简述市场定量预测法

第10章市场定量预测法

本章主要介绍市场预测中常用的一些定量预测方法和模型的识别、估计、检验和预测应用的基本知识和基本方法。常用的定量预测方法主要有时序预测法、回归分析预测法、经济计量模型预测法等等。

[教学目的和要求]

1、掌握各种市定量预测方法基本原理和应用情形。

2、具备根据实际资料选用合适定量预测法进行预测的能力。

[教学重点和难点]

1、本章重点是趋势分析预测法、季节变动预测法、线形回归预测法。

2、本章难点是修正指数曲线模型预测法、戈伯兹曲线模型预测法、逻辑曲线模型预测法、非线形回归预测法和经济计量模型预测法。

第一节：时间序列预测法概述

一、时间序列概述

1、时间序列的含义

时间序列是指把反映某种市场现象的某一统计指标（如某地区的工业产值，某种商品销售量或销售额）在不同时间上的数值按时间的先后顺序排列而成的数列，又称为动态数列。时间序列反映了某种社会经济现象在时间上的发展变化过程。时间数列中各指标数值在市场预测时被称为实际观察值。

时间序列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数值。由于经济统计指标分为绝对指标、相对指标和平均指标，相应地，时间序列也可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。

2、时间序列的可比性

第十章第四节 季节变动预测法一 季节变动预测法的概念 二 同期平均法 三 平均数趋势整理法

一 季节变动 季节变动是指由于自然条件和社会条件的 影响，经济现象在一年内随着季节的转变 而发生的周期性变动。 季节变动预测法就是以时间序列为基础， 通过建立季节变动模型来预测未来季节变 动的状况。 季节变动根据其变动特征可分为两类: 水平型季节变动和长期趋势季节变动

水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值 的变化是围绕某一个水平值上下周期性的 波动。若时间序列呈水平型季节变动，则 意味着时间序列中不存在明显的长期趋势 变动而仅有季节变动和不规则变动。

长期趋势季节变动:是指时间序列中各 项数值一方面随时间变化呈现季节性周期 变化，另一方面随着时间变化而呈现上升 (或下降)的变化趋势。 若时间序列呈长期趋势季节变动，则意 味着时间序列中不仅有季节变动、不规则 变动，而且还包含有长期趋势变动。

度量季节变动的指标通常用来度量季节变动的指标是季节指 数(SI)或季节变差(SV)。 季节指数是用百分数或系数形式表示的 季节变动指标。又称季节比率。 季节变差是用绝对数形式表示的季节变 动指标。

水平型季节变动：

季节指数=各年同季(月)平均数/总平均数季节变差

第十章 定量预测技术

[教学目标与要求]

了解定量预测的含义和作用；掌握时间序列预测法和回归预测法的原理；重点把握平滑预测法、趋势延伸预测法、季节指数预测法和线性回归分析预测法在实际调查中的应用。 [问题]

产品销售要受哪些变动因素影响？近期的要素和远期的因素以及季节变动对销量的影响如何精确计算？

第一节 平滑预测法

一、时间序列预测法的含义

时间序列预测法，是指将过去的历史资料及数据，按时间顺序加以排列构成一个数字系列，根据其动向预测未来趋势。这种方法的根据是过去的统计数字之间存在着一定的关系，这种关系，利用统计方法可以揭示出来，而且过去的状况对未来的销售趋势有决定性影响。因此，可以用这种方法预测未来的趋势，它又称为外推法或历史延伸法。

二、影响时间序列变动的因素

① 长期趋势变动：它是时间序列变量在较长的持续时间内的某种发展总动向。

② 季节变动。它是由于季节更换的固定规律作用而发生的周期件变动。季节变动的周期比较稳定，通常为一年。

③ 周期波动，又称循环变动，是指时间序列在为期较长的时间内(—年以上至数年)，呈现出涨落起伏。

④ 不规则变动。又称随机变动，是指偶发事件导致时间序列小出现数值忽高忽低、时升时降的无规则可循的变动，

三、平滑

安捷伦GCMS内标法定量简介（以5975为例）

一、内标法基础回顾（包括外标法的概念）

1. 定量响应值

不同的物质，由于其物理性质，化学性质（化学结构）的不同，在气相色谱检测器（FID，TCD，FPD，ECD，MSD等）上的响应会不同。相同量的同种物质对不同检测器响应不同。相同量的不同物质对于同一种检测器响应不同。在质量选择检测器（MSD）上，物质的化学结构不同，电离电位不同，需要的电离能量不同，裂解碎片不同，裂解碎片丰度不同，这样得到的质量离子色谱图的峰面积或峰高也不同（当然总离子色谱图的峰面积也不同）。直接用响应信号定量，必然导致较大误差。故引入响应因子或校正因子。定量响应因子或校正因子对检测器产生的信号加以校正，校正后的峰面积可以定量的代表物质的含量。例如图1中A, B, C三个化合物的有不同的含量和峰面积。

