预测方法与技术（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘思峰 编

图书标签:

• 预测
• 时间序列分析
• 统计建模
• 数据分析
• 机器学习
• 计量经济学
• 预测模型
• 商业预测
• 数据挖掘
• 人工智能

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040431278

版次：2

商品编码：11779752

包装：平装

丛书名： 高等学校管理科学专业系列教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：270

字数：430000

正文语种：中文

内容简介

　　《预测方法与技术（第2版）》是根据国家教育部发布的“预测方法与技术”课程教学基本要求，为高等院校经济、管理类专业编写的一本教科书，是在作者多年讲授有关课程和从事相关课题研究的基础上凝练而成的。全书共分12章，主要内容包括预测概述、定性预测方法、时间序列平滑预测法、一元线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型、趋势外推预测方法、马尔柯夫预测法、序列算子与灰色信息挖掘、灰色系统模型、灰色系统预测以及常用预测软件简介等。后一部分是课程实验。
　　在书稿撰写过程中，作者始终坚持读者至上的原则。在理论阐述上力求简明扼要、深入浅出、通俗易懂，易于自学。对预测方法和应用技术的讨论，则力求清晰、详尽而不累赘。因此，《预测方法与技术（第2版）》不仅适合作为经济、管理类专业本科生的专业课教材，而且是一本适宜于政府部门、企事业单位的管理干部、工程技术人员和大学理工科学生学习现代预测方法与技术的自学参考书。

目录

第一章 预测概述
1.1 引言
1.2 预测的作用
1.3 预测的基本原则
1.4 预测的分类
1.5 预测的程序
1.6 预测的精度和价值
练习题

第二章 定性预测方法
2.1 引言
2.2 市场调查预测法
2.3 专家预测法
2.4 主观概率法
2.5 预兆预测法
练习题

第三章 时间序列平滑预测法
3.1 时间序列概述
3.2 移动平均法
3.3 指数平滑法
3.4 差分指数平滑法
3.5 自适应过滤法
3.6 ARMA模型简介
练习题

第四章 一元线性回归模型
4.1 引言
4.2 一元线性回归模型及其假设条件
4.3 模型参数的估计
4.4 估计量的统计特性
4.5 回归方程的检验
4.6 预测区间
4.7 几个应当注意的问题
4.8 一元线性回归模型的应用
练习题

第五章 多元线性回归模型
5.1 多元线性回归模型及其假设条件
5.2 模型参数的估计
5.3 回归系数向量估计值B的统计性质
5.4 多元线性回归模型的检验
5.5 含有虚拟变量的回归模型
5.6 自变量的选择
5.7 若干问题讨论
5.8 多元线性回归模型的应用
练习题

第六章 非线性回归模型
6.1 非线性回归模型的形式及其分类
6.2 直接换元法
6.3 间接换元法
6.4 非线性回归模型的线性逼近
6.5 非线性回归模型的应用
练习题

第七章 趋势外推预测方法
7.1 指数曲线法
7.2 修正指数曲线法
7.3 生长曲线法
7.4 包络曲线法
练习题

第八章 马尔柯夫预测法
8.1 马尔柯夫链简介
8.2 商品销售状态预测
8.3 市场占有率预测
8.4 期望利润预测
练习题

第九章 序列算子与灰色信息挖掘
9.1 引言
9.2 冲击扰动系统与缓冲算子
9.3 实用缓冲算子的构造
9.4 均值算子
9.5 准光滑序列与级比算子
9.6 累加算子与累减算子
9.7 累加生成序列的灰指数规律
练习题

第十章 灰色系统模型
10.1 GM（1，1）模型的基本形式
10.2 残差GM（1，1）模型
10.3 GM（1，1）模型群
10.4 GM（1，1）模型的适用范围
10.5 灰色Vethulst模型
10.6 GM（0，N）模型
10.7 GM（1，N）模型
练习题

第十一章 灰色系统预测
11.1 引言
11.2 数列预测
11.3 区间预测
11.4 灰色灾变预测
11.5 波形预测
练习题

第十二章 常用预测软件简介
12.1 SPSS软件简介
12.2 灰色系统建模软件7.O简介

课程实验
实验一 SPSS软件的基本操作
实验二 时间序列预测
实验三 一元线性回归预测
实验四 多元线性回归预测
实验五 含有虚拟变量的回归模型预测
实验六 非线性回归模型预测
实验七 灰色系统建模软件登录
实验八 软件下载与数据输入
实验九 缓冲算子计算软件应用
实验十 灰色预测模型建模软件应用
实验十一 灰色关联分析模型建模软件应用
实验十二 灰色聚类评估模型建模软件应用
实验十三 多目标加权灰靶决策模型建模软件应用
附表1 标准正态分布表
附表2 f分布表
附表3 F分布表（a=0.01）
附表4 F分布表（a=O.05）

