的参考数据进行对比，评估测量数据的准确性和可靠性。
该方法常用于全球导航卫星系统（GNSS）等测量领域，能够提供较准确的精度验证结果。
综上所述，测绘技术中的精度评定与验证方法包括观测精度评定和精度验证两个方面。
观测精度评定方法主要是对测量过程中各种误差进行评估和分析，而精度验证方法则是对已完成的测量数据进行验证和确认。
灰度预测（完整）
第十章 灰色预测法一、灰色预测的概念1、灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。
灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统。
2、白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。
而黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。
灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息时未知的，系统内各因素间具有不确定的关系。
3、灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。
其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
二、灰色预测的类型① 灰色时间序列预测；即用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
② 畸变预测；即通过灰色模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。
③ 系统预测；通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化。
④ 拓扑预测；将原始数据作曲线，在曲线上按定值寻找该定值发生的所有时点，并以该定值为框架构成时点数列，然后建立模型预测该定值所发生的时点三、为了弱化原始时间序列的随机性在建立灰色预测模型之前，需先对原始时间序列进行数据处理，经过数据处理后的时间序列即称为生成列。
灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种。
四、(1,1)GM 模型(1) 模型建立针对问题三，我们首先对各年的总用水量、水资源总量和水资源缺口量分别建立一个(1,1)GM 模型，通过这个模型可以对水资源短缺风险情况做一个初步预测，这里先以总用水量为例进行预测。
设：(0)(0)(0)(0)0000((1),(2),,())x x x x n = 为各年的总用水量； (1)(1)(0)(1)0000((1),(2),,())xx x x n = 为0x 的一次累加序列；其中(1)(0)01()()ki x k x i ==∑； 则可建立灰色预测(1,1)GM 模型：(模型I )(1)0()()d k a z kb +=，其中，()d k 为(1)0x 的灰导数(1)(1)(0)000()()(1)()d k x k x k x k =--=；(1)0z 为(1)0x 的均值序列，(1)(1)(1)000(()(1))()2x k x k z k +-=；a 为发展系统，b 为灰作用量，(1)0z 为白化背景，经过简化后可得方程：(0)(1)00()()x k az k b +=. 将(0)(0)(0)000(2),(3),,()x x x n 代入方程(37)，可得 (0)(1)00(0)(1)00(0)(1)00(2)(2)(3)(3)()()x az b x az bx n az n b⎧+=⎪+=⎪⎨⎪⎪+=⎩在最小二乘意义下可求得次线性方程组得：1()T T u B B B Y -=其中，(1)0(1)0(2)1(,),()1T z u a b B z n ⎡⎤-⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎣⎦，(0)0(0)0(2)()x Y x n ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ . 由(1,1)GM 灰微分方程所对应的白化微分方程：(1)0()()(1)0dx t ax t b dt+= (1)(0)00(1)[(1)](1,2,3,)ak b b x k x e k a a -⇒+=-+=(0)(0)00(1)[(1)](1)(1,2,3,)ak a b x k x e e k a-⇒+=--=为将所有的级比(0)0(0)0(1)()()x k k x k λ-=都落在可容覆盖区间2211[,]n n e e -++里，必须将(0)0x 做预处理：(0)(0)(0)000/(1)x x x =。
测绘技术中的精度评定与控制方法
测绘技术中的精度评定与控制方法导语测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色，它为社会经济发展提供了可靠的空间数据支持。
然而，在测绘过程中，精度评定与控制方法是确保测绘结果具备可靠性和准确性的关键一步。
本文将探讨测绘技术中的精度评定与控制方法，以及它们在实践中的应用。
一、精度评定的概念和意义精度评定是指对测绘结果进行定量评价的过程。
它旨在判断测绘数据的精确性和真实性，为决策者提供可靠的测绘产品。
精度评定的意义在于保证测绘数据的准确性，从而提高决策的可靠性和效果。
在实践中，精度评定通常通过测量误差和数据差异来进行，使用一系列统计学指标来衡量数据的精度水平。
常见的精度评定指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和精度指数(PE)等。
二、精度评定的方法和技术1. 内部检校法：内部检校法是一种常用的精度评定方法，它通过在测量过程中使用内部控制点进行对比，计算结果差异来评定测绘数据的精度。
内部检校法适用于小范围区域的测绘工作，例如建筑物内部平面图等。
2. 外部检校法：外部检校法是一种通过与现实世界坐标进行对比评价测绘数据精度的方法。
