预测分析与1-2-3 for Windows在经济管理中的应用PDF电子书下载

第1章 预测分析方法数学基础——线性代数 1

1．1 什么是线性方程组 1

1．1．1 一元一次方程 1

1．1．2 二元一次方程组 2

1．1．3 三元一次方程组 3

1．1．4 n元一次方程组 3

1．1．5 求和号∑ 4

1．2 线性方程组的矩阵运算 5

1．2．1 矩阵入门 5

1．2．2 三个重要的特殊矩阵 6

1．2．3 线性方程组的矩阵表示 9

1．2．4 矩阵的乘法 10

1．3 1—2—3 for Windows求解线性方程组 11

1．3．1 求解线性方程组 12

1．3．2 一个简单的应用例题 15

1．3．3 一元线性回归方程参数的求解 16

第2章 经济预测分析概述 19

2．1 经济预测 19

2．1．1 什么是经济预测？ 19

10．2．3 数值求和函数GRANDTOTAL 19

10．3．3 几何平均数函数GEOMEAN 20

2．1．2 经济预测分析的行为理论与技术基础 20

2．1．3 预测分析在计划、决策及政策评价中的作用 22

2．2 经济预测分析方法 25

2．2．1 定性预测法 25

2．3 经济预测分析的一般步骤 26

2．2．2 定量预测法 26

第3章 1—2—3 线性回归分析处理方法 31

3．1 相关关系、因果关系与回归分析 31

3．1．1 什么是相关关系？ 31

3．1．2 什么是因果关系与回归分析？ 35

3．2．1 全国高等学校经费支出一元线性回归信息输出 37

3．2 1—2—3线性回归方程处理方法 37

3．2．2 建立全国高等学校经费支出回归预测方程 41

3．2．3 计算预测值并作图 42

3．3 用虚拟变量建立回归预测方程 46

3．4 利用“1—2—3”生成动态相关矩阵 48

第4章 一元线性回归方程及其应用 52

4．1 一元线性回归方程的基本公式 52

4．1．1 一元线性回归分析方程的基本形式 52

4．1．2 一元线性回归方程的确定准则 53

4．1．3 回归参数b■和b■的计算公式 57

4．2 一元线性回归方程的检验与验证 58

4．2．1 方差分析 58

4．2．2 相关系数检验 61

4．2．3 预测值的标准差、绝对误差和精度测定 63

4．2．4 t—检验 67

4．3 一元线性回归预测 68

4．3．1 点预测 68

4．3．2 区间预测 69

4．4 一元线性方程在教育事业支出预测中的应用 72

5．1 多元线性回归模型的基本公式 78

5．1．1 多元线性回归模型的基本形式 78

第5章 多元钱性回归方程及其应用 78

5．1．2 多元线性回归模型的矩阵表示 79

5．2 多元线性回归方程参数求解方法 80

5．2．1 1—2—3 矩阵运算求解多元线性回归方程 80

5．2．2 1—2—3 回归分析求解多元线性回归方程 88

5．3 多元线性回归方程的统计检验 89

5．3．1 方差分析 89

5．3．2 复相关系数 91

5．3．3 F—检验 92

5．3．4 t—检验 93

5．4 经济预测 95

5．4．1 点预测 95

5．4．2 区间预测 96

5．5．1 序列相关产生的原因 98

5．5 序列相关检验 98

5．5．2 序列相关的影响 99

5．5．3 序列相关D·W检验 100

5．5．4 序列相关D·W检验实例 102

5．6 1—2—3多元线性回归分析的基本步骤 103

第6章 非线性回归模型及其应用 106

6．1 非线性回归模型的确定与预测步骤 106

6．2 非线性回归模型求解方法 107

6．2．1 非线性模型的直接转换法 107

6．2．2 非线性模型的间接转换法 110

6．3 非线性模型求解实例 111

6．3．1 发展趋势和预测模型的选择 111

6．3．2 模型的求解 114

第7章 回归模型在时间序列预测中的应用 117

7．1 时间序列预测的基本概念 117

7．2 长期趋势的测定 118

7．2．1 直线方程y=b■＋b■t趋势的测定 118

7．2．2 指数曲线y=b■b■'趋势的测定 121