图 1

响应值S，即为某一物质（组分）在检测器所产生的信号强度（电信号，峰高，峰面积等， 本篇均采用峰面积为例， 包括下面的校正因子计算，内标法计算等），例如一定质量（m）的某一物质通过检测器在工作站或积分仪上产生峰面积为A，则可用下式表示：

绝对响应值S? i = Ai / mi

(式中：mi -----i组分的量；S?i

安捷伦GCMS内标法定量简介（以5975为例）

一、内标法基础回顾（包括外标法的概念）

1. 定量响应值

不同的物质，由于其物理性质，化学性质（化学结构）的不同，在气相色谱检测器（FID，TCD，FPD，ECD，MSD等）上的响应会不同。相同量的同种物质对不同检测器响应不同。相同量的不同物质对于同一种检测器响应不同。在质量选择检测器（MSD）上，物质的化学结构不同，电离电位不同，需要的电离能量不同，裂解碎片不同，裂解碎片丰度不同，这样得到的质量离子色谱图的峰面积或峰高也不同（当然总离子色谱图的峰面积也不同）。直接用响应信号定量，必然导致较大误差。故引入响应因子或校正因子。定量响应因子或校正因子对检测器产生的信号加以校正，校正后的峰面积可以定量的代表物质的含量。例如图1中A, B, C三个化合物的有不同的含量和峰面积。

图 1

响应值S，即为某一物质（组分）在检测器所产生的信号强度（电信号，峰高，峰面积等， 本篇均采用峰面积为例， 包括下面的校正因子计算，内标法计算等），例如一定质量（m）的某一物质通过检测器在工作站或积分仪上产生峰面积为A，则可用下式表示：

绝对响应值S? i = Ai / mi

(式中：mi -----i组分的量；S?i

Module 5相对定量：ΔΔCT法和相对标准曲线法

定量 PCR:相对基因表达量

示例实验

未处理样本目的基因: Plat1

处理后样本

问题:样本处理后，Plat1基因的表达量有什么变化?

示例实验

未处理样本目的基因: Plat1

处理后样本

问题:样本处理后，Plat1基因的表达量有什么变化?

实验流程对照样本

time t=0 t=12 t=24 t=48

total RNA total RNA total RNA cDNA5

total RNA cDNA

cDNA

cDNA

目的基因与内参基因的比较 Rn

Ct= 24– 14= 10Ct=14 Ct= 24 Cycles

内参基因目的基因6

如果加入双倍的cDNA会怎样呢? Rn

Ct= 23– 13= 10Ct=14 Ct= 13 Ct= 24 Ct= 23 Cycles

内参基因目的基因7

比较 Ct法 Rn

t=0

Rn

t=12 h

Ct=23 Rn

Ct=30 Cycles Rn

Ct=22

Ct=27

Cycles

t=24 h

t=48 h

Ct=24

Ct=26 Cycles

Ct=23

Ct=33 Cycles

内参基因8

目的基因

两种相对定量的方法比较 Ct (ΔΔCt)法相对标准曲线法

样本间的倍数关

两种方法的区别?比较 Ct

第十章定量预测技术

[教学目标与要求]

了解定量预测的含义和作用；掌握时间序列预测法和回归预测法的原理；重点把握平滑预测法、趋势延伸预测法、季节指数预测法和线性回归分析预测法在实际调查中的应用。

[问题]

产品销售要受哪些变动因素影响？近期的要素和远期的因素以及季节变动对销量的影响如何精确计算？

第一节平滑预测法

一、时间序列预测法的含义

时间序列预测法，是指将过去的历史资料及数据，按时间顺序加以排列构成一个数字系列，根据其动向预测未来趋势。这种方法的根据是过去的统计数字之间存在着一定的关系，这种关系，利用统计方法可以揭示出来，而且过去的状况对未来的销售趋势有决定性影响。因此，可以用这种方法预测未来的趋势，它又称为外推法或历史延伸法。

