預測方法與技術（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉思峰 編

圖書標籤:

• 預測
• 時間序列分析
• 統計建模
• 數據分析
• 機器學習
• 計量經濟學
• 預測模型
• 商業預測
• 數據挖掘
• 人工智能

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040431278

版次：2

商品編碼：11779752

包裝：平裝

叢書名： 高等學校管理科學專業係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：270

字數：430000

正文語種：中文

內容簡介

　　《預測方法與技術（第2版）》是根據國傢教育部發布的“預測方法與技術”課程教學基本要求，為高等院校經濟、管理類專業編寫的一本教科書，是在作者多年講授有關課程和從事相關課題研究的基礎上凝練而成的。全書共分12章，主要內容包括預測概述、定性預測方法、時間序列平滑預測法、一元綫性迴歸模型、多元綫性迴歸模型、非綫性迴歸模型、趨勢外推預測方法、馬爾柯夫預測法、序列算子與灰色信息挖掘、灰色係統模型、灰色係統預測以及常用預測軟件簡介等。後一部分是課程實驗。
　　在書稿撰寫過程中，作者始終堅持讀者至上的原則。在理論闡述上力求簡明扼要、深入淺齣、通俗易懂，易於自學。對預測方法和應用技術的討論，則力求清晰、詳盡而不纍贅。因此，《預測方法與技術（第2版）》不僅適閤作為經濟、管理類專業本科生的專業課教材，而且是一本適宜於政府部門、企事業單位的管理乾部、工程技術人員和大學理工科學生學習現代預測方法與技術的自學參考書。

目錄

第一章 預測概述
1.1 引言
1.2 預測的作用
1.3 預測的基本原則
1.4 預測的分類
1.5 預測的程序
1.6 預測的精度和價值
練習題

第二章 定性預測方法
2.1 引言
2.2 市場調查預測法
2.3 專傢預測法
2.4 主觀概率法
2.5 預兆預測法
練習題

第三章 時間序列平滑預測法
3.1 時間序列概述
3.2 移動平均法
3.3 指數平滑法
3.4 差分指數平滑法
3.5 自適應過濾法
3.6 ARMA模型簡介
練習題

第四章 一元綫性迴歸模型
4.1 引言
4.2 一元綫性迴歸模型及其假設條件
4.3 模型參數的估計
4.4 估計量的統計特性
4.5 迴歸方程的檢驗
4.6 預測區間
4.7 幾個應當注意的問題
4.8 一元綫性迴歸模型的應用
練習題

第五章 多元綫性迴歸模型
5.1 多元綫性迴歸模型及其假設條件
5.2 模型參數的估計
5.3 迴歸係數嚮量估計值B的統計性質
5.4 多元綫性迴歸模型的檢驗
5.5 含有虛擬變量的迴歸模型
5.6 自變量的選擇
5.7 若乾問題討論
5.8 多元綫性迴歸模型的應用
練習題

第六章 非綫性迴歸模型
6.1 非綫性迴歸模型的形式及其分類
6.2 直接換元法
6.3 間接換元法
6.4 非綫性迴歸模型的綫性逼近
6.5 非綫性迴歸模型的應用
練習題

第七章 趨勢外推預測方法
7.1 指數麯綫法
7.2 修正指數麯綫法
7.3 生長麯綫法
7.4 包絡麯綫法
練習題

第八章 馬爾柯夫預測法
8.1 馬爾柯夫鏈簡介
8.2 商品銷售狀態預測
8.3 市場占有率預測
8.4 期望利潤預測
練習題

第九章 序列算子與灰色信息挖掘
9.1 引言
9.2 衝擊擾動係統與緩衝算子
9.3 實用緩衝算子的構造
9.4 均值算子
9.5 準光滑序列與級比算子
9.6 纍加算子與纍減算子
9.7 纍加生成序列的灰指數規律
練習題

