1、练习四,4-1-1 间隔不等的连续时点数列，加权平均 据题意：,4-1-2 间隔相等的间断时点数列,“首尾折半”(分母为权数之和),一季度二季度三季度四季度全年,4-1-3 间隔不等的间断时点数列，加权平均,4-1-4 全员劳动生产率=产值/人数 注意：分子是时期数列，分母是时点数列,4月（元/人）5月（元/人）6月（元/人）二季度(元/人),第二季度的月均全员劳动生产率 (元/人) 分子是时期数列，分母是等间隔的间断时点数列 训练目标：“平均发展水平”,4-1-5 分子、分母都是间隔相等的间断时点数列,4-2-1 重要的是“概念”，而不是“计算”,4-2-2 水平法(几何平均数)求平均发展速
2、度 平均增长速度=平均发展速度-1,据题意：a0=6.75，b0=10.25，b5/b0=213.68% 也就是：a5=b5=10.252.1368=21.9022 甲地区年平均增长速度为：,4-2-3 重要的是厘清概念,具体计算不过是“加减乘除” (熟练使用计算器),计算器的使用,平均发展速度平均增长速度水平法 平均发展速度之意义,4-2-4,(1)已知 ao=4，a10=8 求平均发展速度(2)据题意 a2=a0(110%)2=4.84 再经 8 年发展实现 a10 = 2 a0 的平均发展速度,4-2-4,(3)若 ao=4，a8=8 求平均发展速度 那么，平均增长速度,4-2-4,(4
3、)已知 ao=4，a7=6.6 求平均年增长量 (平方米/人),4-3-1 计算“5项移动平均” 数据文件,4-3-1 直线回归 数据文件,4.3.1 原数列、5项移动平均及最小平方法趋势直线,4-3-2,曲线 (非线性)拟合趋势更具有实际意义 “误差平方和为最小”仍是建立最佳拟合曲线的原则 并非仅有抛物线、指数曲线两种趋势模型 “判断”适用的模型绝非易事 “实战”离不开统计软件数据文件 在所有可能的曲线模型中选取最佳的 R2 决定性系数，取大 F 回归方差与误差方差之比，取大,二次曲线t=10 2008年点估计 95%置信区间t=11 2009年点估计 95%置信区间,4-4-1 按月平均法
4、 SPSS报告,4-4-1 剔除趋势法 SPSS报告,移动(月资料12项)平均得TC序列（缺项） Y/TC得剔除趋势后的Ratio序列（缺项） 求各月份Y/TC的平均数，以及，全期Y/TC的平均数 用月平均除以全期平均，得各个月比率，也就是所求季节变动指数S.I数据文件,4-4-1 (移动平均)剔除趋势法得到的月比率,4-4-1 按月平均与剔除趋势两方法的结果比较,4-4-2 (1)剔除趋势法求季节指数 数据文件,移动(季度资料4项)平均得TC序列（缺项） Y/TC得剔除趋势后的Ratio序列（缺项） 求各季度Y/TC的平均数，以及全期所有季度Y/TC的平均数 用季度平均除以全期总平均，即得各个季度的季节指数SPSS报告,4.23 (2)运用直线趋势拟合方程作预测,特别提请注意： 既有资料(误差平方和为最小)的直线拟合方程是唯一的，不存在“如果” 原动态数列受季节影响波动过大，应先剔除季节影响再对经过季节调整 (Seasonally Adjusted Series)的动态数列Y/S求直线趋势 用直线方程做预测，是忽略了“季节波动”的 预测2008年各季度实际的销售额，应该“考虑季节因素的影响”，即由直线方程得到的预测值还须乘以季节因素(比率)数据文件,“趋势”本身 “抹平了季节波动”,4-4-2 直线预测 数据文件,
