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| 內容簡介： |
本书是针对高等学校经济、管理类专业学生编写的一本有关预测与决策基础知识的教程，书中不仅讲解了预测与决策的基础知识，而且提供了大量实用性很强的实例。全书共分10章：统计基础，预测概述，定性预测法，趋势外推预测法，回归分析预测法，确定型时间序列预测法，随机型时间序列预测方法，马尔科夫预测法，决策，常用决策方法及应用等。
本书内容实用，结构清晰，实例丰富，可操作性强，可作为高等学校预测与决策的教材，也可作为经济管理类专业的培训和自学教材。
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| 關於作者： |
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吴仁群管理学博士，教授，硕士生导师,北京印刷学院教师。先后在《计算机工程》、《科技与出版》、《数学的实践与认识》、《统计与决策》、《上海会计》、《四川会计》等核心期刊发表论文十多篇。出版教材或专著五部：《电子表格化财务、会计与管理》（清华大学出版社）、《投资决策：不确定性与竞争》（中国经济出版社）、《Excel财务量化分析》（中国人民大学出版社）、《Java基础教程》（第2版）（清华大学出版社）、《数据结构简明教程》（机械工业出版社），其中，《Java基础教程》（第2版）被评为北京市精品教材。主要研究方向：预测与决策、绩效评价和信息管理。
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| 目錄：
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目录
第1章 统计基础
1.1 随机变量
1.2 样本及抽样分布
1.3 参数估计
1.4 假设检验
1.5 Excel统计函数及分析工具简介
第2章 经济预测概述
2.1 经济预测的含义及分类
2.2 经济预测的原理、要求及过程
2.3 预测数据的收集与处理
2.4 经济预测方法
2.5 经济预测的误差
第3章 定性预测方法
3.1 定性预测法概述
3.2 头脑风暴法
3.3 德尔菲法
3.4 其他定性预测法
第4章 趋势外推预测法
4.1 趋势外推预测法概述
4.2 线性趋势外推预测法
4.3 二次曲线趋势外推预测法
4.4 生长曲线预测法
第5章 回归分析预测法
5.1 回归分析法概述
5.2 一元线性回归预测法
5.3 多元线性回归预测法
5.4 非线性回归预测法
第6章 确定型时间序列预测法
6.1 基本概述
6.2 移动平均法
6.3 指数平滑法
6.4 季节周期预测法
第7章 随机型时间序列预测法
7.1 基本概述
7.2 常见的时间序列模型
7.3 自相关函数、偏相关函数
7.4 模型识别
7.5 参数估计
7.6 模型的检验与修正
7.7 预测
7.8 应用举例
第8章 马尔科夫预测法
8.1 马尔科夫预测法的基本原理
8.2 马尔科夫方法在经济预测中的应用
第9章 决策
9.1 决策概述
9.2 确定型决策
9.3 不确定型决策
9.4 风险型决策
第10章 常用决策方法及应用
10.1 主成分分析法
10.2 层次分析法
10.3 数据包络法
10.4 模糊综合评价法
附录
参考文献
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| 內容試閱：
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第二版是在第一版基础上修订而成的。修订后的内容仍包含10章和一个附录。第1章介绍了经济预测与决策中涉及的统计知识;第2章介绍了经济预测的含义、类型、基本原理以及预测数据的处理;第3章介绍了定性预测的含义以及常见的定性预测方法:头脑风暴法、德尔菲法、主观概率法和对比类推法等;第4章介绍了趋势外推预测法的基本原理和应用举例;第5章介绍了回归分析预测法的基本原理和应用举例;第6章介绍了常见的确定型时间序列预测法，并举例进行说明;第7章介绍了随机型时间序列预测模型、自相关函数和偏相关函数、模型识别、参数估计以及预测等;第8章介绍了马尔科夫预测法的基本原理和应用举例;第9章介绍了决策的含义、基本过程，并对确定型决策、不确定型决策和风险型决策进行了介绍及举例说明;第10章介绍了主成分分析法、层次分析法和数据包络法等常用决策方法，并举例说明这些方法的应用。附录收集了作者编写的用于预测和决策的宏函数的使用说明。修订仍由北京印刷学院的吴仁群完成。主要修订内容包括:（1）修改了绝大部分陈旧的实例或案例，更便于理论联系实际;（2）局部进行了完善，使得逻辑更加清晰，更便于读者理解;（3）在第10章增加了模糊综合评价法;（4）修正了部分编辑错误。同时，对Excel电子计算模板中的数据相应进行了更新
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