統計方法對消費的分析與預測

㈠ 舉例說明統計學在生活中有哪些具體的用途

統計學在生活中的具體用途：

1、利用統計學進行居民消費模式的量化研究：消費與收入之間有著密切的關系。消費函數是可支配收入與總消費支出之間關系的數學描述。

研究中國居民消費與收入之間的關系，量測中國居民的消費水平，探討影響居民消費的主要因素。研究者應考慮到影響消費的眾多因素，利用統計數據，建立消費模型，並總結建立中國消費函數應注意的問題和經驗。

2、利用統計學進行關於災害損失統計指標與方法的研究：自然災害是人類不能迴避的一個現實問題，幾乎每年都有不同的自然災害，給人民生命財產造成極大損失。

總結研究自然災害及其造成的損失具有重大的現實意義。統計指標的建立，數據的收集，規律的探討這是總結和掌握災害規律的重要過程。統計理論和方法在這一領域將會發揮重要作用。

3、利用統計學進行關於旅遊經濟、假日經濟和休閑時間的統計研究：關於這個領域統計指標體系的建立問題的研究，旅遊客流量、賓館入住率、景點門票收入、餐飲業收入、航空、鐵路等運輸客流量的預測研究等。

隨著人民生活水平的提高，生活質量及其休閑時間的規律研究對於制定有關政策，開發市場都具有重要的現實意義。這些都是統計科學應用的新課題。

4、統計學在產品質量控制中的應用：產品的質量關繫到企業的生存。中國許多企業非常重視產品質量控制，從產品的設計到生產的全過程的質量管理已經有些經驗。但是這方面仍有潛力可挖，特別是統計方法在質量管理中的運用與發達國家差距較大。

該課題研究應緊密結合某企業或某產品的生產過程，運用統計方法，實施產品設計、生產的全過程式控制制。這方面的研究可結合企業ISO9000認證進行。還可進一步探討「6」質量標准在中國企業的推廣應用。

5、統計學在教育、考試測量研究中的應用：通過對各種考試現有資料的分析處理，並進行適當的實驗測試分析研究，尋找出各種考試的自身規律和特點，為更好地組織考試提供科學依據。

要列舉出考試中各種因素，運用統計方法，分析研究這些因素對考試的影響，找出各主要影響因素，為更有效地控制這些因素提供方法和依據。這方面的研究是多變數的統計方法的應用。多元統計分析方法是這一領域地主要研究工具。

㈡ 請簡述至少6種對數據進行統計分析的方法。

1）頻次分布
2）平均數和標准差
3）相關分析
4）回歸分析就是根據已知的現象對未知的現象作出預測的一種科學方法。
5）聚類分析是按照個體的特徵將它們加以分類，使同一類別內的個體具有盡可能高的同質性，而類別之間則具有盡可能高的異質性。尤其是在對消費者進行細分時，我們通常會使用聚類分析的方法。
6）因子分析是一種多變數化簡技術，目的是分解原始變數，從中歸納出潛在的“類別”。
7）聯合分析是一種評價消費者偏好的方法它採用分解的辦法，即讓消費者給一系列的產品輪廓賦值，用這些賦值來計算偏好參數。這些參數可以是分值、權重、理想點等等。

㈢ 市場預測的方法和內容是什麼

市場預測的方法：指在預測的過程中進行質和量的分析時所採用的各種手段。

預測的方法按照不同的標准可以分成不同的類別。按照預測結果屬性可以分為定性預測和定量預測，按照預測時間長短的不同，可以分為長期預測、中期預測和短期預測。按照方法本身，更可以分成眾多的類別，最基本的是模型預測和非模型預測。

市場預測的內容：

1、容量變化

(1)消費者購買力預測。預測消費者購買力要做好兩個預測：第一，人口數量及變化預測。人口的數量及其發展速度，在很大程度上決定著消費者的消費水平。第二，消費者貨幣收入和支出的預測。

(2)預測購買力投向。消費者收入水平的高低決定著消費結構，即消費者的生活消費支出中商品性消費支出與非商品性消費支出的比例。消費結構規律是收入水平越高，非商品性消費支出會增大，如娛樂、消遣、勞務費用支出增加，在商品性支出中，用於飲食費用支出的比重大大降低。另外還必須充分考慮消費心理對購買力投向的影響。

(3)預測商品需求的變化及其發展趨勢。根據消費者購買力總量和購買力的投向，預測各種商品需求的數量、花色、品種、規格、質量等等。

2、價格變化

3、變化趨勢

(3)統計方法對消費的分析與預測擴展閱讀

市場預測的類型：

市場預測按預測的時間跨度分，可以分為近、中、長短期預測。

1、短期預測，是根據市場上需求變化的現實情況，以旬、周為時間單位，預計一個季度內的需求量（銷售量）。

2、當前預測，主要是根據歷史資料和市場變化，以月為時間單位測算出年度的市場需求量。

3、中期預測，是指3~5年的預測，一般是對經濟、技術、政治、社會等影響市場長期發展的因素，經過深入調查分析後，所作出的未來市場發展趨勢的預測，為編制3~5年計劃提供科學依據。

