统计方法对消费的分析与预测

㈠ 举例说明统计学在生活中有哪些具体的用途

统计学在生活中的具体用途：

1、利用统计学进行居民消费模式的量化研究：消费与收入之间有着密切的关系。消费函数是可支配收入与总消费支出之间关系的数学描述。

研究中国居民消费与收入之间的关系，量测中国居民的消费水平，探讨影响居民消费的主要因素。研究者应考虑到影响消费的众多因素，利用统计数据，建立消费模型，并总结建立中国消费函数应注意的问题和经验。

2、利用统计学进行关于灾害损失统计指标与方法的研究：自然灾害是人类不能回避的一个现实问题，几乎每年都有不同的自然灾害，给人民生命财产造成极大损失。

总结研究自然灾害及其造成的损失具有重大的现实意义。统计指标的建立，数据的收集，规律的探讨这是总结和掌握灾害规律的重要过程。统计理论和方法在这一领域将会发挥重要作用。

3、利用统计学进行关于旅游经济、假日经济和休闲时间的统计研究：关于这个领域统计指标体系的建立问题的研究，旅游客流量、宾馆入住率、景点门票收入、餐饮业收入、航空、铁路等运输客流量的预测研究等。

随着人民生活水平的提高，生活质量及其休闲时间的规律研究对于制定有关政策，开发市场都具有重要的现实意义。这些都是统计科学应用的新课题。

4、统计学在产品质量控制中的应用：产品的质量关系到企业的生存。中国许多企业非常重视产品质量控制，从产品的设计到生产的全过程的质量管理已经有些经验。但是这方面仍有潜力可挖，特别是统计方法在质量管理中的运用与发达国家差距较大。

该课题研究应紧密结合某企业或某产品的生产过程，运用统计方法，实施产品设计、生产的全过程控制。这方面的研究可结合企业ISO9000认证进行。还可进一步探讨“6”质量标准在中国企业的推广应用。

5、统计学在教育、考试测量研究中的应用：通过对各种考试现有资料的分析处理，并进行适当的实验测试分析研究，寻找出各种考试的自身规律和特点，为更好地组织考试提供科学依据。

要列举出考试中各种因素，运用统计方法，分析研究这些因素对考试的影响，找出各主要影响因素，为更有效地控制这些因素提供方法和依据。这方面的研究是多变量的统计方法的应用。多元统计分析方法是这一领域地主要研究工具。

㈡ 请简述至少6种对数据进行统计分析的方法。

1）频次分布
2）平均数和标准差
3）相关分析
4）回归分析就是根据已知的现象对未知的现象作出预测的一种科学方法。
5）聚类分析是按照个体的特征将它们加以分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。尤其是在对消费者进行细分时，我们通常会使用聚类分析的方法。
6）因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”。
7）联合分析是一种评价消费者偏好的方法它采用分解的办法，即让消费者给一系列的产品轮廓赋值，用这些赋值来计算偏好参数。这些参数可以是分值、权重、理想点等等。

㈢ 市场预测的方法和内容是什么

市场预测的方法：指在预测的过程中进行质和量的分析时所采用的各种手段。

预测的方法按照不同的标准可以分成不同的类别。按照预测结果属性可以分为定性预测和定量预测，按照预测时间长短的不同，可以分为长期预测、中期预测和短期预测。按照方法本身，更可以分成众多的类别，最基本的是模型预测和非模型预测。

市场预测的内容：

1、容量变化

(1)消费者购买力预测。预测消费者购买力要做好两个预测：第一，人口数量及变化预测。人口的数量及其发展速度，在很大程度上决定着消费者的消费水平。第二，消费者货币收入和支出的预测。

(2)预测购买力投向。消费者收入水平的高低决定着消费结构，即消费者的生活消费支出中商品性消费支出与非商品性消费支出的比例。消费结构规律是收入水平越高，非商品性消费支出会增大，如娱乐、消遣、劳务费用支出增加，在商品性支出中，用于饮食费用支出的比重大大降低。另外还必须充分考虑消费心理对购买力投向的影响。

