預測理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郞貿祥 編

圖書標籤:

• 預測
• 時間序列分析
• 計量經濟學
• 統計學
• 數據分析
• 模型
• 風險管理
• 決策分析
• 人工智能
• 機器學習

齣版社： 清華大學齣版社 ，

ISBN：9787512100473

版次：1

商品編碼：10879003

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-11-01

用紙：膠版紙

頁數：252

字數：409000

正文語種：中文

內容簡介

《預測理論與方法》是一部全麵、係統介紹各種傳統及現代預測理論與方法的教材，共分7章，包括：預測學概述、定性預測方法、時間序列預測方法、因果分析預測方法、組閤預測方法、現代預測方法及交通運輸係統預測案例。
《預測理論與方法》既可以作為交通運輸規劃與管理、係統理論、係統分析與集成、運輸與物流、城市交通工程、電子商務等專業碩士研究生的教材，也可作為經濟學類、工商管理類、交通運輸類和物流管理類等專業本科生及政府經濟管理部門、工商企業相關管理人員的參考用書。

目錄

第1章 預測學概述
1.1 預測的基本知識
1.1.1 預測的概念及特點
1.1.2 預測、決策及計劃的相互關係
1.1.3 預測的作用
1.2 預測學的發展、理論基礎及其與未來學的關係
1.2.1 預測學的發展
1.2.2 預測學的理論基礎
1.2.3 預測學與未來學的關係
1.3 預測的內容及分類
1.3.1 預測的內容
1.3.2 預測的分類
1.4 預測的原則和步驟
1.4.1 預測的原則
1.4.2 預測的步驟
1.5 預測的原理與方法
1.5.1 預測的一般原理及模式
1.5.2 預測的方法及其選擇
1.6 預測的精度及有效性分析
1.6.1 預測誤差
1.6.2 預測精度
1.6.3 預測的有效性分析
復習思考題

第2章 定性預測方法
2.1 一般調查預測法
2.1.1 一般調查預測法概述
2.1.2 一般調查預測法的步驟
2.2 集體意見預測法
2.2.1 集體意見預測法的步驟
2.2.2 集體意見預測法的應用
2.3 頭腦風暴預測法
2.3.1 頭腦風暴預測法概述
2.3.2 頭腦風暴預測法的原則
2.3.3 頭腦風暴預測法的步驟
2.3.4 頭腦風暴預測法的評價
2.4 德爾菲預測法
2.4.1 德爾菲預測法概述
2.4.2 德爾菲預測法的特點
2.4.3 德爾菲預測法的步驟
2.4.4 德爾菲預測法的評價
2.4.5 德爾菲預測法的應用
2.5 情景分析預測法
2.5.1 情景分析預測法概述
2.5.2 情景分析預測法的特點
2.5.3 情景分析預測法的步驟
2.5.4 情景分析預測法的應用
2.6 推斷預測法
2.6.1 類推預測法
2.6.2 主觀概率預測法
2.7 交叉影響分析預測法
2.7.1 交叉影響分析預測法概述
2.7.2 交叉影響分析預測法的步驟
2.7.3 交叉影響分析預測法的評價
2.7.4 交叉影響分析預測法的應用
復習思考題
習題

第3章 時間序列預測方法
3.1 時間序列及其分析
3.1.1 時間序列概述
3.1.2 時間序列分析
3.2 簡單平均數預測法
3.2.1 簡單平均數預測法概述
3.2.2 算術平均數預測法
3.2.3 加權平均數預測法
3.2.4 幾何平均數預測法
3.2.5 調和平均數預測法
3.3 移動平均預測法
3.3.1 移動平均數及其計算
3.3.2 簡單移動平均預測法
3.3.3 加權移動平均預測法
3.3.4 二次移動平均預測法
3.4 指數平滑預測法
3.4.1 指數平滑值及其計算
……
第4章 因果析預測方法
第5章 組閤預測方法
第6章 現代預測方法
第7章 交通運輸係統預測案例
參考文獻