它通常使用全球定位系统(GPS)或其他测量工具来获取现实世界坐标，并与测绘数据进行对比分析。
外部检校法适用于较大范围的测绘工作，例如地形图等。
3. 数据配准法：数据配准法是一种通过对比不同数据源之间的重叠部分来评定精度的方法。
它通常使用特定软件进行数据配准和处理，从而判断测绘数据的准确性。
数据配准法适用于多源数据的融合工作，例如遥感影像和地理信息系统数据的配准等。
三、精度控制的原则和步骤1. 原则：精度控制的核心原则是保证测绘数据在一定精度范围内，以满足决策的需要。
在实践中，精度控制需要根据不同的测绘需求和实际情况，制定相应的控制原则。
2. 步骤：（1）确定需求：在进行精度控制前，需要明确决策者对测绘数据的精度需求，包括精度级别和应用要求等。
（2）制定标准：根据需求确定精度评定标准，包括误差限、控制点要求和数据处理要求等。
统计预测与决策(第三版)
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定量预测的优点： 注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。 定量预测的缺点： 比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难以预测事物质的变化。
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从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断。 从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛地应用于人类活动的各个领域。
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1.2 统计预测方法的分类和选择
统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测法和时间序列预测法; 按预测时间长短，分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测; 按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测。
一、统计预测方法的分类
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德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测可能 不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
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三、德尔菲法应用案例
例 1 某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。于是，该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果，如下表所示。
应做工作
分解分析法
4
短期
徐国祥---统计预测和决策第四版共283页
时间范围
适用情况
短、中期
因变量与两个或两 个以上自变量之间 存在线性关系
短、中期
中期到长 期
因变量与一个自变 量或多个其他自变 量之间存在某种非 线性关系
当被预测项目的有 关变量用时间表示 时，用非线性回归
计算机硬件 最低要求
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机
应做工作
徐国祥---统计预测和决策第 四版
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
为所有变量收集历史 数据是此预测中最费 时的
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
与非线性回归预测 法相同
只需要因变量的历史 资料，但用趋势图做 试探时很费时
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第二节 统计预测方法的分类和选择
二、统计预测方法的选择
计算机
只需要因变量的历史 资料，但制定并检查 模型规格很费时
干预分析模型 预测法
短期
适用于时间序列受政策干 预或突发事件影响的预测
平稳时间序列 预测法
短期
适用于任何序列的发展型 态的一种高级预测方法
计算机
收集历史数据及影响 时间
计算机 计算过程复杂、繁琐
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第二节 统计预测方法的分类和选择
上海财经大学电子出版社
目录
第一章 统计预测概述
预测精度测定与预测评价
• 当回归模型用于3个或3个季度以上的时间范围 预测时,其预测精度明显下降。
McNees: 他得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论
• 时间序列用于1年内的短期预测的精度优 于回归模型预测，至于1年以上的预测， 回归预测的精度则要好一些。
•回归模型能够提供更多的有关影响预测对象变化的 因素信息，能够更好地揭示预测对象变化的原因。
2
时间序列预测模型的预测精度
Makridakis等人得出的结论
✓追求其短期预测精度的极大化，最好选择时间序列预测模型 ✓提高模型的复杂程度后，其预测精度并不会自动提 高，因 此，模型简单并不是缺点，而是一个优点； ✓ 时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低,应该有更 广的应用范围； ✓ 某些复杂模型在特定情况下，其预测精度会高于简单模型； ✓ 组合预测模型具有较高的预测精度。
1 关于预测精度的几类典型问题
➢对某一特定经济现象的预测，系统的预测 分析能提高多少预测精度?
➢对于某一特定经济现象的预测,如何才能 提高预测精度?
➢在已知某一经济现象的预测精度存在提高 的可能的情况下,如何选择合适的预测方 法?