(3)预测商品需求的变化及其发展趋势。根据消费者购买力总量和购买力的投向，预测各种商品需求的数量、花色、品种、规格、质量等等。

2、价格变化

3、变化趋势

(3)统计方法对消费的分析与预测扩展阅读

市场预测的类型：

市场预测按预测的时间跨度分，可以分为近、中、长短期预测。

1、短期预测，是根据市场上需求变化的现实情况，以旬、周为时间单位，预计一个季度内的需求量（销售量）。

2、当前预测，主要是根据历史资料和市场变化，以月为时间单位测算出年度的市场需求量。

3、中期预测，是指3~5年的预测，一般是对经济、技术、政治、社会等影响市场长期发展的因素，经过深入调查分析后，所作出的未来市场发展趋势的预测，为编制3~5年计划提供科学依据。

4、长期预测，一般是5年以上的预测，是为制定经济发展的长期规划预测市场发展趋势，为综合平衡、统筹安排长期的产供销比例提供依据。

㈣ 常用统计分析方法有哪些

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

㈤ spss分析居民消费随时间的变化的常用方法

时间序列的基本特点

假设事物发展趋势会延伸到未来

预测所依据的数据具有不规则性

不考虑事物发展之间的因果关系

时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。

时间序列考虑因素

时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看分为传统的时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

时间序列分析时的主要考虑的因素是：

l长期趋势(Long-term trend)

时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。

时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。

l季节性变动(Seasonal variation)

按时间变动，呈现重复性行为的序列。

季节性变动通常和日期或气候有关。

季节性变动通常和年周期有关。

l周期性变动(Cyclical variation)

相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。

周期性变动通常是因为经济变动。

l随机影响(Random effects)

除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。

时间序列的主要成分

时间序列的成分可分为4种：

l趋势（T）、

l季节性或季节变动（S）、

l周期性或循环波动（C）、

l随机性或不规则波动（I）。

传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。

时间序列建模基本步骤

1)用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。

2)根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。

相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。

3)辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。

对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。

对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。

当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。

spss时间序列分析过程

第一步：定义日期标示量：

打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，

数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，

最后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量

如下图：

这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。

㈥ 市场预测有哪些方法

选用适当的预测方法对预测的准确性影响颇大。预测方法很多，其中使用比较广泛的也有二三十种之多。这些方法归纳起来有两大类。
（一）经验判断法
经验判断法也称定性预测法、调查预测法、判断分析法等。是一些熟悉业务知识，具有丰富经验和综合分析能力的人员，根据已掌握的材料，凭自己的经验知识做出的预测。这种方法适用于数据还不充足和发展还不稳定的对象。它能综合各种经验各种因素，考虑到纵横复杂的变化情况，做到不简单机械化。但是它主要是凭主观的判断，不免受到主观的局限，如业务知识、经验、能力，乃至心理因素，有时还会受到领导倾向、专家权威的意见影响。
经验判断法有集合业务人员意见法、专家会议法、专家意见法、联测法、类比法等。专家预测法是一种常用的预测方法，企业在估计未来市场需求时，常求助于外面的专家。目前专家意见法多采用特尔菲法。特尔菲法是美国兰德公司在20世纪40年代首创和使用的，20世纪50年代在西方盛行起来，据统计，在众多的预测方法中，国外特尔菲法的使用已占了四分之一。特尔菲是古希腊的一个地名，许多预言家曾在此发表预言演说，所以特尔菲成了预言的代名词。使用特尔菲法预测，一般向20位左右的专家发预测调查表，征求他们各自的意见，然后将他们的意见综合归纳，再分发给专家，请他们在此基础上修正或发展自己的意见，再汇总再分散，经过几次的征询与反馈，专家的意见遂趋一致，得出一个比较统一的预测结果。在征询过程中，专家们始终是背对背，互不知名，互不联系，在保密中进行。
（二）统计分析法
统计分析法也称定量预测法、数学预测法等。是对市场需求的未来发展做出量的预测的方法。它必须根据比较完备的市场资料，运用一定的数学方法，进行科学的加工处理和计算。它的优点是比较客观，不受预测者主观倾向的影响。不足之处是社会对市场的诸多影响，如政治因素、自然变化、地区差异等常常不是已知数据所能涵容的。所以常常与经验判断法结合运用，才会取得较好的效果。
这类预测方法所包括的具体方法更多，如时间序列法（历史引申法）就有移动平均法、加权平均法、时序模型法、指数平滑法、最小二乘法等；因果分析法（相关分析法）也称回归分析法、经济计量法、矩阵法等。运用平均数法，在市场没有变动的情况下，1-6月的销售量的平均数也就是7月的销售量。再如因果模式法，利用商品销售中的因果关系，已知甲城市人口的增加量，便可推知甲城市粮食需求的增加量。