4、長期預測，一般是5年以上的預測，是為制定經濟發展的長期規劃預測市場發展趨勢，為綜合平衡、統籌安排長期的產供銷比例提供依據。

㈣ 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

㈤ spss分析居民消費隨時間的變化的常用方法

時間序列的基本特點

假設事物發展趨勢會延伸到未來

預測所依據的數據具有不規則性

不考慮事物發展之間的因果關系

時間序列數據用於描述現象隨時間發展變化的特徵。

時間序列考慮因素

時間序列分析就其發展歷史階段和所使用的統計分析方法看分為傳統的時間序列分析和現代時間序列分析，根據觀察時間的不同，時間序列中的時間可以是可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。

時間序列分析時的主要考慮的因素是：

l長期趨勢(Long-term trend)

時間序列可能相當穩定或隨時間呈現某種趨勢。

時間序列趨勢一般為線性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指數函數(exponential function)。

l季節性變動(Seasonal variation)

按時間變動，呈現重復性行為的序列。

季節性變動通常和日期或氣候有關。

季節性變動通常和年周期有關。

l周期性變動(Cyclical variation)

相對於季節性變動，時間序列可能經歷「周期性變動」。

周期性變動通常是因為經濟變動。

l隨機影響(Random effects)

除此之外，還有偶然性因素對時間序列產生影響，致使時間序列呈現出某種隨機波動。時間序列除去趨勢、周期性和季節性後的偶然性波動，稱為隨機性（random），也稱不規則波動（irregular variations）。

時間序列的主要成分

時間序列的成分可分為4種：

l趨勢（T）、

l季節性或季節變動（S）、

l周期性或循環波動（C）、

l隨機性或不規則波動（I）。

傳統時間序列分析的一項主要內容就是把這些成分從時間序列中分離出來，並將它們之間的關系用一定的數學關系式予以表達，而後分別進行分析。

時間序列建模基本步驟

1)用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。

2)根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。

相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。

跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限回歸模型。

3)辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。

對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。

對於平穩時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。

當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。

spss時間序列分析過程

第一步：定義日期標示量：

打開數據文件，單擊"數據"，選擇"定義日期和時間"，彈出"定義日期"對話框，

數據中的起始時間就是數據文件裡面的單元格第一個時間，我的第一個是1997年8月，每行表示的是月度銷售量，因此，需要從"定義日期"對話框的左側"個案是"框中選擇"年，月"，在左側輸入『1997』，月框中輸入『8』，表示第一個個案的起始月是1997年8月，

最後點擊確認，這樣spss數據文件裡面就會生成3個新的變數

如下圖：

這樣就完成了一次時間序列的模型，具體的預測數據可以看原始數據上面的出現的新的一列數據。

㈥ 市場預測有哪些方法

選用適當的預測方法對預測的准確性影響頗大。預測方法很多，其中使用比較廣泛的也有二三十種之多。這些方法歸納起來有兩大類。
（一）經驗判斷法
經驗判斷法也稱定性預測法、調查預測法、判斷分析法等。是一些熟悉業務知識，具有豐富經驗和綜合分析能力的人員，根據已掌握的材料，憑自己的經驗知識做出的預測。這種方法適用於數據還不充足和發展還不穩定的對象。它能綜合各種經驗各種因素，考慮到縱橫復雜的變化情況，做到不簡單機械化。但是它主要是憑主觀的判斷，不免受到主觀的局限，如業務知識、經驗、能力，乃至心理因素，有時還會受到領導傾向、專家權威的意見影響。
經驗判斷法有集合業務人員意見法、專家會議法、專家意見法、聯測法、類比法等。專家預測法是一種常用的預測方法，企業在估計未來市場需求時，常求助於外面的專家。目前專家意見法多採用特爾菲法。特爾菲法是美國蘭德公司在20世紀40年代首創和使用的，20世紀50年代在西方盛行起來，據統計，在眾多的預測方法中，國外特爾菲法的使用已佔了四分之一。特爾菲是古希臘的一個地名，許多預言家曾在此發表預言演說，所以特爾菲成了預言的代名詞。使用特爾菲法預測，一般向20位左右的專家發預測調查表，徵求他們各自的意見，然後將他們的意見綜合歸納，再分發給專家，請他們在此基礎上修正或發展自己的意見，再匯總再分散，經過幾次的征詢與反饋，專家的意見遂趨一致，得出一個比較統一的預測結果。在征詢過程中，專家們始終是背對背，互不知名，互不聯系，在保密中進行。
（二）統計分析法
統計分析法也稱定量預測法、數學預測法等。是對市場需求的未來發展做出量的預測的方法。它必須根據比較完備的市場資料，運用一定的數學方法，進行科學的加工處理和計算。它的優點是比較客觀，不受預測者主觀傾向的影響。不足之處是社會對市場的諸多影響，如政治因素、自然變化、地區差異等常常不是已知數據所能涵容的。所以常常與經驗判斷法結合運用，才會取得較好的效果。
這類預測方法所包括的具體方法更多，如時間序列法（歷史引申法）就有移動平均法、加權平均法、時序模型法、指數平滑法、最小二乘法等；因果分析法（相關分析法）也稱回歸分析法、經濟計量法、矩陣法等。運用平均數法，在市場沒有變動的情況下，1-6月的銷售量的平均數也就是7月的銷售量。再如因果模式法，利用商品銷售中的因果關系，已知甲城市人口的增加量，便可推知甲城市糧食需求的增加量。