第十章 灰色係統模型
10.1 GM（1，1）模型的基本形式
10.2 殘差GM（1，1）模型
10.3 GM（1，1）模型群
10.4 GM（1，1）模型的適用範圍
10.5 灰色Vethulst模型
10.6 GM（0，N）模型
10.7 GM（1，N）模型
練習題

第十一章 灰色係統預測
11.1 引言
11.2 數列預測
11.3 區間預測
11.4 灰色災變預測
11.5 波形預測
練習題

第十二章 常用預測軟件簡介
12.1 SPSS軟件簡介
12.2 灰色係統建模軟件7.O簡介

課程實驗
實驗一 SPSS軟件的基本操作
實驗二 時間序列預測
實驗三 一元綫性迴歸預測
實驗四 多元綫性迴歸預測
實驗五 含有虛擬變量的迴歸模型預測
實驗六 非綫性迴歸模型預測
實驗七 灰色係統建模軟件登錄
實驗八 軟件下載與數據輸入
實驗九 緩衝算子計算軟件應用
實驗十 灰色預測模型建模軟件應用
實驗十一 灰色關聯分析模型建模軟件應用
實驗十二 灰色聚類評估模型建模軟件應用
實驗十三 多目標加權灰靶決策模型建模軟件應用
附錶1 標準正態分布錶
附錶2 f分布錶
附錶3 F分布錶（a=0.01）
附錶4 F分布錶（a=O.05）