《预测方法与技术（第2版）》 内容简介 在当今瞬息万变的商业和科学领域，准确预测未来趋势、识别潜在风险和把握机遇已成为至关重要的能力。本书《预测方法与技术（第2版）》正是为满足这一日益增长的需求而精心打造的权威指南。它系统地阐述了从基础理论到前沿应用的各类预测方法和技术，旨在帮助读者建立起一套严谨、科学的预测思维体系，并能将其有效应用于实际问题中。 本书的特色在于其深度和广度。在深度上，它不仅仅罗列各种方法，更深入地剖析了每种方法的原理、假设条件、适用场景以及优缺点，使读者能够知其然，更知其所以然。在广度上，本书涵盖了定性预测、定量预测以及与数据科学、机器学习紧密结合的现代预测技术，力求为读者提供一个全景式的预测知识图谱。 核心内容概览： 预测基础理论与思维： 本部分将引导读者理解预测的本质、预测的局限性以及构建有效预测模型的关键要素。我们将探讨预测误差的来源，以及如何通过科学的方法来最小化不确定性。同时，本书还将强调预测的战略意义，以及如何将预测结果转化为可执行的商业决策。 定性预测方法： 在数据稀缺或难以量化的情况下，定性预测方法显得尤为重要。本书将详细介绍诸如专家意见法（德尔菲法）、情景分析、头脑风暴法以及趋势外推法等经典定性预测技术。我们将探讨如何系统地收集和整合专家知识，如何构建合理的情景假设，以及如何通过结构化的讨论来达成共识。 定量预测方法——时间序列分析： 时间序列数据是许多领域预测的基础，本书将对时间序列分析的各种模型进行详尽的讲解。从基础的移动平均、指数平滑法，到经典的ARIMA系列模型（AR, MA, ARMA, ARIMA），再到季节性时间序列模型（SARIMA），本书都将提供深入的数学推导和实际应用案例。此外，还将介绍一些更高级的时间序列模型，如GARCH模型，用于捕捉金融市场的波动性。 定量预测方法——回归分析： 回归分析是识别和量化变量之间关系的关键工具，也是预测的重要手段。本书将涵盖从简单线性回归到多元线性回归的各个方面。我们将讨论模型的假设、系数的解释、模型的拟合优度检验（如R²、调整R²）以及残差分析。此外，还将介绍多项式回归、非线性回归等方法，以应对更复杂的关系。 定量预测方法——其他统计模型： 除了时间序列和回归分析，本书还将介绍其他重要的统计预测模型，如马尔可夫链，它在状态转移预测中具有广泛应用。同时，还会探讨一些基于概率分布的预测模型，以及如何利用统计推断来生成置信区间和预测区间。 机器学习在预测中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习方法在预测领域的地位日益凸显。本书将深入浅出地介绍一系列强大的机器学习预测算法，包括： 树形模型： 如决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM），它们在处理非线性关系和特征交互方面表现出色。 支持向量机（SVM）： 尤其是在分类和回归任务中的应用。 神经网络与深度学习： 介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及卷积神经网络（CNN）在时间序列预测、自然语言处理相关预测任务中的应用潜力。 集成学习方法： 如Bagging和Boosting，它们通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能。 模型评估与选择： 准确评估预测模型的性能是至关重要的。本书将详细介绍各种评价指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并讨论如何根据具体业务场景选择最合适的评估标准。此外，还将讲解交叉验证、留一法等模型选择技术，以避免过拟合和欠拟合。 预测的应用领域： 为了让读者更好地理解理论知识的应用，本书将穿插大量的实际案例，覆盖经济学、金融学、市场营销、生产制造、交通管理、医疗健康、环境科学等多个领域。例如，如何预测股票价格、消费需求、设备故障、疾病传播等。 预测的挑战与未来趋势： 本部分将讨论在实际预测过程中可能遇到的各种挑战，如数据质量问题、概念漂移、突发事件的影响等，并提出相应的应对策略。同时，还将展望预测技术的发展趋势，如自动化预测、实时预测、可解释AI在预测中的作用，以及与其他新兴技术的融合。 本书的目标读者： 本书适合以下人群阅读： 对预测学感兴趣的初学者，希望系统学习预测的基础理论和方法。 在商业、金融、市场、运营、研究等领域工作的专业人士，需要利用预测来指导决策。 数据科学家、机器学习工程师，希望拓展预测模型和技术的应用范围。 对量化分析和数据驱动决策感兴趣的在校学生和研究人员。 通过阅读《预测方法与技术（第2版）》，读者将能够掌握一系列强大的预测工具和技术，提升对未来趋势的洞察力，从而在日益复杂的世界中做出更明智、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对“预测”这个词一直抱有一种既好奇又有点敬畏的态度。