2013年自考運籌學知識點整理（3）
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8：老師小組法：面對面地進行討論和磋商。優點是可以做到相互協商，相互補充，小組會議組織地不好時，最后會使權威人士左右會場或者是多數人的意見湮滅了少數人的意見。
老師小組法適用于短期預測。
9：時間序列預測法：就是將歷史數據按時間順序排列的一組數字序列，利用數理統計方法加以處理，來預測事物的發展趨勢。
基本原理：(1):承認事物發展的延續性。運用過去的時間序列數據進行統計分析。就能推測出事物的發展趨勢，做出定量預測。這種發放是 事物的過去推測其未來，故又稱外推法，特點是簡單易行，不足是準確性比較差，適用于短期預測。(2):考慮了事物發展中隨機因素的影響和干擾，為了消除事物發展的不規律性的影響，將歷史時間序列數據作為隨機變量序列，運用統計分析中的加權平均的方法驚醒趨勢預測。
時間序列的組成形式十分復雜，大致分為：長期趨勢，季節性波動，周期性波動和隨機波動。
10：滑動平均預測法又分為簡單平均預測法和加權平均預測法。可以分為橫向和縱向比較兩種方法。 橫向是和別人做比較，縱向是和自己做比較，其中縱向比較法求算術平均數是一種最簡單的時間序列預測法P11
11：加權平均數預測法： P 12
12：指數平滑預測法：是定量方法和定性方法相結合的一種預測方法。P13
13：回歸模型預測法：依據事物發展的內容因素變化的因果關系來預測事物未來的發展趨勢，它是研究變量間相互關系的一種定量預測方法，又稱為回歸模型預測法或者是因果法，多用于經濟預測和科技預測。
事物內部變量間的關系分為兩類：一類是變量間的確定性關系，這種變量間的確定性關系，稱之為函數關系，另一類是變量間的不確定性關系，稱之為相關關系。
14：線性回歸方程：變量中自變量和因變量成簡單的線性關系，但隨著影響變量數目不同又分為：
(1):一元線性回歸 (2):多元線性回歸
非線性回歸方程:變量之間的關系是一種復雜的非線性關系。
15：一元線性回歸模型預測法：
y=a+bx
系數確定的原則是使預測值盡可能地接近實際值，應用的方法是最小二乘法。
最小二乘法是指尋求使誤差平方總和為最小的配合趨勢的方法
P23
16：季節性變動的預測：
我們在預測其銷售量和銷售價格時，應考慮兩種趨勢：季節性的變動趨勢和一般的變動趨勢。對商品銷售量及價格的季節性變動進行分析和預測時，應著重于對市場狀況的調查研究，應著重于定性預測和定量預測的結合。對定量預測來說我們采用指數平滑原則。
P25
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