《預測方法與技術（第2版）》 內容簡介 在當今瞬息萬變的商業和科學領域，準確預測未來趨勢、識彆潛在風險和把握機遇已成為至關重要的能力。本書《預測方法與技術（第2版）》正是為滿足這一日益增長的需求而精心打造的權威指南。它係統地闡述瞭從基礎理論到前沿應用的各類預測方法和技術，旨在幫助讀者建立起一套嚴謹、科學的預測思維體係，並能將其有效應用於實際問題中。 本書的特色在於其深度和廣度。在深度上，它不僅僅羅列各種方法，更深入地剖析瞭每種方法的原理、假設條件、適用場景以及優缺點，使讀者能夠知其然，更知其所以然。在廣度上，本書涵蓋瞭定性預測、定量預測以及與數據科學、機器學習緊密結閤的現代預測技術，力求為讀者提供一個全景式的預測知識圖譜。 核心內容概覽： 預測基礎理論與思維： 本部分將引導讀者理解預測的本質、預測的局限性以及構建有效預測模型的關鍵要素。我們將探討預測誤差的來源，以及如何通過科學的方法來最小化不確定性。同時，本書還將強調預測的戰略意義，以及如何將預測結果轉化為可執行的商業決策。 定性預測方法： 在數據稀缺或難以量化的情況下，定性預測方法顯得尤為重要。本書將詳細介紹諸如專傢意見法（德爾菲法）、情景分析、頭腦風暴法以及趨勢外推法等經典定性預測技術。我們將探討如何係統地收集和整閤專傢知識，如何構建閤理的情景假設，以及如何通過結構化的討論來達成共識。 定量預測方法——時間序列分析： 時間序列數據是許多領域預測的基礎，本書將對時間序列分析的各種模型進行詳盡的講解。從基礎的移動平均、指數平滑法，到經典的ARIMA係列模型（AR, MA, ARMA, ARIMA），再到季節性時間序列模型（SARIMA），本書都將提供深入的數學推導和實際應用案例。此外，還將介紹一些更高級的時間序列模型，如GARCH模型，用於捕捉金融市場的波動性。 定量預測方法——迴歸分析： 迴歸分析是識彆和量化變量之間關係的關鍵工具，也是預測的重要手段。本書將涵蓋從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸的各個方麵。我們將討論模型的假設、係數的解釋、模型的擬閤優度檢驗（如R²、調整R²）以及殘差分析。此外，還將介紹多項式迴歸、非綫性迴歸等方法，以應對更復雜的關係。 定量預測方法——其他統計模型： 除瞭時間序列和迴歸分析，本書還將介紹其他重要的統計預測模型，如馬爾可夫鏈，它在狀態轉移預測中具有廣泛應用。同時，還會探討一些基於概率分布的預測模型，以及如何利用統計推斷來生成置信區間和預測區間。 機器學習在預測中的應用： 隨著大數據時代的到來，機器學習方法在預測領域的地位日益凸顯。本書將深入淺齣地介紹一係列強大的機器學習預測算法，包括： 樹形模型： 如決策樹、隨機森林、梯度提升樹（XGBoost, LightGBM），它們在處理非綫性關係和特徵交互方麵錶現齣色。 支持嚮量機（SVM）： 尤其是在分類和迴歸任務中的應用。 神經網絡與深度學習： 介紹循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及捲積神經網絡（CNN）在時間序列預測、自然語言處理相關預測任務中的應用潛力。 集成學習方法： 如Bagging和Boosting，它們通過結閤多個模型的預測結果來提高整體性能。 模型評估與選擇： 準確評估預測模型的性能是至關重要的。本書將詳細介紹各種評價指標，包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等，並討論如何根據具體業務場景選擇最閤適的評估標準。此外，還將講解交叉驗證、留一法等模型選擇技術，以避免過擬閤和欠擬閤。 預測的應用領域： 為瞭讓讀者更好地理解理論知識的應用，本書將穿插大量的實際案例，覆蓋經濟學、金融學、市場營銷、生産製造、交通管理、醫療健康、環境科學等多個領域。例如，如何預測股票價格、消費需求、設備故障、疾病傳播等。 預測的挑戰與未來趨勢： 本部分將討論在實際預測過程中可能遇到的各種挑戰，如數據質量問題、概念漂移、突發事件的影響等，並提齣相應的應對策略。同時，還將展望預測技術的發展趨勢，如自動化預測、實時預測、可解釋AI在預測中的作用，以及與其他新興技術的融閤。 本書的目標讀者： 本書適閤以下人群閱讀： 對預測學感興趣的初學者，希望係統學習預測的基礎理論和方法。 在商業、金融、市場、運營、研究等領域工作的專業人士，需要利用預測來指導決策。 數據科學傢、機器學習工程師，希望拓展預測模型和技術的應用範圍。 對量化分析和數據驅動決策感興趣的在校學生和研究人員。 通過閱讀《預測方法與技術（第2版）》，讀者將能夠掌握一係列強大的預測工具和技術，提升對未來趨勢的洞察力，從而在日益復雜的世界中做齣更明智、更有效的決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據中蘊藏著無限的可能性，而預測技術正是解鎖這些可能性的關鍵。在我目前的工作中，經常需要對市場動態、客戶行為以及潛在的風險進行預判，所以，一本能夠提供係統性指導的預測書籍對我來說意義重大。當我瞭解到《預測方法與技術（第2版）》這本書的存在時，我便充滿瞭期待。我希望這本書能夠為我構建一個堅實的預測理論基礎，並教會我如何將理論轉化為實踐。我特彆關注書中是否會深入講解各種統計模型，例如，如何進行時間序列分析、迴歸分析、因子分析等，並解釋它們在不同預測場景下的適用性。同時，我也非常期待書中能夠涵蓋當前主流的機器學習預測算法，如決策樹、隨機森林、梯度提升、神經網絡等，並詳細闡述它們的原理、優缺點以及如何進行模型選擇和參數調優。對我而言，理解這些技術如何處理數據、如何識彆模式、以及如何做齣預測，至關重要。此外，我也希望書中能夠提供一些關於如何評估預測模型的性能、如何處理不確定性、以及如何將預測結果有效地傳達給非技術背景的受眾的實用指導。如果書中能包含一些來自不同行業的實際案例，能夠展示這些預測方法是如何在真實世界中解決實際問題的，那將極大地增強這本書的可讀性和實用性。我希望這本書能夠成為我提升預測能力，從而在工作中做齣更精準、更科學的決策的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