前言/序言

深入探究：統計建模、機器學習與復雜係統分析 本書導言 在當今數據爆炸的時代，我們被前所未有海量信息的洪流所包圍。如何從這些看似雜亂無章的數據中提煉齣有意義的規律、構建齣能夠準確反映現實世界運行機製的模型，並最終做齣前瞻性的決策，是橫跨科學、工程、金融乃至社會學等諸多領域的核心挑戰。本書並非關注於單一的數學分支或特定的應用領域，而是旨在提供一個整閤性的視角，探討支撐現代數據科學和決策分析的統計建模基礎、前沿的機器學習範式，以及在處理復雜、非綫性係統時的係統分析工具。 本書的編寫目標是為具備一定數學和統計學背景的讀者，提供一個係統、深入且注重實踐的知識框架。我們力求在理論的嚴謹性與應用的直觀性之間找到最佳平衡點，強調工具背後的數學原理，同時展示它們在實際問題中的強大效能。 第一部分：現代統計建模的基石與擴展 本部分將奠定讀者對數據驅動決策所需理論基礎的深刻理解。我們將從經典的概率論和推斷統計學齣發，逐步過渡到更現代、更具適應性的建模技術。 第一章：概率論與統計推斷的現代視角 本章將迴顧貝葉斯定理、大數定律與中心極限定理在現代建模中的核心地位。重點將放在信息論的視角，探討熵、互信息如何量化不確定性和信息增益，這對於理解模型復雜度與解釋力至關重要。我們將詳細分析最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）的異同及其在不同正則化框架下的應用。此外，本章還會引入非參數統計的基本概念，為後續處理高維稀疏數據做鋪墊。 第二章：綫性模型的高級應用與診斷 盡管深度學習占據瞭聚光燈，但綫性模型依然是理解數據結構和進行基準測試的黃金標準。本章深入探討廣義綫性模型（GLM）的結構，包括泊鬆迴歸、負二項迴歸等，並將其擴展到時間序列分析中的自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型。章節的重點將放在模型的診斷、殘差分析和異方差性處理。我們將詳細討論穩健迴歸技術，如M-估計量和Huber損失函數，以應對數據中的異常值和噪聲。 第三章：模型選擇與信息準則 如何判斷一個模型是“好”的？本章專注於模型選擇的科學方法。我們將詳盡對比赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）和最小描述長度（MDL）原理。本書將著重分析交叉驗證（Cross-Validation）的各種形式（K摺、留一法、分層抽樣），並探討偏差-方差權衡的理論基礎。針對高維數據，本章還將介紹正則化技術的原理，包括Lasso（L1）和Ridge（L2）迴歸，以及它們在特徵選擇和降低共綫性影響方麵的作用。 第二部分：機器學習範式與深度學習基礎 本部分將係統地介紹從經典機器學習算法到神經網絡的演進，強調算法的泛化能力和優化路徑。 第四章：核心機器學習算法的內涵 本章將剖析決策樹、隨機森林和梯度提升機（GBM）的內在機製。重點不在於調用庫函數，而在於理解信息增益、基尼不純度的計算，以及提升（Boosting）算法如AdaBoost和XGBoost如何通過序列化弱學習器實現高性能。此外，我們將探討支持嚮量機（SVM）的核函數技巧，尤其是高斯核的數學映射原理，用以理解非綫性邊界的構造。 第五章：神經網絡的結構、優化與反嚮傳播 本章是深入理解現代人工智能的基石。我們將從感知機開始，逐步構建多層前饋網絡。詳細解釋反嚮傳播算法的數學推導，關注其與鏈式法則的緊密關係。本章的亮點在於對激活函數的選擇（ReLU族、Sigmoid、Tanh）及其對梯度流的影響進行深入分析。關於優化，我們將超越基礎的梯度下降，係統介紹Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam等自適應學習率算法的收斂性分析。 第六章：無監督學習與數據結構發現 在許多實際場景中，標簽數據稀缺。本章聚焦於如何從數據中自動發現隱藏的結構。我們將深入探討主成分分析（PCA）的矩陣分解本質，以及非負矩陣分解（NMF）在主題建模中的應用。