二、影响时间序列变动的因素

①长期趋势变动：它是时间序列变量在较长的持续时间内的某种发展总动向。

②季节变动。它是由于季节更换的固定规律作用而发生的周期件变动。季节变动的周期比较稳定，通常为一年。

③周期波动，又称循环变动，是指时间序列在为期较长的时间内(—年以上至数年)，呈现出涨落起伏。

④不规则变动。又称随机变动，是指偶发事件导致时间序列小出现数值忽高忽低、时升时降的无规则可循的变动，

三、平滑预测法的概念

平滑预测法是指借助平滑技术

国外服务市场营销

研究简述

服务市场营销精品课程项目组

浙江大学宁波理工学院 管理分院

1

20世纪50年代后，西方发达国家陆续进入服务经济时代。60年代后，服务业的营销问题开始为营销学者所关注。服务营销研究的起始以下述3篇文章和1本书为标志：

里根（Regan）于1963年在美国《市场营销学刊》（Journal of Marketing）撰文指出美国服务业的GDP和就业人口比重都超过50％，美国已进入“服务革命”时代，服务业将显著改变消费者行为，呼吁营销学者关注服务业。

贾德（Judd）于1964年在《市场营销学刊》撰文指出应重新审视服务，并开创了服务分类研究的先河。

拉瑟梅尔（J.Rathmell）于1964年在《市场营销学刊》撰文指出要以非传统的方法研究服务营销问题，并从服务的特征特别是不易感知性探讨了服务的内涵。

约翰逊（E.Johnson）的专著《简明服务营销管理》于1964问世，这本书提出服务的无形性和怎样有效地针对服务的无形性进行营销的途径，它是第一本服务营销专著。

20世纪70年代，随着西方国家放松对服务业的管制，服务业的竞争日益激烈，不少传统的垄断性服务业变为竞争性服务业，关注服务营销（特别是与产品营销的区别）的人越

2.4.2 定量分析方法

在色谱分析中，根据色谱图可以作定量分析。色谱图中每一个峰代表着一个组分，而组分在混合物中的含量大小与色谱图中峰面

积的大小呈线性函数的关系，即

Ai＝fici

式中 Ai——待测组分i所对应的峰面积;

fi——待测组分i的校正因子; ci——待测组分i的量。

要进行准确的定量，必须首先测量组分的峰面积 (或峰高)，再测出定量校正因子，即可进行定量计算。

1. 峰面积的测量 理想色谱图有两个基本的要求：第一是混合物完全分离成单一组分的色谱峰;第二是每个色谱峰都是高斯峰。理

想的色谱图有利于定性分析，也有利于定量分析。但实际的色谱图不是理想的，往往完全对称的峰，形状各异，因此给定量分析带来困难，引入了误差。为了力求准确，色谱工作者对各种峰形和分离度差的峰的面积测量研究了许多方法。现简述如下：

a. 峰高乘半峰宽法 适用高斯峰，把色谱峰看作是一个等腰三角形(见图4-7-7)。对于很窄的峰，不对称峰，分离不完全，重迭

较严重的色谱，此法会引入较大误差不能使用。

A=hy1/2 (4-7-38)

式中 A——峰面积;

h——峰高; y1/2——半峰宽。

b. 峰高乘峰宽法 适用于矮而宽的色谱峰(见图

灰色预测理论在数学建模中的应用

作 者：胡金杭

摘要：灰色系统理论在自动控制领域中已取得了广泛的应用，本文针对灰色预测理论的特点，分析了它在数学建模中的具体应用。首先，本文对如何将实际问题转化为灰色GM(1,1)预测模型给了具体的步骤，同时针对模型的特点，可以对其的预测精度进行后验差检验，随后，针对基本灰色GM(1,1)预测模型单调性的特点，我们可以采用改进的等维灰数递补模型，这样可以大大的提高模型对实际问题的预测精度。

关键字：GM(1,1)预测模型 后验差检验 等维灰数递补模型 引言

现实中的很多实际问题，都需要通过分析现有的数据，对该问题未来的发展趋势进行预测，随后决策者参考预测得到的结果，就可以制定合理的解决方案。

在预测分析中，最基本的预测模型为线性回归方程，针对一些规律性较强的数据，该模型能作出精确的预测，但在实际中，我们得到的常是一些离散的，规律性不强的数据，为解决此类问题，线性的方法就不适用了，此时，就需要采用灰色预测的方法。

灰色预测理论是将看似离散的数据序列经数据变换后形成有规律的生成数列 ( 如累加生成、累减生成 ) ，然后对生成数列建立微分方程，得到模型的计算值后