1 测定预测精度的方法
➢ 平均误差和平均绝对误差 平均误差的公式为：
• 进行预测的前提条件：预测对象存在某种 模式或关系，且这种模式或关系已被正确 识别。
2
影响因素
• 影响经济现象的变化模式： （1） 人类行为的变化无常； （2）人类有能力通过自身的行为影响未来事 件的发生与否。
时间越长，经济现象的变化模式或关系改 变的可能性就越大。
3
影响预测误差大小的因素
预测误差指由于预测与实际结果的偏离， 所产生预测值与实际结果的偏差。
湖南省电大经济预测形考题库第一次作业、第二次作业、第三次作业
[第1题](单选题)表征影响研究对象运行状态的外部因素，且在模型之外决定其值的变量为（）。
A.外生变量B.先决变量C.前定变量D.内生变量[第2题](单选题)配合回归直线方程对资料的要求是( )。
A.因变量是给定的数值,自变量是随机的B.自变量是给定的数值,因变量是随机的C.自变量是给定的数值,因变量是随机的D.自变量和因变量都不是随机的[第3题](单选题)在运用一元回归分析预测法对社会消费品购买力分析预测时，自变量应选择（）。
A 国内生产总值B 居民收入 C 财政支出D财政收入A.国内生产总值B.居民收入C.财政支出D.财政收入[第4题](单选题)下列哪一项不属于德尔菲法的特点（）。
A.匿名性B.反馈性C.统计性D.准确性[第5题](单选题)对新产品投放市场的需求量进行预测时，最好用（）做预测。
A.定性市场预测法B.相关回归分析市场预测法C.定量市场预测法D.时间序列市场预测法[第6题](单选题)( )是指一个含有某种事件的试验被反复进行多次时,该事件出现的相对次数。
A.主观概率B.客观概率C.条件概率D.相对概率[第7题](单选题)工人月工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归直线方程为Y=60+90X，下列判断正确的是（）A.劳动生产率为1000元时，工资为50元B.劳动生产率提高1000元时，工资提高150元C.劳动生产率提高1000元时，工资提高90元D.劳动生产率为1000元时，工资为90元[第8题](单选题)预测期限为1年以上、5年以下（含5年）的经济预测称为（）。
A.长期经济预测B.中期经济预测C.近期经济预测D.短期经济预测[第9题](单选题)在进行经济预测时，以下哪一个原则不属于德尔菲法必须遵循的基本原则（）A.匿名性B.反馈性C.收敛性D.权威性[第10题](单选题)每一吨铸铁成本（元）与铸件废品率（%）变动的回归方程为：y=56+8x ，这意味着（）。
A.废品率每增加1%，成本每吨增加64元B.废品率每增加1%，成本每吨增加8%C.废品率每增加1%，成本每吨增加8元D.废品率每增加1%，则每吨成本为56元[第11题](多选题)实施头脑风暴法的原则有（）。
精度评定方法与准则
精度评定方法与准则在科学研究和工程应用中，精度评定是一个至关重要的环节。
它不仅能够帮助我们准确地判断数据的可信度，还能提高实验、测量和模拟结果的有效性。
本文将探讨精度评定的方法与准则，以帮助读者更好地理解和应用这个重要的概念。
1. 精度的定义与重要性精度是衡量一个测量值或模型结果与真实值接近程度的指标。
在科学研究和工程应用中，我们常常需要进行各种测量、试验和模拟，而精度评定可以帮助我们判断数据的可靠性。
如果一个测量的精度较高，那么我们可以更加相信其结果，从而做出更准确的判断和预测。
2. 精度评定方法精度评定方法有很多种，下面介绍几种常用的方法：2.1 比对法比对法是一种直接将测量结果与已知真实值进行比对的方法。
如果测量结果与真实值非常接近，那么认为测量精度较高。
通常情况下，真实值是通过一些标准设备或者已知模型获得的，比对法可以帮助我们快速准确地评估测量的精度。
2.2 重复测量法重复测量法是通过多次重复测量同一物理量来评估精度的方法。
如果多次测量结果较为一致，那么测量精度较高。
重复测量法可以消除个别误差的影响，对于评估测量的稳健性非常有用。
2.3 统计方法统计方法是通过统计学的原理分析测量结果的分布情况来评估精度的方法。
例如，可以计算均值、方差、标准差等统计指标来描述一组测量结果的分布情况，进而评估测量的准确性和精度。
统计方法是一种比较系统和全面的评估精度的方法，但需要一定的统计知识作为基础。
3. 精度评定准则除了选择合适的评定方法外，我们还需要一些准则来判断一个测量或模拟结果的精度是否满足需求。
以下是一些常用的精度评定准则：3.1 精度界限精度界限是指在评定精度时所设定的一个阈值，如果测量或模拟结果的精度超过了这个阈值，就认为结果是可接受的。
精度界限可以根据具体应用和需求进行制定，通常需要考虑实际应用中的误差容忍度。
3.2 精度等级精度等级是指根据不同应用需求将测量或模拟结果划分为不同级别的精度要求。
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应特别迟钝，这就必须借助于定性预测方法进行修
正，但是也有另外一些定量预测方法(如自适应过 滤法)能较快适应趋势的转折;
定性预测主要依赖个人的判断能力，可以辨析出趋
势转折的影响，但个人也可能不能及时发现趋势的
转折；甚至不肯承认趋势已经发生转折，这就必须
一、因果预测的精度
• 大型模型的预测精度并不比小模型的预测
精度高；
• 没有任何一种预测方法或预测模型会在各
种情况下都比其他方法或模型表现得更好；
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• 大型的回归模型能提供更多的有关影响预 测对象的变化的因素的信息，能够更好地 解释预测对象变化的原因。所以，如果用 户选择预测方法的标准是追求预测精度的 极大化，则最好选择时间序列预测模型， 如果预测精度只是选择预测方法的重要标 准之一，则可以考虑选择小型的回归模型。
