市场调查与预测复习题.doc

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1、市场调查与预测复习题一、 问答1、 什么是市场调查2、 什么是市场预测3、 市场调查与市场预测的关系4、 简述市场调查、市场预测与决策的关系。5、 市场调查与预测有什么作用,进行市场调查与预测有什么意义?6、 市场调查应遵循的基本原则7、 市场调查有哪些类型?8、 什么是探测性调查、描述性调查、因果性调查,它们之间有什么异同?9、 简述市场调查的内容。10、 市场调查应遵循的程序?11、 在市场调研工作中,如何确定市场调研的主题?12、 市场调查的方法有哪些,各有什么优缺点?13、 询问调查法有哪些具体形式,各有什么优缺点?14、 调查表的基本格式?15、 调查表设计中应注意的问题?16、 什

2、么是抽样误差?17、 如何确定样本规模?18、 市场预测的基本原理有哪些?19、 如果要预测2005年全国的运输周转量,请问应该按什么步骤做哪些工作?20、 预测工作应遵循什么步骤?21、 常用预测方法有哪几种?论述各种方法的优缺点和适用范围。22、 常用预测方法有定性预测方法、时间序列预测法、回归分析预测法,请说出各种方法的优缺点和适用范围。23、 什么是梯减法?如何使用梯减法进行预测?24、 集体推断预测法有哪些组织形式,各有什么特点?25、 专家会议法有哪些会议形式?各有什么特点?26、 什么是专家小组法?它有什么特点?27、 时间序列一般由哪几种基本模式构成?分析时间序列模式有何作用?

3、如何分析时间序列的模式?28、 说明时间序列预测法的预测思路。29、 什么是回归分析预测法?说明回归分析预测法的工作步骤。30、 请问在预测工作中,如何选择预测方法?31、 如何选用趋势外推模型?32、 什么是指数平滑法?说明其加权性质和特点。33、 回归分析预测法的显著性检验有哪些?34、 什么是定性预测方法,它有哪些特点?35、 因变量Y的总变差、回归变差和剩余变差各指什么?有什么含义?二、 计算1、 下表是某销售公司月销售额数据及使用某种方法的预测数据,请计算该方法产生的平均误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差。月份销售额预测销售额预测误差绝对误差平方误差1100110-101010

4、02110902020400390900004130120101010057090-20204006110120-10101007120120000890110-2020400912070505025001090130-40401600118090-10101001290100-1010100合计12001240-402005800平均100103.3-3.316.7483.3百分比3.3%16.7%22%平均误差=-3.3(ME)平均绝对误差=16.7(MAE,MAD)均方误差=483.3(MSE)均方根误差=483.3开根号=22(RMSE)平均相对误差=3.3%2、 下表是使用两种方法对

5、某一预测对象若干期的预测结果。请分析两种方法的预测误差并确定第11期的预测结果。序号观察值方法一预测值方法二预测值113101021519133201719423252052126206252123732283084338409515550105862561175703、 考虑如下的时间序列,周1234567数值8131517169 计算这个时间序列的3周移动平均数,第7周的预测值为多少? 计算3周移动平均数的均方误差 用=0.2,计算这个时间序列的指数平滑值,第7周的预测值为多少? 比较3周的移动平均预测值和用=0.2的指数平滑预测值,那种方法提供更合适的预测? 用=0.4计算指数平滑值。平

6、滑系数0.2和0.4那个提供更合适的预测?解释原因4、 如下是汽油销售量时间序列,请分别使用n=3的移动平均法和=0.2的指数平滑法预测第13期的汽油销售量;计算两种方法所产生的均方误差;请问那种方法提供的预测结果更合适?周12345678910111213销售量1721192318162018222015225、 加权移动平均考虑上表中的汽油销售量时间序列。 用权数1/2、1/3、1/6分别为最近时期、中间时期、最远时期观测值的权数,计算这个时间序列的3周加权移动平均数预测值。 计算3周加权移动平均数预测值的均方误差,你认为3周移动平均数和3周加权移动平均数那个更好? 6、 某地区国民生产总

