第2章企业市场调查与预测_企业经营统计学.ppt

这种分析结果对总体是否显著，具有何种置信度，还得借助F检验来判断。 F统计量计算公式为： 将计算得到的F值与F分布表值比较后，便可判明方差分析结果，即回归分析建立的回归方程是否具有显著性。 F检验步骤为： 选择检验的显著性水平 ； 根据 以及自由度m和自由度n-m-1，查F分布表的临界值 。 将计算的F与作比较判断。若 则认为回归预测模型具有显著水平，回归预测模型所含自变量的变化足够解释因变量的变化。若 ，则认为回归预测模型达不到显著水平，回归预测模型所含自变量的变化不足以解释因变量的变化。 本例根据表2-10方差分析的数据，计算出： 若选择显著水平 ,考虑m=1和n-m-1=9，查得F分布表临界值 。因为 ，所以，可以认为从总体上讲，该企业季度广告费与销售额两变量间线性关系具有5%显著水平，回归分析建立回归方程对总体而言，预测或控制有效性能达95%。 （8）进行实际预测或控制 回归标准误差通常用S表示，其计算公式为： 显然，回归标准误差S越大，观察值在回归直线周围分布离散程度越大，直线回归方程应用的精确度越低；反之，S越小，在回归直线周围分布离散程度越小，直线回归方程应用的精确度越高。 一般在计算回归标准误差之后，按下式进行判断： 本例中，按方差分析表中数值，计算得 ，且 。 我们可以认为回归方程，应用精确度基本令人满意。 一般认为， 的波动规律呈正态分布：一般置信区间计算公式为： 置信区间= ，或者简写成： 上述公式的意义是：预测值 落在 区间内的置信度为68.3%；落在 区间内的置信度为95.4%；落在区间 内的置信度为99.7%。 本例中，①求预测销售额的置信区间 取置信度为90%， =1.860，若下季度广告费为80万元，预测的销售额为2267.7万元，则 置信区间= ②反求广告费开支 本例希望企业季度销售额控制在2100万-2500万元间，有90%的置信度，即希望 以及 ，所需广告费是多少？ 取置信度为90%， =1.860，本例是小样本，暂假设 ，可利用 建立方程组 求解得： 企业广告费开支应该控制在77.23万-85.45万元之间。 本章内容到此结束，谢谢！ 当N=5时，分别计算一次移动平均数 ： 1999-2003年： 该地区2006年的外贸收入预测值为： 当N=3时， 由此可以看出，跨越期N不同，预测值也不同。 上述预测结果表明，观察值经过移动平均的调整，移动平均值序列因消除了不规则变动和季节变动影响，移动趋势渐趋平稳。设立不同的N值，有不同的预测结果。 案例三 移动平均预测案例二 某企业1994—2005年的营业额资料见表2-13：请预测出该企业2006年的营业额。 表2-13 某企业1994－2005年营业额资料表 单位：万元 年 度 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 营业额 　 262 257 252 247 250 258 年 度 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 营业额 267 278 280 297 300 305 　 分析：这个案例里面我们介绍另一种移动平均预测法的应用。权数特殊的加权移动平均预测法，权系数是指数几何级数，所以，称为指数平滑法。例如：本期实际销售量乘以平滑系数 ，加上预测销售量乘以 的和，即为下期预测的销售量。指数平滑法可分为一次指数一滑法、二次指数平滑法和多次指数平滑法。我们仅介绍一次指数一滑法。 设 为时间序列观察值，观察值的时间