㈦ 最近比較流行的統計預測方法有哪些

一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法
二、分組分析法指標對比分析法是總體上的對比
三、時間數列及動態分析法時間數列
四、指數分析法指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數
五、平衡分析法平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法
六、綜合評價分析社會經濟分析
七、景氣分析
八、預測分析宏觀經濟決策和微觀經濟決策

㈧ 有誰知道市場預測的過程有那幾步每個步驟的作用是什麼有知道的朋友請解答下，謝謝！

編輯本段什麼是市場預測？
所謂市場預測，就是運用科學的方法，對影響市場供求變化的諸因素進行調查研究，分析和預見其發展趨勢，掌握市場供求變化的規律，為經營決策提供可靠的依據。
市場預測產生的歷史悠久。根據我國《史記》記載，公元前6世紀到5世紀，范蠡在輔佐勾踐滅吳復國以後，即棄官經商，19年之中三致千金，成為天下富翁，他的商場建樹取決於他懂得市場預測。例如，「論其存余不足，則知貴賤，貴上極則反賤，賤下極則反貴。」這是他根據市場上商品的供求情況來預測商品的價格變化。
嚴格地說，市場預測是從19世紀下半夜開始的。一方面，資本主義經濟中的市場變化極其復雜，只要能獲取利潤，減少經營風險，就要把握經濟周期的變化規律；另一方面，數理經濟學對現象數量關系的研究已經逐步深入，各國統計資料的積累也日益豐富，適用於處理經濟問題，包括市場預測的統計方法也逐步完善。學術界關於市場預測的里程碑是從奧地利經濟學家兼統計學家斯帕拉特·尼曼算起的。他運用指數分析方法研究了金、銀、煤、鐵、咖啡和棉花的生產情況，有關鐵路、航運、電信和國際貿易方面的問題，以及1866-1873年的進出口價值數據。
預測為決策服務，是為了提高管理的科學水平，減少決策的盲目性，我們需要通過預測來把握經濟發展或者未來市場變化的有關動態，減少未來的不確定性，降低決策可能遇到的風險，使決策目標得以順利實現。
編輯本段市場預測的原理
對未來的先知不僅是人類渴望的，所以預測很早就有，包括「前知500年後知500年」的神話，因此預測落了一個不光彩的前身叫「占卜」。
企業如果能做到某種程度的先知先覺，對企業的經營的益處當然不言而喻。當然做到完全的先知先覺不可能，否則每個人都是百萬富翁，每個企業都必定欣欣向榮。
雖然企業對未來不可把握，但是人類的認識、思維的進步使人們發現「規律」的重要性，古人很早就有「辨道、順道」的說法，「道」就是規律，隨著歷史經驗的積累和科技的進步，人類認識自然的能力大大增強。作為企業，發現、認識和利用「規律」（包括市場的、顧客的、技術的、企業發展的）對企業的經營必定增大勝算把握。
（一）預測的基本原理
以最簡單易懂的說法：是如下這樣一個模式
已知→未知，過去、現在→將來
規律、趨勢、邏輯、經驗、實質是分析問題的能力和手段。
（二）預測的四大原則
預測本身要藉助數學、統計學等方法論，也要藉助於先進的手段。我們先不講技術和方法，對企業的管理者而言，可能最先關注的是怎樣形成一套有效的思維方式？以下幾個原則可能會有些啟發：
1、相關原則：建立在「分類」的思維高度，關注事物（類別）之間的關聯性，當了解（或假設）到已知的某個事物發生變化，再推知另一個事物的變化趨勢。
最典型的相關有正相關和負相關，從思路上來講，不完全是數據相關，更多的是「定性」的。
（1）正相關是事物之間的「促進」，比如，居民平均收入與「百戶空調擁有量」；有企業認識到「獨生子女受到重視」推知玩具、教育相關產品和服務的市場；某地區政府反復詢問企業一個問題：「人民物質文化生活水平提高究竟帶來什麼機遇」，這實際上是目前未知市場面臨的一個最大機遇！該地區先後發展的「家電業」、「廚房革命」、「保健品」應該是充分認識和細化實施的結果。這也體現企業的機遇意識。再如現在進行的人口普查，有專家提出那些資料是企業的「寶」，就看您怎麼認識了：有個大型傢具企業，起家把握的一個最大機遇是「中國第三次生育浪潮生育的這些人目前到了成家立業的高峰」。
（2）負相關，是指事物之間相互「制約」，一種事物發展導致另一種事物受到限制。特別是「替代品」。比如資源政策、環保政策出台必然導致「一次性資源」替代品的出現，象「代木代鋼」發展起來的PVC塑鋼；某地強制報廢助力車，該地一家「電動自行車」企業敏銳地抓住機遇也是一樣。