我對數據科學領域的許多技術都抱有濃厚的興趣，而預測是其中我最想深入瞭解的一個方嚮。我常常思考，如何能夠從看似雜亂無章的數據中，找齣潛在的規律，並以此來預測未來的走嚮。當我偶然發現瞭《預測方法與技術（第2版）》這本書，我感覺到這可能是我一直以來在尋找的那個“寶藏”。我希望這本書能夠給我帶來一個全麵且係統的預測知識體係。我特彆期待書中能夠深入探討各種預測模型，例如，從基礎的綫性迴歸，到復雜的深度學習模型，並詳細解釋它們的內在邏輯和數學原理。我更關注的是，作者如何指導讀者去選擇最適閤特定場景的模型，以及如何進行模型參數的優化。在我看來，理論知識固然重要，但如何將其轉化為可操作的實踐，並最終産生有價值的預測結果，纔是關鍵所在。所以，我非常希望書中能夠包含大量的實際案例，最好是涵蓋不同行業，例如，經濟領域的宏觀經濟預測，商業領域的銷售預測，甚至是一些科學研究中的預測應用。如果書中還能提供一些關於數據可視化在預測中的作用，以及如何嚮非技術人員解釋復雜的預測結果的指導，那就更加完美瞭。我期待這本書能夠讓我對預測有一個更深刻的理解，並提升我在這方麵的實際應用能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引人的，簡潔大方，一眼就能看齣主題是關於“預測”的。我一直對如何從海量數據中挖掘趨勢、做齣準確預測非常感興趣，所以當我在書店看到這本書時，就迫不及待地翻閱起來。雖然我還沒有深入閱讀，但從目錄和扉頁的介紹來看，這本書似乎涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的廣泛內容。我特彆留意瞭一下它是否涉及一些我比較熟悉的領域，比如經濟預測、市場趨勢分析，甚至是某些科學研究中的預測模型。如果書中能夠對這些應用場景進行詳細的案例分析，那就更好瞭。我對技術的細節非常挑剔，希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實操性的指導。例如，它是否會介紹一些具體的算法，或者提供一些代碼示例，讓我能夠親手嘗試？我對“第2版”這個標簽也頗感期待，這意味著它應該比前一版有更新的內容和更完善的論述，能夠反映當前預測技術領域最新的發展和突破。我希望這本書能夠引領我進入一個更深層次的預測世界，讓我能夠更好地理解和運用這些強大的工具。我對它在解決實際問題方麵的指導作用抱有很大的期望，尤其是在我目前的工作中，經常需要對未來的發展進行預判。希望這本書能給我帶來一些全新的視角和實用的方法。

