商务统计学课件.pptVIP

（三）季节变动的测定 2、 同期移动平均法 （1）计算各期移动平均数 （2）计算各期季节随机值 （3）计算季节指数 （4）分摊计算误差 （四）循环变动的测定 1、直接测定法 （1）计算各期的年距环比发展速度 （2）使用移动平均法计算循环指数 （四）循环变动的测定 2、剩余测定法 （1）计算各期的循环随机值 （2）使用移动平均法计算循环指数 （五）随机变动的测定 对于一个时间序列，若已分别测定得出其长期趋势，季节变动和循环变动，则将这三种变动逐一分离出去，所余即为随机变动。即： 四、时间序列自回归分析 （一）时间序列自回归模型的构建 1、平稳时间序列自回归模型 2、非平稳时间序列自回归模型 （1）差分自回归模型 （2）带趋势项的自回归模型 （一）时间序列自回归模型的构建 3、季度或月份时间序列自回归模型 （1）季节差分自回归模型 （2）带季节虚拟变量的自回归模型 （二）时间序列自回归模型的估计与检验 1、时间序列自回归模型阶数的选择 ——从最低阶开始进行比较 2、时间序列自回归模型的估计 ——最小二乘法 3、时间序列自回归模型的检验 ——回归系数t检验 （三）应用时间序列自回归模型进行预测 根据时间序列自回归模型进行预测，也就是将时间序列变量的现在和过去的实际值代入自回归模型得出未来的估计值，将现在和过去的实际值以及未来的估计值代入自回归模型，得出更远的未来的估计值。 第十章 统计决策分析 一、统计决策的要素和程序 二、非概率型决策 三、先验概率型决策 四、后验概率型决策 一、统计决策的要素和程序 （一）决策的概念——针对面临的问题和客观环境，做出某种行动决定的过程，就是决策。如果决策过程中所使用的分析推断方法主要是统计分析推断方法，那么这种决策就被称为统计决策。 （二）决策的类型划分 1、确定性决策 2、非确定性决策——（1）概率型决策 （2）非概率型决策 一、统计决策的要素和程序 （三）统计决策三要素——决策者面对的客观环境具有不确定性，需要使用统计分析推断方法对决策的行动结果进行分析，这是统计决策的主要特征。进行统计决策，必须具有以下三个基本要素。 （1）客观环境的可能状态集——Θ={θi} （2）决策者的可行行动集——A={aj} （3）决策行动的收益函数或损失函数 ——收益函数Q(θi,aj)或损失函数L(θi,aj) 一、统计决策的要素和程序 （四）常用的损失函数 1、线性损失函数 2、平方误差损失函数 一、统计决策的要素和程序 （五）收益矩阵表和损失矩阵表 当客观环境的状态集和决策者的行动集都只包含有限个元素时，决策行动的收益函数或损失函数也可用收益矩阵表和损失矩阵表来表示。 二、样本观测模型和样本回归函数 设样本观测值为(yj，x1j，x2j，…，xkj)，j＝1,2,…,n，则对于线性模型来说，有： yj＝β0＋β1x1j＋β2x2j＋…＋βkxkj＋uj ， j＝1，…，n. 这n个关系式称为因变量y的观测模型。由此观测模型可估计得出模型中各个参数的估计值，从而得出样本回归函数为： 三、一元线性回归分析 （一）散点图 设样本观测值分别为(x1 y1)、(x2，y2)、…、(xn，yn)，在平面直角坐标系内将这n对观测值用n个点表示出来，所形成的图形称为散点图。通过观察散点图的形状,可辅助判断回归函数的具体形式。一元线性回归模型的形式为： y＝β0＋β1x＋u （二）模型参数的最小二乘估计 1、最小二乘估计的原理 所谓最小二乘估计，就是寻找使样本观测模型的随机误差平方和最小的参数值作为回归模型参数的估计值。 2、求一元线性回归模型系数的正规方程组 （二）模型参数的最小二乘估计 3、回归系数的最小二乘估计公式 4、样本回归方程 （二）模型参数的最小二乘估计 5、残差与残差平方和的计算 6、回归模型随机误差的方差的估计 （三）回归的方差分析 1、因变量总变动平方和的分