《信息分析与预测》课程教学大纲

《信息分析与预测》课程教学大纲课程代码：ABXX0305课程中文名称:信息分析与预测课程英文名称：InformationAnalysisandPrediction课程性质：必修课程学分数：3课程学时数：48学时（讲授36+实验12）授课对象：信息管理与信息系统专业本课程的前导课程：线性代数，概率论与数理统计，计算机程序设计一、课程简介本课程是信息管理与信息系统专业的一门专业基础课，系统地讲述了信息分析与预测的基本概念、原理、理论、方法等内容，重点介绍信息分析的方法。通过本课程的学习使得学生懂得通过相应的定性与定量分析方法来分析与预测一般社会现象。二、教学基本内容和要求（一）预测概述（4学时）1.基本要求：掌握预测的基本概念，基本原理、步骤，预测误差的形成原因、预测误差的度量、预测监控。掌握预测数据的收集与预处理方法。了解预测方法的分类。2.重点：预测的基本原理。预测数据的收集、分析与预处理。3.说明：本部分是对预测作简单的介绍。（二）定性预测方法（8学时）1．基本要求：掌握专家评估预测法，专家意见汇总预测法，头脑风暴法，德尔菲法等定性预测方法。2.重点：预测的基本原理。预测数据的收集、分析与预处理。3．说明：本部分是对预测作简单的介绍。（三）定量预测方法（24学时）1．基本要求：掌握线性回归预测法，趋势外推预测法，确定型时间序列预测法，马尔可夫预测方法以及预测结果的分析与评价。了解随机型时间序列预测法，灰色预测方法。2．重点：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，趋势外推预测法，确定型时间序列预测法，预测方法的选择，预测结果的分析与评价。难点：时间序列分解算法，马尔可夫预测方法。3．说明：实际进行预测分析时，要注意预测方法的选择及对预测结果的分析。三、实验教学内容及基本要求（一）教学目的实践教学的目的是使学生全面理解预测与决策的理论与方法。重点掌握各种预测与决策方法的应用（二）实验内容实验一：移动平均法（2学时）实验目的：熟悉数据文件的建立；熟悉时间序列数据散点图的绘制及一次平均和二次平均法适用条件的判断，掌握一次平均法和二次平均法进行预测的方法。实验二：指数平滑法（3学时）实验目的：熟悉一次指数法和二次指数法的适用条件；掌握一次利用一次指数法和二次指数法进行预测时参数的确定方法以及具体的预测实现的过程。实验三：时间序列分解方法（2学时）实验目的：掌握时间序列分解法的思路及其步骤；熟悉应用时间序列分解法进行季节指数的确定；熟悉应用时间序列法进行相应的预测。实验四：回归分析预测法（3学时）实验目的：熟悉一元线性回归模型及其参数估计，显著性判断和方差分析方法；熟悉非线性模型及其线性变换和参数估计实验五：马尔科夫预测法（2学时）实验目的：熟悉马尔可夫转移概率矩阵的计算；熟悉K步转移概率矩阵的计算；掌握利用马尔可夫进行预测的方法。四、教学方法与手段讲授与案例教学相结合五、教学学时分配章节与内容课时作业量备注第一章预测概述4第二章定性预测方法8第三章定量预测方法24合计36六、考核方式与成绩评定标准1、考核方法：期末闭卷考试2、成绩评定：笔试成绩（70%）+平时成绩(30%)七、教学参考资源1、参考书目：（1）李奇，胡奇英编著，《预测与决策教程》，机械工业出版社，2012年。（