市場調(diào)查與預(yù)測復(fù)習(xí)題
《市場調(diào)查與預(yù)測》復(fù)習(xí)題 1. 問答 1. 什么是市場調(diào)查 2. 什么是市場預(yù)測 3. 市場調(diào)查與市場預(yù)測的關(guān)系 4. 簡述市場調(diào)查、市場預(yù)測與決策的關(guān)系。 5. 市場調(diào)查與預(yù)測有什么作用，進行市場調(diào)查與預(yù)測有什么意義？ 6. 市場調(diào)查應(yīng)遵循的基本原則 7. 市場調(diào)查有哪些類型？ 8. 什么是探測性調(diào)查、描述性調(diào)查、因果性調(diào)查，它們之間有什么異同？ 9. 簡述市場調(diào)查的內(nèi)容。 10. 市場調(diào)查應(yīng)遵循的程序？ 11. 在市場調(diào)研工作中，如何確定市場調(diào)研的主題？ 12. 市場調(diào)查的方法有哪些，各有什么優(yōu)缺點？ 13. 詢問調(diào)查法有哪些具體形式，各有什么優(yōu)缺點？ 14. 調(diào)查表的基本格式？ 15. 調(diào)查表設(shè)計中應(yīng)注意的問題？ 16. 什么是抽樣誤差？ 17. 如何確定樣本規(guī)模？ 18. 市場預(yù)測的基本原理有哪些？ 19. 如果要預(yù)測2005年全國的運輸周轉(zhuǎn)量，請問應(yīng)該按什么步驟做哪些工作？ 20. 預(yù)測工作應(yīng)遵循什么步驟？ 21. 常用預(yù)測方法有哪幾種？論述各種方法的優(yōu)缺點和適用范圍。 22. 常用預(yù)測方法有定性預(yù)測方法、時間序列預(yù)測法、回歸分析預(yù)測法，請說出各種方 法的優(yōu)缺點和適用范圍。 23. 什么是梯減法？如何使用梯減法進行預(yù)測？ 24. 集體推斷預(yù)測法有哪些組織形式，各有什么特點？ 25. 專家會議法有哪些會議形式？各有什么特點？ 26. 什么是專家小組法？它有什么特點？ 27. 時間序列一般由哪幾種基本模式構(gòu)成？分析時間序列模式有何作用？如何分析時間 序列的模式? 28. 說明時間序列預(yù)測法的預(yù)測思路。 29. 什么是回歸分析預(yù)測法？說明回歸分析預(yù)測法的工作步驟。 30. 請問在預(yù)測工作中，如何選擇預(yù)測方法？ 31. 如何選用趨勢外推模型? 32. 什么是指數(shù)平滑法？說明其加權(quán)性質(zhì)和特點。 33. 回歸分析預(yù)測法的顯著性檢驗有哪些？ 34. 什么是定性預(yù)測方法，它有哪些特點？ 35. 因變量Y的總變差、回歸變差和剩余變差各指什么？有什么含義？ 2. 計算 1. 下表是某銷售公司月銷售額數(shù)據(jù)及使用某種方法的預(yù)測數(shù)據(jù)，請計算該方法產(chǎn)生的平均 誤差、平均絕對誤差、均方誤差、均方根誤差。 |月份 |銷售額 |預(yù)測銷售額 |預(yù)測誤差 |絕對誤差 |平方誤差| |1 |100 |110 |-10 |10 |100 | |2 |110 |90 |20 |20 |400 | |3 |90 |90 |0 |0 |0 | |4 |130 |120 |10 |10 |100 | |5 |70 |90 |-20 |20 |400 | |6 |110 |120 |-10 |10 |100 | |7 |120 |120 |0 |0 |0 | |8 |90 |110 |-20 |20 |400 | |9 |120 |70 |50 |50 |2500 | |10 |90 |130 |-40 |40 |1600 | |11 |80 |90 |-10 |10 |100 | |12 |90 |100 |-10 |10 |100 | |合計 |1200 |1240 |-40 |200 |5800 | |平均 |100 |103.3 |-3.3 |16.7 |483.3 | |百分比 | | |3.3% |16.7% |22% | 平均誤差=-3.3(ME) 平均絕對誤差=16.7(MAE,MAD) 均方誤差=483.3(MSE) 均方根誤差=483.3開根號=22(RMSE) 平均相對誤差=3.3% 2. 下表是使用兩種方法對某一預(yù)測對象若干期的預(yù)測結(jié)果。