在很多领域，准确的预测往往能带来巨大的优势，但也伴随着相当大的挑战。当我拿到《预测方法与技术（第2版）》这本书时，我最先关注的是它的内容是否能够触及到我当前在工作中遇到的瓶颈。我经常需要在数据中寻找隐藏的规律，并基于这些规律对未来的销售额、客户需求，甚至是技术发展趋势做出预判。这本书的标题“预测方法与技术”听起来就非常契合我的需求。我希望这本书能够深入浅出地讲解各种预测模型背后的原理，而不仅仅是列出一些公式。我更看重的是，它能否提供一些实用的方法论，让我能够根据不同的场景选择最合适的模型，并且知道如何去评估模型的性能。比如，对于具有周期性特征的数据，是否有专门的分析方法？对于那些噪声很大的数据，又该如何处理？我特别希望书中能包含一些关于数据预处理、特征工程的讨论，因为我深知数据质量对预测结果的重要性。此外，如果书中能提供一些关于如何解释预测结果、如何将预测结果转化为 actionable insights 的指导，那就更完美了。我渴望通过这本书，能够提升我在这方面的能力，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我对数据科学领域的许多技术都抱有浓厚的兴趣，而预测是其中我最想深入了解的一个方向。我常常思考，如何能够从看似杂乱无章的数据中，找出潜在的规律，并以此来预测未来的走向。当我偶然发现了《预测方法与技术（第2版）》这本书，我感觉到这可能是我一直以来在寻找的那个“宝藏”。我希望这本书能够给我带来一个全面且系统的预测知识体系。我特别期待书中能够深入探讨各种预测模型，例如，从基础的线性回归，到复杂的深度学习模型，并详细解释它们的内在逻辑和数学原理。我更关注的是，作者如何指导读者去选择最适合特定场景的模型，以及如何进行模型参数的优化。在我看来，理论知识固然重要，但如何将其转化为可操作的实践，并最终产生有价值的预测结果，才是关键所在。所以，我非常希望书中能够包含大量的实际案例，最好是涵盖不同行业，例如，经济领域的宏观经济预测，商业领域的销售预测，甚至是一些科学研究中的预测应用。如果书中还能提供一些关于数据可视化在预测中的作用，以及如何向非技术人员解释复杂的预测结果的指导，那就更加完美了。我期待这本书能够让我对预测有一个更深刻的理解，并提升我在这方面的实际应用能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何更有效地利用我掌握的数据来为未来做规划。我曾经尝试过一些零散的预测方法，但总感觉不够系统，缺乏一个坚实的理论基础。当我偶然看到《预测方法与技术（第2版）》这本书时，我的直觉告诉我，这可能就是我一直在寻找的答案。我翻看了目录，看到里面涉及了各种统计模型、机器学习算法，甚至还有一些我不太熟悉的领域，比如时间序列分析、回归分析等等。这让我非常兴奋，因为我一直希望能够将这些理论知识与我的实际工作相结合。我尤其关注书中是否有关于如何选择合适的预测模型，以及如何评估模型准确性的部分。在我看来，很多时候，我们往往容易陷入过度拟合的陷阱，或者选择了一个不适合当前问题的模型。如果这本书能够提供一些实用的技巧和注意事项，那将对我非常有帮助。我还希望书中能够包含一些实际的应用案例，最好是来自不同行业，比如金融、零售、制造等。通过这些案例，我能够更好地理解这些预测方法是如何在真实世界中发挥作用的，以及它们可能带来的挑战和机遇。我期待这本书能够帮助我建立一个更全面、更系统的预测知识体系，从而更好地应对未来的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，简洁大方，一眼就能看出主题是关于“预测”的。我一直对如何从海量数据中挖掘趋势、做出准确预测非常感兴趣，所以当我在书店看到这本书时，就迫不及待地翻阅起来。虽然我还没有深入阅读，但从目录和扉页的介绍来看，这本书似乎涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容。我特别留意了一下它是否涉及一些我比较熟悉的领域，比如经济预测、市场趋势分析，甚至是某些科学研究中的预测模型。如果书中能够对这些应用场景进行详细的案例分析，那就更好了。我对技术的细节非常挑剔，希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实操性的指导。例如，它是否会介绍一些具体的算法，或者提供一些代码示例，让我能够亲手尝试？我对“第2版”这个标签也颇感期待，这意味着它应该比前一版有更新的内容和更完善的论述，能够反映当前预测技术领域最新的发展和突破。我希望这本书能够引领我进入一个更深层次的预测世界，让我能够更好地理解和运用这些强大的工具。我对它在解决实际问题方面的指导作用抱有很大的期望，尤其是在我目前的工作中，经常需要对未来的发展进行预判。希望这本书能给我带来一些全新的视角和实用的方法。