7、值历年的统计资料如下表。请用二次移动平均法预测第10年度这一地区的国民生产总值(设移动期数为3,只算点估计值)。年份编号国民生产总值(千亿元)13.624.034.244.554.865.275.685.896.27、 delta 航空公司10年间的总收入(单位:百万美元)如下年总收入124282295133533436185361664264747388446095318106915a. 建立这个时间序列的线性趋势方程,对delta航空公司10年间的总收入,这个方程能说明什么问题?b. 预测第11年和第12年的总收入8、 如下是某种自行车销售量的时间序列,使用线性趋势方程拟合法预测第11期的

8、自行车销售量,并给出=5%时估计值的置信区间。时期销售量(千辆)121.6222.9325.5421.9523.9627.5731.5829.7928.61031.4119、 如下是某公司五年内各季的销售额(百万元)资料, 使用比率平均法计算各季的季节指数。 使用二次指数平滑法预测第六年度的全年销售额。初始值取第一期的观察值,平滑系数取0.6 预测第六年度各季的销售额。年份第一季度第二季度第三季度第四季度1161189216156217620822115331782122301624182219240175519022324118610、 美国各航空公司航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的

9、次数的数据如下a. 画出这些数据的散点图,b. 根据散点图,说明两变量之间存在什么关系?c. 求出投诉率依赖于航班到达正点率的回归方程。d. 如果航班按时达到的正点率是80%,估计每10万乘客投诉的次数是多少?航空公司名称航班正点率(%)投诉率(次/10万名乘客)西南航空公司81.80.21大陆航空公司76.60.58西北航空公司76.60.85美国航空公司75.70.68联合航空公司73.80.74美洲航空公司72.20.93三角航空公司71.20.72美国西部航空公司70.81.22环球航空公司68.51.2511、 已知某地区若干年的消费基金额Y以及国民收入x1和平均人口x2的统计数据,

10、根据这些数据使用Excel软件回归分析的结果如下: 写出回归方程 能否使用该方程进行预测,为什么? 当x1=67, x2=58时,利用估计的回归方程预测y的值,并估计=5%时预测值的置信区间。时期消费基金额Y国民收入x1平均人口x2(十亿元)(十亿元)(百万人)19124821013493111450412155051316516162152718245382028549223055102536551131495612365557SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.99905317R Square0.99810723Adjusted R Square0.99768661

11、标准误差0.41449253观测值12方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析2815.3704301407.68521512372.96615.58395E-13残差91.5462365460.171804061总计11816.9166667Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept-25.850645.640250349-4.5832432850.0013217-38.60978199-13.0915X Variable 10.484243820.02438198819.860719459.657E-0

12、90.4290878880.5394X Variable 20.605776760.1186298525.1064445530.00063960.3374171870.874136RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y残差19.0375708-0.037570798210.1275914-0.127591377311.217612-0.217611957411.70185580.298144225512.79187640.208123646615.81887220.181127792717.87738040.122619575820.4201325-0.42013246921.99439

13、690.0056031421024.89985980.100140231131.8008062-0.8008061731235.31204580.68795415512、 已知某地区若干年的运输周转量Y以及社会总产值x的统计数据如下,根据这些数据建立的回归方程为,Y=6.34+0.213x, 计算y的总变差Syy,回归变差U及剩余变差Q 检验该回归方程的统计显著性。(注: r0.05(7)=0.666,F0.05(1,7)=5.59) 当x=60时,利用估计的回归方程预测y的值,并估计=5%时预测值的大致的置信区间。序号总周转量(亿吨公里)Y社会总产值(百亿元)X112.530214.536314.738415.141515.548616.852717.553818.253.5918.855总计143.6406.5

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