《经济预测与决策》实验报告材料
经济预测与决策课程实验报告参考解答
fcheck < function(n){ iter=0 if (n<=0 | n!=trunc(n))
list(out="要求输入一个正整数",iter=iter) else{
repeat { if (n==1) break else if (n%%2==0) n=n/2 else n=3*n+1 iter=iter+1
2、加权平均预测（按 0.20、0.50 和 0.30 的概率加权） 对 MinQ3,Q3,MaxQ3 分别按 0.2、0.5、0.3 的概率来加权平均预测平均销售量， 得预测值 599。R 指令如下： avg[7:9]%*%c(0.2,0.5,0.3) #计算两个向量内积
3、中位数预测 均值易受极端数值的影响，如果数据偏态过大常考虑用中位数代替均值来预测以 减弱个别数据过偏的影响，计算得第三轮数据中位数并加权平均得 565 作为预测 值。R 指令如下： md8=median(dlf[,8]) md9=median(dlf[,9]) md10=median(dlf[,10]) data.frame(md8,md9,md10) 0.2*md8+0.5*md9+0.3*md10
} list(out="运算成功",iter=iter) } } ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ source("I:\\r1_5.r") fcheck(5); fcheck(5.3); fcheck(8); fcheck(5);
预测与决策实验报告 1
（要求提供实验程序或步骤）
1 德尔菲法应用 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
p4=c(108,105,109,106,112,106,108,104)
经济预测与决策资料
经济预测的目的与意义/目的：1、为了制定比较准确地符合客观实际的能够指导我们行动的经济计划，通过这个计划来保证经济活动沿着正确的方向前进。
2、制定正确的方针政策。
3、为了扬长避短，取得全面的经济效果。
4、为了保证和满足人民物质和文化生活的需要。
5、为了保证一个经济事务发展内部结构的平衡和外部经济关系的斜塔。
6、为了生态平衡，改善环境，提高人民健康水平。
意义：1、经济预测是经济决策科学化的工具。
2、经济预测是编制计划、预见计划执行情况、加强国家计划指导的依据。
3、经济预测是企业改善经济管理的手段。
4、经济预测可以推动统计工作的发展。
经济预测的步骤：1、确定预测目标。
2、搜集和整理有关资料和信息。
3、选择预测方法。
4、建立预测模型。
5、评价预测模型。
6、利用模型进行预测。
7、分析预测结果。
8、提交预测报告。
景气指标的选择应当遵循四个原则：1、重要性和代表性。
2、可靠性和代表性。
3、一致性和稳定性。
4、及时性和光滑性。
回归分析与相关分析的区别与联系:区别：相关分析研究的都是随机变量，并且部分自变量与因变量。
回归分析研究的变量要定出自变量与因变量，并且变量是确定的普遍变量，因变量是随机变量。
联系：它们是研究现象之间相互依存关系的两个不可分割的方面。
直接趋势外推模型与平滑技术模型的异同。
相同点：都遵循連貫性原则，都以单位时间增（减）量大体相同的长期趋势变动为适应条件。
不同点：预测模型的参数计算方法不同，线性预测模型中的时间变量取值不同，模型适应市场的灵活性不同，随时间推移，建模参数计算的简便性不同。
敏感性分析的作用：1、可用来对决策方案进行风险分析，考察决策方案的风险程度和承担风险的能力。
2、可用来找出决策方案的风险因素，以便采取措施控制风险因素的变动范围，减少其变化量，从而降低决策的风险。
3、可用来进行多方案比较，从中选择风险最小的方案。
4、可揭示决策方案的各个不确定因素和决策方案经济效益之间的因果关系，找出影响决策方案经济效益的最主要因素，进一步提高与之相关的数据预测和估算的可靠程度，从而提高决策方案的评价质量。
经济预测与决策仿真实验报告
经济预测与决策仿真实验报告一、实验背景在当今复杂多变的经济环境中，准确的经济预测和明智的决策对于企业、政府和个人都至关重要。
经济预测能够帮助我们提前洞察市场趋势，把握机遇，规避风险；而决策则是基于预测结果，选择最优的行动方案，以实现既定的目标。
为了深入理解和掌握经济预测与决策的方法和技巧，我们进行了本次仿真实验。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1、熟悉并运用常见的经济预测方法，如时间序列分析、回归分析等，对经济数据进行预测。
2、通过建立决策模型，综合考虑各种因素，制定最优的经济决策方案。
3、培养对经济数据的敏感度和分析能力，提高解决实际经济问题的能力。
三、实验数据与方法（一）实验数据我们选取了某地区过去五年的经济数据，包括 GDP 增长率、物价指数、失业率、进出口贸易额等指标。
