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《管理定量分析》 实验指导书  实验报告要求 实验报告要求格式符合规范、文字书写工整、版面整 洁、言简意明； 实验报告内容包括： 实验目的要求 实验操作要点 实验数据记录 4、 实验分析和使用说明 目 录 实验一 预测分析技术 实验二 模拟运算表 实验三 线性规划求解 实验一：预测分析技术 一、实验目的： 1、学会运用Excel进行线性回归预测分析和相关系数分析。 2、学会运用Excel进行时间序列预测分析。 二、实验要求： 1、掌握线性回归分析方法和相关系数分析。 2、掌握移动平均法和指数平滑法。 三、实验步骤： （一）线性回归分析 1、如图1，在Excel工作表中输入我国1987年至1997年的布匹人均产量和人均纱产量，试用线性回归分析的方法分析两组数据之间的关系。 图1 选择“工具”菜单的“数据分析”子菜单，双击“回归”选项，弹出回归分析对话框。 按如下方式填写对话框：x值输入区域为$C$1:$C$12，y值输入区域为$B$1:$B$12，并选择“标志”和“线性拟合图”两个复选框，然后单击“确定”按钮。 结果如图2 图2 4、结果说明 第一部分是回归统计的结果，包括多元相关系数、可决系数、调整后的相关系数、回归标准差及样本个数；第二部分是方差分析的结果，包括可解释的离差、残差、总离差和它们的自由度以及由此计算出的F统计量和相应的显著水平；第三部分是回归方程的截距和斜率的估计值及它们的估计标准误差、t统计量大小双边拖尾概率值，以及估计值的上下界。 回归方程为： （二）相关系数分析 采用图3表中的数据，计算变量之间的相关系数 图3 用鼠标点击表中待分析数据的任一单元格 选择“工具“菜单”的“数据分析”子菜单，双击“相关系数”选项，弹出相关系数对话框 按如下方式填写对话框：输入区域为$A$1:$C$12，并选择“标志位于第一行”复选框，在输出选项中选择输出方式，然后单击“确定”按钮。 （三）移动平均法 1、如图1，在Excel工作表中输入某客运站旅客运输量 图1 2、在“工具”中的“数据分析”点击“移动平均”，输入数据区域：C2:C13，若进行三项移动平均，在“间隔”中输入：3，在“输出区域”中输入指定的区域（如D2:D13），选择“图表输出”，点击“确定”即可。 图2 3、从图可以看出，具有明显的线性增长趋势。因此需使用二次法，即在一次的基础上再进行。所得结果如图所示。利用截距 和斜率 计算公式可得： 于是，可得的直线趋势预测模型为： 预测年的量为： （四）指数平滑法 在指数平滑法中，预测成功的关键是 的选择。 的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。 值愈大，新数据所占的比重就愈大，原预测值所占比重就愈小，反之亦然。若把一次指数平滑法的预测公式改写为：? ? 则从上式可以看出，新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。 的大小表明了修正的幅度。 值愈大，修正的幅度愈大， 值愈小，修正的幅度愈小。因此， 值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度，又体现了预测模型修匀误差的能力。在实际应用中， 值是根据时间序列的变化特性来选取的。若时间序列的波动不大，比较平稳，则 应取小一些，如0.1～0.3；若时间序列具有迅速且明显的变动倾向，则 应取大一些，如0.6～0.9。实质上， 是一个经验数据，通过多个 值进行试算比较而定，哪个 值引起的预测误差小，就采用哪个。已知某厂1978～1998年的钢产量如下表所示，试预测1999年该厂的钢产量。 年份 ? ? 钢产量 ? ? 年份 ? ? 钢产量 ? ? 1978 ? ? 676 ? ? 1989 ? ? 2031 ? ? 1979 ? ? 825 ? ? 1990 ? ? 2234 ? ? 1980 ? ? 774 ? ? 1991 ? ? 2566 ? ? 1981 ? ? 716 ? ? 1992 ? ? 2820 ? ? 1982 ? ? 940 ? ? 1993 ? ? 3006 ? ? 1983 ? ? 1159 ? ? 1994 ? ? 3093 ? ? 1984 ? ? 1384 ? ? 1995 ? ? 3277 ? ? 1985 ?