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CH4 需求预测、计划与控制 需求预测方法 定性预测方法： 头脑风暴法  Delphi法 定量预测方法： Causal：因果分析（回归） Time series: 时间序列 Simulation: 模拟仿真 Page. 2 需求预测因素 预测需求=系统性因素(systematic)+随机性因素(random) 等级 剔除季节性影响的当 Level 前需求水平 系统性 趋势 下一周期增长或降低 因素 Trend 的趋势 季节性 可预测的随季节波动 Seasona 的需求 lity Page. 3 1.回归分析 回归分析（Regression Analysis）：统计分析的方法， 主要探讨数据之间的相关关系。 主要过程： 1. 根据预测目标，确定自变量和因变量； 2. 建立回归预测模型； 3. 进行相关分析（获得相关系数等）； 4. 检验回归预测模型，计算预测误差； 5. 计算并确定预测值。 Page. 4 线性回归预测 线性回归预测法是指一个或多个自变量和因变量之间具有 线性关系，配合线性回归模型，根据自变量的变动来预测 应变量平均发展趋势的方法。 y a =+bx 式中：y——预测值（因变量） a、b—— 回归模型系数 R ——相关系数 R=0时，不相关； R=1时，完全相关； 0R≤1时，部分相关，R越大相关性越高 。 Page. 5 非线性回归预测 非线性回归预测是指自变量与因变量之间的关系某种非线 性关系时的回归预测法 常用模型：多项式模型、对数模型、指数模型、幂函数模 型等 ˆ 2 多项式： y b =+b x +b x + ... 0 1 2 对数： y a =+bLn (x ) b 幂函数： y ax bx 指数： y ce …… Page. 6 Excel在回归分析中的应用 利用图表进行回归分析  选择变量  生成散点图  添加趋势线  选择类型，设置选项 利用数据分析工具进行回归分析 （将函数转换为线性回归形式）