預測與決策教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李華 等 編

圖書標籤:

• 預測
• 決策分析
• 運籌學
• 管理科學
• 概率論
• 統計學
• 建模
• 優化
• 風險管理
• 仿真

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111381013

版次：1

商品编码：11049206

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会推荐教材

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：349

編輯推薦

　　

　　★“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材。

　　★教指委推薦教材。

　　★國傢精品課、精品視頻公開課配套教材。★本書經過多年的教學實踐，不斷完善、更新，結構閤理，案例豐富。

　　★汪應洛院士作序推薦。

內容簡介

　　　　《預測與決策教程》采取工科學生和管理人員易於接受的敘述方式，較全麵地介紹瞭預測與決策的主要內容與方法。預測部分的內容包括預測概述、非模型預測方法、迴歸預測方法、確定型時間序列預測方法、隨機型時間序列預測方法、馬爾可夫預測方法以及預測精確性與預測評價。決策部分的內容包括決策概述、期望效用理論與前景理論、單目標決策分析、多目標決策分析、動態決策分析以及決策方法拓展、選擇與評價。為方便學生學習，書中附有大量案例及習題。閱讀本書僅需具備高等數學、綫性代數與概率統計等基礎知識。　　《預測與決策教程》可作為管理、經濟類各專業本科生教材，也可用於研究生教學；同時，還可作為其他相關專業本科生、研究生的教材和教學參考書，也可供具有大學數學基礎，從事管理工作的相關人員參考。

目錄

序一
序二
前言
教學建議
第1章 預測概述
1.1 預測的基本概念
1.1.1 預測科學的産生
1.1.2 預測的定義
1.1.3 預測的可能性
1.1.4 預測的不準確性
1.1.5 預測的基本功能
1.2 預測的基本原理與步驟
1.2.1 預測的基本原理
1.2.2 預測的一般步驟
1.3 預測資料的收集與預處理
1.3.1 確定數據收集的目的
1.3.2 設計數據收集方案
1.3.3 數據的收集與整理
1.3.4 對數據進行分析與預處理
1.4 預測方法的分類
1.4.1 預測方法的分類體係與常用方法
1.4.2 預測方法選擇的影響因素
本章小結
思考與練習

第2章 非模型預測方法
2.1 專傢預測法概述
2.1.1 個人判斷法
2.1.2 專傢會議法
2.1.3 專傢意見匯總預測法
2.1.4 頭腦風暴法
2.1.5 德爾菲法
2.2 指標預測法與類比法
2.2.1 指標預測法
2.2.2 類比法
2.3 概率預測法
2.3.1 主觀概率法
2.3.2 交叉影響分析法
本章小結
思考與練習

第3章 迴歸預測方法
3.1 引言
3.1.1 相關分析
3.1.2 迴歸分析
3.2 一元綫性迴歸預測方法
3.2.1 一元綫性迴歸模型
3.2.2 一元綫性迴歸模型的顯著性檢驗
3.2.3 一元綫性迴歸預測
3.3 多元綫性迴歸預測法
3.3.1 多元綫性迴歸模型
3.3.2 多元綫性迴歸模型的顯著性檢驗
3.3.3 多元綫性迴歸預測
3.3.4 多元綫性迴歸分析中的多重共綫性
3.3.5 多元綫性迴歸分析中的序列相關
3.4 非綫性迴歸預測
本章小結
思考與練習

第4章 確定型時間序列預測方法
4.1 時間序列與時間序列分析概述
4.1.1 時間序列的含義
4.1.2 時間序列分析
4.1.3 時間序列分析方法的分類
4.1.4 確定型時間序列預測方法概述
4.2 移動平均法
4.2.1 一次移動平均法
4.2.2 二次移動平均法
4.3 指數平滑法
4.3.1 一次指數平滑法
4.3.2 二次指數平滑法
4.3.3 討論
4.4 季節指數法
4.5 時間序列分解法
4.5.1 各因素的確定
4.5.2 根據分解法進行預測
4.5.3 對分解法的進一步說明
4.6 基於SPSS軟件的確定型時間序列分析與預測
本章小結
思考與練習