2、慣性原則。任何事物發展具有一定慣性，即在一定時間、一定條件下保持原來的趨勢和狀態，這也是大多數傳統預測方法的理論基礎。比如「線性回歸」、「趨勢外推」等等。
3、類推原則。這個原則也是建立在「分類」的思維高度，關注事物之間的關聯性。
（1）由小見大—從某個現象推知事物發展的大趨勢：例如現在有人開始購買私家汽車，您預見到什麼？運用這一思路要防止以點代面、以偏概全。
（2）由表及裡—從表面現象推實質：例如「統一食品」在崑山興建，無錫的「中萃面」應意識到什麼？「海利爾」洗衣粉到蘇南大做促銷，「加佳洗衣粉」意識到可能是來搶市場的。換個最簡單的例子說：一次性液體打火機的出現，真的就有火柴廠沒有意識到威脅的例子。
（3）由此及彼—引進國外先進的管理和技術也可以由這一思路解釋。你記住一句話：上海做的，四川人可能還沒有想到。發達地區被淘汰的東西，落後地區可能有市場。
（4）由過去、現在推以後--毛澤東說過一句話：我不是李自成。可見歷史的東西對以後的發展是極有指導性的。換句話說： 10年以前，誰敢想想自己家有空調、電腦、電話？那麼站在現在，我們問：您能不能想想10年後您會擁有自己的汽車？這種推理對商家是頗具啟發的。您能總結一下中國家庭電視機的發展規律嗎？也許，您從中就能找到商機！
（5）由遠及近—比如國外的產品、技術、管理模式、營銷經驗、方法，因為可能比較進步，就代表先進的方向，可能就是「明天要走的路」。
（6）自下而上—從典型的局部推知全局，一個規模適中的鄉鎮，需要3台收割機，這個縣有50個類似的鄉鎮，可以初步估計這個縣的收割機可能的市場容量為150台。
（7）自上而下—從全局細分，以便認識和推知某個局部。例如，我們想知道一個40萬人口的城市女士自行車市場容量，40萬人口——20萬女性——（去掉12歲以下50歲以上）還有10萬——調查一下千人女性騎自行車比率（假設60%）——可能的市場容量為6萬。對大致了解一個市場是很有幫助的。
4、概率推斷原則。我們不可能完全把握未來，但根據經驗和歷史，很多時候能大致預估一個事物發生的大致概率，根據這種可能性，採取對應措施。撲克、象棋游戲和企業博弈型決策都在不自覺地使用這個原則。有時我們可以通過抽樣設計和調查等科學方法來確定某種情況發生的可能性。
編輯本段市場預測的基本要素
要搞好預測，必須把握預測的四個基本要素：
1、信息。信息是客觀事物特性和變化的表徵和反映，存在於各類載體，是預測的主要工作對象、工作基礎和成果反映。
2、方法。方法是指在預測的過程中進行質和量的分析時所採用的各種手段。預測的方法按照不同的標准可以分成不同的類別。按照預測結果屬性可以分為定性預測和定量預測，按照預測時間長短的不同，可以分為長期預測、中期預測和短期預測。按照方法本身，更可以分成眾多的類別，最基本的是模型預測和非模型預測。
3、分析。分析是根據有關理論所進行的思維研究活動。根據預測方法得出預測結論之後，還必須進行兩個方面的分析：一是在理論上要分析預測結果是否符合經濟理論和統計分析的條件；二是在實踐上對預測誤差進行精確性分析，並對預測結果的可靠性進行評價。
4、判斷。對預測結果採用與否，或對預測結果依據相關經濟和市場動態所作的修正需要判斷，同時對信息資料、預測方法的選擇也需要判斷。判斷是預測技術中重要的因素。
編輯本段市場預測的基本步驟
預測應該遵循一定的程序和步驟以使工作有序化、統籌規劃和協作。市場預測的過程大致包含以下的步驟：
1、確定預測目標
明確目的，是開展市場預測工作的第一步，因為預測的目的不同，預測的內容和項目、所需要的資料和所運用的方法都會有所不同。明確預測目標，就是根據經營活動存在的問題，擬定預測的項目，制定預測工作計劃，編制預算，調配力量，組織實施，以保證市場預測工作有計劃、有節奏地進行。
2、搜集資料
進行市場預測必須佔有充分的資料。有了充分的資料，才能為市場預測提供進行分析、判斷的可靠依據。在市場預測計劃的指導下，調查和搜集預測有關資料是進行市場預測的重要一環，也是預測的基礎性工作。
3、選擇預測方法
根據預測的目標以及各種預測方法的適用條件和性能，選擇出合適的預測方法。有時可以運用多種預測方法來預測同一目標。預測方法的選用是否恰當，將直接影響到預測的精確性和可靠性。運用預測方法的核心是建立描述、概括研究對象特徵和變化規律的模型，根據模型進行計算或者處理，即可得到預測結果。
4、預測分析和修正
分析判斷是對調查搜集的資料進行綜合分析，並通過判斷、推理，使感性認識上升為理性認識，從事物的現象深入到事物的本質，從而預計市場未來的發展變化趨勢。在分析評判的基礎上，通常還要根據最新信息對原預測結果進行評估和修正。