这些数据来源于政府统计部门和相关的经济研究报告。
（二）实验方法1、时间序列分析使用移动平均法和指数平滑法对 GDP 增长率进行预测，观察其短期和中期的趋势变化。
2、回归分析建立多元线性回归模型，以物价指数、失业率等作为自变量，GDP 增长率作为因变量，分析各因素对经济增长的影响。
3、决策树分析构建决策树模型，针对企业的投资决策问题，考虑市场需求、竞争状况、成本等因素，确定最优的投资方案。
四、实验过程与结果（一）时间序列分析1、移动平均法分别计算了 3 期和 5 期移动平均值，并绘制出趋势线。
结果显示，3 期移动平均对短期波动的反应较为灵敏，但中期趋势不够平滑；5 期移动平均则在平滑中期趋势方面表现较好，但对短期变化的捕捉相对滞后。
2、指数平滑法通过调整平滑系数α的值，进行多次预测。
当α取值较大时，预测结果对近期数据的权重较大，能够更快地反映最新的变化；当α取值较小时，预测结果更趋于稳定，但对短期变化的响应较慢。
（二）回归分析经过数据处理和模型拟合，得到回归方程如下：GDP 增长率＝ 05×物价指数 02×失业率＋ 03×进出口贸易额＋常量通过对回归系数的分析，发现物价指数对GDP 增长率有正向影响，失业率有负向影响，进出口贸易额也有正向影响。
《预测及决策技术应用》课程实验报告
实验报告实验名称：预测与决策技术应用课程实验指导教师：实验日期：实验地点：班级：学号：姓名：实验成绩：实验1 德尔菲预测法【实验题目】某公司为实现某个目标，初步选定了a,b,c,d,e,f 六个工程，由于实际情况的限制，需要从六项中选三项。
为慎重起见，公司共聘请了100位公司内外的专家，请他们选出他们认为最重要的三项工程，并对这三项工程进行排序，专家的意见统计结果如下表。
如果你是最后的决策者，请根据专家给出的意见，做出最合理的决定。
专家意见表排序 1 2 3 a 30 10 20 b 10 10 40 c 16 10 20 d 10 15 0 e 14 46 10 f 20 9 10【实验环境】• Excel【实验目的】• 掌握利用德尔菲法进行定性预测的方法 【实验步骤及结果】本实验中，要求选择3个项目进行排序，则可以按每位专家是同等的预测能力来看待，并规定其专家评选的排在第1位的项目给3分，第2位的项目给2分，第3位的项目给1分，没选上的其余项目给0分。
在本实验中，1T =3分，2T =2分，3T =1分。
上表中，对征询表作出回答的专家人数N=100人：赞成a 项排第1位的专家有30人（即a,1N =30），赞成a 项排第2位的专家有10人（a,2N =10），赞成a 排第3位的有20人（a,3N =20）。
所以，a 项目的总得分为：3*30+2*10+1*20=130分。
同理可以分别计算出：b 项目的总得分为：3*10+2*10+1*40=90分；c 项目的总得分为：3*16+2*10+1*20=88分；d 项目的总得分为：3*10+2*15+1*0=60分；e 项目的总得分为：3*14+2*46+1*10=144分；f 项目的总得分为：3*20+2*9+1*10=88分。
由此，绘制下表。
并从总分按高到低排序，得到前三个项目是e、a、b。
专家意见表排序第1位第2位第3位得分\分排序分值\分 3 2 1工程a 30 10 20 130 2b 10 10 40 90 3c 16 10 20 88 4d 10 15 0 60 6e 14 46 10 144 1f 20 9 10 88 4该方法用统计方法综合专家们的意见，定量表示预测结果。
《经济预测与决策》实验报告
实验一一元线性回归预测一、实验目的通过实验掌握一元线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握一元线性回归的点预测和区间预测。
二、实验内容1．对下表所给数据，用Excel直接计算一元线性回归模型的参数估计、可决系数、标准差、t统计量。
2．分析模型的优劣，α=0.05,作他检验。
3．若2011年月人均可支配收入x0=5000元，预测该商品的销售量，并给出置信度为95%的区间预测。
1999 7690 86832000 8010 93172001 8550 96752002 8420 75422003 8600 70842004 8900 86122005 9260 9119三、实验步骤1.用excel做回归于测四、实验结果1.有上图可知，一元线性回归模型的参数估计a为5807.16，b为0.32、可决系数为0.219、标准差为808.64、t统计量为1.98.2.可决系数越大，回归方程就拟合得越好，相反越差，由题意知，可决系数较小，所以拟合得不好由查表得Fα=4.60，tα=2.15，又由上图可知，F检验：F=3.93< Fα=4.60,故回归方程不显著。
T检验：t=1.98 <tα=2.15,故回归方程不显著。
