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目录 1

第一章　预测概述 1

§1.1 引言 1

§1.2　预测的作用 4

§1.3　预测的基本原则 5

§1.4　预测的分类 8

§1.5　预测的程序 10

§1.6　预测的精度和价值 13

练习题 17

第二章　定性预测方法 18

§2.1 引言 18

§2.2　市场调查预测法 19

§2.3　专家预测法 23

§2.4　主观概率法 50

§2.5　预兆预测法 56

练习题 70

第三章 时间序列平滑预测法 73

§3.1　时间序列概述 73

§3.2　移动平均法 75

§3.3　指数平滑法 82

§3.4　差分指数平滑法 90

§3.5　自适应过滤法 92

§3.6 ARMA模型简介 95

练习题 116

第四章　一元线性回归模型 119

§4.1 引言 119

§4.2　一元线性回归模型及其假设条件 122

§4.3　模型参数的估计 123

§4.4　估计量的统计特性 125

§4.5　回归方程的检验 126

§4.6　预测区间 130

§4.7　几个应当注意的问题 132

§4.8　一元线性回归模型的应用 134

练习题 145

第五章 多元线性回归模型 147

§5.1 多元线性回归模型及其假设条件 147

§5.2　模型参数的估计 149

§5.3 回归系数向量估计值？的统计性质 149

§5.4　多元线性回归模型的检验 150

§5.5　含有虚拟变量的回归模型 159

§5.6　自变量的选择 163

§5.7　若干问题讨论 166

§5.8　多元线性回归模型的应用 169

练习题 174

第六章　非线性回归模型 177

§6.1 非线性回归模型的形式及其分类 177

§6.2　直接换元法 178

§6.3　间接换元法 181

§6.4　非线性回归模型的线性逼近 182

§6.5　非线性回归模型的应用 183

练习题 185

第七章　趋势外推预测方法 187

§7.1　指数曲线法 187

§7.2　修正指数曲线法 190

§7.3　生长曲线法 194

§7.4　包络曲线法 200

练习题 205

第八章 马尔柯夫预测法 206

§8.1 马尔柯夫链简介 206

§8.2　商品销售状态预测 210

§8.3　市场占有率预测 212

§8.4　期望利润预测 217

练习题 219

第九章　序列算子与灰色序列生成 221

§9.1 引言 221

§9.2　序列算子 222

§9.3　均值生成 227

§9.4　序列的光滑性 228

§9.5　级比与光滑比 230

§9.6　累加生成算子与累减生成算子 232

§9.7　累加生成的灰指数规律 235

练习题 238

第十章　灰色系统模型 239

§10.1 引言（五步建模思想） 239

§10.2　GM（1,1）模型 240

§10.3 残差GM（1,1）模型 248

§10.4　GM（1,1）模型群 253

§10.5　GM（1,1）模型的适用范围 257

§10.6 GM（1,N）和GM（0,N）模型 261

§10.7 GM（2,1）、DGM和Verhulst模型 265

练习题 273

第十一章　灰色系统预测 274

§11.1 引言 274

§11.2　数列预测 275

§11.3　区间预测 278

§11.4　灰色灾变预测 288

§11.5　波形预测 294

§11.6　系统预测 298

练习题 300

第十二章 常用预测软件简介 301

§12.1 SPSS软件简介 301

§12.2　灰色系统软件简介 309

课程实验 313

实验一　SPSS软件的基本操作 313

实验二　时间序列预测 314

实验三　ARMA模型预测 316

实验四　一元线性回归预测 317

实验五　多元线性回归预测 318

实验六　含有虚拟变量的回归模型预测 320

实验七　非线性回归模型预测 320

实验八　灰色序列生成 324

实验九　灰色系统预测 325

附表1　标准正态分布表 328

附表2　t分布表 330

附表3 F分布表（α＝0.05） 332

附表4 F分布表（α＝0.01） 333

附表5 简单相关系数检验表 334

附表6 Spearman相关系数检验表 335

附表7　DW检验（α＝0.01） 336

附表8　DW检验（α＝0.05） 338

参考文献 340

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