预测与时间序列(英文版第3版)/经典原版书库 (平装)

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作者: [美] 鲍尔曼著 , [美] 奥康奈尔著

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2003-07

版次: 3

ISBN: 9787111124108

定价: 89.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 726页

正文语种: 英语

丛书: 经典原版书库

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>经济

本书是预测与时间序列分析课程的教材，书中讲解了预测的重要过程以及可以用于预测的各种统计技术。作者清晰地展示了在营销、金融，人力资源管理，产品调度，过程控制和策略管理中通过预测做出明智决策的重要性。
本书适合作为工商管理、理工（包括数学、统计学、计算机科学等）类高年级本科生和研究生的教材，同时可以作为需要进行现实预测的专业人员的参考书。 PARTI
INTRODUCTION
CHAPTER1
ANINTRODUCTIONTOFORECASTING2
1.1Introduction
1.2ForecastingandTimeSeries
1.3ForecastingMethods
1.4ErrorsinForecasting
1.5ChoosingaForecastingTechnique
1.6AnOverviewofQuantitativeForecastingTechniques
1.7ComputerPackages:MinitabandSAS
Exercises
CHAPTER2
BASICSTATISTICALCONCEPTS
2.1Populations
2.2Probability
2.3RandomSamplesandSampleStatistics
2.4ContinuousProbabilityDistributions
2.5TheNormalProbabilityDistribution
2.6Thet-Distribution,theF-Distribution,andtheChi-SquareDistribution
2.7ConfidenceIntervalsforaPopulationMean
2.8HypothesisTestingforaPopulationMean
Exercises
PARTII
FORECASTINGBYUSINGREGRESSIONANALYSIS
CHAPTER3
SIMPLELINEARREGRESSION
3.1TheSimpleLinearRegressionModel
3.2TheLeastSquaresPointEstimates
3.3PointEstimatesandPointPredictions
3.4ModelAssumptions,theMeanSquareError,andtheStandardError
3.5TestingtheSignificanceoftheIndependentVariable
3.6AConfidenceIntervalforaMeanValueoftheDependentVariableanda
PredictionIntervalforanIndividualValueoftheDependentVariable
3.7SimpleCoefficientsofDeterminationandCorrelation
3.8AnF-TestfortheSimpleLinearRegressionModel
3.9UsingtheComputer
Exercises
CHAPTER4
MULTIPLEREGRESSION
CHAPTER5
TOPICSINREGRESSIONANALYSIS
PARTIII
FORECASTINGBYUSINGTIMESERIESREGRESSION,
DECOMPOSITIONMETHODS,
ANDEXPONENTIALSMOOTHING
CHAPTER6
TIMESERIESREGRESSION
CHAPTER7
DECOMPOSITIONMETHODS
CHAPTER8
PARTIV
FORECASTINGBYUSINGBASICTECHNIQUES
OFTHEBOX-JENKINSMETHODOLOGY
CHAPTER9
NONSEASONALBOX-JENKINSMODELS
ANDTHEIRTENTATIVEIDENTIFICATION
CHAPTER10
ESTIMATION,DIAGNOSTICCHECKING,ANDFORECASTING
FORNONSEASONALBOX-JENKINSMODELS
CHAPTER11
ANINTRODUCTIONTO
BOX-JENKINSSEASONALMODELING
PARTV
FORECASTINGBYUSINGADVANCEDTECHNIQUESOF
THEBOX-JENKINSMETHODOLOGY
CHAPTER12
GENERALBOX-JENKINSSEASONALMODELING
CHAPTER13
USINGTHEBOX-JENKINSMETHODOLOGYTO
IMPROVETIMESERIESREGRESSIONMODELS
CHAPTER14
TRANSFERFUNCTIONSANDINTERVENTIONMODELS
APPENDIXA
STATISTICALTABLES
APPENDIXB
REFERENCES
内容简介:
本书是预测与时间序列分析课程的教材，书中讲解了预测的重要过程以及可以用于预测的各种统计技术。作者清晰地展示了在营销、金融，人力资源管理，产品调度，过程控制和策略管理中通过预测做出明智决策的重要性。
本书适合作为工商管理、理工（包括数学、统计学、计算机科学等）类高年级本科生和研究生的教材，同时可以作为需要进行现实预测的专业人员的参考书。
目录:
PARTI
INTRODUCTION
CHAPTER1
ANINTRODUCTIONTOFORECASTING2
1.1Introduction
1.2ForecastingandTimeSeries
1.3ForecastingMethods
1.4ErrorsinForecasting
1.5ChoosingaForecastingTechnique
1.6AnOverviewofQuantitativeForecastingTechniques
1.7ComputerPackages:MinitabandSAS
Exercises
CHAPTER2
BASICSTATISTICALCONCEPTS
2.1Populations
2.2Probability
2.3RandomSamplesandSampleStatistics
2.4ContinuousProbabilityDistributions
2.5TheNormalProbabilityDistribution
2.6Thet-Distribution,theF-Distribution,andtheChi-SquareDistribution
2.7ConfidenceIntervalsforaPopulationMean
2.8HypothesisTestingforaPopulationMean
Exercises
PARTII
FORECASTINGBYUSINGREGRESSIONANALYSIS
CHAPTER3
SIMPLELINEARREGRESSION
3.1TheSimpleLinearRegressionModel
3.2TheLeastSquaresPointEstimates
3.3PointEstimatesandPointPredictions
3.4ModelAssumptions,theMeanSquareError,andtheStandardError
3.5TestingtheSignificanceoftheIndependentVariable
3.6AConfidenceIntervalforaMeanValueoftheDependentVariableanda
PredictionIntervalforanIndividualValueoftheDependentVariable
3.7SimpleCoefficientsofDeterminationandCorrelation
3.8AnF-TestfortheSimpleLinearRegressionModel
3.9UsingtheComputer
Exercises
CHAPTER4
MULTIPLEREGRESSION
CHAPTER5
TOPICSINREGRESSIONANALYSIS
PARTIII
FORECASTINGBYUSINGTIMESERIESREGRESSION,
DECOMPOSITIONMETHODS,
ANDEXPONENTIALSMOOTHING
CHAPTER6
TIMESERIESREGRESSION
CHAPTER7
DECOMPOSITIONMETHODS
CHAPTER8
PARTIV
FORECASTINGBYUSINGBASICTECHNIQUES
OFTHEBOX-JENKINSMETHODOLOGY
CHAPTER9
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ANDTHEIRTENTATIVEIDENTIFICATION
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CHAPTER11
ANINTRODUCTIONTO
BOX-JENKINSSEASONALMODELING
PARTV
FORECASTINGBYUSINGADVANCEDTECHNIQUESOF
THEBOX-JENKINSMETHODOLOGY
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