5、編寫預測報告
預測報告應該概括預測研究的主要活動過程，包括預測目標、預測對象及有關因素的分析結論、主要資料和數據，預測方法的選擇和模型的建立，以及對預測結論的評估、分析和修正等等。
編輯本段市場預測的內容
市場預測的內容十分廣泛豐富，從宏觀到微觀，二者相互聯系、相互補充。具體講主要包括以下幾個內容：�
1.預測市場容量及變化。市場商品容量是指有一定貨幣支付能力的需求總量。市場容量及其變化預測可分為生產資料市場預測和消費資料市場預測。生產資料市場容量預測是通過對國民經濟發展方向、發展重點的研究，綜合分析預測期內行業生產技術、產品結構的調整，預測工業品的需求結構、數量及其變化趨勢。消費資料市場容量預測重點有以下三個方面：�
(1)消費者購買力預測。預測消費者購買力要做好兩個預測：第一，人口數量及變化預測。人口的數量及其發展速度，在很大程度上決定著消費者的消費水平。第二，消費者貨幣收入和支出的預測。�
(2)預測購買力投向。消費者收入水平的高低決定著消費結構，即消費者的生活消費支出中商品性消費支出與非商品性消費支出的比例。消費結構規律是收入水平越高，非商品性消費支出會增大，如娛樂、消遣、勞務費用支出增加，在商品性支出中，用於飲食費用支出的比重大大降低。另外還必須充分考慮消費心理對購買力投向的影響。�
(3)預測商品需求的變化及其發展趨勢。根據消費者購買力總量和購買力的投向，預測各種商品需求的數量、花色、品種、規格、質量等等。
2.預測市場價格的變化。企業生產中投入品的價格和產品的銷售價格直接關繫到企業盈利水平。在商品價格的預測中，要充分研究勞動生產率、生產成本、利潤的變化，市場供求關系的發展趨勢，貨幣價值和貨幣流通量變化以及國家經濟政策對商品價格的影響。
3.預測生產發展及其變化趨勢。對生產發展及其變化趨勢的預測，這是對市場中商品供給量及其變化趨勢的預測。�
編輯本段市場預測方法
市場預測的方法很多，主要有以下幾種
一、時間序列預測法
在市場預測中，經常遇到一系列依時間變化的經濟指標值，如企業某產品按年（季）的銷售量、消費者歷年收入、購買力增長統計值等，這些按時間先後排列起來的一組數據稱為時間序列。依時間序列進行預測的方法稱為時間序列預測
二、回歸預測法
1.「回歸」的含義。回歸是指用於分析、研究一個變數（因變數）與一個或幾個其它變數（自變數）之間的依存關 系，其目的在於根據一組已知的自變數數據值，來估計或預測因變數的總體均值。在經濟預測中，人們把預測對象（經濟指標）作為因變數，把那些與預測對象密切相關的影響因素作為自變數。根據二者的歷史和現在的 統計資料，建立回歸模型，經過統計檢驗後用於預測。回歸預測有一個自變數的一元回歸預測和多個自變數的多元回歸預測，這里僅討論一元線性回歸預測法。
2.回歸分析的基本條件。應用一組已知的自變數數據去估計、預測一個因變數之值時，這兩種變數需要滿足以下兩個條件：�
第一，統計相關關系。統計相關關系是一種不確定的函數關系，即一種因變數（預測變數）的數值與一個或多個自變數的數值明顯相關但卻不能精確且不能唯一確定的函數關系，其中的變數都是隨機變數。經濟現象中這種相關關系是大量存在的。例如糧食畝產量y與施肥量x之間的關系，二者明顯相關但不存在嚴格的函數關系，畝產量不僅與施肥量有關，還與土壤、降雨量、氣溫等多種因素有關，這樣畝產量y存在著隨機性。�
第二，因果關系。如果一個或幾個自變數x變化時，按照一定規律影響另一變數y，而y的變化不能影響x，即x的變化是y變化的原因，而不是相反，則稱x與y之間具有因果關系，反映因果關系的模型稱為回歸模型。�
另一種分類市場預測的分類方法般可以分為定性預測和定量預測兩大類。對於企業營銷管理人員來說，應該了解和掌握的企業預測方法主要有：�
（1）定性預測法�
定性預測法也稱為直觀判斷法，是市場預測中經常使用的方法。定性預測主要依靠預測人員所掌握的信息、經驗和綜合判斷能力，預測市場未來的狀況和發展趨勢。這類預測方法簡單易行，特別適用於那些難以獲取全面的資料進行統計分析的問題。因此，定性預測方法在市場預測中得到廣泛的應用。定性預測方法又包括：專家會議法，德爾菲法，銷售人員意見匯集法，顧客需求意向調查法。
（2）定量預測法�
定量預測是利用比較完備的歷史資料，運用數學模型和計量方法，來預測未來的市場需求。定量預測基本上分為兩類，一類是時間序列模式，另一類是因果關系模式。

