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统计预测 版权信息
- ISBN：9787517842170
- 条形码：9787517842170 ; 978-7-5178-4217-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
统计预测 内容简介
本书重点讲述统计预测的常用方法，特点是方法讲解力求简洁，运用案例剖析预测模型的运用场景，并结合软件说明各种方法的具体操作流程。内容主要包括八章，分别是：**章统计预测概述；第二章回归预测模型；第三章时间序列的因子分解、平滑和趋势外推预测法；第四章随机性时间序列的预测方法；第五章时间序列的季节模型预测方法；第六章多变量时间序列的预测方法；第七章灰色模型预测方法；第八章大数据预测方法简介。
统计预测 目录
**章 统计预测概述
**节 统计预测的概念
第二节 统计预测方法概述
第三节 定性预测法概述
第二章 回归分析预测法
**节 一元线性回归分析预测法
第二节 多元线性回归预测法
第三节 非线性回归预测方法
第四节 带虚拟变量的回归预测法
第五节 异方差的回归预测法
第三章 单变量确定性时间序列的预测方法
**节 时间序列预测法概述
第二节 时间序列的平滑预测法
第三节 趋势外推预测法
第四节 时间序列的因子分解预测法
第四章 单变量随机型时间序列的预测方法
**节 随机型时间序列模型的相关概念
第二节 平稳随机序列模型的预测
第三节 非平稳随机型时间序列的预测
第四节 干预分析模型预测法
第五章 含季节变动的时间序列预测方法
**节 季节变动预测法概述
第二节 季节变动预测的直接平均法
第三节 季节变动预测的趋势剔除法
第四节 季节变动预测的指数平滑法
第五节 随机型时间序列的季节变动预测
第六节 季节变动的预测方法比较
第六章 多变量时间序列的预测方法
**节 误差自相关的预测方法
第二节 协整及误差修正模型预测法
第三节 向量自回归模型预测法
第四节 混频数据模型的预测方法
第七章 景气预测法与马尔科夫预测法简介
**节 景气预测法
第二节 马尔科夫预测法
第八章 灰色预测法与人工神经网络预测法简介
**节 灰色预测法
第二节 人工神经网络预测法
附录 主要统计分布表
附表一 正态双侧临界值表
附表二 标准正态分布函数的数值表
附表三 x2分布临界值表
附表四 t分布临界值表
附表五 F分布临界值表（a=0.05）
附表六 Durbin-Watson检验表(a＝0.05)
参考文献
**节 统计预测的概念
第二节 统计预测方法概述
第三节 定性预测法概述
第二章 回归分析预测法
**节 一元线性回归分析预测法
第二节 多元线性回归预测法
第三节 非线性回归预测方法
第四节 带虚拟变量的回归预测法
第五节 异方差的回归预测法
第三章 单变量确定性时间序列的预测方法
**节 时间序列预测法概述
第二节 时间序列的平滑预测法
第三节 趋势外推预测法
第四节 时间序列的因子分解预测法
第四章 单变量随机型时间序列的预测方法
**节 随机型时间序列模型的相关概念
第二节 平稳随机序列模型的预测
第三节 非平稳随机型时间序列的预测
第四节 干预分析模型预测法
第五章 含季节变动的时间序列预测方法
**节 季节变动预测法概述
第二节 季节变动预测的直接平均法
第三节 季节变动预测的趋势剔除法
第四节 季节变动预测的指数平滑法
第五节 随机型时间序列的季节变动预测
第六节 季节变动的预测方法比较
第六章 多变量时间序列的预测方法
**节 误差自相关的预测方法
第二节 协整及误差修正模型预测法
第三节 向量自回归模型预测法
第四节 混频数据模型的预测方法
第七章 景气预测法与马尔科夫预测法简介
**节 景气预测法
第二节 马尔科夫预测法
第八章 灰色预测法与人工神经网络预测法简介
**节 灰色预测法
第二节 人工神经网络预测法
附录 主要统计分布表
附表一 正态双侧临界值表
附表二 标准正态分布函数的数值表
附表三 x2分布临界值表
附表四 t分布临界值表
附表五 F分布临界值表（a=0.05）
附表六 Durbin-Watson检验表(a＝0.05)
参考文献
展开全部
统计预测 作者简介
洪兴建，安徽南陵人，现为浙江财经大学数据科学学院教授、院长，博士生导师，入选浙江省“151人才工程”第一层次，社会兼职主要有浙江省统计学会副会长、《统计研究》编委等。主持国家社科基金重大项目、重点项目等重量科研项目6项，在《经济研究》《统计研究》《数量经济技术经济研究》等期刊发表学术论文50余篇。荣获10余项省部级奖励。
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