聚類分析部分，我們將對比K-均值、DBSCAN以及基於密度的聚類方法，並討論輪廓係數等內部評估指標。對於降維，t-SNE和UMAP等流形學習方法的幾何直覺和計算復雜性將作為重點進行解析。 第三部分：復雜係統分析與時間序列建模 現實世界中的許多係統錶現齣時間依賴性和非綫性交互。本部分將提供分析此類復雜動態係統的專業工具。 第七章：經典時間序列的分解與建模 本章係統處理時間依賴數據。我們將從平穩性檢驗（如ADF檢驗）入手，介紹季節性分解的方法。重點在於ARIMA模型的參數識彆（ACF/PACF圖譜分析）和模型的診斷性檢驗。我們將擴展到處理具有外部輸入變量的模型，即自迴歸滑移平均模型（ARIMAX），並討論如何處理序列中的非綫性和異方差性（如使用GARCH族模型）。 第八章：馬爾可夫過程與隨機過程基礎 本章引入隨機過程的概念，為更復雜的動態係統建模打下基礎。我們將詳細分析離散時間馬爾可夫鏈（DTMC）的轉移概率矩陣、穩態分布的計算。內容延伸至連續時間馬爾可夫鏈（CTMC）和泊鬆過程的應用，特彆是在排隊論和可靠性工程中的建模。此外，本章將介紹卡爾曼濾波的基本原理，展示其如何在存在觀測噪聲的情況下，對綫性動態係統的狀態進行最優估計，這對於導航、跟蹤和信號處理至關重要。 第九章：非綫性動力學與混沌初步 理解係統對微小擾動的敏感性是復雜性研究的核心。本章將探討非綫性係統的定性分析，如相空間軌跡、不動點和極限環的概念。我們將引入龐加萊截麵的概念，並簡要介紹分岔理論在係統穩定性轉變中的作用。雖然不深入復雜的混沌理論，但本章旨在為讀者提供必要的數學工具，以便識彆和區分數據中潛在的確定性非綫性和純隨機噪聲。 總結與展望 本書旨在構建一個跨越統計學、機器學習和係統分析的知識橋梁。通過對理論的深入挖掘和對實際應用中常見挑戰的細緻分析，讀者將能夠不僅熟練地運用現有的數據分析工具，更重要的是，能夠批判性地評估模型假設，並在麵對前所未有的數據挑戰時，設計齣新的、有效的分析框架。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對社會現象和人類行為模式非常感興趣的讀者，常常會思考為什麼某些事件會發生，以及它們未來可能走嚮何方。這本書《預測理論與方法》恰好給瞭我一個全新的視角來審視這些問題。作者並沒有止步於宏觀的理論講解，而是深入到具體的案例分析中，比如對經濟周期的預測，對消費者行為的分析，甚至是社會輿論的走嚮。書中對“灰色關聯分析”等方法的介紹，讓我看到瞭如何在大數據時代，從看似無關的數據中找到潛在的關聯，並將其轉化為有價值的預測信息。我曾一度認為，人類社會的發展充滿瞭偶然性，難以預測。但這本書讓我認識到，盡管存在不確定性，但很多現象背後都存在著一定的規律和模式，而預測理論和方法正是幫助我們捕捉這些規律的利器。它教會我如何去構建模型，如何去驗證假設，以及如何在一個動態變化的環境中不斷調整和優化預測。對我來說，這本書更像是一本關於“如何看清事物發展趨勢”的指南，讓我對未來不再感到迷茫，而是多瞭一份理解和掌控感。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買《預測理論與方法》這本書，很大程度上是齣於一種“技多不壓身”的心態。在如今這個快速變化的時代，能夠掌握一些預測性的技能，似乎總能給自己帶來一些優勢。這本書的確在很大程度上滿足瞭我對“如何預測”的好奇。它並沒有像一些心靈雞湯那樣，簡單地告訴你“相信自己就能成功”，而是以一種非常務實和技術性的方式，展示瞭預測的科學原理和實踐方法。我特彆欣賞書中對“濛特卡羅模擬”的介紹，這種通過隨機抽樣來逼近真實結果的方法，讓我對不確定性的量化有瞭更直觀的理解。它並非直接給齣一個確定的答案，而是提供瞭一個可能性的區間，以及各種結果發生的概率。這種嚴謹的態度，讓我覺得非常受用。讀完這本書，我雖然還不能立即成為一個預測專傢，但我感覺自己對“預測”這個概念有瞭更深刻的認識，不再是停留在模糊的想象層麵，而是能夠理解其背後的邏輯和方法。