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陈华友 著

图书标签:

• 统计学
• 预测
• 决策分析
• 时间序列
• 回归分析
• 数据分析
• 管理科学
• 运筹学
• 风险管理
• 商业分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030569943

版次：31

商品编码：12339775

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

页数：267

字数：353000

正文语种：中文

内容简介

《统计预测与决策》主要介绍常用的统计预测与决策方法。统计预测方法主要包括定性统计预测、统计回归预测、时间序列分解法和趋势外推法、马尔可夫预测、平稳时间序列预测、模糊时间序列预测、灰色系统预测、神经网络预测和组合预测方法；决策方法主要包括不确定型决策、风险型决策、多目标决策和序贯决策等。《统计预测与决策》注重阐述统计预测与决策模型的基本原理和方法，使之具有一定的系统性和新颖性；同时也介绍了各类模型的特点和适用范围，并给出应用案例，突出学以致用。另外，每章都配有适量的习题，部分习题具有一定的拓展性。

目录

目录
前言
上篇 统计预测
第1章 统计预测概述 3
1.1 统计预测的概念 3
1.2 统计预测方法的分类 4
1.3 统计预测的原则和步骤 5
1.3.1 统计预测的原则 5
1.3.2 统计预测的步骤 6
1.4 统计预测的发展现状 7
1.4.1 不确定性预测方法 8
1.4.2 组合预测方法 9
1.5 统计预测与决策的关系 10
习题1 11
第2章 定性统计预测方法 12
2.1 定性预测概述 12
2.2 德尔菲法 13
2.2.1 德尔菲法的实施过程 13
2.2.2 德尔菲法特点 14
2.2.3 专家意见的统计处理 15
2.2.4 德尔菲法在中国生物制药行业技术预测分析中的应用 16
2.3 主观概率法 17
2.3.1 主观概率法 17
2.3.2 主观概率预测方法的案例 18
习题2 19
第3章 统计回归预测方法 21
3.1 一元线性回归预测方法 21
3.1.1 回归模型的建立 21
3.1.2 一元线性回归模型参数的估计 22
3.1.3 一元线性回归模型的检验 22
3.1.4 一元线性回归模型的预测 24
3.2 多元线性回归预测方法 25
3.2.1 多元线性回归模型 26
3.2.2 参数估计 27
3.2.3 统计检验 27
3.2.4 多元线性回归模型进行预测 29
3.3 非线性回归预测方法 31
3.4 主成分回归预测方法 32
3.4.1 主成分分析 32
3.4.2 主成分回归预测 36
习题3 38
第4章 时间序列分解法和趋势外推法 40
4.1 时间序列以及时间序列分解 40
4.1.1 时间序列的含义 40
4.1.2 时间序列确定性因素分解 41
4.2 趋势外推法概述 42
4.2.1 趋势外推概念 42
4.2.2 趋势外推法分类 43
4.2.3 趋势外推模型的选择 44
4.3 多项式曲线趋势外推法 46
4.3.1 二次多项式曲线预测 46
4.3.2 三次多项式曲线预测 48
4.4 指数曲线趋势外推法 50
4.4.1 指数曲线预测 50
4.4.2 修正的指数曲线预测 52
4.5 生长曲线趋势外推法 53
4.5.1 Gompertz曲线模型 53
4.5.2 Logistic曲线模型 55
4.6 曲线拟合优度分析 57
习题4 59
第5章 马尔可夫预测方法 60
5.1 马尔可夫链基本理论 60
5.2 马尔可夫预测方法 64
5.3 市场占有率预测 65
5.4 股票价格走势预测 67
习题5 70
第6章 平稳时间序列预测方法 72
6.1 平稳时间序列 72
6.1.1 平稳时间序列概念 72
6.1.2 平稳性检验 73
6.2 平稳时间序列模型及识别 78
6.2.1 AR（p）模型 78
6.2.2 MA（q）模型 79
6.2.3 ARMA（p；q）模型 81
6.2.4 ARMA（p；q）模型定阶 82
6.3 平稳时间序列模型的参数估计 86
6.3.1 矩估计 86
6.3.2 最小二乘估计 88
6.4 平稳时间序列模型的预测 88
6.4.1 AR（p）序列预测 89
6.4.2 MA（q）序列预测 90
6.4.3 ARMA（p；q）序列预测 91
习题6 92
第7章 模糊时间序列预测方法 94
7.1 模糊时间序列 94
7.1.1 模糊数学基本概念与理论 94
7.1.2 模糊时间序列模型 95
7.2 一阶模糊时间序列预测方法 96
7.3 高阶模糊时间序列预测方法 101
7.3.1 高阶模糊时间序列分析简介 101
7.3.2 高阶模糊时间序列分析模型建立 102
7.4 多因素模糊时间序列预测方法 104
7.4.1 多因素高阶模糊时间序列分析 104
7.4.2 多因素高阶模糊时间序列模型建立 107
习题7 110
第8章 灰色系统预测方法 112
8.1 灰色预测GM（1，1）模型 112
8.1.1 灰色系统基本概念 112
