统计预测与决策论文
统计预测与决策课程论文---范文1 - 副本
统计预测和决策课程论文-------------------安徽省人口总数的预测学院：班级：学生姓名：指导教师：完成时间：目录摘要 (2)一绪论 (3)二数据来源 (3)三模型及预测方法的介绍 (3)四模型建立、求解及检验 (6)1.移动平均法预测 (6)2.指数平滑法预测 (7)3.一元线性回归预测 (7)五模型评价 (9)六参考文献 (11)摘要近几年来，就业问题一直是各严峻而艰巨的任务，关系到国家未来的前途命运，然而，导致这个问题难以解决的最主要原因便是应届毕业生的总数高居不下，甚至有上涨的趋势。
研究毕业生总数的变动趋势，有利于掌握未来几年的岗位需求，从而可以沉着应对。
本论文通过运用移动平均法、指数平滑法，一元线性回归方程等，拟合总数变动趋势等分析方法，通过建模求解我们可以预测到未来五年我国应届毕业生总人数的变动趋势[键词]：移动平均法；指数平滑法；线性回归；excel一、绪论由于毕业生就业情况和国家未来的前途命运紧密相关，现行中国推进全面深化改革，这各艰巨的任务理所当然的落在当代当学生发身上，所以，发展经济的前提便是是毕业生能够充分毕业，给他们用武之地。
二、数据来源从中国统计年鉴上得到的安徽省2000到2012年总人口数的数据，如下 (单位：万人)年份 总数2001 114 2002 145 2003 212 2004 280 2005 338 2006 413 2007 495 2008 559 2009 611 2010 631 2011 660 2012 680 2013 700 2014 727三、模型及预测方法的介绍 1.移动平均法：移动平均法是根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的时序平均数,以反映长期趋势的方法。
当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，来分析、预测序列的长期趋势。
移动平均法有简单的平均法、加权平均法和趋势移动平均法 （1）简单移动平均法设时间序列为:12t y y y ; 简单移动平均法的计算公式为:11t t t N t y y y M N--+++=,t N ≤式中：t M —t 期移动平均数 N — 移动平均项数 预测公式为:1t t M yΛ+=即以第t 期移动平均数作为第t+1期的预期值。
统计预测与决策论文
我国1978—2010化肥使用量及预测1问题的提出中国是一个人口众多的国家，粮食生产在农业生产的发展中占有重要的位置。
通常增加粮食产量的途径是扩大耕地面积或提高单位面积产量。
根据中国国情，继续扩大耕地面积的潜力已不大，虽然中国尚有许多未开垦的土地，但大多存在投资多、难度大的问题。
这就决定了中国粮食增产必须走提高单位面积产量的途径。
施肥不仅能提高土壤肥力，而且也是提高作物单位面积产量的重要措施。
化肥是农业生产最基础而且是最重要的物质投入。
据联合国粮农组织(FAO)统计，化肥在对农作物增产的总份额中约占40%～60%。
中国能以占世界7%的耕地养活了占世界22%的人口，可以说化肥起到举足轻重的作用。
中国1998年化肥产量已达2956万吨(纯养分，下同)，占世界总产量的19%，居世界第一位；中国1998年化肥纯养分使用量达3816万吨，也居世界第一位。
虽然中国的化肥总产量和总用量方面居世界第一位，并不意味着中国在化肥合理使用技术上也处于第一的位置，反而，恰恰相反，中国部分农村在施用化肥方面存在着严重不合理、不科学的问题，造成了化肥资源的浪费，增加了农业成本，使农民的收益下降，亟待改变。
2数据年份化肥施用量1978 8841980 12691985 17761990 25901995 35941996 38281997 39811998 40841999 41342000 41462001 42542002 43392003 44122004 46372005 47662006 49282007 51082008 52392009 54042010 5561图1如图1所示，此数据呈线性增长趋势，同时并没有较强的周期性，依次用移动平均法二次指数平滑法和最小二乘法尝试。
