时间序列是指把历史统计资料按时间顺序排 列起来得到的一组数据序列。例如,按月份排列 的某种商品的销售量;农业总产值按年度顺序排 列起来的数据序列等都是时间序列。时间序列预 测法将影响预测目标的一切因素都由“时间”综 合起来描述,是根据市场过去的变化趋势分析未 来的发展,它的前提是假定事物的过去会同样延 续到未来。时间序列市场分析法是撇开市场发展 的因果关系去分析市场的过去和未来的联系

1.1连续介质假说 推导流体力学基本方程的两条途径 统计方法 把流体看作由运动的分子组成,认为宏观现象起源于分子运动,运用力 学定律和概率论预测流体的宏观性质。 对于偏离平衡态不远的流体可推导出质量、动量和能量方程,给出输运 系数(μ,K)的表达式

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

国民经济核算体系是在一定经济理论的指导下,综 合应用统计、会计、数学等方法,为测定一个国家 (地区、部门)在特定时期内的经济活动(流量) 和特定时点上的经济成果(存量)所构成的一个相 互联系的系统。其各项总量指标及其组成,是进行 经济分析、经济预测和决策研究的重要依据。 国民经济核算体系有两种:

本书是一本集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的教 材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际,能够比较准确地刻画事 物的现状、把握它的内在规律、并力图能够预测它的发展趋势。长期以来,社会 科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低,总是较多地依赖于概 念定义和逻辑推理,处于单纯思辨的范围,很少具有经验(实证)研究的性 质。因此,总是有很多人并不将其作为科学来对待

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法, 是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、 预测和控制的重要工具

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005%左右,每吨钢铝耗可降低0.07~0.08 kg,铝脱氧有效利用系数为70.31%~80.35%;RH进站钢液温度增加35~40℃,铝耗降低1 kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4%左右;吹氧量小于100 m3和大于100 m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3%和74.6%左右,吹氧量每增加50 m3,铝耗分别增加0.1 kg和0.2 kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359 kg降低到1.113 kg,降幅达18.1%

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

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