7．2．3 二次曲线y=b■＋b■t＋b■t■趋势的测定 123

7．2．4 多项式曲线y=b■＋b■t＋b■t■＋b■t■趋势的测定 125

7．3 预测方法的选择 129

7．4 预测方程的修正 131

第8章 1—2—3 回归分析处理模型的设计 134

8．1 一元线性回归分析处理模型的设计 134

8．1．1 一元回归样本数据输入的设计 135

8．1．2 一元回归模型信息显示及公式的设计 137

8．1．3 一元回归图形输出屏幕的设计 145

8．1．4 一元回归宏的设计 146

8．2 多元线性回归分析处理模型的设计 148

8．2．1 二元回归样本数据输入与回归分析的设计 149

8．2．2 二元回归分析信息显示及公式的设计 153

8．2．3 二元回归图形输出屏幕的设计 160

8．2．4 二元回归宏的设计 160

8．3 动态相关矩阵处理模型的设计 163

8．3．1 变量数据输入与相关矩阵输出的设计 164

8．3．2 动态相关矩阵处理宏的设计 166

第9章 从支出比重变化谈预测分析在公共财政资源配置中的作用 170

9．1 科教事业费与行政支出比重变化结构分析 170

9．2 优化公共财政资源配置结构需要科学的方法 176

9．3 预测分析在公共财政分配结构调整中的作用 178

10．1 1—2—3 函数概况 187

第10章 1—2—3 统计函数在预测分析中的应用 187

10．1．1 1—2—3 函数输入的基本规则 188

10．1．2 1—2—3函数输入方法 189

10．2 一般统计函数 191

10．2．1 数值求和函数SUM 191

10．2．2 数值求和函数SUBTOTAL 192

10．2．4 正负数求和函数SUMPOSITIVE、SUMNEGATIVE 193

10．2．5 数值相乘积函数PRODUCT 193

10．2．6 多重选区数值相乘积求和函数SUMP—RODUCT 194

10．2．7 数值平方和函数SUMSQ 194

10．2．8 差值平方求和函数SUMXMY2 194

10．2．9 计算选区单元个数的函数COUNT 195

10．2．10 求最大值函数MAX 196

10．3 平均数函数 197

10．3．1 算术平均数函数AVG 197

10．2．11 求最小值函数MIN 197

10．3．2 调和平均数函数HARMEAN 199

10．3．4 中位数函数MEDIAN 201

10．4 线性回归与高差分析函数 202

10．4．1 简单相关系数函数CORREL 202

10．4．2 多元线性回归分析函数REGRESSION 204

10．4．3 绝对平均误差函数AVEDEV 205

10．4．4 均方差平方和函数DEVSQ 206

10．4．5 总体标准差函数STD与样本标准差函数STDS 206

10．4．6 总体方差函数VAR与样本方差函数VARS 207

10．5 排列函数 209

10．5．1 阶乘函数FACT 209

10．5．2 从n中取r个数排列函数PERMUT 210

10．6 正态分布函数及其应用 211

10．6．1 频率分布 211

10．6．2 正态分布 216

10．6．3 正态分布函数NORMAL的计算方法 218

10．6．4 正态分布函数NORMAL在经济中的应用 219

10．7 离散型随机变量的概率分布函数的应用 223

10．7．1 二项分布函数BINOMIAL 223

10．7．2 返回二项分布函数CRITBINOMIAL 227

10．7．3 泊松分布函数POISSON 228

10．8 t分布、X平方分布和F分布函数的应用 230

10．8．1 t分布函数TDIST的应用 230

10．8．2 X平方分布函数CHIDIST 232

10．8．3 F分布函数FDIST 235

附表 237

附表1 正态分布函数表 237

附表2 相关系数临界值表 241

附表3 t分布表的临界值表 242

附表4 F分布表 244

附表5 D·W检验临界值表 256

附表6 二项累积分布函数表 261

附表7 二项概率分布函数表 273

附表8 x平方分布表 285