3研究方法与结果一、首先尝试采用二次移动平均法，取N=5时，得到如下数据：年份t 化肥施用量m1 m2 a b y1978 1 8841980 2 12691985 3 17761990 4 25901995 5 3594 895.61996 6 3828 1019.41997 7 3981 1151.41998 8 4084 1334.81999 9 4134 1545.6 488.24 2602.96 528.682000 10 4146 1594.8 522.84 2666.76 535.98 3131.64 0.24466 2001 11 4254 1647 559.68 2734.32 543.66 3202.74 0.247123 2002 12 4339 1684.6 603.88 2765.32 540.36 3277.98 0.244531 2003 13 4412 1709.2 650.96 2767.44 529.12 3305.68 0.250752 2004 14 4637 1756.6 670.28 2842.92 543.16 3296.56 0.289075 2005 15 4766 1804 690.2 2917.8 556.9 3386.08 0.289534 2006 16 4928 1853.4 707.6 2999.2 572.9 3474.7 0.2949072007 17 5108 1904 722.64 3085.36 590.68 3572.10.300685 2008 18 5239 1975.2 746.36 3204.04 614.42 3676.04 0.298332 2009 19 5404 2034 767.6 3300.4 633.2 3818.46 0.293401 2010 20 5561 2097.8 790.24 3405.36 653.78 3933.6 0.292645 2011 21 预测值 4059.14 2012 224712.92由于绝对百分百误差较大，另取N=3，7尝试，发现均不符合所以不能使用二次移动平均法。
统计与决策征稿
统计与决策征稿
统计与决策在现代社会发挥着重要作用，它们不仅是科学研究领域的重要组成
部分，也在商业领域和日常生活中扮演着关键的角色。
统计学是一门研究收集、分析、解释、展示和组织数据的学科，而决策则是基于数据和信息做出明智选择的过程。
统计在决策中的作用
统计学的作用在于通过数据的分析和解释，为决策提供客观的依据。
在商业领域，企业可以通过统计分析市场趋势、客户行为等数据，以制定营销策略和产品定价。
在医疗领域，医生可以根据统计数据确定最有效的治疗方案。
统计学还在政府决策中扮演着重要角色，政府可以通过统计数据了解民生状况，从而制定相关政策。
决策的挑战与方法
决策可能会受到各种不确定因素的影响，因此需要采取科学的方法来提高决策
的准确性。
决策过程中，可以运用决策树、线性规划、回归分析等统计方法来辅助决策。
另外，专家经验和判断也是决策中重要的参考因素。
当决策面临多种选择时，决策者需要综合考虑各种因素，从而做出最佳决策。
统计与决策的结合
统计和决策密切相关，统计提供数据支撑，为决策提供可靠的信息，而决策则
是在统计数据的基础上做出明智选择的过程。
通过将统计与决策结合起来，可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，提高决策的准确性和科学性。
综上所述，统计与决策在各个领域都发挥着重要作用，它们相互依存、相辅相成。
通过科学的统计分析和有效的决策过程，我们可以更好地应对各种挑战，实现个人和组织的长期发展目标。
统计与决策将继续在未来发挥重要作用，引领社会向着更加科学、理性的方向发展。
统计预测与决策课程论文
预测与决策概论论文——2007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析班级：工商管理A1001姓名：周琴学号：1001041901472007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析一、引言：统计预测属于预测方法研究范畴，即如何用科学的方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。
在这种推测中，不仅有数学计算，而且有直觉判断，本文在分析了1996——2006年江苏发展出口贸易的基础上，根据其数据特征建立指数曲线趋势外推模型，利用EXCEL工具对模型进行检验分析。
并利用外贸依存度，道格拉斯生产函数分析江苏省出口贸易对其经济的影响。
预测了江苏省2007年至2010年的出口贸易额。
指出江苏经济发展存在的问题并提出了相关的解决对策。
在此基础上为江苏省出口商品贸易的战略的制定提供依据，在不断提高经济效益的前提下，力争出口增长速度略高于国民经济的增长速度，以国际市场为导向，以提高出口商品的国际竞争力和充分发挥比较优势为核心，以国内产业结构升级和技术进步为基础，以市场多元化和拓展海外市场为目标，合理利用外资和进口国外要素资源，实现出口贸易的适度、高效增长。
国内外对于外贸的预测一直很是关注，特别是从外贸依存度方面来分析一直是国内学术界所感兴趣的，其中最关键的一个原因是将这个概念与经济安全联系在一起。