3.利用excel求出y的实测值和预测值之间的差，然后计算出残差平方和Q.yi-yi^ (yi-yi^)2-798.33782 637343.2748-237.41459 56365.68754-18.52737 343.2634391990.83947 981762.8553514.40536 264612.8744-394.8297 155890.492541.17505 292870.4347324.85847 105533.0255-1049.85621 1102198.062384.42911 147785.7406914.75519 836777.05761097.80545 1205176.806-993.07702 986201.9677-1509.3936 2278269.04-78.5879 6176.058026311.77894 97206.107439154512.747y=a+bx,a=5807.157,b=0.323981,当x=5000时，y=7427.063故，Q=9154512.747，再由公式σ2=Q/(n-2)易知，σ2=653893.7676σ=808.63698135，由P(y^-2δ<y<y^+2δ)=95%得，区间预测为（5809.788917，9044.336842）。
经济决策实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，经济决策在企业发展中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地了解经济决策的过程和方法，提高自己的实际操作能力，我在实习期间选择了经济决策方向，为期一个月。
二、实习内容1. 实习单位简介实习单位是一家知名的企业，主要从事生产、销售、研发和售后服务。
公司业务范围广泛，涉及多个行业，具有丰富的市场经验和强大的研发实力。
2. 实习岗位及职责我在实习期间担任经济决策助理，主要负责以下工作：（1）收集和整理市场信息，分析行业发展趋势，为决策层提供参考依据；（2）协助部门负责人制定年度经营计划和预算；（3）跟踪项目进度，分析项目风险，提出风险应对措施；（4）参与项目评估，提出项目建议书，为决策层提供决策支持。
3. 实习过程（1）市场调研与行业分析在实习期间，我深入了解了公司所属行业的市场状况，包括竞争对手、市场份额、行业政策等。
通过对市场信息的收集和分析，为决策层提供了有针对性的建议。
（2）经营计划与预算编制在部门负责人的指导下，我参与了公司年度经营计划和预算的编制工作。
通过分析历史数据和行业趋势，制定出合理的经营目标和预算方案。
（3）项目评估与建议在实习期间，我参与了多个项目的评估工作。
通过对项目可行性、风险、收益等方面的分析，提出了项目建议书，为决策层提供了决策支持。
三、实习收获1. 提升了经济决策能力：通过实习，我掌握了经济决策的基本流程和方法，提高了自己的经济决策能力。
2. 增强了团队合作意识：在实习过程中，我学会了与团队成员沟通、协作，共同完成工作任务。
3. 拓宽了知识面：实习期间，我了解了多个行业的发展趋势和市场需求，拓宽了自己的知识面。
4. 提高了实际操作能力：通过实习，我将所学知识运用到实际工作中，提高了自己的实际操作能力。
四、总结通过本次经济决策实习，我对经济决策有了更深入的了解，提高了自己的实际操作能力。
在今后的工作中，我将继续努力学习，为我国经济发展贡献自己的力量。
经济预测与决策调查报告
《经济预测与决策》期末考试玉溪师范学院理学院数学系学生课题调查分析报告课题：关于玉溪师范学院大学生网络使用状况及影响情况调查报告学院：理学院组长：***（20100111**）组员：***（20100111**）***（20100111**）***（20100111**)***（20100111**）***（20100111**）班级：10数学一班立项时间：2012年11月23日目录一、封面 (1)二、目录 (2)三、课题研究基本材料 (3)四、调查小组成员基本情况介绍 (4)五、小组分工与合作 (5)六、小组合作完成记录 (6)七、问卷调查样本 (7)八、问卷调查分析总结报告 (8)九、大学生上网现状概述 (10)十、大学生网络使用情况 (14)十一、大学生使用网络的影响分析 (17)十二、大学生网络管理、教育和使用建议 (24)十三、课题总结报告 (28)玉溪师范学院非标准试卷评卷表一、课题研究基本材料院（系）：数学系2012 —2013 学年第一学期一．课程信息课程名称经济预测与决策任课教师杨亚非课题关于玉溪师范学院大学生网络使用状况及影响情况调查报告考试方式□设计□论文□调研报告□分析报告□实验报告□其他二．学生信息姓名学号专业职务联系电话*** 20100111** 数学与应用数学组长******* 20100111** 数学与应用数学调查员******* 20100111** 数学与应用数学分析员******* 20100111** 数学与应用数学统计员******* 20100111** 数学与应用数学整理员****三．评语（根据评定标准，结合学生的论文、设计、报告等，写出评语）成绩评定课程名称经济预测与决策概论课程类型公共必修课组织人*** 性别女职务组长学校玉溪师范学院专业数学与应用数学研究方向预测与决策联系电话****目前，大学校园先后开设了校园网络以方便大学生的学习和生活。