請分析兩種方法的預(yù)測誤差并 確定第11期的預(yù)測結(jié)果。 |序號 |觀察值 |方法一 |方法二 | | | |預(yù)測值 |預(yù)測值 | |1 |13 |10 |10 | |2 |15 |19 |13 | |3 |20 |17 |19 | |4 |23 |25 |20 | |5 |21 |26 |20 | |6 |25 |21 |23 | |7 |32 |28 |30 | |8 |43 |38 |40 | |9 |51 |55 |50 | |10 |58 |62 |56 | |11 | |75 |70 | 3. 考慮如下的時間序列， |周 |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 | |數(shù)值 |8 |13 |15 |17 |16 |9 | | 1. 計算這個時間序列的3周移動平均數(shù)，第7周的預(yù)測值為多少？ 2. 計算3周移動平均數(shù)的均方誤差 3. 用α=0.2，計算這個時間序列的指數(shù)平滑值，第7周的預(yù)測值為多少？ 4. 比較3周的移動平均預(yù)測值和用α=0.2的指數(shù)平滑預(yù)測值，那種方法提供更合適的預(yù)測？ 5. 用α=0.4計算指數(shù)平滑值。平滑系數(shù)0.2和0.4那個提供更合適的預(yù)測？解釋原因 4. 如下是汽油銷售量時間序列，請分別使用n=3的移動平均法和α=0.2的指數(shù)平滑法預(yù)測第 13期的汽油銷售量；計算兩種方法所產(chǎn)生的均方誤差；請問那種方法提供的預(yù)測結(jié)果 更合適? |周 |1 | |1 |3.6 | |2 |4.0 | |3 |4.2 | |4 |4.5 | |5 |4.8 | |6 |5.2 | |7 |5.6 | |8 |5.8 | |9 |6.2 | 5. delta 航空公司10年間的總收入（單位：百萬美元）如下 |年 |總收入 | |1 |2428 | |2 |2951 | |3 |3533 | |4 |3618 | |5 |3616 | |6 |4264 | |7 |4738 | |8 |4460 | |9 |5318 | |10 |6915 | a. 建立這個時間序列的線性趨勢方程，對delta航空公司10年間的總收入，這個方程能說 明什么問題？ b. 預(yù)測第11年和第12年的總收入 6. 如下是某種自行車銷售量的時間序列，使用線性趨勢方程擬合法預(yù)測第11期的自行車銷 售量，并給出α=5%時估計值的置信區(qū)間。 |時期 |銷售量（千輛）| | | |1 |21.6 | | | |2 |22.9 | | | |3 |25.5 | | | |4 |21.9 | | | |5 |23.9 | | | |6 |27.5 | | | |7 |31.5 | | | |8 |29.7 | | | |9 |28.6 | | | |10 |31.4 | | | |11 | | | | 7. 如下是某公司五年內(nèi)各季的銷售額(百萬元)資料， 1. 使用比率平均法計算各季的季節(jié)指數(shù)。 2. 使用二次指數(shù)平滑法預(yù)測第六年度的全年銷售額。初始值取第一期的觀察值，平 滑系數(shù)取0.6 3. 預(yù)測第六年度各季的銷售額。 |年份 |第一季度 |第二季度 |第三季度 |第四季度 | |1 |161 |189 |216 |156 | |2 |176 |208 |221 |153 | |3 |178 |212 |230 |162 | |4 |182 |219 |240 |175 | |5 |190 |223 |241 |186 | 8. 美國各航空公司航班正點到達的比率和每10萬名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下 a. 畫出這些數(shù)據(jù)的散點圖， b. 根據(jù)散點圖，說明兩變量之間存在什么關(guān)系？ c. 求出投訴率依賴于航班到達正點率的回歸方程。 d. 如果航班按時達到的正點率是80%，估計每10萬乘客投訴的次數(shù)是多少？ |航空公司名稱 |航班正點率（%） |投訴率（次/10萬名乘客 | | | |） | |西南航空公司 |81.8 |0.21 | |大陸航空公司 |76.6 |0.58 | |西北航空公司 |76.6 |0.85 | |美國航空公司 |75.7 |0.68 | |聯(lián)合航空公司 |73.8 |0.74 | |美洲航空公司 |72.2 |0.93 | |三角航空公司 |71.2 |0.72 | |美國西部航空公司 |70.8 |1.22 | |環(huán)球航空公司 |68.5 |1.25 | 9. 已知某地區(qū)若干年的消費基金額Y以及國民收入x1和平均人口x2的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，根據(jù)這些 數(shù)據(jù)使用Excel軟件回歸分析的結(jié)果如下： 1. 寫出回歸方程 2. 能否使用該方程進行預(yù)測，為什么？ 3. 當x1=67, x2=58時，利用估計的回歸方程預(yù)測y的值，并估計α=5%時預(yù)測值的置信區(qū)間。 |時期 |消費基金 |國民收入x|平均人口x| | |額Y |1 |2 | | |（十億元 |（十億元 |（百萬人 | | |） |） |） | |1 |9 |12 |48 | |2 |10 |13 |49 | |3 |11 |14 |50 | |4 |12 |15 |50 | |5 |13 |16 |51 | |6 |16 |21 |52 | |7 |18 |24 |53 | |8 |20 |28 |54 | |9 |22 |30 |55 | |10 |25 |36 |55 | |11 |31 |49 |56 | |12 |36 |55 |57 | |SUMMARY | | |OUTPUT | | |回歸統(tǒng)計 | |Multiple R |0.9990531| | |7 | |R Square |0.9981072| | |3 | |Adjusted R |0.9976866| |Square |1 | |標準誤差 |0.4144925| | |3 | |觀測值 |12 | 方差分析 |　 |df |SS |MS |F |Significa| | | | | | |nce F | |回歸分 |2 |815.37043|407.68521|2372.96|5.58395E-| |析 | |01 |51 |61 |13 | |殘差 |9 |1.5462365|0.1718040| | | | | |46 |61 | | | |總計 |11 |816.91666|　 |　 |　 | | | |67 | | | | |　 |Coefficie|標準誤差 |t Stat |P-value|Lower 95%|Upper | | |nts | | | | |95% | |Interce|-25.85064|5.6402503|-4.583243|0.00132|-38.60978|-13.0915| |pt | |49 |285 |17 |199 | | |X |0.4842438|0.0243819|19.860719|9.657E-|0.4290878|0.5394 | |Variabl|2 |88 |45 |09 |88 | | |e 1 | | | | | | | |X |0.6057767|0.1186298|5.1064445|0.00063|0.3374171|0.874136| |Variabl|6 |52 |53 |96 |87 | | |e 2 | | | | | | | RESIDUAL OUTPUT |觀測值 |預(yù)測 Y |殘差 | |1 |9.03757|-0.037570| | |08 |798 | |2 |10.1275|-0.127591| | |914 |377 | |3 |11.2176|-0.217611| | |12 |957 | |4 |11.7018|0.2981442| | |558 |25 | |5 |12.7918|0.2081236| | |764 |46 | |6 |15.8188|0.1811277| | |722 |92 | |7 |17.8773|0.1226195| | |804 |75 | |8 |20.4201|-0.420132| | ...
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