8.1.2 GM（1，1）预测模型的基本原理 112
8.2 GM（1，1）模型检验 115
8.2.1 GM（1，1）模型残差检验 115
8.2.2 GM（1，1）模型后验差检验 115
8.2.3 GM（1，1）模型关联度检验 116
8.3 GM（1，1）残差模型 116
8.4 GM（n；h）模型 118
8.4.1 GM（1；h）模型 118
8.4.2 GM（n；h）模型 121
习题8 123
第9章 神经网络预测方法 124
9.1 BP神经网络预测模型 124
9.1.1 人工神经元数学模型 124
9.1.2 BP神经网络的结构 125
9.1.3 传递函数（激活函数） 126
9.1.4 BP神经网络学习算法及流程 127
9.2 BP神经网络的MATLAB工具箱函数 128
9.2.1 数据的预处理和后处理 128
9.2.2 创建网络 129
9.2.3 设定参数 129
9.2.4 训练网络 130
9.2.5 BP神经网络的仿真 130
9.2.6 模拟输出 130
9.3 神经网络预测案例 130
习题9 134
第10章 组合预测方法 135
10.1 组合预测的概念及分类 135
10.2 非最优正权组合预测模型权系数的确定方法 137
10.2.1 几种常规的非最优正权组合预测模型权系数的确定方法 137
10.2.2 非最优组合预测系数确定方法的应用举例 139
10.3 以预测误差平方和达到最小的线性组合预测模型 140
10.3.1 最优线性组合预测模型的建立 140
10.3.2 最优线性组合预测模型的解的讨论 142
10.4 基于相关系数的最优组合预测模型 144
10.4.1 基于相关系数的最优组合预测模型 144
10.4.2 实例分析 146
10.5 基于IOWA算子的组合预测方法 148
10.5.1 OWA算子和IOWA算子的概念及性质 148
10.5.2 基于IOWA算子的组合预测模型 150
10.5.3 实例分析 152
习题10 155
下篇 统计决策
第11章 统计决策概述 159
11.1 决策问题的基本概念 159
11.1.1 决策的基本概念 159
11.1.2 统计决策的三个基本概念 159
11.2 决策的种类 160
11.3 决策的过程与决策分析的要素和原则 161
11.3.1 决策的过程 161
11.3.2 决策分析 162
11.3.3 决策的原则 162
习题11 163
第12章 不确定型决策方法 164
12.1 乐观准则决策方法 164
12.2 悲观准则决策方法 165
12.3 乐观系数决策方法 165
12.4 等可能性准则决策方法 166
12.5 后悔值准则决策方法 166
12.6 信息集成法在决策中的应用 167
12.6.1 多属性决策方法 167
12.6.2 基于OWA算子的多属性决策方法 169
12.7 几种决策方法的比较分析 170
习题12 172
第13章 风险型决策方法 175
13.1 风险型决策的基本问题175
13.2 风险型决策的期望值准则 176
13.3 决策树分析法 178
13.4 风险决策的灵敏度分析 180
13.4.1 敏感性分析的概念和步骤 180
13.4.2 两状态两行动方案的敏感性分析 180
13.4.3 三状态三行动方案的敏感性分析 181
13.5 效用理论及风险评价 183
13.5.1 效用的含义 183
13.5.2 效用曲线 184
13.5.3 效用曲线的类型 185
13.5.4 效用曲线的应用 186
13.6 连续型变量的风险型决策方法 188
13.6.1 边际分析法 188
13.6.2 标准正态分布决策法 191
13.7 主观概率决策法 193
13.7.1 主观概率的基本概念 193
13.7.2 主观概率的估计方法 194
13.7.3 主观概率决策 196
13.8 贝叶斯决策法 197
13.8.1 贝叶斯决策的概念和步骤 197
13.8.2 后验预分析 198
13.8.3 贝叶斯决策 202
习题13 204
第14章 多目标决策方法 208
14.1 多目标决策概述 208
14.1.1 多目标决策过程 208
14.1.2 多目标决策问题的要素 210
14.2 层次分析法 214
14.2.1 层次分析法的基本原理 214
14.2.2 层次分析法的基本步骤 220
14.3 字典式法 222
14.4 TOPSIS法 223
14.5 ELECTRE法 227
14.5.1 级别高于关系的性质 228
14.5.2 级别高于关系的构造 229
14.5.3 级别高于关系的应用 230
14.5.4 算法步骤 231
14.6 LINMAP法 234
14.7 优劣系数法 239
习题14 244
第15章 序贯决策方法 247
15.1 单目标确定性序贯决策 247
15.2 单目标随机性序贯决策 251
15.3 马尔可夫决策 255
15.3.1 状态转移概率矩阵及其决策特点 255
15.3.2 马尔可夫决策的应用步骤 256
15.4 多目标序贯决策 259
15.4.1 多目标序贯决策的理论模型 259
15.4.2 多目标序贯决策的分层解法 260
习题15 263
参考文献 265

