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1、 学 生 实 验 报 告 课程名称 市场调查与预测 实验成绩 实验项目名称 数据处理与 EXECL 软件的运用 市场预测与 EXECL 软件的运用 批阅教师 王艳 实验者 000 学号 20510612115 专业班级 工商 1121 实验日期 5.27 一、实验预习报告（实验目的、内容，主要设备、仪器，基本原理、实验步骤等）（可加页）项目一：数据处理与 EXECL 软件的运用（一）实验的目的 市场调查与预测是一门跨学科、跨专业的课程，通过这门课程，可以让学生对企业的市场调查与预测的过程有一个系统、完整的认识，并熟练掌握企业市场调查与预测的基本程序和方法。市场调查与预测分为市场调查和市场预测两
2、个部分，市场调查主要阐述市场调查程序、抽样调查方案设计、调查问卷设计、市场调查技术和方法，以及市场调查资料的处理；市场预测主要通过对调查后经过整理分析的数据，观察其散点分布趋势分布，选择算术平均数法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法、回归预测法等适当的预测方法与模型，在 EXCEL 软件上实现预测步骤。（二）主要内容（1）资料审核、资料清洁、资料分组、资料汇总；（2）资料数据分析（应用）。利用调查资料进行数据静态分析和动态分析；（3）实验结果分析。分析试验结果，撰写实验报告，并组织成果汇报，交流市场调查中的问题及收获体会。（三）主要设备与仪器 EXECL 软件、微
3、型计算机、打印机（四）实验基本原理 本实验让学生对EXECL软件的操作工具进行熟悉，主要掌握数据分析方法。通过调用函数的形式，来进行数据静态分析（包括集中程度分析、离散程度分析）和动态分析。（五）实验主要操作步骤（1）通过查阅中国统计年鉴、湖北统计年鉴或者中国科技统计年鉴、湖北科技统计年鉴等资料，收集相关时间序列的数据；（2）在 EXECL 软件里输入数据；（3）绘制直方图或折线图，判断数据的科学性、完整性及系统性 静态分析：动态分析：离散程度分析：标准差、方差、最大值、最小值、峰度、偏度 集中程度分析：平均数、中位数、众数 增长量、环比发展速度、平均发展速度 （4）对异常数据进行清洁,包括剔
4、除、增补等。（5）计算平均数、标准误差、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值、峰度、偏度、增长量、环比发展速度、平均发展速度。二、实验过程记录（包括实验过程、数据记录、实验现象等）（可加页）要求：搜集相关时间序列数据，预测下一期的指标量。本数据来源：2011 中国科技统计数据 1-2 全国研究与试验发展(R&D)人员全时当量 单位：序号 观察期（时间）指标量：人员全时当量 1 2001 95.65 2 2002 103.51 3 2003 109.48 4 2004 115.26 5 2005 136.48 6 2006 150.25 7 2007 173.62 8 2008 196.5
5、4 9 2009 229.13 10 2010 255.38 （1）在 EXECL 软件里输入数据；（2）绘制直方图或折线图，判断数据的科学性、完整性及系统性；0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010系列1 （3）计算平均数、标准误差、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值、增长量、环比发展速度、平均发展速度。1）数据静态分析 列 1 平均 156.53 标准误差 17.57848 中位数 143.3636 众数 无 标准差 55.58804
6、 方差 3090.031 峰度-0.78457 偏度 0.695529 区域 159.7329 最小值 95.65 最大值 255.3829 求和 1565.3 观测数 10 最大(1)255.3829 最小(1)95.65 置信度(95.0%)39.76529 2）数据的动态分析 逐期增长量=后一期数值 前一期数值 环比发展速度=后一期数值/前一期数值 平均发展速度=（环比发展速度之积）1/n-1 序号 观察期（时间）指标量：人员全时当量 逐期 增长量 环比发展 速度 1 2001 95.65 2 2002 103.51 7.86 1.082175 3 2003 109.48 5.97 1.