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（2）一般步骤
根据经济理论和实际情况建立各种独立的单项预测模型
运用系统聚类分析方法度量各单项模型的类间相似程度
根据聚类结果，逐层次建立组合预测模型进行预测
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三、组合预测模型 模式一：线性组合模型
y0t W1 y1t W2 y2t ... Wn ynt yct
yct为t期的组合预测值；
y1t , y2t ,... ynt 为n 种不同单项预测模型在t期的预测值； W1 ,W2 ,...Wn 为相应的 n 种组合权数。
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线性组合预测模型的关键在于确定
合理的权数 Wi . Wi依据组合预测误差的 方差最小原则加以确定。
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单模型； • 组合预测模型具有较高的预测精度。
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组合预测：
组合预测是一种将不同预测方法所得的
预测结果组合起来形成一个新的预测结果的
方法。
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组合预测有两种基本形式：
一是等权组合，即各预测方法的预测值 按相同的权数组合成新的组合预测值；
二是不等权组合，即赋予不同预测方法 的预测值的权数是不一样的。组合预测通常 具有较高的精度。
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三、回归预测与时间序列预测精度的比较
• 预测实证研究表明，各类预测方法之间并 不存在明显优劣,只是不同方法具有各自 不同的特点 ； • 回归预测和时间序列预测是两类不同的定
量预测方法，它们根据不同的角度对经济
现象进行预测，回归预测注重分析影响预
测对象的各因素所造成的影响，而时间序
于回归模型预测，至于1年以上的预测，
回归预测的精度则要好一些。
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12.3 定性预测和定量预测的综合运用
定性预测与定量预测具有各种不同的特点，
定性预测擅长于预测趋势的转折及其影响，而 定量预测则只有在趋势能延续下去的前提下才
有效。定量预测更具客观性、低成本、适于反
复预测等，因此，通过定性预测和定量预测的
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• Bates 和Granger首先提出可以建立线性组合 预测模型综合各单项模型的信息，以产生更 好的预测效果； • 理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模 型各异且数据来源不同的情况下，组合预测 模型可能获得一个比任何一个独立预测值更 好的预测值，组合预测模型能减少预测的系 统误差，显著改进预测效果。
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四、未来的可预测性 未来的可预测性是影响预测效果好坏
的重要因素，由于受各种因素的影响，经
济现象的可预测性明显低于自然现象的可
预测性。在经济预测中，不同的经济现象
的可预测性也存在极大的差别。
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影响经济现象的可预测性的因素大致归类为：
• 总体的大小；
• 总体的同质性；
n=2时: W1 2 / 2
2 2 1
2
W2 1 W1
i 为第i种单项预测模型的残差方差；
2
n>2时:
1 Wi Qi
Qi 为第i种单项预测模型的残差平方和。
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模式二：最优线性组合模型 原理：利用样本期的实际值和各单项预测 模型的拟合值，进行线性回归，然 后利用线性回归模型，以原方案的 预测值作为外生变量进行外推预测。
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二、时间序列预测模型的预测精度
（1）Makridakis等人得出的结论 • 提高模型的复杂程度后，其预测精度并不会自动提 高，因此，模型简单并不是缺点，而是一个优点， 时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低， 时间序列预测应该有更广的应用范围；
• 某些复杂模型在特定情况下，其预测精度会高于简
预测的客观程度
定量预测可以保证预测结果的客观性，只是精度
的选择具有一定的主观性；
定性预测较易受各种主观因素的影响。
估计未来的不确定性 定量预测与定性预测都可能低估未来的不确定性 程度。
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连续反复预测
定量预测能保证连续反复预测的一致性；
定性预测主要依靠人的主观判断能力进行预测，
其他n-1种预测方案在某一时点上的预测值分布
• 需求弹性； • 竞争的激烈程度等。
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五、影响预测误差大小的因素