這對我日後在工作中分析數據、評估風險，都能夠提供更科學的思路和工具。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠洞察先機的“大牛”們非常好奇，總覺得他們身上有一種與眾不同的特質，能夠提前預見到趨勢，做齣明智的決策。這本書《預測理論與方法》正是滿足瞭我這種好奇心。它並沒有教你如何去算命或者預測遙遠的未來，而是聚焦於如何在有限的信息和復雜的現實環境中，通過科學的手段，盡可能地做齣更準確的判斷。書中對於各種預測模型的介紹，就像是在展示一個精密的工具箱，每一種工具都有其獨特的適用範圍和操作方法。我尤其對“貝葉斯定理”在風險評估中的應用印象深刻，它讓我在麵對不確定性時，不再感到束手無策，而是學會瞭如何根據新的信息不斷更新自己的認知，從而做齣更優化的決策。讀這本書的過程，更像是一場思維的訓練，它教會我如何跳齣主觀臆斷，用數據說話，用邏輯支撐，用概率衡量。我從中獲得的不僅僅是知識，更是一種更理性、更審慎的思考方式，這對於我在信息爆炸的時代做齣判斷，無疑是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一名一直對事物背後的規律充滿好奇心的普通讀者，我懷揣著探索未知、理解世界的渴望，翻開瞭這本《預測理論與方法》。坦白說，我並不是一個專業的研究者，甚至在初讀時，對書中的許多術語和模型感到有些陌生。然而，作者以一種非常引人入勝的方式，將那些看似高深的概念娓娓道來。我特彆喜歡書中對曆史案例的引用，比如那些曾經被認為無法預測的自然災害，或者一些關鍵的社會變革，作者通過這些生動的例子，讓我們直觀地感受到預測並非空中樓閣，而是建立在對曆史數據和現有模式的深刻理解之上。書中探討的不同預測方法的優劣，也讓我意識到，沒有任何一種方法是萬能的，選擇最適閤的工具往往是解決問題的關鍵。它並非直接告訴你如何做一個“預言傢”，而是教會你一種思考問題的方式，一種嚴謹的分析邏輯，以及如何從紛繁復雜的信息中抽絲剝繭，找到那些可能預示未來的綫索。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我走進瞭預測的奇妙世界，盡管我還有很多地方需要深入學習，但這次閱讀無疑為我打開瞭一扇新的大門，讓我對如何理解和應對未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初是被這本書的封麵和書名吸引過來的，感覺很有深度，但又有些望而卻步。翻開目錄，看到那些諸如“統計模型”、“機器學習算法”、“時間序列分析”之類的標題，心裏就咯噔一下，擔心自己看不懂。但事實證明，我的擔憂是多餘的。作者在介紹每一個理論和方法時，都會輔以大量通俗易懂的解釋和實際應用場景，讓我這種非科班齣身的讀者也能有所領悟。比如，書中對“迴歸分析”的講解，就從簡單的綫性關係入手，逐步深入到多元迴歸，並且舉例說明瞭如何用它來預測房價、股票走勢，甚至是什麼時候某個産品會賣得最好。這讓我茅塞頓開，原來那些看似玄乎的預測，背後都有著清晰的數學和統計學原理。更讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避預測的局限性和不確定性，而是坦誠地討論瞭模型誤差、數據偏差等問題，這恰恰體現瞭科學的嚴謹性。讀完這本書，我感覺自己不再是那個被動接受未來信息的人，而是開始具備瞭一種主動分析和評估潛在可能性的能力，這對我日常的工作和生活都有著潛移默化的影響。

評分☆☆☆☆☆

送貨速度超快，包裝也很好

評分☆☆☆☆☆

在職研究生專用教材。。

評分☆☆☆☆☆

新預測模型那一章講的不夠詳細，還有錯誤

評分☆☆☆☆☆

還不錯！！！！！！，，，

評分☆☆☆☆☆

還不錯！！！！！！，，，

評分☆☆☆☆☆

學習用的，不錯的方法論

評分☆☆☆☆☆

還沒用，看著不錯的~~

評分☆☆☆☆☆

非常實用，價廉物美！

評分☆☆☆☆☆

還不錯！！！！！！，，，