評分☆☆☆☆☆

我對“預測”這個概念一直充滿著好奇，總覺得它就像一把鑰匙，能夠打開通往未來的大門。在我的工作中，經常需要麵對各種不確定性，而準確的預測往往能幫助我更好地規避風險，抓住機遇。當我看到《預測方法與技術（第2版）》這本書時，我幾乎毫不猶豫地想要深入瞭解它。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的預測方法論，讓我能夠係統地學習和掌握各種預測技術。我特彆關注書中是否會詳細介紹各種統計模型和機器學習算法，例如，迴歸分析、時間序列模型、決策樹、神經網絡等等。我希望作者能夠深入淺齣地解釋這些模型背後的原理，並說明它們各自的適用場景和局限性。此外，我還對模型評估和驗證的部分非常感興趣。畢竟，再復雜的模型，如果不能準確地預測未來，那也是徒勞。我希望書中能夠提供一些關於如何衡量模型性能、如何避免過擬閤、如何進行交叉驗證等方麵的實用技巧。如果書中還能包含一些實際案例，能夠展示這些預測方法在不同領域的應用，例如，金融市場預測、需求預測、風險評估等等，那將非常有啓發性。我期待這本書能夠幫助我構建一個強大的預測工具箱，讓我能夠更自信地麵對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何更有效地利用我掌握的數據來為未來做規劃。我曾經嘗試過一些零散的預測方法，但總感覺不夠係統，缺乏一個堅實的理論基礎。當我偶然看到《預測方法與技術（第2版）》這本書時，我的直覺告訴我，這可能就是我一直在尋找的答案。我翻看瞭目錄，看到裏麵涉及瞭各種統計模型、機器學習算法，甚至還有一些我不太熟悉的領域，比如時間序列分析、迴歸分析等等。這讓我非常興奮，因為我一直希望能夠將這些理論知識與我的實際工作相結閤。我尤其關注書中是否有關於如何選擇閤適的預測模型，以及如何評估模型準確性的部分。在我看來，很多時候，我們往往容易陷入過度擬閤的陷阱，或者選擇瞭一個不適閤當前問題的模型。如果這本書能夠提供一些實用的技巧和注意事項，那將對我非常有幫助。我還希望書中能夠包含一些實際的應用案例，最好是來自不同行業，比如金融、零售、製造等。通過這些案例，我能夠更好地理解這些預測方法是如何在真實世界中發揮作用的，以及它們可能帶來的挑戰和機遇。我期待這本書能夠幫助我建立一個更全麵、更係統的預測知識體係，從而更好地應對未來的不確定性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對“預測”這個詞一直抱有一種既好奇又有點敬畏的態度。在很多領域，準確的預測往往能帶來巨大的優勢，但也伴隨著相當大的挑戰。當我拿到《預測方法與技術（第2版）》這本書時，我最先關注的是它的內容是否能夠觸及到我當前在工作中遇到的瓶頸。我經常需要在數據中尋找隱藏的規律，並基於這些規律對未來的銷售額、客戶需求，甚至是技術發展趨勢做齣預判。這本書的標題“預測方法與技術”聽起來就非常契閤我的需求。我希望這本書能夠深入淺齣地講解各種預測模型背後的原理，而不僅僅是列齣一些公式。我更看重的是，它能否提供一些實用的方法論，讓我能夠根據不同的場景選擇最閤適的模型，並且知道如何去評估模型的性能。比如，對於具有周期性特徵的數據，是否有專門的分析方法？對於那些噪聲很大的數據，又該如何處理？我特彆希望書中能包含一些關於數據預處理、特徵工程的討論，因為我深知數據質量對預測結果的重要性。此外，如果書中能提供一些關於如何解釋預測結果、如何將預測結果轉化為 actionable insights 的指導，那就更完美瞭。我渴望通過這本書，能夠提升我在這方麵的能力，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠“預見未來”的技術感到著迷，尤其是在當今這個快速變化的時代，對未來的預判能力顯得尤為關鍵。我的工作涉及一些需要對市場趨勢和客戶行為進行預測的環節，所以，一本能夠提供係統指導的預測書籍對我來說至關重要。當我看到《預測方法與技術（第2版）》的標題時，我立刻意識到這可能是我一直在尋找的那本“寶典”。我非常期待這本書能夠提供一個清晰的預測框架，讓我能夠從零開始，逐步掌握各種預測方法。我希望書中能夠涵蓋從基礎的統計模型，如時間序列分析、迴歸分析，到更復雜的機器學習算法，如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等。我更看重的是，作者是否能夠深入淺齣地解釋這些模型背後的數學原理，以及它們在實際應用中的優勢和劣勢。同時，我也非常關注模型評估和選擇的部分。在我看來，選擇一個閤適的模型並準確評估其預測能力，是預測成功的關鍵。如果書中能夠提供一些關於如何處理缺失值、異常值，以及如何進行特徵工程的建議，那將對我非常有幫助。此外，如果書中能夠包含一些具體的案例研究，展示這些預測方法如何在不同行業中得到應用，並分析其效果，那將極大地提升這本書的實用價值。我渴望通過閱讀這本書，能夠構建起一個紮實的預測知識體係，從而更好地應對未來的挑戰，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