http://..com/browse/?lm=6

㈨ 對國內生產總值和消費水平之間的關系進行統計分析，用什麼方法

3.3對百貨商品銷量連續40天如下：
單位：萬元

41 25 29 47 38 34 30 38 43 40

46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 BR /> 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44

42 36 37 37 49 39 42 32 36 35

要求：根據上述數據適當分組，頻數分布表的編制，並繪制直方圖。

1，確定組數：

，取k = 6

2，確定從小組：

組從=（最大值 - 最小值）÷組數= （49 - 25）÷6 = 4，取5

3，分組頻率表

銷售收入（百萬元）頻率頻率％累積頻率累積頻率％

<= 25 1 2.5 1 2.5 BR /> 5月26日至30日12.5 6 15.0

31 - 35 6 15.0 12 30.0

36 - 40 14 35.0 26 65.0

41 - 45 10 25.0 36 90.0

46 + 4 10.0 40 100.0

的/> 3.6 40 100.0

<br的自動裝彈袋食品生產線總和，每袋重約50g，但由於某些原因，每袋的重量是不完全50克。這里是100袋食物的隨機樣本，測得的體重數據如下：

單位g

57 46 49 54 55 58 49 61 51 49

51 60 52 54 51 55 60 56 47 47

53 51 48 53 50 52 40 45 57 53

52 51 46 48 47 53 47 53 44 47

50 52 53 47 45 48 54 52 48 46

49 52 59 53 50 43 53 46 57 49

49 44 57 52 42 49 43 47 46 48

51 59 45 45 46 52 55 47 49 50

54 47 48 44 57 47 53 58 52 48 55 53 57 49 56 56 57 53 41 48

要求：

（1）建立數據的頻率表。

（2）畫出頻率分布直方圖。

（3）中的特徵數據分布的描述。

溶液：（1）根據上述數據適當地組合，頻數分布表的編制，並計算累積頻率和累積頻率。

1，確定組數：

，取k = 6或7

2，確定從小組：

組從=（最大 - 最小）÷數量組=（61-40）÷6 = 3.5，取3或4,5

組從=（最大 - 最小）組數÷=（61-40）÷7 = 3，

3從三組分組

頻率表，上限小於

頻率百分比累積頻率累積百分比

有效40.00 - 42.00 3 3.0 3 3.0

43.00 - 45.00 9 9.0 12 12.0

46.00 - 48.00 24 24.0 36 36.0

49.00 - 51.00 19 19.0 55 55.0

52.00 - 54.00 24 24.0 79 79.0

55.00 - 57.00 14 14.0 93 93.0

58.00 + 7 7.0 100 100.0

總計100 100.0

柱狀圖：在4

組，上限為小於或等於

頻率百分比累積頻率累積百分比 BR />有效<= 40.00 1 1.0 1 1.0

41.00 - 44.00 7 7.0 8 8.0

45.00 - 48.00 28 28.0 36 36.0

49.00 - 52.00 28 28.0 64 64.0

53.00 - 56.00 22 22.0 86 86.0

57.00 - 60.00 13 13.0 99 99.0

61.00 + 1 1.0 100 100.0

總計100 100.0

直方圖：

組從5最大為小於或等於

頻率百分比累積頻率累積百分比

有效<= 45.00 12 12.0 12.0 12.0

46.00 - 50.00 37 37.0 49.0 49.0

51.00 - 55.00 34 34.0 83.0 83.0

56.00 - 60.00 16 16.0 99.0 99.0

61.00 + 1 1.0 100.0 100.0

總計100 100.0

直方圖：

分布：左側鍾。

25網民4.2隨機樣本得到他們的青睞如下：

單位：生日

19 15 29 25 24

23 21 38 22 18

30 20 19 19 16

23 27 22 34 24

41 20 31 17 23

要求;