第5章 隨機型時間序列預測方法
5.1 隨機型時間序列模型
5.1.1 時間序列
5.1.2 自迴歸(AR)模型
5.1.3 移動平均（MA）模型
5.1.4 自迴歸移動平均（ARMA）模型
5.1.5 求和自迴歸移動平均(ARIMA)模型
5.1.6 季節性模型
5.2 ARMA模型的相關分析
5.2.1 AR(p)序列的自相關函數
5.2.2 MA(q)序列的自相關函數
5.2.3 ARMA(p，q)序列的自相關函數
5.2.4 偏相關函數
5.3 模型的識彆
5.3.1 樣本自相關函數與樣本偏相關函數
5.3.2 模型識彆
5.4 ARMA模型的參數估計
5.4.1 矩估計方法
5.4.2 最小二乘估計
5.4.3 極大似然估計法
5.4.4 方法的比較
5.5 模型的檢驗與預報
5.5.1 模型檢驗
5.5.2 模型的改進
5.5.3 模型預報
5.6 案例5��1分析
本章小結
思考與練習

第6章 馬爾可夫預測方法
6.1 馬爾可夫分析的基本原理
6.1.1 馬爾可夫鏈
6.1.2 狀態轉移矩陣
6.1.3 穩態概率矩陣
6.2 馬爾可夫預測的應用
6.2.1 市場占有率的預測
6.2.2 期望報酬預測
本章小結
思考與練習

第7章 預測精確性與預測評價
7.1 預測方法的選擇
7.1.1 預測方法最適閤的時間範圍
7.1.2 數據模式
7.1.3 費用
7.1.4 準確性
7.1.5 適用性
7.2 預測的精確性
7.2.1 準確的預測
7.2.2 預測的誤差
7.2.3 預測精確性的衡量指標
7.2.4 預測監控
7.3 預測結果的分析與評價
7.3.1 預測模型的評價
7.3.2 預測結果的分析與反思
本章小結
思考與練習

第8章 決策概述
8.1 決策的概念
8.2 決策過程與決策分析
8.2.1 決策過程
8.2.2 決策分析
8.3 決策的基本類型
8.4 決策分析的內容、特點及曆史
8.4.1 決策分析的內容
8.4.2 決策分析的特點
8.4.3 決策分析的曆史
本章小結
思考與練習

第9章 期望效用理論與前景理論
9.1 期望收益值
9.1.1 期望收益值準則
9.1.2 應用期望收益值作為決策準則存在的一些問題
9.2 行為假設與偏好關係
9.3 效用函數及其確定
9.3.1 效用函數的定義
9.3.2 效用函數的確定
9.3.3 L�睞模擬法
9.4 主觀期望效用值理論
9.4.1 主觀概率與客觀概率
9.4.2 主觀概率的判斷
9.5 前景理論
9.5.1 期望理論與實際決策的不一緻
9.5.2 前景理論框架
本章小結
思考與練習

第10章 單目標決策分析
10.1 風險型決策分析
10.1.1 風險型決策分析的基本思想
10.1.2 風險型決策問題的數學模型
10.1.3 風險型決策問題的分析方法
10.1.4 多級決策問題的分析方法
10.2 非確定型決策
10.2.1 悲觀準則
10.2.2 樂觀準則
10.2.3 赫威茲準則
10.2.4 後悔值準則
10.2.5 等概率準則
10.2.6 五種決策準則的比較
10.3 概率排序型決策
10.3.1 期望後果值的極值
10.3.2 利用期望值極值進行決策
10.3.3 優勢條件
本章小結
思考與練習

