西北师范大学信息与计算科学专业

1、西北师范大学信息与计算科学专业专业选修课程教学大纲统计与预测说明一） 课程性质本课程是信息与计算科学专业的一门专业选修课。 它主要介绍国内外常见的各种预测与 统计预测方法， 特别是重点介绍从实际问题出发， 建立相应的统计模型进行数据分析与预测 的方法。 这些统计预测方法对实际问题的分析更加科学， 预测精度可以控制， 预测结果更加 符合实际。而方法的使用与学生的专业特点相结合， 根据数理统计的思想方法进行程序设计， 调试运行程序， 进而分析数据结果， 解释并预测工业、农业、 经济等日常生活中碰到的实际 问题。这是一门实用性很强的课程，是本专业学生应该掌握的专业方向课程。（二）教学目的本课程的教学

2、目的在于向学生系统阐述有关统计预测方面的基本知识和一般原理， 使学 生对统计预测的基本概念、 基本方法及其应用有较系统地理解和掌握。 同时，更为重要的是， 通过阐述国内外常见的预测和统计预测方法在经济、 金融和管理等领域的综合应用， 加深学 生对本课程内容的理解和认识， 并培养学生通过计算机综合运用统计预测方法的能力， 为他 们以后走向工作岗位打下了好的基础。（三）教学内容正确理解统计预测的基本思想，掌握常见的统计预测方法：定性预测法、回归预测法、 时间序列分解法和趋势外推法、 时间序列平滑预测法、 平稳时间序列法以及马尔科夫预测法 等，了解预测精度的测定方法和对预测的结果给出科学评价。（四）

3、教学时数50 学时五）教学方式课堂讲授为主。本文统计预测概述教学要点：1. 统计预测的基本概念2. 统计预测中的若干准则教学时数 ：4 学时教学内容：§ 1 统计预测的概念和作用§ 2 统计预测方法的分类及其选择§ 3 统计预测的原则和步骤考核要求：了解统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤第二章 定性预测法 教学要点：1.2.3.4.定性预测法的基本概念 德尔菲法 主观概率法 情景预测法教学时数 ：6 学时教学内容：§1定性预测概述§2德尔菲法§3主观概率法§4其他定性预测法§5情景预

4、测法考核要求 :1. 理解定性预测法的基本概念。2. 了解主要的定性预测方法法。3. 掌握德尔菲法和主观概率法。ATy *第三章回归预测法教学要点：一元线性回归预测法， 多元线性回归预测法， 非线性回归预测法以及应用回归预测法 时应注意的问题。教学时数： 6 学时教学内容：§ 1 一元线性回归预测法§ 2 多元线性回归预测法§ 3 非线性回归预测法§ 4 应用线性回归预测法时应注意的问题考核要求 :1. 了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。2. 掌握一元线性回归预测法，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然 后根据自变量与因变量

5、之间的关系，预测因变量的趋势。3. 理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。4. 了解应用线性回归预测法时应注意的问题。5.第四章 时间序列分解法和趋势外推法教学要点：1. 时间序列的分解2. 时间序列分解模型3. 趋势外推法4. 曲线拟合优度分析教学时数： 8 学时教学内容：§1 时间序列分解法§2 趋势外推法概述§3 多形式趋势外推法§4 指数曲线趋势外推法§5 曲线拟合优度分析考核要求 :1. 了解时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响2. 掌握乘法模型分解的基本步骤3. 理解选择合适的趋势模型是

6、应用趋势法的重要环节， 掌握图形识别和差分法是选择 趋势模型的两种基本方法4. 理解曲线拟合优度分析第五章 时间序列平滑预测法教学要点：1.2.3.4.一次移动平均法和一次指数平滑法 线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法 布朗二次多项式（三次）指数平滑法 温特线性和季节性指数平滑法教学时数：10 学时教学内容：§ 1 一次移动平均法§ 2 一次指数平滑法§ 3 线性二次移动平均法§ 4 线性二次指数平滑法§ 5 布朗二次多项式（三次）指数平滑法§ 6 温特线性和季节性指数平滑法考核要求 :1. 理解并掌握一次、二次移动平均法和一次、

7、二次指数平滑法2. 了解布朗二次多项式（三次）指数平滑法3. 理解温特线性和季节性指数平滑法第六章 平稳时间序列预测法 教学要点：1. ARMA 模型三种基本形式：自回归模型（ AR ：Auto-regressive ），移动平 均模型（ MA ：Moving-Average ）和混合模型（ ARMA ）2. 时间序列的自相关分析、单位根检验和协整检验3. ARMA 模型的建模教学时数： 8 学时教学内容：§1 ARMA 模型三种基本形式§ 2 时间序列的自相关分析§ 3 单位根检验和协整检验§4 ARMA 模型的建模考核要求 :1. 了解ARMA模型三

8、种基本形式：自回归模型( AR : Auto-regressive),移动平均模 型( MA ： Moving-Average )和混合模型( ARMA )2. 掌握时间序列自相关分析，单位根检验和协整检验3. 掌握 ARMA 模型的建模方法，掌握方程求根的二分法，了解其收敛性；掌握迭代 法，了解其收敛性第七章 马尔科夫预测法教学要点：1 马尔科夫过程简介2 平稳分布3 马尔科夫链预测法4 应用举例教学时数： 6 学时教学内容：§1 马尔科夫过程的基本概念§2 平稳分布§3 马尔科夫链预测法§ 4 马尔科夫链的应用考核要求 :1了解马尔科夫过程的概念，特别是马尔科夫链2理解转移矩阵、平稳分布等概念3掌握马尔科夫链预测法4能够解决简单的实际问题第八章 预测精度测定与预测评价教学要点：1 预测精度测定2预测评价教学时数： 6 学时教学内容：§ 1 预测精度的测定§ 2 统计预测方法的比较§ 3 预测方法的综合应用§ 4 预测结果的评价考核要求 :理解预测精度与预测评价的方法和意义三、 参考书1 徐国祥