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第一章选择预报因子的方法1

目 录1

第一节普查法3

一、方法原理和步骤3

二、几点说明10

三、程序16

练习一用普查法选择预报因子20

第二节相关系数法21

一、相关系数的意义21

二、相关系数的计算23

三、相关系数的统计测验28

四、程序32

练习二线性相关系数35

第一节点聚图法36

第二章 简易预报方法36

练习三点聚图41

第二节复相关表法41

练习四复相关表44

第三节多因子综合相关法45

一、计算海明距离45

二、相似基数法47

三、线性综合法49

第三章聚类分析53

第一节聚类分析概述53

第二节一次聚合法58

一、原始资料标准化58

二、计算各样本之间的欧氏距离61

三、绘制谱系图63

四、预报65

五、程序67

第三节模糊聚类分析71

练习五一次聚合法75

第四章 回归分析76

第一节相关的基本概念76

一、相关关系76

二、直线回归方程81

练习六直线回归方程90

三、可变换成直线的曲线回归方程93

第二节多元回归分析102

一、计算准备工作103

二、建立多元回归方程108

三、求解回归系数109

四、总体回归效果的显著性测验127

五、各回归系数b？的显著性测验129

六、多元回归分析讨论142

七、附录150

练习七多元回归分析155

第三节逐步回归分析156

一、逐步回归的基本思想156

二、逐步回归的计算步骤157

三、讨论179

四、程序181

练习八逐步回归分析191

第五章判别分析192

第一节 Fisher准则下二类判别分析的原理192

一、基本思想192

二、Fisher准则199

二、计算e？、L？？202

一、预报因子资料的分类202

第二节二类判别分析实例与程序202

三、求解判别系数c1205

四、建立判别函数206

五、预报决策与历史样本的检验206

六、两类判别效果的统计测验209

七、讨论215

八、程序226

练习九Fisher准则下的二类判别分析235

第三节逐步判别分析与程序236

一、Bayes准则下的多组判别分析236

二、判别效果的显著性测验245

三、各因子判别能力的显著性测验248

四、逐步判别分析251

五、逐步判别程序261

第六章时间序列分析277

第一节历史曲线演变法278

第二节方差分析周期外推法282

一、方差分析周期外推法概述282

二、方差分析周期外推法实例286

三、讨论293

练习十方差分析周期外推法294

四、程序295

第三节平稳随机时间序列预报方法299

一、AR（P）自回归模型299

二、选点法与程序302

练习十一选点法314

第七章 马尔科夫链预报方法315

一、马尔科夫链的概念315

二、一阶转移概率316

三、高阶转移概率317

四、以转移概率为基础的预报方法322

练习十二 马尔科夫链预报方法325

五、程序326

第八章预报质量的评定329

第一节分类预报的预报质量评定方法330

一、预报符合率330

二、Hedike的预报技术评分330

三、两分类预报的定性相关系数335

第二节定量预报的预报质量评定方法337

一、平均绝对误差与标准差337

二、离均差值和离均差符号的联合评分339

练习二线性相关系数342

练习三点聚图342

练习一用“普查法”选择预报因子342

附录练习答案342

练习四复相关表343

练习五一次聚合法344

练习六直线回归方程345

练习七多元回归分析345

练习八逐步回归分析350

练习九Fisher准则下的两类判别分析354

练习十方差分析周期外推法356

练习十一选点法360

练习十二马尔科夫链预报方法361

附表一 正态分布双侧置信限表363

附表二x2分布的置信限表364

附表三t分布的双侧置信限表366

附表四 F分布的置信限表368

参考文献378