第11章 多目標決策分析
11.1 基本概念
11.2 決策方法
11.2.1 化多目標為單目標的方法
11.2.2 重排次序法
11.2.3 分層序列法
11.3 多目標風險決策分析模型
11.4 有限個方案多目標決策問題的分析方法
11.4.1 基本結構
11.4.2 決策矩陣的規範化
11.4.3 確定權的方法
11.5 層次分析法（AHP）
11.5.1 多級遞階結構
11.5.2 判斷矩陣
11.5.3 相對重要度及判斷矩陣的最大特徵值λmax的計算
11.5.4 相容性判斷
11.5.5 綜閤重要度的計算
11.5.6 算例
11.6 網絡分析法（ANP）
11.6.1 網絡結構
11.6.2 無權重超矩陣與加權超矩陣
11.6.3 極限超矩陣
11.6.4 ANP應用軟件-超級決策軟件（SD）
11.6.5 算例
本章小結
思考與練習

第12章 動態決策分析
12.1 單階段決策的錶述
12.2 確定型動態決策
12.3 馬氏型動態決策
12.3.1 馬氏決策過程模型
12.3.2 最優方程與最優策略
12.4 應用
12.4.1 産品定價
12.4.2 體育比賽
12.4.3 最優選擇
12.4.4 一個期權執行問題
本章小結
思考與練習

第13章 決策方法拓展、選擇與評價
13.1 決策方法的拓展
13.1.1 模糊決策法
13.1.2 群決策方法
13.1.3 決策支持係統
13.2 決策方法的選擇
13.2.1 決策方法選擇影響因素
13.2.2 決策方法的比較評價
13.3 決策方案的評價與實施
13.3.1 決策方案的評價
13.3.2 決策方案的實施
本章小結
思考與練習

附錄
附錶A標準正態分布函數值錶
附錶Bt分布錶
附錶CF分布錶
附錶DDW檢驗臨界值錶
參考文獻

精彩書摘

　　1.注意事項 （1）注意選好專傢 1）如果應邀專傢彼此相互認識，就要從同一職位的人員中挑選，領導者不應參加。如果應邀專傢彼此互不認識，可以從不同職位的人員中挑選，但禁止宣布參加者的職位，主持會議者應一視同仁。2）絕大多數應邀專傢的研究領域應力求與論及的預測對象的問題相一緻，但同時應邀清一些學識淵博，經驗豐富，對所論及的問題有較深理解的其他領域的專傢參加會議。3）選擇專傢不僅看他的經驗、知識能力，還要看他是否善於錶達自己的意見。知識麵廣、思想活躍的專傢，可以防止會議氣氛沉悶，同時可以作為易激發的元素因子，使整個創造設想起強烈的連鎖反應。4）參加會議的專傢數日不宜太多，也不宜太少，這樣可以在思維持續激發時間內把問題討論得更深入一些，意見反映也更全麵一些。一般10-15個專傢組成專傢預測小組。理想的專傢預測小組應由如下人員組成：方法論學傢——預測學傢；設想産生者——專業領域專傢；分析者——專業領域的高級專傢，他們應當追溯過去，並及時評價對象的現狀和發展趨勢；演繹者——對所討論問題具有充分的推斷能力的專傢。頭腦風暴法的領導和主持工作最好能委托給預測學傢或者對頭腦風暴法比較熟悉的專傢擔任。如果所論及的問題專業麵很窄，則應邀請論及問題的專傢和熟悉此法的專傢共同擔任領導工作。因為該問題領域的專傢對要解決的問題十分瞭解，知道如何提問題，而熟悉此法的專傢對引導科學論辯有足夠的經驗，也熟悉頭腦風暴法的處理程序和方法，有利於過程組織。同時，作為主持人在主持會議時，應頭腦清晰、思路敏捷、作風民主，既善於營造活躍的氣氛，又善於啓發誘導。頭腦風暴會議時間一般以20-60分鍾為宜。通常在頭腦風暴會議開始時，主持人必須采取強製詢問的方法，因為主持人能在5-10分鍾之內創造一個自由交換意見的氣氛並激起參加者發言的可能性很小。同時，頭腦風暴會議會場布置要考慮到光綫、噪聲、室溫等因素，做到環境宜人，給人以輕鬆舒適的感覺。　　……