（1）計算模式，中位數：

1，排序形成單因素和分值累積頻率分布頻率分布：

網民青睞

頻數百分比累積頻數累計百分比

有效期15 1 4.0 1 4.0

16 1 4.0 2 8.0

17 1 4.0 3 12.0

18 1 4.0 4 16.0

19 3 12.0 7 28.0

20 2 8.0 9 36.0

21 1 4.0 10 40.0 /> 22 2 8.0 12 48.0

<br 23 3 12.0 15 60.0

24 2 8.0 17 68.0

25 1 4.0 18 72.0

27 1 4.0 19 76.0

29 1 4.0 20 80.0

30 1 4.0 21 84.0

31 1 4.0 22 88.0

34 1 4.0 23 92.0

38 1 4.0 24 96.0

41 1 4.0 25 100.0

合計25 100.0

從可見頻率，模態，莫有兩個：19,23;從累積頻率看，我的中位數= 23。

（2）根據四分位數定義的公式進行計算。

Q1位置= 25/4 = 6.25，所以Q1 = 19，Q3位置= 3×25/4 = 18.75，因此Q3 = 27，或者像25和27都只有一個，所以Q3也可以等於25 +0.75×2 = 26.5。

（3）計算出的平均值和標准偏差;

均值= 24.00，標准差= 6.652

（4）計算偏度和峰度。

偏度= 1.080;峰度= 0.773

（5）對網民的年齡分布綜合分析：

分布，均值= 24，SD = 6.652，分布為右偏。一看形式分配需要進行分組。

下一個分組直方圖：

分組概率密度曲線情況：

分組：

1，確定組數： ，取k = 6

2，確定從小組：從組= - 組=（41-15）÷6 = 4.3，取5

3，分組頻率表（最大最小）÷數量

互聯網用戶的年齡（離散化）

頻數百分比累積頻數累計百分比

有效<= 15 1 4.0 1 4.0

8月16日至20日32.0 9 36.0

21 - 25 9 36.0 18 72.0

三月26日至30日12.0 21 84.0

31 - 35 2 8.0 23 92.0

36 - 40 1 4.0 24 96.0

41±1 4.0 25 100.0
>共25 100.0

分組的均值和方差：

平均23.3000

標准偏差7.02377

方差49.333

偏度1.163

。直方圖的峰度1.302

分組：

4.6抽取一個地區120家企業，利潤是根據以下結果進行分組：

受獲利金額分組（元）數量企業的（）

200300

300400

400500

500600

600超過19

42 BR /> 18

共有120

要求：

（1）計算出的120企業利潤的金額均值和標准差。

（2）計算企業利潤額120位數，眾數，中位數

四方解決方案：值N適用120

缺數0

平均426.6667

標准。偏差116.48445

偏度0.208

標准。的偏度0.221

峰度-0.625 標准錯誤。的/> 7.11生產包裝食品用全自動打包機袋，標准體重l00g的峰度0.438

<br錯誤。從日現在由一批產品50包重復檢查隨機抽樣產生的，每包的重量測量（單位：g）如下：

每包重量（g）包裝數量 9698

98100

100102

102104

104106 2

3

7 BR /> 4共50

已知重量的正態分布食品包裝要求：

（1）確定種類的食物，以95％的置信區間的平均重量。

解決方案：一個大樣本，總體方差未知，與z統計

樣本平均值= 101.4，樣本標准差s = 1.829

置信區間：
>

= 0.95，== 1.96

==（100.89,101.91）

（2）如果要求不合格食品重量小於l00g確定95％的合格率的批次的食品置信區間。

解決方法：大樣本的估計，總體方差未知，與z統計

采樣率=（50-5）/ 50 = 0.9 置信范圍：占國內

= 0.95，== 1.96

==（0.8168,0.9832）

11.6以下是七個方面，2000年，人均生產總值（GDP）和人均消費統計數據水平：人均消費水平

人均GDP（元）（元）

上海，遼寧，江西

貴州，河南，陝西22 460

11 226

34 547

4 851

5 444

2 662

4 549 7 326

4 490

11 546

2 396

2 208

1 608

2 035

要求：

（1）人均GDP為自變數，人均消費水平為因變數，繪制散點圖，並描述了兩種形式之間的關系。

（2）計算兩個變數之間的線性相關系數，說明兩個變數之間關系的強度。

（3）用最小二乘法計算出的估計回歸方程，並解釋回歸系數的實際意義。

（4）計算判定系數並解釋其意義。

（5）檢驗線性回歸方程為顯著關系（α= 0.05）。

（6）如果一個地區的人均GDP為5000元，人均消費水平的預測。當

（7）人均國內生產總值的需求是每95％的置信區間和預測區間的人均消費水平5000元。

解決方案：（1）

有可能是一個線性關系__

。

（2）相關系數：<br人均國內生產總值（元）人均消費水平（元）

人均GDP（元）1.998 Pearson相關系數之間p>相關（**）人均

顯著（雙面）0.000

以北7 7

消費水平（元）Pearson相關0.998（**）1

顯著（雙面）0.000 BR />以北7 7

**。在.01水平顯著相關（雙側）上。

有很強的線性關系。

（3）的回歸方程為：

系數標准化系數T顯著

乙SE Beta版

1（常量）734.693 139.540非標准化系數（一）

模型5.265 0.003

人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000

一個因變數：人均消費水平（元）

回歸系數是指：不提高1元，人均GDP，人均消費0.309億美元。

（4）

模型摘要模型居民方調整的R平方估計的標准差

1 0.998（一）0.996 0.996 247.303

一。預測變數：（常量），人均國內生產總值（人民幣）。

人均消費人均GDP的影響達到99.6％。

（5）F檢驗：

方差分析（二）

平方的總和型號DF平均平方和F顯著

1返回81,444,968.680 1 81,444,968.680 1,331.692 .000（一）
殘差305,795.034 5 61,159.007

合計81,750,763.714 6