评分☆☆☆☆☆

在当今这个信息爆炸且瞬息万变的时代，能够准确预测未来趋势的能力，无疑是一项宝贵的财富。无论是宏观经济的波动，还是微观市场的细微变化，亦或是科技发展的脉搏，都离不开预测的支撑。我一直对如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信号，并借此洞察未来走向的技术充满着浓厚的兴趣。因此，《预测方法与技术（第2版）》这本书立刻吸引了我的目光。我希望这本书能够为我提供一个系统性的框架，让我能够全面理解和掌握各种预测方法。我特别关注书中是否会详细介绍各类预测模型，从经典的统计学方法，例如时间序列分析、回归模型，到更加现代的机器学习算法，例如支持向量机、神经网络、集成学习等。我不仅希望了解它们的数学原理，更希望知道它们各自的优势、局限性以及在不同应用场景下的选择策略。此外，模型评估与验证也是我非常看重的部分。我希望书中能够提供一些客观的度量标准和实用的技巧，帮助我准确地评估预测模型的性能，并找到进一步优化的方向。如果书中能够包含一些跨行业的案例研究，例如，在金融、零售、医疗等领域如何应用预测技术解决实际问题，那将大大提升这本书的实践指导意义。我期待通过阅读这本书，能够提升我的数据分析和预测能力，从而在工作和生活中做出更明智、更具前瞻性的决策。