7、057705 4 2004 115.26 5.78 1.052781 5 2005 136.48 21.22 1.184088 6 2006 150.25 13.77 1.100873 7 2007 173.62 23.37 1.155562 8 2008 196.54 22.92 1.132012 9 2009 229.13 32.59 1.165794 10 2010 255.38 26.26 1.1146 平均发展速度=（环比发展速度之积）1/n-1 =1.003286 下一期的预测值=Yt*(Gx)T =255.38X11.003286=256.222 三、实验结果分析（可加页）1、对
8、平均数、众数、中位数、峰度、偏度的相关特性进行比较。平均数：平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。平均数是表示一组数据集中趋势的量数，它是反映数据集中趋势的一项指标。众数：此实验中无众数。中位数：是指一组数据排序后处于中间位置的变量值。偏度：是指数据分布的偏斜方向和程度。峰度：是指分布集中趋势高峰的形态。它通常是与标准正态分布相比较而言的。本次实验中，平均数大于中位数（156.53143.3636），并且没有众数，偏度即 0.6955290 为正值，说明正偏离的差值较大，分布为正偏货右偏。而峰度为-0.784570，说明为平峰分布。2、分析该数列的离散性。离散系数55.588
9、04156.*100%35.5123%57SCVx离散系数可直接用来比较数据的离散程度。偏度指数据的斜偏方向和程度，数值为0.695529，说明正偏离的差值较大，分布为右偏。全距=255.3829-95.65=159.7329，表明数据的分布范围，但不能表示中间数据的离散程度.项目二：市场预测与 EXECL 软件的运用（一）实验的目的 市场调查与预测是一门跨学科、跨专业的课程，通过这门课程，可以让学生对企业的市场调查与预测的过程有一个系统、完整的认识，并熟练掌握企业市场调查与预测的基本程序和方法。市场调查与预测分为市场调查和市场预测两个部分，市场调查主要阐述市场调查程序、抽样调查方案设计、调查
10、问卷设计、市场调查技术和方法，以及市场调查资料的处理；市场预测主要通过对调查后经过整理分析的数据，观察其散点分布趋势分布，选择算术平均数法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法、回归预测法等适当的预测方法与模型，在 EXCEL 软件上实现预测步骤。（二）主要内容（1）基础数据搜集：根据实验项目一：数据处理与 EXECL 软件的运用，得到经过处理后的一组时间序列数据；（2）运用算术平均预测法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法、回归预测法（将观察期作为自变量 x）在 EXCEL 软件上实现；（3）实验结果分析，比较各种预测的结构，选择最为科学
11、的预测方法。（三）主要设备与仪器 EXECL 软件、微型计算机、打印机（四）实验基本原理 本实验让学生对EXECL软件的操作工具进行熟悉，主要掌握各种预测方法。通过调用函 数的形式，来进行算术平均法、几何平均法、移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、回归的预测。（五）实验主要操作步骤（1）在 EXECL 软件里输入数据（2）绘制直方图或折线图，判断数据的科学性、完整性及系统性（3）对异常数据进行清洁,包括剔除、增补等。（注：前三步已经在实验项目一中完成）（4）运用算术平均预测法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法、回归预测法在 EXCEL 软件上预测下一年的指标量。二
12、、实验过程记录（包括实验过程、数据记录、实验现象等）（可加页）要求：搜集相关时间序列数据，预测下一期的指标量。本数据来源：2011 中国科技统计数据 1-2 全国研究与试验发展(R&D)人员全时当量 序号 观察期（时间）指标量：人员全时当量 1 2001 95.65 2 2002 103.51 3 2003 109.48 4 2004 115.26 5 2005 136.48 6 2006 150.25 7 2007 173.62 8 2008 196.54 9 2009 229.13 10 2010 255.38 1、运用等增量预测法、几何平均数预测法进行预测，并绘制图形。等增量预测法 1(
13、)1nn tnyyyyTn=255.38+159.7310 1=273.12 几何平均数预测法()Tn TnGyyx=255.38*10 1255.3895.65=256.49 2、运用移动平均法、指数平滑法、趋势外推法的预测下一年的指标量，并绘制图形（1）移动平均法（自选两个跨越期，进行比较）序号 观察期（时间）指标量：人员 全 时 当量 N=3 N=5 Mt(1)Mt(2)Mt(1)Mt(2)1 2001 95.65 2 2002 103.51 3 2003 109.48 102.88 4 2004 115.26 109.42 5 2005 136.48 120.41 110.90 112
14、.08 6 2006 150.25 134.00 121.27 123.00 7 2007 173.62 153.45 135.95 137.02 8 2008 196.54 173.47 153.64 154.43 9 2009 229.13 199.76 175.56 177.20 140.74 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010系列1系列2系列3 10 2010 255.38 227.02 200.08 200.98 158.53 公
15、式(1)(2)2tttaMM=2*200.98-158.53=243.43(1)(2)21tttbMMN=25 1*（200.98-158.53）=21.23 t TttyabT 10 1y243.43+21.23*1=264.66 （2）指数平滑预测法（自选平滑系数 a，进行比较）序号 观察期（时间）指标量：人员全时当量 a=0.3 a=0.5 Et(1)Et(2)Et(1)Et(2)1 2001 95.65 95.65 95.65 95.65 95.65 2 2002 103.51 98.008 96.3574 99.58 97.615 3 2003 109.48 101.4496 97.