《深邃的星辰：探索宇宙的奥秘与文明的轨迹》 内容简介： 《深邃的星辰》并非一本纯粹的天文学教材，也不是一本简单的科幻小说。它是一次跨越时空、融合科学与哲思的深度探索，旨在带领读者穿越浩瀚的宇宙，近距离观察那些令人心驰神往的星体，理解它们诞生的逻辑，感受它们演化的宏伟，并进一步思考我们在宇宙中的位置，以及人类文明可能走向的未来。 本书的开篇，我们将从地球这个熟悉的摇篮出发，仰望夜空中最璀璨的星辰。但这一次，我们将以一种全新的视角去审视它们。书中不会简单罗列星座的名字和神话故事，而是会深入剖析恒星的构成，从氢的聚变到氦的燃烧，解释那些闪耀光芒的源头。我们将一起走进恒星的生命周期，见证它们如何从一片混沌的气体尘埃云中孕育、成长，经历壮丽的燃烧，最终以超新星爆发或是化为白矮星、中子星、黑洞等令人敬畏的形态走向终结。每一颗恒星的故事，都是宇宙演化的一抹缩影，都蕴含着深刻的物理定律。 本书的叙事并非线性，而是层层递进，从个体到整体，从微观到宏观。在理解了恒星的奥秘之后，我们将目光投向更广阔的星系。读者将跟随作者的笔触，穿越数以亿计的光年，目睹那些形态各异、结构复杂的星系。我们会探讨不同类型星系（如螺旋星系、椭圆星系、不规则星系）的形成机制，理解引力在其中扮演的关键角色，以及星系碰撞与合并的壮丽场景。书中还会介绍星系中心的超大质量黑洞，它们如何影响着整个星系的演化，以及由此引发的关于宇宙结构形成的最新理论。 《深邃的星辰》尤其关注宇宙的起源与演化。我们将回到宇宙大爆炸的最初时刻，追溯那个密度无限大、温度无限高的奇点，如何在一瞬间膨胀、冷却，最终形成我们今天所见的宇宙。书中将深入浅出地讲解宇宙学中的关键概念，如宇宙背景辐射、暗物质、暗能量等，揭示它们对宇宙膨胀速度、结构形成以及最终命运的影响。我们会审视不同的宇宙模型，讨论它们各自的优劣，并展望未来宇宙可能面临的几种结局——是继续膨胀直至冷却，还是最终迎来一次“大挤压”？ 除了对宇宙本身的探索，本书更重要的一个维度是，将人类文明置于宇宙的宏大背景之下进行审视。本书将花费大量篇幅讨论“地外生命”的可能性。我们不会停留在科幻的想象，而是会从天体生物学的角度出发，探讨生命的诞生条件，分析宜居星球的特征，以及搜寻地外文明（SETI）的科学方法与挑战。从系外行星的发现，到对这些行星大气成分的分析，再到对可能存在生命信号的解读，本书将带领读者一步步走进这场寻找宇宙邻居的激动人心之旅。 当我们将目光从宇宙的浩瀚收回到人类自身时，会发现一个更加深刻的问题：在如此广阔的宇宙中，我们是孤独的吗？如果生命并非地球独有，那么智能生命是否也普遍存在？本书将探讨这个问题带来的哲学与社会学影响。我们会反思人类文明在宇宙尺度下的渺小与独特，探讨我们可能面临的机遇与挑战，以及如何在这种认知下重新定位自身。书中会引用一些关于宇宙法则、生命意义的哲思，鼓励读者进行独立的思考。 《深邃的星辰》在内容上力求严谨，引用的科学理论和观测数据均基于当前最前沿的研究成果。作者将复杂的天文现象和物理概念，通过生动形象的语言和类比，转化为易于理解的叙述。书中不会充斥枯燥的公式和晦涩的术语，而是以一种引人入胜的故事形式，带领读者一步步揭开宇宙的面纱。例如，在描述黑洞的形成时，会借用“时光倒流”、“空间扭曲”等概念，形象地勾勒出黑洞的奇特性质；在讲解宇宙膨胀时，会用气球表面点画小圆点随气球膨胀而远离的类比，让读者直观感受空间本身的扩张。 本书的另一个亮点在于其跨学科的视角。它不仅仅是天文学和物理学的知识集合，更融入了哲学、历史学、甚至社会学的一些思考。作者会穿插介绍历史上人类对宇宙认知的演变，从古代神话的星象图，到哥白尼的日心说，再到爱因斯坦的相对论，展现人类智慧在理解宇宙过程中的曲折与辉煌。这些历史的印记，让本书在科学求证的同时，也充满了人文的温度。 《深邃的星辰》还会探讨人类未来在宇宙中的发展前景。随着科技的进步，我们是否有可能实现星际旅行？殖民其他星球是否会成为人类文明延续的必然选择？书中会讨论当前太空探索的技术瓶颈，以及未来可能突破的方向，例如更高效的推进系统、更安全的生命维持技术等等。同时，也会审慎地探讨在星际扩张过程中可能面临的伦理、资源分配以及与其他潜在文明的互动问题。 本书旨在激发读者对宇宙的好奇心和探索欲，培养科学的思维方式，并引发对人类自身命运的深刻思考。它希望成为一座桥梁，连接严谨的科学知识与普通读者的兴趣，让更多人能够欣赏宇宙的壮丽，理解生命的奇迹，并为人类文明的未来注入更多的希望与智慧。读者在阅读过程中，会不自觉地开始关注新闻中关于太空探索的报道，开始仰望星空，开始思考那些最根本的问题。 总而言之，《深邃的星辰》是一次精神的远航，一次思想的跃迁。它邀请您放下日常的琐碎，一同沉浸在那无边无际的宇宙之中，去感受那份宁静与震撼，去探寻那份未知与可能。这本书将为您打开一扇通往宇宙深处的窗户，让您得以窥见那令人目眩神迷的景象，并最终，重新认识我们自己。