经济预测与决策 ols
《经济预测与决策》作业二1、一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。
近年来，随着经济环境的变化，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高，这给银行业务的发展带来较大压力。
为弄清楚不良贷款形成的原因，银行行长除了对经济环境作了广泛的调研外，还希望利用银行业务的有关数据作些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。
下表中的数据就是该银行所属的25家分行2000年的有关业务数据。
分行编号 各项贷款余额（亿元） 本年累计应收 贷款（亿元） 贷款项目 个数（个） 本年固定资产投资额（亿元） 不良贷款 （亿元）01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 67.3 111.3 173.0 80.8 199.7 16.2 107.4 185.4 96.1 72.8 64.2 132.2 58.6 174.6 263.5 79.3 14.8 73.5 24.7 139.4 368.2 95.7 109.6 196.2 102.2 6.8 19.8 7.7 7.2 16.5 2.2 10.7 27.1 1.7 9.1 2.1 11.2 6.0 12.7 15.6 8.9 0.6 5.9 5.0 7.2 16.8 3.8 10.3 15.8 12 5 16 17 10 19 1 17 18 10 14 11 23 14 26 34 15 2 11 4 28 32 10 14 16 10 51.9 90.9 73.7 14.5 63.2 2.2 20.2 43.8 55.9 64.3 42.7 76.7 22.8 117.1 146.7 29.9 42.1 25.3 13.4 64.3 163.9 44.5 67.9 39.7 97.1 0.9 1.1 4.8 3.2 7.8 2.7 1.6 12.5 1.0 2.6 0.3 4.0 0.8 3.5 10.2 3.0 0.2 0.4 1.0 6.8 11.6 1.6 1.2 7.2 3.2行长想知道,不良贷款是否与贷款余额、应收贷款、贷款项目的多少、固定资产投资等因素有关？如果有关系，它们之间是一种什么关系？关系强度如何？此外，能否将不良贷款与其它几个因素之间的关系用一定的数学关系式表达出来？如果能，用什么样的关系式表达它们之间的关系？能否用所建立的关系式来预测出不良贷款？如果你是这家银行的一位统计人员，怎样帮助行长解决这些问题？ 解：设不良贷款与贷款余额、应收贷款、贷款项目的多少、固定资产投资的函数模型为：u x x x x Y +++++=443322110βββββ （1） 用OLS 法估计模型（见表1.1）SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.890225 R Square 0.792501 Adjusted R Square 0.748817 标准误差 1.823038 观测值 24 方差分析df SS MSFSignificance F回归分析 4 241.1737 60.29342 18.14171 2.77033E-06 残差 19 63.14591 3.323469 总计 23 304.3196Coeffi cients 标准 误差 t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept -0.9769 0.832391 -1.17361 0.255054 -2.719115908 0.765312 67.3 0.040107 0.010699 3.748725 0.001360.0177140250.06256.8 0.148507 0.080791 1.838166 0.081725 -0.020590104 0.317603 5 0.00942 0.088843 0.106032 0.916669 -0.176529738 0.19537 51.9-0.02859 0.015736-1.81697 0.08503-0.061529223 0.004344（表1.1）=Yˆ-0.9769+0.040107x1+0.148507x2+0.00942x3-0.02859x4 （-1.1736） （3.7487） （1.8381） （0.1060） （-1.8169）=2R 0.7925， =2R 0.7488， F=18.1417可见，2R 比较大，而且F=18.1417> ，故认为不良贷款与上述解释变量总体线性关系显著。
经济预测与决策论文