二、研究方法——趋势外推法1、趋势外推法的概念统计资料表明，大量社会经济现象的发展主要是渐进型的，其发展相对于时间而言具有一定的规律性。
因此当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化的趋势时，就可以时间为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型：y=f(t)当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。
这就是趋势外推法。
2 、趋势外推法的假设条件（1）假设事物发展没有跳跃式变化，一般属于渐进式变化。
统计预测和决策论文
广西科技大学《统计预测和决策》大作业论文名称广西居民消费水平的预测院别理学院专业统计学班级统计112班学号 ************姓名贺永强任课教师张涛二○一四年五月二日摘要:我国经济快速发展的今天，居民消费越来越主导，特别是近几年经济的快速发展，极大地刺激了居民消费水平。
随着广西经济的快速发展，广西的居民消费水平也发生了巨大的变化。
本文就是研究广西居民消费水平，通过搜集的数据，运用统计预测与决策的知识，对广西居民消费水平做一个简单的预测以及对几种预测方法效果做一个比较。
关键字：居民消费水平、趋势外推法、灰色预测法、回归预测法、广西生产总值引言:首先，什么是居民消费水平？居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
居民消费在经济体系中占主导地位。
任何经济体系、任何社会体系都离不开居民消费。
其次，对于本文中所用的三种预测方法的概念，在这里做一个简单介绍：趋势外推法是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称，是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。
它的主要优点是可以揭示事物未来的发展，并定量得估计其功能特性;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。
灰色预测是对既含有已知信息又含不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。
回归预测法是指根据预测相关性原则，找出影响预测目标的各因素，并用数学方法找出这些因素与预测目标之间的函数关系的近似表达，再利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验，一旦模型确定，就可利用模型，根据因素的变化值进行预测。
最后，居民的消费水平在很大程度上受整体经济的影响。
国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标，也是影响居民消费水平的一个是主要因素。
居民收入稳定，GDP 高，居民消费的支出较多，消费水平较高；反之，居民收入低，GDP也低，用于消费支出较少，消费水平随之下降。
统计预测与决策论文
统计预测与决策引言统计预测是指利用历史和现有数据，基于统计学原理和模型来预测未来事件或数据的发展趋势。
利用统计预测方法，可以辅助决策，提供决策者制定合理决策的依据。
本文将介绍统计预测的基本原理和常用方法，并探讨其在决策过程中的应用。
统计预测的基本原理统计预测的基本原理是通过对历史数据的分析和建模，找到数据的规律和趋势，从而对未来数据进行预测。
统计预测基于以下几个假设：1.数据具有某种规律性：统计预测假设数据的变化存在一定的规律和趋势，可以通过历史数据来揭示这些规律。
2.数据是随机的：统计预测假设数据的变化是由一系列随机变量引起的，可以通过概率统计的方法来描述和分析。
3.数据的规律不变：统计预测假设数据的规律和趋势在未来一段时间内基本保持不变，可以用来预测未来数据的变化。
基于上述假设，统计预测可以分为时间序列预测和横截面预测两种方法。
时间序列预测时间序列预测是指利用时间序列数据来进行预测的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列，其中每个观测值与前后观测值之间存在一定的时间间隔。
在时间序列预测中，常用的统计模型有移动平均、指数平滑和自回归等。
移动平均移动平均是一种简单的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行平均处理，以减小随机因素的影响，突出长期趋势。
移动平均方法根据之前几个时间点的观测值计算平均值，并将平均值作为预测值。
移动平均可以平滑时间序列数据，减少数据的波动性，从而揭示出数据的趋势。