㈦ 最近比较流行的统计预测方法有哪些

一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法
二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比
三、时间数列及动态分析法时间数列
四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数
五、平衡分析法平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法
六、综合评价分析社会经济分析
七、景气分析
八、预测分析宏观经济决策和微观经济决策

㈧ 有谁知道市场预测的过程有那几步每个步骤的作用是什么有知道的朋友请解答下，谢谢！

编辑本段什么是市场预测？
所谓市场预测，就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。
市场预测产生的历史悠久。根据我国《史记》记载，公元前6世纪到5世纪，范蠡在辅佐勾践灭吴复国以后，即弃官经商，19年之中三致千金，成为天下富翁，他的商场建树取决于他懂得市场预测。例如，“论其存余不足，则知贵贱，贵上极则反贱，贱下极则反贵。”这是他根据市场上商品的供求情况来预测商品的价格变化。
严格地说，市场预测是从19世纪下半夜开始的。一方面，资本主义经济中的市场变化极其复杂，只要能获取利润，减少经营风险，就要把握经济周期的变化规律；另一方面，数理经济学对现象数量关系的研究已经逐步深入，各国统计资料的积累也日益丰富，适用于处理经济问题，包括市场预测的统计方法也逐步完善。学术界关于市场预测的里程碑是从奥地利经济学家兼统计学家斯帕拉特·尼曼算起的。他运用指数分析方法研究了金、银、煤、铁、咖啡和棉花的生产情况，有关铁路、航运、电信和国际贸易方面的问题，以及1866-1873年的进出口价值数据。
预测为决策服务，是为了提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，我们需要通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。
编辑本段市场预测的原理
对未来的先知不仅是人类渴望的，所以预测很早就有，包括“前知500年后知500年”的神话，因此预测落了一个不光彩的前身叫“占卜”。
企业如果能做到某种程度的先知先觉，对企业的经营的益处当然不言而喻。当然做到完全的先知先觉不可能，否则每个人都是百万富翁，每个企业都必定欣欣向荣。
虽然企业对未来不可把握，但是人类的认识、思维的进步使人们发现“规律”的重要性，古人很早就有“辨道、顺道”的说法，“道”就是规律，随着历史经验的积累和科技的进步，人类认识自然的能力大大增强。作为企业，发现、认识和利用“规律”（包括市场的、顾客的、技术的、企业发展的）对企业的经营必定增大胜算把握。
（一）预测的基本原理
以最简单易懂的说法：是如下这样一个模式
已知→未知，过去、现在→将来
规律、趋势、逻辑、经验、实质是分析问题的能力和手段。
（二）预测的四大原则
预测本身要借助数学、统计学等方法论，也要借助于先进的手段。我们先不讲技术和方法，对企业的管理者而言，可能最先关注的是怎样形成一套有效的思维方式？以下几个原则可能会有些启发：
1、相关原则：建立在“分类”的思维高度，关注事物（类别）之间的关联性，当了解（或假设）到已知的某个事物发生变化，再推知另一个事物的变化趋势。
最典型的相关有正相关和负相关，从思路上来讲，不完全是数据相关，更多的是“定性”的。
（1）正相关是事物之间的“促进”，比如，居民平均收入与“百户空调拥有量”；有企业认识到“独生子女受到重视”推知玩具、教育相关产品和服务的市场；某地区政府反复询问企业一个问题：“人民物质文化生活水平提高究竟带来什么机遇”，这实际上是目前未知市场面临的一个最大机遇！该地区先后发展的“家电业”、“厨房革命”、“保健品”应该是充分认识和细化实施的结果。这也体现企业的机遇意识。再如现在进行的人口普查，有专家提出那些资料是企业的“宝”，就看您怎么认识了：有个大型家具企业，起家把握的一个最大机遇是“中国第三次生育浪潮生育的这些人目前到了成家立业的高峰”。
（2）负相关，是指事物之间相互“制约”，一种事物发展导致另一种事物受到限制。特别是“替代品”。比如资源政策、环保政策出台必然导致“一次性资源”替代品的出现，象“代木代钢”发展起来的PVC塑钢；某地强制报废助力车，该地一家“电动自行车”企业敏锐地抓住机遇也是一样。