评分☆☆☆☆☆

手捧这本《统计预测与决策》，我仿佛看到了一个通往智能决策的迷宫入口。我一直在思考，在信息爆炸的时代，如何才能不被海量的数据淹没，反而能从中挖掘出真正的金矿。这本书的名字直击了我内心深处的需求。我推测，它应该会以一种非常系统的方式，来讲解如何利用统计学工具来预测未来的趋势。这可能意味着它会介绍各种经典和现代的预测方法，从基础的回归分析，到更复杂的因子模型、状态空间模型，甚至是可能涉及一些非参数的预测技术。但我更看重的是它“决策”的部分。我很好奇，这本书是如何将预测的“可能”转化为决策的“应该”。或许它会教我如何设定预测的目标，如何评估不同预测模型的成本效益，以及如何在预测模型本身存在误差的情况下，做出最优的决策。我期待书中能有关于风险管理和不确定性量化的章节，因为在现实世界中，没有哪个预测是百分之百准确的。如果它能教会我如何在不确定性中识别机会、规避风险，并最终做出更具前瞻性和鲁棒性的决策，那么这本书的价值就不可估量了。我迫不及待地想看看，它究竟是如何将理论的统计学推演，转化为实践中的智慧。

评分☆☆☆☆☆

最近拿到一本叫做《统计预测与决策》的书，我对它的期待值简直爆棚。作为一个长期在数据分析一线摸爬滚打的人，深知预测和决策是两个紧密相连却又常常被割裂开来的环节。很多时候，我们能做出精准的预测，但却不知道如何将这份精准转化为切实的行动；反之，我们也能基于直觉或经验做出决策，但却缺乏数据和模型来支撑。我特别希望这本书能够填补这一鸿沟。我猜想，它大概率会从预测的“什么”和“为什么”出发，深入讲解各种统计预测模型的原理、假设和适用场景，比如ARIMA、指数平滑、Prophet等等，并可能涉及一些机器学习的监督学习算法。然而，真正吸引我的，是它后面那半句——“决策”。我殷切地希望书中能花大量的篇幅来讨论如何将预测结果转化为可执行的商业策略。这可能涉及到如何量化预测的不确定性，如何进行敏感性分析，如何构建决策树或者马尔可夫决策过程来辅助决策。我也期待书中能提供一些关于如何处理数据中的噪声、异常值以及如何进行模型验证和优化的实用技巧。如果这本书能够提供一个清晰的流程，指导我如何从原始数据出发，经过模型构建、预测，最终输出一系列可行且优化的决策建议，那对我来说简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《统计预测与决策》听起来就充满了力量感，仿佛能打开通往数据世界深处的大门。我个人一直对如何将数学和统计的语言转化为商业价值感到着迷。市面上关于预测的书籍很多，但真正能将“统计”的严谨性与“预测”的实操性，以及最终的“决策”导向性融为一体的，却并不多见。我猜测这本书可能会深入探讨不同预测方法的优劣，并提供一套选择和应用这些方法的框架。比如，对于初学者，它或许会从最简单的线性回归开始，解释其背后的统计学逻辑；对于进阶读者，则可能介绍更复杂的模型，如决策树、随机森林，甚至是深度学习在预测领域的应用。更重要的是，我期待这本书能清晰地阐述“预测”与“决策”之间的桥梁。