南京工业大学经济与管理学院经济预测与决策方法分析实验报告2014年11月15日关于我国城镇居民可支配收入预测方法的选择与分析摘要 (3)一经济预测的概述及作用 (3)1.1 经济预测的概述 (3)1.2 经济预测的作用 (3)二预测的分类和程序 (3)2.1 预测的分类 (3)2.2 预测的程序 (4)三预测模型的设立 (5)3.1模型 (5)3.2 应用 (6)四结论 (11)摘要本文通过对我国2001-2010年城镇居民可支配收入情况的分析，分别利用经济预测中的二次指数平滑法和二次移动平均法，对之后年份居民可支配收入进行预测，学习了解在预测过程中需要注意的相关情况，对不同的预测方法进行分析对比，找出符合实际的预测方法进行科学预测；对于一个经济预测问题, 不同预测模型揭示的经济信息会有所不同。
关键词：可支配收入二次指数平滑法二次移动平均法一经济预测的概述及作用1.1 经济预测的概述经济预测，是指以准确的点差统计资料和经济信息为依据，从经济现象的历史、现状和规律性出发，运用科学的方法，对经济现象未来发展前景的测定。
1.2 经济预测的作用（1）经济预测是经济决策科学化的工具（2）经济预测是编制计划、预见计划执行情况，加强国家计划指导的依据。
（3）经济预测是企业改善经营管理的手段（4）经济预测可以推动统计工作的发展二预测的分类和程序2.1 预测的分类（1）按预测设计的范围不同，可分为宏观经济预测和微观经济预测；（2）按预测的时间长短不同，可分为长期经济预测、中期经济预测、短期经济预测和近期经济预测；（3）按预测方法的性质不同，可分为定性经济预测和定量经济预测；（4）按经济的时态不同，可分为静态经济预测和动态经济预测。
2.2 预测的程序2.2.1 确定预测目的，制定预测计划这是经济预测首先要解决的问题。
确定预测目的，就是从决策与管理的需要出发，紧密联系实际需要与可能，确定预测要解决的问题。
预测计划是根据预测目的制定的预测方案，包括预测的内容、项目、预测所需要的资料，准备选用的预测方法，预测的进程和完成时间，编制预测的预算，调配力量，组织实施等。
经济预测与决策期末论文
预测城乡居民2010,2011年的住房情况摘要：本论文主要根据以下资料（表一）预测重庆城市居民家用电脑 2009、2010年的普及率。
采用定性分析与定量分析相结合的方法，利用三段法以及二次指数平滑法和移动平均预测法进行定量分析，并给出各方法的相对误差，绝对误差，综合比较各自优缺点，确定一个合适的分析工具来解决实际问题。
表一年份重庆城市居民每百户家用电脑（台）1997 4.001998 5.001999 10.002000 13.672001 17.332002 25.332003 34.672004 43.672005 51.332006 70．002007 73.572008 75.27关键词：重庆市2009~2010年的人均GDP，重庆2009~2010年城市居民每百户家用电脑台数，三段法，二次指数平滑法，移动平均法。
一，正文（一）前言：决策是人们在政治、经济、技术和日常生活中普遍存在的一种选择方案的行为，其本质就是行为的选择，凡属有意识的行为必是某种决策的实施。
小至个人、家庭、企业，中至地区，部门，大至国家，都会经常面临各种决策问题，决策的正确或恰当与否会给人们、企业、国家带来受益或损失。
（二）定性分析：首先我们根据给出的近十年的历史资料，作出折线统计图。
根据图形的大致趋势大致判断重庆近十年城市居民每百户家用电脑台数增长情况，并结合重庆市近十年的人均GDP情况和可支配收入情况进行相关分析。
重庆1997~2008年城市居民每百户家用电脑台数折线统计图从上图我们可以清楚观察到，整个图形在97-08年期间是呈上升趋势的，但是其增长的速度在各个年份段却各不相同，从97-01年大致保持同一增长速度平缓地大致为每年增长3台的速度增加，在01-05年也大致保持同一速度平缓增长但是其增长速度却高于97-01年的增长速度，大致为每年8台的速度增长，而在06-07年间，增长速度陡增为每年将近20台，之后的07-08年又趋于平缓。
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实验一一元线性回归预测一、实验目的通过实验掌握一元线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握一元线性回归的点预测和区间预测。
二、实验容1．对下表所给数据，用Excel直接计算一元线性回归模型的参数估计、可决系数、标准差、t统计量。
2．分析模型的优劣，α=0.05,作他检验。
3．若2011年月人均可支配收入x0=5000元，预测该商品的销售量，并给出置信度为95%的区间预测。