评分☆☆☆☆☆

我对“预测”这个概念一直充满着好奇，总觉得它就像一把钥匙，能够打开通往未来的大门。在我的工作中，经常需要面对各种不确定性，而准确的预测往往能帮助我更好地规避风险，抓住机遇。当我看到《预测方法与技术（第2版）》这本书时，我几乎毫不犹豫地想要深入了解它。我希望这本书能够为我提供一个清晰的预测方法论，让我能够系统地学习和掌握各种预测技术。我特别关注书中是否会详细介绍各种统计模型和机器学习算法，例如，回归分析、时间序列模型、决策树、神经网络等等。我希望作者能够深入浅出地解释这些模型背后的原理，并说明它们各自的适用场景和局限性。此外，我还对模型评估和验证的部分非常感兴趣。毕竟，再复杂的模型，如果不能准确地预测未来，那也是徒劳。我希望书中能够提供一些关于如何衡量模型性能、如何避免过拟合、如何进行交叉验证等方面的实用技巧。如果书中还能包含一些实际案例，能够展示这些预测方法在不同领域的应用，例如，金融市场预测、需求预测、风险评估等等，那将非常有启发性。我期待这本书能够帮助我构建一个强大的预测工具箱，让我能够更自信地面对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据驱动的决策过程深感兴趣，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为指导行动的依据，显得尤为重要。我的工作涉及到一些需要对未来趋势进行预判的环节，所以，一本关于预测方法的书籍对我来说是必不可少的。当我了解到《预测方法与技术（第2版）》这本书的存在时，我立刻被它吸引住了。我非常期待这本书能够提供一个系统性的框架，来帮助我理解和掌握各种预测技术。我希望书中能够详细介绍不同的预测模型，例如，从传统的统计模型到新兴的机器学习算法，并且能够解释它们各自的优缺点、适用范围以及如何进行选择。我尤其关注书中是否会涉及如何处理时间序列数据，因为这在我目前的工作中是一个非常常见且棘手的问题。此外，我也对模型评估和验证的部分非常感兴趣，希望书中能够提供一些标准化的方法和度量指标，让我能够客观地评估预测的准确性，并找到进一步优化的方向。如果书中还能包含一些实际的案例研究，能够展示这些方法在不同行业中的应用，那就更具参考价值了。我希望这本书能够成为我提升预测能力，做出更科学、更有效的决策的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，预测技术是连接过去、现在与未来的桥梁。在这个充满不确定性的世界里，如何更准确地把握未来，是许多领域都面临的共同挑战。我的个人兴趣和工作需求都让我对预测方法充满了好奇。当我翻阅《预测方法与技术（第2版）》这本书时，我被它所涵盖的广泛内容所吸引。我希望这本书能够为我提供一个全面且深入的预测理论体系，并且能够指导我如何在实践中运用这些技术。我尤其关注书中是否会详细讲解各种统计学模型，例如，如何利用历史数据来构建时间序列模型，如何进行回归分析来揭示变量之间的关系，以及如何处理各种类型的数据。同时，我也非常期待书中能够深入探讨机器学习在预测中的应用，例如，如何使用决策树、支持向量机、神经网络等算法来构建更复杂的预测模型。对我来说，了解这些模型的原理、优势、劣势以及它们在不同场景下的适用性至关重要。此外，我希望书中能够提供一些关于如何评估预测模型的准确性、如何进行模型调优、以及如何避免过拟合的实用技巧。如果书中还能包含一些实际案例，能够展示这些预测方法如何在不同行业中得到成功应用，并提供一些可操作的建议，那将极大地提升这本书的价值。我渴望通过这本书，能够成为一名更优秀的预测者，为我的工作和研究带来新的突破。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“预见未来”的技术感到着迷，尤其是在当今这个快速变化的时代，对未来的预判能力显得尤为关键。我的工作涉及一些需要对市场趋势和客户行为进行预测的环节，所以，一本能够提供系统指导的预测书籍对我来说至关重要。当我看到《预测方法与技术（第2版）》的标题时，我立刻意识到这可能是我一直在寻找的那本“宝典”。我非常期待这本书能够提供一个清晰的预测框架，让我能够从零开始，逐步掌握各种预测方法。我希望书中能够涵盖从基础的统计模型，如时间序列分析、回归分析，到更复杂的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。我更看重的是，作者是否能够深入浅出地解释这些模型背后的数学原理，以及它们在实际应用中的优势和劣势。同时，我也非常关注模型评估和选择的部分。在我看来，选择一个合适的模型并准确评估其预测能力，是预测成功的关键。如果书中能够提供一些关于如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程的建议，那将对我非常有帮助。此外，如果书中能够包含一些具体的案例研究，展示这些预测方法如何在不同行业中得到应用，并分析其效果，那将极大地提升这本书的实用价值。我渴望通过阅读这本书，能够构建起一个扎实的预测知识体系，从而更好地应对未来的挑战，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据中蕴藏着无限的可能性，而预测技术正是解锁这些可能性的关键。在我目前的工作中，经常需要对市场动态、客户行为以及潜在的风险进行预判，所以，一本能够提供系统性指导的预测书籍对我来说意义重大。当我了解到《预测方法与技术（第2版）》这本书的存在时，我便充满了期待。我希望这本书能够为我构建一个坚实的预测理论基础，并教会我如何将理论转化为实践。我特别关注书中是否会深入讲解各种统计模型，例如，如何进行时间序列分析、回归分析、因子分析等，并解释它们在不同预测场景下的适用性。同时，我也非常期待书中能够涵盖当前主流的机器学习预测算法，如决策树、随机森林、梯度提升、神经网络等，并详细阐述它们的原理、优缺点以及如何进行模型选择和参数调优。对我而言，理解这些技术如何处理数据、如何识别模式、以及如何做出预测，至关重要。此外，我也希望书中能够提供一些关于如何评估预测模型的性能、如何处理不确定性、以及如何将预测结果有效地传达给非技术背景的受众的实用指导。如果书中能包含一些来自不同行业的实际案例，能够展示这些预测方法是如何在真实世界中解决实际问题的，那将极大地增强这本书的可读性和实用性。我希望这本书能够成为我提升预测能力，从而在工作中做出更精准、更科学的决策的有力助手。

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价格实惠，很好，值得购买！好书

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書本很新，感寫您的幫忙，謝謝。

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好

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急用的书，看完感觉可以，快递也给力！！！

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买来看看，希望有所收获

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京东的快递员挺负责的，就是中间有点小插曲，不过也没大问题

评分☆☆☆☆☆

买来看看，希望有所收获

评分☆☆☆☆☆

快速高效质量保证，经典教程值得阅读

评分☆☆☆☆☆

书是烂的。