2、惯性原则。任何事物发展具有一定惯性，即在一定时间、一定条件下保持原来的趋势和状态，这也是大多数传统预测方法的理论基础。比如“线性回归”、“趋势外推”等等。
3、类推原则。这个原则也是建立在“分类”的思维高度，关注事物之间的关联性。
（1）由小见大—从某个现象推知事物发展的大趋势：例如现在有人开始购买私家汽车，您预见到什么？运用这一思路要防止以点代面、以偏概全。
（2）由表及里—从表面现象推实质：例如“统一食品”在昆山兴建，无锡的“中萃面”应意识到什么？“海利尔”洗衣粉到苏南大做促销，“加佳洗衣粉”意识到可能是来抢市场的。换个最简单的例子说：一次性液体打火机的出现，真的就有火柴厂没有意识到威胁的例子。
（3）由此及彼—引进国外先进的管理和技术也可以由这一思路解释。你记住一句话：上海做的，四川人可能还没有想到。发达地区被淘汰的东西，落后地区可能有市场。
（4）由过去、现在推以后--毛泽东说过一句话：我不是李自成。可见历史的东西对以后的发展是极有指导性的。换句话说： 10年以前，谁敢想想自己家有空调、电脑、电话？那么站在现在，我们问：您能不能想想10年后您会拥有自己的汽车？这种推理对商家是颇具启发的。您能总结一下中国家庭电视机的发展规律吗？也许，您从中就能找到商机！
（5）由远及近—比如国外的产品、技术、管理模式、营销经验、方法，因为可能比较进步，就代表先进的方向，可能就是“明天要走的路”。
（6）自下而上—从典型的局部推知全局，一个规模适中的乡镇，需要3台收割机，这个县有50个类似的乡镇，可以初步估计这个县的收割机可能的市场容量为150台。
（7）自上而下—从全局细分，以便认识和推知某个局部。例如，我们想知道一个40万人口的城市女士自行车市场容量，40万人口——20万女性——（去掉12岁以下50岁以上）还有10万——调查一下千人女性骑自行车比率（假设60%）——可能的市场容量为6万。对大致了解一个市场是很有帮助的。
4、概率推断原则。我们不可能完全把握未来，但根据经验和历史，很多时候能大致预估一个事物发生的大致概率，根据这种可能性，采取对应措施。扑克、象棋游戏和企业博弈型决策都在不自觉地使用这个原则。有时我们可以通过抽样设计和调查等科学方法来确定某种情况发生的可能性。
编辑本段市场预测的基本要素
要搞好预测，必须把握预测的四个基本要素：
1、信息。信息是客观事物特性和变化的表征和反映，存在于各类载体，是预测的主要工作对象、工作基础和成果反映。
2、方法。方法是指在预测的过程中进行质和量的分析时所采用的各种手段。预测的方法按照不同的标准可以分成不同的类别。按照预测结果属性可以分为定性预测和定量预测，按照预测时间长短的不同，可以分为长期预测、中期预测和短期预测。按照方法本身，更可以分成众多的类别，最基本的是模型预测和非模型预测。
3、分析。分析是根据有关理论所进行的思维研究活动。根据预测方法得出预测结论之后，还必须进行两个方面的分析：一是在理论上要分析预测结果是否符合经济理论和统计分析的条件；二是在实践上对预测误差进行精确性分析，并对预测结果的可靠性进行评价。
4、判断。对预测结果采用与否，或对预测结果依据相关经济和市场动态所作的修正需要判断，同时对信息资料、预测方法的选择也需要判断。判断是预测技术中重要的因素。
编辑本段市场预测的基本步骤
预测应该遵循一定的程序和步骤以使工作有序化、统筹规划和协作。市场预测的过程大致包含以下的步骤：
1、确定预测目标
明确目的，是开展市场预测工作的第一步，因为预测的目的不同，预测的内容和项目、所需要的资料和所运用的方法都会有所不同。明确预测目标，就是根据经营活动存在的问题，拟定预测的项目，制定预测工作计划，编制预算，调配力量，组织实施，以保证市场预测工作有计划、有节奏地进行。
2、搜集资料
进行市场预测必须占有充分的资料。有了充分的资料，才能为市场预测提供进行分析、判断的可靠依据。在市场预测计划的指导下，调查和搜集预测有关资料是进行市场预测的重要一环，也是预测的基础性工作。
3、选择预测方法
根据预测的目标以及各种预测方法的适用条件和性能，选择出合适的预测方法。有时可以运用多种预测方法来预测同一目标。预测方法的选用是否恰当，将直接影响到预测的精确性和可靠性。运用预测方法的核心是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型，根据模型进行计算或者处理，即可得到预测结果。
4、预测分析和修正