一個預測變數：（常量），人均國內生產總值（人民幣）。

b因變數：人均消費水平（元）測試

回歸系數：t檢驗

系數（一）

非標准化系數模型顯著標准化系數T
>β 1（常量）734.693 139.540 5.265 0.003

人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000

一個因變數：人均消費水平（元）
>（6）

一個地區的人均GDP是人均5000元消費水平預測2278.10657元。

（7）

人均GDP為每95％信心區間[1990.74915,2565.46399]，預測區間[1580.46315,2975.74999]人均消費水平5000元。

13.4下表顯示了中國的財政1981年和2000年的文化，教育，科技，衛生支出數據表明量

年度支出（萬元）年支出（元）
> 1981 171.36 1991 708.00

1982 196.96 1992 792.96

1983 223.54 1993 957.77

1984 263.17 1994 1278 0.18

1985 316.70 1995 1467 .06

1986 379.93 1996 1704。 25

1987 402.75 1997 1903 0.59

1988 486.10 1998 2154 0.38

1989 553.33 1999 2408 .06

1990 617.29 2000 2736 0.88

（1）渲染時間序列圖描述的趨勢。

（2）選擇合適的趨勢線擬合數據，並根據趨勢線預測開支在2001年。

詳細的解答：

（1）趨勢如下：

（2）可以從趨勢中可以看出，中國的金融文化，教育，科技，衛生支出的數額列示表明指數增長的趨勢，所以選擇的指數曲線。線性變換後，運用Excel輸出的回歸結果如下：

復R 0.998423

R平方0.996849

調整的R平方0.996674

標准觀測誤差0.022125

DF SS MS F顯著性F

回歸1 2.787616 2.787616 5694.885 5.68E-24

殘差18 0.008811 0.000489 BR />共19 2.796427

系數標准誤差t統計P值低95％95％上限

截2.163699 0.010278 210.5269 5.55E-32 2.142106 2.185291

X變數1 0.064745 0.000858 75.46446 5.68E-24 0.062942 0.066547

，，，。因此，指數曲線方程：。

2001年的預測是：13.10 19952000年北京月平均氣溫數據如下（單位:)：

月/年份1995 1996 1997 1998 1999 2000

1 -0.7 -2.2 -3.8 - 3.9 -1.6 -6.4

2 2.1 -0.4 1.3 2.4 2.2 -1.5

3 7.7 6.2 8.7 7.6 4.8 8.1

4 14.7 14.3 14.5 15.0 14.4 14.6

5 19.8 21.6 20.0 19.9 19.5 20.4

6 24.3 25.4 24.6 23.6 25.4 26.7

7 25.9 25.5 28.2 26.5 28.1 29.6

8 25.4 23.9 26.6 25.1 25.6 25.7

9 19.0 20.7 18.6 22.2 20.9 21.8

10 14.5 12.8 14.0 14.8 13.0 12.6 11 7.7 4.2 5.4 4.0 5.9 3.0

類型的時間序列的12 -0.4 0.9 -1.5 0.1 -0.6 -0.6

（1）年的時間序列繪制折地圖，判斷。

（2）用多元回歸模型來預測季節平均氣溫為每月2001。

詳細的解答：

（1）年的時間序列折疊示意圖如下：

折疊的時間序列可以從每年的圖中可以看出，北京的月平均氣溫具有明顯的季節變化。由於越線圖的走勢表明，該序列不存在。

（2）季節性的多元回歸模型：

月份設置。季節性的多元回歸模型：

虛擬變數為：

，，......，。

Excel的輸出由回歸結果如下：

B0 -0.2233

B1 -0.0030

M1 -2.7832

M2 1.3365

M3 7.5062

M4 14.9092

M5 20.5289

M6 25.3319

M7 27.6349

M8 25.7213

M9 20.8743

M10 13.9606 M11 5.3803

季節性的多元回歸方程為：

2001年的預測值在一月份的平均氣溫為如下：？？

年/月時間假人預測

M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11

1 73 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3.2

2 74 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.9 3 75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 7.1

4 76 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 14.5

5 77 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 20.1

6 78 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 24.9

7 79 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 27.2

8 80 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 25.3

9 81 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 20.4

10 82 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 13.5
> 11 83 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4.9
12 84 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.5