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1、1.表3-10给出了某计算机公司近10个月的实际销售量和用A,B两种模型进行预测的预测值。 （a）计算两种模型的MAD （b）计算两种模型的RSFE （c）哪一种模型好一些，为什么？ 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 实际销售量 566 620 584 652 748 703 670 625 572 618 A模型预测值 610 630 610 630 640 650 655 655 630 630 B模型预测值 580 600 580 630 702 680 680 680 600 600 表3-10 单位：台 解： (a)A模型MOD=?n1ttt|F-A|/n=（44+10
2、+26+22+108+53+15+30+58+12）/10=378/10 =37.8 B模型MOD=?n1ttt|F-B|/n=（14+20+4+22+46+23+10+55+28+18）/10=240/10 =24 (b)A模型的RSFE=?n1tttF-A）（=（-44-10-26+22+108+53+15-30-58-12） =18 B模型的RSFE= ?n1tttF-B）（=（-14+20+4+22-+46+23-10-55-28+18） = 26 （c）模型较好 2.表3-11是某种特种汽车轮胎的月销售记录。 （a）计算当SA0=100，?=0.2时的一次指数平滑预测值并画图。 （b
3、）计算当SA0=100，?=0.4时的一次指数平滑预测值。 （c）计算（a），（b）两种情况下的MAD,RSFE。 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 销售量 104 104 100 92 105 95 95 104 104 107 110 109 表3-11 单位：只 解： （a）由于SAt=?At+（1-?）SAt-1 SA1=0.2A1+0.8SA0=0.2?104+0.8?100=100.8 SA2,3,4,5同上述方法 由于SFt+1=?At+（1-?）SFt SFt+1=0.2At+0.8SFt 当t=1时，SF2=0.2?104+0.8?100.8=101
4、.44 其余年份同上述方法求解 得如下图： 月份 实际销售量At ?上月实际销售量 上月预测销售量 （1-?）?上月预测销售量 本月平滑预测销售量 1 104 100.8 2 104 20.8 100.80 80.64 101.44 3 100 20.8 101.44 81.15 101.95 4 92 20 101.15 80.92 101.56 5 105 18.4 99.32 79.46 99.65 6 95 21 100.46 80.37 100.72 7 95 19 99.37 79.50 99.58 8 104 19 98.49 78.79 98.66 9 104 20.8 99.
5、59 79.67 99.73 10 107 20.8 100.48 80.38 100.58 11 110 21.4 101.78 81.42 101.87 12 109 22 103.42 82.74 103.49 （b）SA1=0.4?104+0.6?100=101.6 SF2=0.4?104+0.6?101.6=102.56 月份 实际销售量At ?上月实际销售量 上月预测销售量 （1-?）?上月预测销售量 本月平滑预测销售量 1 104 101.60 2 104 41.6 101.6 60.96 102.56 3 100 41.6 104 62.4 101.54 4 92 40 102
6、.4 61.44 97.72 5 105 36.8 96.8 58.08 100.63 6 95 42 97.2 58.32 98.38 7 95 38 101 60.6 97.03 8 104 38 95 57 99.82 9 104 41.6 98.6 59.16 101.49 10 107 41.6 104 62.4 103.69 11 110 42.8 105.2 63.12 春 夏 秋 冬 第一年 3.05 1.45 1.96 4.54 第二年 5.11 3.42 3.89 6.62 第三年 7.03 5.51 5.95 8.52 第四年 9.14 7.55 7.88 10.56 1
7、06.22 12 109 44 108.2 64.92 107.33 （c）在（a）情况下，MAD=?n1ttt|F-A|/n=（62.59）/12=5.22 在（b）情况下，MAD=?n1ttt|F-B|/n=（36.33）/12=3.03 3.表3-12是某城区居民平津没几猪肉消费量。试选用适当的模型并预测该城区居民下一年各季平均猪肉消费量。 表3-12 单位：公斤 解：y=a+bx b=(?yx-xyn)/(?xn2）（?x2) a=(?xb-y)/n SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.90879293217 R Square 0.82590459357
8、Adjusted R Square 0.8134692074 标准误差 1.1343516917 观测值 16 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析 1 85.460622353 85.460622353 66.415677168 1.1030812237E-06 残差 14 18.014552647 1.2867537605 总计 15 103.475175 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% Intercept 1.49975 0.59485904561 2.5211854995 0.024444543591 0.22390424175 2.7755957583 0.22390424175 2.7755957583 X Variable 1 0.50135294118 0.061518857953 8.1495814106 1.10308
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