分析判断是对调查搜集的资料进行综合分析，并通过判断、推理，使感性认识上升为理性认识，从事物的现象深入到事物的本质，从而预计市场未来的发展变化趋势。在分析评判的基础上，通常还要根据最新信息对原预测结果进行评估和修正。
5、编写预测报告
预测报告应该概括预测研究的主要活动过程，包括预测目标、预测对象及有关因素的分析结论、主要资料和数据，预测方法的选择和模型的建立，以及对预测结论的评估、分析和修正等等。
编辑本段市场预测的内容
市场预测的内容十分广泛丰富，从宏观到微观，二者相互联系、相互补充。具体讲主要包括以下几个内容：�
1.预测市场容量及变化。市场商品容量是指有一定货币支付能力的需求总量。市场容量及其变化预测可分为生产资料市场预测和消费资料市场预测。生产资料市场容量预测是通过对国民经济发展方向、发展重点的研究，综合分析预测期内行业生产技术、产品结构的调整，预测工业品的需求结构、数量及其变化趋势。消费资料市场容量预测重点有以下三个方面：�
(1)消费者购买力预测。预测消费者购买力要做好两个预测：第一，人口数量及变化预测。人口的数量及其发展速度，在很大程度上决定着消费者的消费水平。第二，消费者货币收入和支出的预测。�
(2)预测购买力投向。消费者收入水平的高低决定着消费结构，即消费者的生活消费支出中商品性消费支出与非商品性消费支出的比例。消费结构规律是收入水平越高，非商品性消费支出会增大，如娱乐、消遣、劳务费用支出增加，在商品性支出中，用于饮食费用支出的比重大大降低。另外还必须充分考虑消费心理对购买力投向的影响。�
(3)预测商品需求的变化及其发展趋势。根据消费者购买力总量和购买力的投向，预测各种商品需求的数量、花色、品种、规格、质量等等。
2.预测市场价格的变化。企业生产中投入品的价格和产品的销售价格直接关系到企业盈利水平。在商品价格的预测中，要充分研究劳动生产率、生产成本、利润的变化，市场供求关系的发展趋势，货币价值和货币流通量变化以及国家经济政策对商品价格的影响。
3.预测生产发展及其变化趋势。对生产发展及其变化趋势的预测，这是对市场中商品供给量及其变化趋势的预测。�
编辑本段市场预测方法
市场预测的方法很多，主要有以下几种
一、时间序列预测法
在市场预测中，经常遇到一系列依时间变化的经济指标值，如企业某产品按年（季）的销售量、消费者历年收入、购买力增长统计值等，这些按时间先后排列起来的一组数据称为时间序列。依时间序列进行预测的方法称为时间序列预测
二、回归预测法
1.“回归”的含义。回归是指用于分析、研究一个变量（因变量）与一个或几个其它变量（自变量）之间的依存关 系，其目的在于根据一组已知的自变量数据值，来估计或预测因变量的总体均值。在经济预测中，人们把预测对象（经济指标）作为因变量，把那些与预测对象密切相关的影响因素作为自变量。根据二者的历史和现在的 统计资料，建立回归模型，经过统计检验后用于预测。回归预测有一个自变量的一元回归预测和多个自变量的多元回归预测，这里仅讨论一元线性回归预测法。
2.回归分析的基本条件。应用一组已知的自变量数据去估计、预测一个因变量之值时，这两种变量需要满足以下两个条件：�
第一，统计相关关系。统计相关关系是一种不确定的函数关系，即一种因变量（预测变量）的数值与一个或多个自变量的数值明显相关但却不能精确且不能唯一确定的函数关系，其中的变量都是随机变量。经济现象中这种相关关系是大量存在的。例如粮食亩产量y与施肥量x之间的关系，二者明显相关但不存在严格的函数关系，亩产量不仅与施肥量有关，还与土壤、降雨量、气温等多种因素有关，这样亩产量y存在着随机性。�
第二，因果关系。如果一个或几个自变量x变化时，按照一定规律影响另一变量y，而y的变化不能影响x，即x的变化是y变化的原因，而不是相反，则称x与y之间具有因果关系，反映因果关系的模型称为回归模型。�
另一种分类市场预测的分类方法般可以分为定性预测和定量预测两大类。对于企业营销管理人员来说，应该了解和掌握的企业预测方法主要有：�
（1）定性预测法�
定性预测法也称为直观判断法，是市场预测中经常使用的方法。定性预测主要依靠预测人员所掌握的信息、经验和综合判断能力，预测市场未来的状况和发展趋势。这类预测方法简单易行，特别适用于那些难以获取全面的资料进行统计分析的问题。因此，定性预测方法在市场预测中得到广泛的应用。定性预测方法又包括：专家会议法，德尔菲法，销售人员意见汇集法，顾客需求意向调查法。
（2）定量预测法�
定量预测是利用比较完备的历史资料，运用数学模型和计量方法，来预测未来的市场需求。定量预测基本上分为两类，一类是时间序列模式，另一类是因果关系模式。