预测模型的结果本身并不是终点，而是为决策提供依据。我希望书中能提供一些关于如何解读预测结果，如何理解其不确定性，以及如何将这些信息整合到决策流程中的具体指导。也许会包含一些关于贝叶斯统计在决策中的应用，或者一些基于情景分析的决策方法。如果它能引导我思考，在面对多种可能结果时，如何权衡风险与收益，做出最优选择，那将是这本书最大的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

收到一本名为《统计预测与决策》的书，虽然我还没来得及深入翻阅，但从书名和初步的翻看来看，我感觉它可能会是一本相当有分量的著作。作为一名对数据分析和商业洞察充满好奇的读者，我一直渴望找到能够系统性地解答“如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并基于这些洞察做出更明智的决策”的书籍。这本书的出现，无疑点燃了我内心的期盼。我设想，这本书很可能会从基础的统计学原理讲起，逐步深入到各种预测模型，例如时间序列分析、回归模型、机器学习预测等，并且重点会放在如何将这些模型应用于实际的商业场景中，比如市场需求预测、风险评估、资源优化等等。我很期待书中能有大量的案例分析，能够让我看到理论是如何落地，如何帮助企业解决实际问题的。同时，我也希望它能提供一些关于如何评估预测模型准确性和可靠性的方法，以及在不确定性环境下如何进行决策的策略。如果书中能够包含一些关于数据可视化和沟通的建议，那就更好了，因为再好的分析，如果不能有效地传达给决策者，也难以发挥作用。总而言之，我对这本书抱有很高的期望，希望它能成为我提升数据分析能力和决策水平的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

读到《统计预测与决策》这本书名，我的思绪立刻被拉到了一个充满数据和算法的想象空间。作为一名对商业分析和战略规划感兴趣的学习者，我一直在寻找能够连接“分析”与“行动”的桥梁。很多时候，我们能通过统计学分析出过去和现在，但如何准确地预测未来，并基于预测做出明智的决策，始终是一个挑战。我期待这本书能够提供一个全面的框架，从统计学的基本概念入手，逐步引导读者掌握各种预测技术的精髓，例如时间序列分析、机器学习中的回归和分类模型，甚至可能包含一些概率模型。但真正让我感到兴奋的是“决策”二字。我设想，这本书不会仅仅停留在预测层面，而是会深入探讨如何将预测结果转化为实际的战略和战术。这可能涉及到如何量化预测的不确定性，如何评估不同决策选项的潜在收益和风险，以及如何在信息不完全的情况下进行最优的资源配置。我希望书中能有大量的实操指导和案例研究，能够帮助我理解如何将复杂的统计模型应用于真实的商业场景，例如市场营销、供应链管理、金融投资等领域。如果它能提供一套清晰的思路，指引我如何从数据出发，经过严谨的预测，最终做出能够驱动业务增长的决策，那将是我近年来读到的最宝贵的一本书。