指数平滑指数平滑是一种更加灵活的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行加权平均处理，比较重视最近观测值的影响，相较于移动平均方法更能体现短期趋势。
指数平滑方法通过设置平滑系数来控制不同观测值的权重，根据过去观测值和预测误差来更新平滑系数，从而得到最终的预测结果。
自回归自回归模型是一种常用的时间序列预测方法，基于随机过程的自相关性。
自回归模型假设观测值与之前的观测值之间存在一定的线性关系，可以通过对过去观测值的线性组合来构建模型，并用模型来进行预测。
可用统计预测与决策论文
统计预测与决策课程论文题目：组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用学生姓名：学号：院系：专业：指导教师：二Ｏ一二年十二月十四日统计预测与决策期末论文组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用【概要】：能源是国民经济、社会发展的基础和战略资源 能源问题已经成为经济社会可持续发展的主要问题。
本文以我国1978-2008年的全国能源消耗总量数据为基础，建立了ARIMA预测模型、三次多项式预测模型、灰色预测法和基于这几种模型的组合模型，并进行了精度比较，最后选择最优的组合预测模型对2009-2011年的全国能源消耗总量进行预测。
关键词：单位根 ARMA模型 能源消费组合模型三次多项式灰色预测法1 引言：能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础，能源短缺曾经长期制约我国经济的发展。
近几年由于能源工业的发展，短缺局面虽然得到了缓解，但从长远来看能源供需形势仍然非常严峻，因此做好未来能源消费预测分析，为能源规划及政策的制定提供科学的依据，对于保持我国社会经济健康、持续、稳定发展具有重要的理论与现实意义。
本文利用《中国统计年鉴》得到31期全国能源消耗总量y的时间序列如下表一所示：2 预测方法介绍2.1 ARIMA模型的基本原理将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。
现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。
ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d 为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
统计预测与决策
年份
2006
预测值 实际值 （亿元） （亿元） 205620.3 211923.5
相对误差
-2.97%
2007
253367.5 249529.9
1.54%
通过2006年—2007年的数据验证，预测相 对误差误差均小于3%，预测效果良好。
因此，选择最ARMA(2,2,3)模型对我 国未来 5年的GDP作出预测。
图1.原始GDP时序图
2.平稳化处理
先对我国GDP数据进行对数化处理，绘 制 时序图。
显然对数处理后序列仍有明显上升趋 势，且通过单位根检验后可知此序列非 平稳，通常低阶（二阶或三阶）差分就 可以提取出曲线趋势的影响，我们对取 对数后数据进行一、二阶差分，并验证 其平稳性。
检验结果表明T统计量大于1%下的检 验值，在置信度a=0.01下所以我们可 以认定在差分后的序列是非平稳的。 故还要再次进行差分，二阶差分。
模型参数估计与建立
下面分别对 和 模型进行参数估计。
ARMA(2,2,3)模型参数估计
ARMA(1,2,2)模型参数估计
参数估计结果显示ARMA(2,2,3)模型更合适。 模型检验 首先画出 模型的残差序列图:
对模型 ARMA(2,2,3)做残差序列检验， 残差相关系数如下:
结果显示，检验统计量Q值均小于对 应自由度卡方分布的检验值，且P值列读 出拒绝原假设的概率较大，均大于0.05， 所以残差序列为白噪声序列，即 模型通 过检验，所以最终选择 ARMA(2,2,3)模 型对我国GDP进行分析预测。
检验结果显示，二阶差分序列在 1%的显著性水平下拒绝原假设，接受 不存在单位根的结论， 所以我们可以确 定二阶差分后序列平稳。
3.时间序列模型的建立
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《《统计预测与决策》》论文
题目：运用时间序列分解法对问题进行预测分析
学院：数学学院
专业：信息与计算科学
班级：
学号：
姓名：
完成日期：2016年6月21号
目录
一预测背景................................................