16、88506 104.53 101.0725 4 2004 115.26 105.5927 100.1974 109.895 105.4838 5 2005 136.48 114.8589 104.5958 123.1875 114.3356 6 2006 150.25 125.4762 110.8599 136.7188 125.5272 7 2007 173.62 139.9194 119.5778 155.1694 140.3483 移动平均0.00 100.00 200.00 300.00 13579数据点值实际值预测值移动平均0.00 100.00 200.00 300.00 1357
17、9数据点值实际值预测值 8 2008 196.54 156.9056 130.7761 175.8547 158.1015 9 2009 229.13 178.5729 145.1151 202.4923 180.2969 10 2010 255.38 201.615 162.0651 228.9362 204.6165 公式(1)(2)2tttaEE=2*201.615-162.0651=241.1649(1)(2)1tttbEE=0.31 0.3*（201.615-162.0651）=16.9 t TttyabT 10 1y241.1649+16.9*1=258 3、根据图形的走向，选用趋
18、势外推法（自选用直线趋势外推法，还是曲线趋势外推法）由于图形中，点呈现出 直线递增 趋势，故选择 直线趋势外推 预测法。序号 观察期（时间）指标量：人员 全 时 当量 2t tty 1-9 95.65 81-860.85 2-7 103.51 49-724.57 3-5 109.48 25-547.4 指数平滑0.00 100.00 200.00 300.00 13579数据点值实际值预测值指数平滑010020030012345678910数据点值实际值预测值 4-3 115.26 9-345.78 5-1 136.48 1-136.48 6 1 150.25 1 150.25 7 3 173
19、.62 9 520.86 8 5 196.54 25 982.7 9 7 229.13 49 1603.91 10 9 255.38 81 2298.42 合计 1565.3 330 2941.06 公式 2ttybt2941.06330=8.91 ay=156.53 yab t=156.03+8.91*11=254.04 4、将观察期作为自变量 Xi，在 90%的置信水平下，运用一次线性回归预测法，预测下一期的观察值。要求：列出回归统计、方差分析、回归系数估计，求出 F 检验、t 检验、判定系数 r2、相关系数 r,。说明该回归预测是否可靠？线性相关程度如何？与样本观测数据的拟合度如何？序号
20、 Xi Yi 1 1 95.65 2 2 103.51 3 3 109.48 4 4 115.26 5 5 136.48 6 6 150.25 7 7 173.62 8 8 196.54 9 9 229.13 10 10 255.38 SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R 0.970823 R Square 0.942498 Adjusted R Square 0.93531 标准误差 14.13853 观测值 10 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析 1 26211.62 26211.62 131.125 3.06E-06 残差 8
21、 1599.184 199.898 总计 9 27810.8 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 90.0%Intercept 58.49467 9.658454 6.056318 0.000304 36.22223 80.7671 40.53431 X Variable 1 17.82461 1.556601 11.45098 3.06E-06 14.23508 21.41413 14.93003 RESIDUAL OUTPUT 观测值 预测 Y 残差 标准残差 1 76.31927 19.33073 1.450174
22、2 94.14388 9.366121 0.702638 3 111.9685-2.48848-0.18668 4 129.7931-14.5331-1.09026 5 147.6177-11.1377-0.83554 6 165.4423-15.1923-1.13971 7 183.2669-9.64691-0.7237 8 201.0915-4.55152-0.34145 9 218.9161 10.21388 0.766236 10 236.7407 18.63927 1.398302 由表可知，a=58.49 b=17.82 yab x=58.49+17.82*11=254.51 三、
23、实验结果分析 比较上面几种预测方法，试说明哪种预测方法最为精确。算数平均法是以观察期数据之和除以求和时使用的数据个数，求得平均数的一种方法，例如本例中的算术平均值=255.38+159.7310 1=273.12。几何平均法是以几何平均数求出发展速度，然后进行预测的方法，例如本例运用几何平均法计算得出()Tn TnGyyx=255.38*10 1255.3895.65=256.49 移动平均法是将观察期的数据，按时间先后顺序排列，然后由远及近，以一定的跨越期进行平均，求得平均值。根据以上实验数据图形，当 n=3 时误差比 n=5 时的小，所以，n=3 时的预测值绝对误差也比 n=5 时的小。综
24、上，可以求得 2011 年的预测值=243.43+21.23*1=264.66。指数平滑预测是在移动平均预测方法上发展的一种特殊加权移动平均的预测方法，一般用于时间序列数据资料既有长期趋势变动又有季节波动的场合。例如本例，确定初始值Et(1)95.65，指标量859；选择平滑指数 a1=0.3，a2=0.5。如图所示并分析，当 a=0.5时，指数平滑对时间序列观察值的修匀效果最好，曲线比较平坦；确定预测值，当 a=0.3时，10 1y241.1649+16.9*1=258，当 a=0.5 时，10 1y253.2559+24.3197*1=277.5756。由上述计算结果可见，平滑指数 a 的取值不同，预测值相差很大，为了确定一个合适的 a 值，要分别计算不同 a 时各自的均方差 S。当 a=0.3 时，S1=1220535；当 a=0.5 时，S2=1099192。由于当a=0.5 时，S2 最小，故 y2011=277.5756 作为 2011 年的预测值。综上，我认为指数平滑预测的预测方法效果更好。