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2.甲咨詢工程師對移動平均法和回歸分析法的看法是不正確的。

移動平均法是一種時間序列法(或延伸預測法，或趨勢外推法)，且一般只適用于短期(或近期)預測;

一元回歸分析方法屬于因果分析方法，適用于短、中、長期(或中長期，或長期)預測。

點評：這一問是對表5.1中內容的考察。參見教材《項目決策分析與評價》P34。

表5.1常用預測方法的特點

定量方法

預

測　定性力法　延伸性預測(時間序列分析)　因果分析

方

法　專家會

議法　特爾菲法

類推預測法　移動平均法　指數平滑法　趨勢外

推法　回歸模型　消費系

數法　彈性系

數法

方

法

簡

介

組織有關專家，通過會議形式進行預測，綜合專家

意見，

得出預測結論　組織自專家，通

過匿名調查，

進行多輪反饋整理分析，得出預測結論　運用相似性原理，對比類似產品發展過程程，尋找變化規律，進行預測　對于具有時序變化規律的事物，取時間序列中連續幾個數據值的平均值，作為下期預測值

與移動平均法相似，只是考慮歷史數據近遠期作用不同，給予不同

權值

運用數

學模型，

擬合一

條趨勢

線，外推未來事物的發展規律　運用因果關系，建立回歸分析模型，包括一元回歸、多元回歸和非線型回歸等　對產品

在各行

業消費

數量進

行分析，結合行業規劃，

預測需

求總量　運用兩個變量之間的彈性系

數進行預測

適用范圍　長期

預測　長期

預測　長期

預測　近期或短期預測　近期或短期

預測　短中長

期預測　短中長期

預測　短中長

期預測　中長期

預測

數據資料需求　多年歷史資料　多年歷史資料　多年歷史資料　數據最低要求5-10個　同左　至少5

年數據　需要多年

數據　需要多

年數據　需要多

年數據

精確度　較好　較好　尚好　尚好　較好　較好　很好　很好　較好

3、在α=0.025的顯著性檢驗水平上，2015年該產品需求量的區間應為：

3000±t(α/2，n-2)S0=3000±204×140

即2015年的需求量在(2714，4，32856)區間的概率為97.5%。

點評：數理統計分析表明，對于預測值%7而言，在小樣本統計下(樣本數據組n小于30時)，置信水平為100(1-α)%的預測區間為：y0′±t(α/2，n一2)S0。

此問有根據概率論中的3α原則，采取簡便的預測區間近似解法，在置信度為68.2%，95.4%，99.7%的條件下，得出預測區間分別為：(y0′-Sy，y0′+Sy)、(y0′-2Sy，y0′+2Sy)、(y0′-3Sy，y0′+3Sy)，這樣雖然有一定道理，但是不符合題目要求。

參見教材《項目決策分析與評價》P37。

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（責任編輯：中大編輯）