二预测理论分析............................................
1.研究方法..............................................
2.数据搜集与分析........................................
3 .散点图的绘制.........................................
4.数据的拟合............................................
三预测分析过程............................................
1.模型的建立.............................................
2.对未来的预测........................................... 四预测结果分析............................................ 五分析与结论.............................................. 六参考文献................................................
一预测背景：
本文在已知2005-2011数据的前提下通过时间序列分解法预测2012的捕捞量，主要利用Excel处理数据然后建立模型，通过模型来进行预测。
二预测理论分析：
(一）研究方法：时间序列分解法
1.时间序列分解法概念：
经济时间序列的变化受许多因素的影响，概括的讲，可以将影响时间序列变化的因素分为四种，即长期趋势因素（T），季节变化因素(S),周期变动因素（C)和不规则变动因素（I)。
时间序列Y是四个因素的函数，即：
Yt=f(Tt,St,Ct,It)
2.一般计算公式：
时间序列分解方法很多，最常用的模型是加法和乘法模型。
加法模型为：Yt=Tt+St+Ct+It
乘法模型为：
Yt=Tt*St*Ct*It
（二）数据搜集与分析：
根据2005-2011的捕捞量。
将数据输入excel进行计算，在本题中我们将使用乘法模型，即Y=T*S*C*I
（三）散点图的绘制：
从散点图可以看出长期趋势T有明显上升趋势，可以用直线趋势做拟合。
以时间为自变量，以捕捞量Y为因变量，可以求得如下回归方程：
T=2491.7+228.7857t （四）数据的拟合：其数据拟合图形为
其拟合程序为：
拟合结果：a =
228.7857
b =
2.4917e+003
m =
1.0e+003 *
2.7205 2.9493
3.1781 3.4069 3.6356 3.8644
4.0932
>>
(五）5.1图excel表格的记录：
三预测分析过程：
（一）建立模型，确定参数
时间序列分解模型为：Yt=T*S*C*I
由于一般无法预测不规则变动因素I，所以时间序列分解模型为
Yt=Tt*St*Ct
由于要预测2012的捕捞量，即t=8则2012年的长期趋势T=2491.7+228.7857*8=4321.9856
将序列SI重新排列得
从上图知道季节指数为0.9999999
从5.1图excel表中可以看出周期变动C为0.99
（二）对未来预测：
Y8=T8*S8*C8=4321.9856*0.9999999*0.99=4278.765
四预测结果分析：
用Excel做出模型预测值与捕捞量的散点图如下图
由图可知，预测值与实际情况拟合很好，模型能够准确预测出未来的捕捞量。
（二）数据分析：
估计标准误差计算表
经过计算机软件求得可决系数R*R=0.9723由上面数据知道可决系
数越大，离差率越低，证明该直线模型有较好的拟合性，能较为准确对2012的捕捞量进行预测。
五分析与结论：
经过分析得出捕捞量逐渐增加，在捕捞的同时应该注重可持续发展，吃大鱼放小鱼。
并且该直线模型能比较好的预测出未来的捕捞量。
参考文献
（1）徐国祥统计预测与决策[M]上海：上海财经大学出版社，2012.8 （2）冯文权经济预测的原理及方法[M] 武汉：武汉大学出版社，1989
（3）王维鸿，张国平 excel在统计中的应用[M] 北京：机械工业出版社
（4）黄露 2007-2010度江苏省出口贸易的统计预测分析[D]南京：南京财经大学 2009
（5）庞皓计量经济家（第三版）[M]北京：科学出版社，2014.6。