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

㈨ 对国内生产总值和消费水平之间的关系进行统计分析，用什么方法

3.3对百货商品销量连续40天如下：
单位：万元

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：根据上述数据适当分组，频数分布表的编制，并绘制直方图。

1，确定组数：

，取k = 6

2，确定从小组：

组从=（最大值 - 最小值）÷组数= （49 - 25）÷6 = 4，取5

3，分组频率表

销售收入（百万元）频率频率％累积频率累积频率％

<= 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的自动装弹袋食品生产线总和，每袋重约50g，但由于某些原因，每袋的重量是不完全50克。这里是100袋食物的随机样本，测得的体重数据如下：

单位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）建立数据的频率表。

（2）画出频率分布直方图。

（3）中的特征数据分布的描述。

溶液：（1）根据上述数据适当地组合，频数分布表的编制，并计算累积频率和累积频率。

1，确定组数：

，取k = 6或7

2，确定从小组：

组从=（最大 - 最小）÷数量组=（61-40）÷6 = 3.5，取3或4,5

组从=（最大 - 最小）组数÷=（61-40）÷7 = 3，

3从三组分组

频率表，上限小于

频率百分比累积频率累积百分比

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

总计100 100.0

柱状图：在4

组，上限为小于或等于

频率百分比累积频率累积百分比 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

总计100 100.0

直方图：

组从5最大为小于或等于

频率百分比累积频率累积百分比

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

总计100 100.0

直方图：

分布：左侧钟。

25网民4.2随机样本得到他们的青睐如下：

单位：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）计算模式，中位数：

1，排序形成单因素和分值累积频率分布频率分布：

网民青睐

频数百分比累积频数累计百分比

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

合计25 100.0

从可见频率，模态，莫有两个：19,23;从累积频率看，我的中位数= 23。

（2）根据四分位数定义的公式进行计算。

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都只有一个，所以Q3也可以等于25 +0.75×2 = 26.5。

（3）计算出的平均值和标准偏差;