1999 7690 86832000 8010 93172001 8550 96752002 8420 75422003 8600 70842004 8900 86122005 9260 9119三、实验步骤1.用excel做回归于测四、实验结果1.有上图可知，一元线性回归模型的参数估计a为5807.16，b为0.32、可决系数为0.219、标准差为808.64、t统计量为1.98.2.可决系数越大，回归方程就拟合得越好，相反越差，由题意知，可决系数较小，所以拟合得不好由查表得Fα=4.60，tα=2.15，又由上图可知，F检验：F=3.93< Fα=4.60,故回归方程不显著。
T检验：t=1.98 <tα=2.15,故回归方程不显著。
3.利用excel求出y的实测值和预测值之间的差，然后计算出残差平方和Q.yi-yi^ (yi-yi^)2-798.33782 637343.2748-237.41459 56365.68754-18.52737 343.2634391990.83947 981762.8553514.40536 264612.8744-394.8297 155890.492541.17505 292870.4347324.85847 105533.0255-1049.85621 1102198.062384.42911 147785.7406914.75519 836777.05761097.80545 1205176.806-993.07702 986201.9677-1509.3936 2278269.04-78.5879 6176.058026311.77894 97206.107439154512.747y=a+bx,a=5807.157,b=0.323981,当x=5000时，y=7427.故，Q=9154512.747，再由公式σ2=Q/(n-2)易知，σ2=653893.7676σ=808.63698135，由P(y^-2δ<y<y^+2δ)=95%得，区间预测为（5809.788917，9044.336842）。
五、实验小结由此实验使我更加清楚如何利用excel处理一元回归预测的相关问题。
知道了怎样计算回归方程的显著性检验，和进行经济预测。
实验二多元线性回归预测一、实验目的通过实验掌握多元线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握多元线性回归的点预测和区间预测。
二、实验容1.对下表所给数据，用Excel中的数据分析直接进行回归。
2.写出该二元线性回归模型。
3.写出复可决系数、复相关系数、标准差，简单判别该预测模型的优劣。
4.写出F统计量和斜率系数的t统计量，α=0.10,作F检验和t检验。
5.若劳动量为25人工小时，木材耗用量为30m3,预测总成本，并给出置信度为95%的总成本的区间预测。
三、实验步骤1. 对下表所给数据，用Excel 中的数据分析直接进行回归。
2.由表得出b 0,b 1,b 2,回归方程为：y^= b 0+b 1x1+b 2x2.3.复相关系数公式：∑∑==∧∧--=ni ini iy yy y R 1212)()(复可决系数公式：∑∑==∧∧--=n i ini iy y y yR 1212)()(4.由公式F=(U/p)/(Q/(n-p-1)),iiy i i C S b t ∧=5.yi-y^(yi-y^)2-0.039019476 0.00152252 -0.11208865 0.012563865 -0.096709201 0.00935267 -0.100537273 0.010107743 0.148690396 0.022108834 0.064069846 0.004104945 0.135594359 0.01838583Q 0.078146407 (Sy)2 0.019536602 Sy0.14由公式SY=（Q/（n-p-1））0.5计算可以得区间估计（y0-2sy,yo+2sy）四、实验结果1.图1.2.由图1 易知， b0=-1.395634654b1=0.746138348b2=0.676964406故回归方程为y=-1.3956+0.7461x1+0.6770x23. 由图1易知复可决系数为0.720905689、复相关系数为0.849061652、标准差为0.139773394。
可决系数越大，回归方程就拟合得越好，相反越差，由题意知，可决系数较大，所以拟合得好。
4.由图1 易知，F =5.166036439 t1=1.478908596 ,t2=2.497437669F 检验：通过查表知，Fα(2,7-2-1)=6.94故 F < Fα，故回归方程不显著。
t检验：通过查表易知 tα=2.13t1< tα，故x1对y无显著影响，应该删除该因素。
t2 > tα，故x2对y有显著影响，。
5.Sy=0.14，又置信度为95%，故总成本的预测区间为（37.28675621，37.84675621）五、实验小结通过多元回归预测的相关实验，使我学会了利用excel计算多元回归方程的复可决系数、复相关系数、标准差，并简单判别该预测模型的优劣。
和如何查表计算F检验，t检验，以及求解预测区间。