在當今這個信息爆炸且瞬息萬變的時代，能夠準確預測未來趨勢的能力，無疑是一項寶貴的財富。無論是宏觀經濟的波動，還是微觀市場的細微變化，亦或是科技發展的脈搏，都離不開預測的支撐。我一直對如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信號，並藉此洞察未來走嚮的技術充滿著濃厚的興趣。因此，《預測方法與技術（第2版）》這本書立刻吸引瞭我的目光。我希望這本書能夠為我提供一個係統性的框架，讓我能夠全麵理解和掌握各種預測方法。我特彆關注書中是否會詳細介紹各類預測模型，從經典的統計學方法，例如時間序列分析、迴歸模型，到更加現代的機器學習算法，例如支持嚮量機、神經網絡、集成學習等。我不僅希望瞭解它們的數學原理，更希望知道它們各自的優勢、局限性以及在不同應用場景下的選擇策略。此外，模型評估與驗證也是我非常看重的部分。我希望書中能夠提供一些客觀的度量標準和實用的技巧，幫助我準確地評估預測模型的性能，並找到進一步優化的方嚮。如果書中能夠包含一些跨行業的案例研究，例如，在金融、零售、醫療等領域如何應用預測技術解決實際問題，那將大大提升這本書的實踐指導意義。我期待通過閱讀這本書，能夠提升我的數據分析和預測能力，從而在工作和生活中做齣更明智、更具前瞻性的決策。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，預測技術是連接過去、現在與未來的橋梁。在這個充滿不確定性的世界裏，如何更準確地把握未來，是許多領域都麵臨的共同挑戰。我的個人興趣和工作需求都讓我對預測方法充滿瞭好奇。當我翻閱《預測方法與技術（第2版）》這本書時，我被它所涵蓋的廣泛內容所吸引。我希望這本書能夠為我提供一個全麵且深入的預測理論體係，並且能夠指導我如何在實踐中運用這些技術。我尤其關注書中是否會詳細講解各種統計學模型，例如，如何利用曆史數據來構建時間序列模型，如何進行迴歸分析來揭示變量之間的關係，以及如何處理各種類型的數據。同時，我也非常期待書中能夠深入探討機器學習在預測中的應用，例如，如何使用決策樹、支持嚮量機、神經網絡等算法來構建更復雜的預測模型。對我來說，瞭解這些模型的原理、優勢、劣勢以及它們在不同場景下的適用性至關重要。此外，我希望書中能夠提供一些關於如何評估預測模型的準確性、如何進行模型調優、以及如何避免過擬閤的實用技巧。如果書中還能包含一些實際案例，能夠展示這些預測方法如何在不同行業中得到成功應用，並提供一些可操作的建議，那將極大地提升這本書的價值。我渴望通過這本書，能夠成為一名更優秀的預測者，為我的工作和研究帶來新的突破。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據驅動的決策過程深感興趣，尤其是在這個信息爆炸的時代，如何從海量的數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為指導行動的依據，顯得尤為重要。我的工作涉及到一些需要對未來趨勢進行預判的環節，所以，一本關於預測方法的書籍對我來說是必不可少的。當我瞭解到《預測方法與技術（第2版）》這本書的存在時，我立刻被它吸引住瞭。我非常期待這本書能夠提供一個係統性的框架，來幫助我理解和掌握各種預測技術。我希望書中能夠詳細介紹不同的預測模型，例如，從傳統的統計模型到新興的機器學習算法，並且能夠解釋它們各自的優缺點、適用範圍以及如何進行選擇。我尤其關注書中是否會涉及如何處理時間序列數據，因為這在我目前的工作中是一個非常常見且棘手的問題。此外，我也對模型評估和驗證的部分非常感興趣，希望書中能夠提供一些標準化的方法和度量指標，讓我能夠客觀地評估預測的準確性，並找到進一步優化的方嚮。如果書中還能包含一些實際的案例研究，能夠展示這些方法在不同行業中的應用，那就更具參考價值瞭。我希望這本書能夠成為我提升預測能力，做齣更科學、更有效的決策的得力助手。

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