均值= 24.00，标准差= 6.652

（4）计算偏度和峰度。

偏度= 1.080;峰度= 0.773

（5）对网民的年龄分布综合分析：

分布，均值= 24，SD = 6.652，分布为右偏。一看形式分配需要进行分组。

下一个分组直方图：

分组概率密度曲线情况：

分组：

1，确定组数： ，取k = 6

2，确定从小组：从组= - 组=（41-15）÷6 = 4.3，取5

3，分组频率表（最大最小）÷数量

互联网用户的年龄（离散化）

频数百分比累积频数累计百分比

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

分组的均值和方差：

平均23.3000

标准偏差7.02377

方差49.333

偏度1.163

。直方图的峰度1.302

分组：

4.6抽取一个地区120家企业，利润是根据以下结果进行分组：

受获利金额分组（元）数量企业的（）

200300

300400

400500

500600

600超过19

42 BR /> 18

共有120

要求：

（1）计算出的120企业利润的金额均值和标准差。

（2）计算企业利润额120位数，众数，中位数

四方解决方案：值N适用120

缺数0

平均426.6667

标准。偏差116.48445

偏度0.208

标准。的偏度0.221

峰度-0.625 标准错误。的/> 7.11生产包装食品用全自动打包机袋，标准体重l00g的峰度0.438

<br错误。从日现在由一批产品50包重复检查随机抽样产生的，每包的重量测量（单位：g）如下：

每包重量（g）包装数量 9698

98100

100102

102104

104106 2

3

7 BR /> 4共50

已知重量的正态分布食品包装要求：

（1）确定种类的食物，以95％的置信区间的平均重量。

解决方案：一个大样本，总体方差未知，与z统计

样本平均值= 101.4，样本标准差s = 1.829

置信区间：
>

= 0.95，== 1.96

==（100.89,101.91）

（2）如果要求不合格食品重量小于l00g确定95％的合格率的批次的食品置信区间。

解决方法：大样本的估计，总体方差未知，与z统计

采样率=（50-5）/ 50 = 0.9 置信范围：占国内

= 0.95，== 1.96

==（0.8168,0.9832）

11.6以下是七个方面，2000年，人均生产总值（GDP）和人均消费统计数据水平：人均消费水平

人均GDP（元）（元）

上海，辽宁，江西

贵州，河南，陕西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为自变量，人均消费水平为因变量，绘制散点图，并描述了两种形式之间的关系。

（2）计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间关系的强度。

（3）用最小二乘法计算出的估计回归方程，并解释回归系数的实际意义。

（4）计算判定系数并解释其意义。

（5）检验线性回归方程为显着关系（α= 0.05）。

（6）如果一个地区的人均GDP为5000元，人均消费水平的预测。当

（7）人均国内生产总值的需求是每95％的置信区间和预测区间的人均消费水平5000元。

解决方案：（1）

有可能是一个线性关系__

。

（2）相关系数：<br人均国内生产总值（元）人均消费水平（元）

人均GDP（元）1.998 Pearson相关系数之间p>相关（**）人均

显着（双面）0.000

以北7 7

消费水平（元）Pearson相关0.998（**）1

显着（双面）0.000 BR />以北7 7

**。在.01水平显着相关（双侧）上。

有很强的线性关系。

（3）的回归方程为：

系数标准化系数T显着

乙SE Beta版

1（常量）734.693 139.540非标准化系数（一）

模型5.265 0.003

人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000

一个因变量：人均消费水平（元）

回归系数是指：不提高1元，人均GDP，人均消费0.309亿美元。

（4）

模型摘要模型居民方调整的R平方估计的标准差

1 0.998（一）0.996 0.996 247.303

一。预测变量：（常量），人均国内生产总值（人民币）。

人均消费人均GDP的影响达到99.6％。

（5）F检验：

方差分析（二）

平方的总和型号DF平均平方和F显着

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

合计81,750,763.714 6

一个预测变量：（常量），人均国内生产总值（人民币）。

b因变量：人均消费水平（元）测试

回归系数：t检验

系数（一）

非标准化系数模型显着标准化系数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

一个因变量：人均消费水平（元）
>（6）

一个地区的人均GDP是人均5000元消费水平预测2278.10657元。

（7）

人均GDP为每95％信心区间[1990.74915,2565.46399]，预测区间[1580.46315,2975.74999]人均消费水平5000元。

13.4下表显示了中国的财政1981年和2000年的文化，教育，科技，卫生支出数据表明量

年度支出（万元）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）渲染时间序列图描述的趋势。

（2）选择合适的趋势线拟合数据，并根据趋势线预测开支在2001年。

详细的解答：

（1）趋势如下：

（2）可以从趋势中可以看出，中国的金融文化，教育，科技，卫生支出的数额列示表明指数增长的趋势，所以选择的指数曲线。线性变换后，运用Excel输出的回归结果如下：

复R 0.998423

R平方0.996849

调整的R平方0.996674

标准观测误差0.022125

DF SS MS F显着性F

回归1 2.787616 2.787616 5694.885 5.68E-24

残差18 0.008811 0.000489 BR />共19 2.796427

系数标准误差t统计P值低95％95％上限

截2.163699 0.010278 210.5269 5.55E-32 2.142106 2.185291

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

，，，。因此，指数曲线方程：。

2001年的预测是：13.10 19952000年北京月平均气温数据如下（单位:)：

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

类型的时间序列的12 -0.4 0.9 -1.5 0.1 -0.6 -0.6

（1）年的时间序列绘制折地图，判断。

（2）用多元回归模型来预测季节平均气温为每月2001。

详细的解答：

（1）年的时间序列折叠示意图如下：

折叠的时间序列可以从每年的图中可以看出，北京的月平均气温具有明显的季节变化。由于越线图的走势表明，该序列不存在。

（2）季节性的多元回归模型：

月份设置。季节性的多元回归模型：

虚拟变量为：

，，......，。

Excel的输出由回归结果如下：

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

季节性的多元回归方程为：

2001年的预测值在一月份的平均气温为如下：？？

年/月时间假人预测

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