前言/序言

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说好的胶版纸呢，这么贵竟然不给发胶版纸，我也是伤心了┑(￣Д ￣)┍

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好书！

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《教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会推荐教材：预测与决策教程》可作为管理、经济类各专业本科生教材，也可用于研究生教学；同时，还可作为其他相关专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可供具有大学数学基础，从事管理工作的相关人员参考。

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因为是教材，必须买的，据老师说，是一本预测与决策的入门级教材

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面对作者的好书，我震惊得几乎不能动弹了，作者那种裂纸欲出的大手笔，竟使我忍不住一次次的翻开作者的好书，每看一次，赞赏之情就激长数分，我总在想，是否有神灵活在它灵秀的外表下，以至能使人三月不知肉味，使人有余音穿梁，三日不绝的感受。作者，你写得实在是太好了。我唯一能做的，就只有把这个好书顶上去这件事了。作者的好书实在是写得将唐太好了。文笔流畅，修辞得体，深得魏晋诸朝遗风，更风宋骨发扬得入木三分，能在有生之年看见作者的这个好书。实在是我三生之幸啊。看完作者的这个好书之后，我竟感发生出一种无以名之的悲痛感——啊，这么好的好书，如果将来我再也看不到了，那我该怎么办？那我该怎么办？直到我毫不犹豫的把作者的这个好书收藏了。我内心的那种激动才逐渐平复下来。可是我立刻想到，这么好的好书，倘若别人看不到，那么不是浪费作者的心血吗？经过痛苦的思想斗争，我终于下定决心，我要把这个好书一直往上顶，往上顶！顶到所有人都看到为止遇到你之前，正的圣人是怀疑的；而现在，我终于相信了！我曾经忘情于汉廷的歌赋，我对人世间是否有真我曾经惊讶于李杜的诗才，我曾经流连于宋元的词曲；但现在，我才知道我有多么浅薄！作者你的高尚情操太让人感动了。在现在这样一个物欲横流的金钱社会里，竟然还能见到作者这样的性情中人，无疑是我这辈子最大的幸运。让我深深感受到了人性的伟大。作者的好书，就好比黑暗中刺裂夜空的闪电，又好比撕开乌云的阳光，一瞬间就让我如饮甘露，让我明白了永恒的真理在这个世界上是真实存在着的。只有作者这样具备广阔胸怀和完整知识体系的人，才能作为这真理的唯一引言者。看了作者的好书，让我陷入了严肃的思考中，我认为，如果不把作者的好书顶上去，就是对真理的一种背叛，就是对谬论的极大妥协。因此，我决定义无返顾的顶了说的好啊！我在这个京东打滚这么多年，所谓阅人无数，就算没有见过猪走路，也总明白猪肉是啥味道的。一看到作者的气势，我就觉得作者同在京东里灌水的那帮小混蛋有着本质的差别，那忧郁的语调，那熟悉的签名，还有字里行间高屋建瓴的辞藻。没用的，作者，就算你怎么换马甲都是没有用的，你的亿万拥戴者早已经把你认出来了，你一定就是传说中的最强ID。自从京东改版之后，我就已经心灰意冷，对京东也没抱什么希望了，传说已经幻灭，神话已经终结，留在京东还有什么意思。没想到，没想到，今天可以再睹作者的风范，我激动得忍不住就在屏幕前流下了眼泪。

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《教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会推荐教材：预测与决策教程》采取工科学生和管理人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了预测与决策的主要内容与方法。预测部分的内容包括预测概述、非模型预测方法、回归预测方法、确定型时间序列预测方法、随机型时间序列预测方法、马尔可夫预测方法以及预测精确性与预测评价。决策部分的内容包括决策概述、期望效用理论与前景理论、单目标决策分析、多目标决策分析、动态决策分析以及决策方法拓展、选择与评价。为方便学生学习，书中附有大量案例及习题。阅读本书仅需具备高等数学、线性代数与概率统计等基础知识。

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