实验三非线性回归预测一、实验目的通过实验掌握非线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握非线性回归的点预测和区间预测。
二、实验容：1.对下表所给数据，在Excel中作xy散点图，观察xy的数据适合哪几类曲线？2.根据表中的数据分别计算二次曲线模型和幂函数模型的参数，并并判断哪一个模型准确性更高。
3.若2011年的销售量为500千吨，预测当年的利润。
三、实验步骤1.在Excel中作xy散点图，观察xy的数据。
2.数学模式为幂函数形式为，y=ax b两边同时取对数，lg y=lg a+blg x可化非线性为线性回归问题求解，其回归方程为 y’=A+Bx’二次函数属多项式模式，其形式为，y=a0+a1x1+a2x2+…+a p x pR越大其模型准确性更高。
4.有方程y=ax b ，求出a、b后，将x=500代入方程求y。
或者，可化非线性为线性回归问题求解，其回归方程为y’=A+Bx’，然后利用该方程求解。
四、实验结果1.散点图如下，适合幂函数模型和二次函数模。
2. 幂函数模型如下，化为线性回归方程为，由图可知R12=0.9972二次函数模型如下，由图可知R22=0.9942R12> R22,所以幂函数模型的准确性更高。
4.由散点图可得公式 y=0.0294x1.7502,将x=500代入得y=1372.67故2011年利润为1372.67万元。
若不用散点图的公式进行计算，可y=ax b两边同时取对数，lg y=lg a+blg x，然后化非线性为线性回归问题求解，其回归方程为y’=A+Bx’。
x' y'1.477121 1.0791811.778151 1.4771211.954243 1.8450982.079181 2.0413932.130334 2.1760912.255273 2.3424232.322219 2.505152.40654 2.6532132.431364 2.6901962.477121 2.7323942.518514 2.8129132.537819 2.903092.591065 2.9595182.607455 2.9822712.6532133.041393其回归为，SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.998606757 R Square 0.997215454 Adjusted RSquare0.997001258 标准误差0.032195623 观测值15 方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 1 4.825826009 4.825826 4655.625 5.35E-18 残差13 0.013475256 0.001037总计14 4.839301265Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Uppe 95%Intercept -1.530967787 0.05844182 -26.1964 1.23E-12 -1.65722 -1.40 X Variable 1 1.730176297 0.025357204 68.23214 5.35E-18 1.675395 1.784所以有y= -1.530967787+ 1.730176297x因为x=500,所以x’= 2.69897,代入该方程得，y’= 3.138726所以 y= 1376.341298故有2011年利润为1376.341298万元。
五、实验小结通过该实验使我更加了解了散点图的使用，如何利用散点图进行可线性化的非线性回归预测。
实验五移动平均预测和指数平滑预测一、实验目的通过实验掌握移动平均预测、一次指数平滑预测和二次指数平滑预测的计算公式和预测方法。
二、实验容1．在一个图中同时画出原始数据、一次指数平滑值、二次指数平滑值的折线图，观察数据的特征。
2．取不同的整数N=4和5和计算一次移动平均Mt，计算平均绝对误差，比较和评价哪一种方法预测的效果更好？3．取常数α=0.3，用二次指数平滑平均预测法预测未来3个月每月的yt。
三、实验步骤1.根据简单指数平滑公式，本月平滑值=a*上月实际值+（1-a）*上月预测值，在这里取a=0.3，然后根据题意作图。
2. 根据公式预测值=（y n+y n-1+…+y n-N+1)/N ,计算出滑动平均预测值，然后再根据公式平均绝对误差=Q/n ，计算出所有的平均绝对误差，然后比较，较小的那一个方法更有效。
3. 二次预测=a*上月预测+（1-a）*上月预测的预测，预测公式y t(T)=[2+aT/(1-a)]*上月预测值 - [1+aT/(1-a)]*上月预测的预测。
四、实验结果1.2.N=4,平均绝对误差较小，所以效果更好。
3. 得到未来三个月每月的y t 分别为36.67 37.93 39.20五、实验小结掌握如何利用excel求数据的一次指数平滑预测和二次指数平滑预测，和当N取不同值是如何比较哪种方法预测的效果更好。