经济现象变化模式或关系的存在是进行 预测的前提条件。因此，影响预测误差的 主要因素有：
• 模式或关系的识别错误； • 模式或关系的不确定性； • 模式或现象之间关系的变化性。
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10.2 定 量 预 测 方 法 的 比 较
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预测误差的方差和标准差
预测误差的方差公式为：
MSE ei 2
i 1 n
n
1 n ˆ ( yi yi ) 2 n i 1
预测误差的标准差公式为：
SDE
e
i 1
n
2
i
n
1 n ˆ ( yi yi )2 n i 1
预测误差的方差比平均绝对误差或平均 相对误差绝对值能更好地衡量预测的精确度。
10 预测精度测定与预测评价
10.1 预测精度的测定 10.2 定量预测方法的比较 10.3 定性预测与定量预测的综合运用
10.4 组合预测法应用案例
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10.1 预测精度的测定
一、预测精度的一般含义
是指预测模型拟合的好坏程度，即 由预测模型所产生的模拟值与历史实际 值拟合程度的优劣。 如何提高预测精度是预测研究的一项 重要任务。不过，对预测用户而言，过去 的预测精度毫无价值，只有预测未来的精 确度才是最重要的。
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最优线性组合模型的一般形式为：
yt a b1 y1t ... bn ynt yt 为样本期实际值； y1t ,... ynt为样本期n个不同模型得到的预测值；
最优线性模型是广义的线性组合预测模型。 其特点在于组合权数由线性回归得到。
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模式三：贝叶斯组合模型 在n种单项预测模型中选择一种为主要方案， 由这一方案得出的预测值为原预测值。然后取
列预测则根据预测对象本身的历史数据来
预测其未来。
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有争议的结论
Spivey 和 Wrobleski:
• 非回归模型预测的精度一般而言与回 归预测的精度相差无几；
• 当回归模型用于3个或3个季度以上的 时间范围预测时,其预测精度明显下降。
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McNees:
他得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论 • 时间序列用于1年内的短期预测的精度优
综合运用和合理分工，可以明显地提高预测精
度、节约成本。
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一、定性预测与定量预测的比较 方法或模型的选择 定量预测方法或模型的选择不能完全只依赖
统计分析；
采用不同的定性预测方法会得出不同的预测
结果。
预测转折的能力
定量预测不能预测转折的发生；
定性预测可以预测转折的发生，但转折也可能 被忽视或夸大。
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信息应用的充分性
定量预测只使用部分数据所包含的信息； 定性预测可以运用各类信息，但信息的使用、 也是有选择性的，会产生误差和前后不一 致。 发生转折时的修正 不同定量预测方法的修正能力是不一样的； 定性预测可以评估转折的影响，并修正预测 结果。
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信息应用的充分性 定量预测不能充分运用历史数据所包含的信 息；定性预测可以充分利用各类信息，但这 种信息的提供必须全面准确,如提供所有有关 环境信息、过去类似案例及其失误等，并提 供及时的反馈信息，检验预测人员预测转折 的能力，帮助其减少预测偏差。
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趋势转折时的调整
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二、组合预测法的应用原则以及一般步骤
(1) 应用原则
定性分析与定量分析相结合原则 在实际建模过程中，模型变量的引入往 往存在两难选择：
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1. 对被解释变量有较强解释能力的一些变 量，由于估计技术上以及数据自身的原 因，譬如多重共线性，导致基本统计检 验通不过，拟合度较低，因而不得不删 除该变量；
借助于一些预警系统。
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除上述以外，改进预测效果还应考虑： 预测客观性的导入； 确定未来的不确定性；
预测成本。
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10.4 组合预测法应用案例
一、组合预测的基本思想 在经济转轨时期，很难有一个单项预测模
型能对宏观经济频繁波动的现实拟合得非常
紧密并对其变动的原因做出稳定一致的解释。
当个人被要求做连续不断的反复预测时，由于 人易疲倦于这种枯燥的反复预测而不能保证连 续反复预测前后结果的一致性。