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郞贸祥 编

图书标签:

• 预测
• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 模型
• 风险管理
• 决策分析
• 人工智能
• 机器学习

出版社： 清华大学出版社 ，

ISBN：9787512100473

版次：1

商品编码：10879003

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-11-01

用纸：胶版纸

页数：252

字数：409000

正文语种：中文

内容简介

《预测理论与方法》是一部全面、系统介绍各种传统及现代预测理论与方法的教材，共分7章，包括：预测学概述、定性预测方法、时间序列预测方法、因果分析预测方法、组合预测方法、现代预测方法及交通运输系统预测案例。
《预测理论与方法》既可以作为交通运输规划与管理、系统理论、系统分析与集成、运输与物流、城市交通工程、电子商务等专业硕士研究生的教材，也可作为经济学类、工商管理类、交通运输类和物流管理类等专业本科生及政府经济管理部门、工商企业相关管理人员的参考用书。

目录

第1章 预测学概述
1.1 预测的基本知识
1.1.1 预测的概念及特点
1.1.2 预测、决策及计划的相互关系
1.1.3 预测的作用
1.2 预测学的发展、理论基础及其与未来学的关系
1.2.1 预测学的发展
1.2.2 预测学的理论基础
1.2.3 预测学与未来学的关系
1.3 预测的内容及分类
1.3.1 预测的内容
1.3.2 预测的分类
1.4 预测的原则和步骤
1.4.1 预测的原则
1.4.2 预测的步骤
1.5 预测的原理与方法
1.5.1 预测的一般原理及模式
1.5.2 预测的方法及其选择
1.6 预测的精度及有效性分析
1.6.1 预测误差
1.6.2 预测精度
1.6.3 预测的有效性分析
复习思考题

第2章 定性预测方法
2.1 一般调查预测法
2.1.1 一般调查预测法概述
2.1.2 一般调查预测法的步骤
2.2 集体意见预测法
2.2.1 集体意见预测法的步骤
2.2.2 集体意见预测法的应用
2.3 头脑风暴预测法
2.3.1 头脑风暴预测法概述
2.3.2 头脑风暴预测法的原则
2.3.3 头脑风暴预测法的步骤
2.3.4 头脑风暴预测法的评价
2.4 德尔菲预测法
2.4.1 德尔菲预测法概述
2.4.2 德尔菲预测法的特点
2.4.3 德尔菲预测法的步骤
2.4.4 德尔菲预测法的评价
2.4.5 德尔菲预测法的应用
2.5 情景分析预测法
2.5.1 情景分析预测法概述
2.5.2 情景分析预测法的特点
2.5.3 情景分析预测法的步骤
2.5.4 情景分析预测法的应用
2.6 推断预测法
2.6.1 类推预测法
2.6.2 主观概率预测法
2.7 交叉影响分析预测法
2.7.1 交叉影响分析预测法概述
2.7.2 交叉影响分析预测法的步骤
2.7.3 交叉影响分析预测法的评价
2.7.4 交叉影响分析预测法的应用
复习思考题
习题

第3章 时间序列预测方法
3.1 时间序列及其分析
3.1.1 时间序列概述
3.1.2 时间序列分析
3.2 简单平均数预测法
3.2.1 简单平均数预测法概述
3.2.2 算术平均数预测法
3.2.3 加权平均数预测法
3.2.4 几何平均数预测法
3.2.5 调和平均数预测法
3.3 移动平均预测法
3.3.1 移动平均数及其计算
3.3.2 简单移动平均预测法
3.3.3 加权移动平均预测法
3.3.4 二次移动平均预测法
3.4 指数平滑预测法
3.4.1 指数平滑值及其计算
……
第4章 因果析预测方法
第5章 组合预测方法
第6章 现代预测方法
第7章 交通运输系统预测案例
参考文献

前言/序言

深入探究：统计建模、机器学习与复杂系统分析 本书导言 在当今数据爆炸的时代，我们被前所未有海量信息的洪流所包围。如何从这些看似杂乱无章的数据中提炼出有意义的规律、构建出能够准确反映现实世界运行机制的模型，并最终做出前瞻性的决策，是横跨科学、工程、金融乃至社会学等诸多领域的核心挑战。本书并非关注于单一的数学分支或特定的应用领域，而是旨在提供一个整合性的视角，探讨支撑现代数据科学和决策分析的统计建模基础、前沿的机器学习范式，以及在处理复杂、非线性系统时的系统分析工具。 本书的编写目标是为具备一定数学和统计学背景的读者，提供一个系统、深入且注重实践的知识框架。我们力求在理论的严谨性与应用的直观性之间找到最佳平衡点，强调工具背后的数学原理，同时展示它们在实际问题中的强大效能。 第一部分：现代统计建模的基石与扩展 本部分将奠定读者对数据驱动决策所需理论基础的深刻理解。我们将从经典的概率论和推断统计学出发，逐步过渡到更现代、更具适应性的建模技术。 第一章：概率论与统计推断的现代视角 本章将回顾贝叶斯定理、大数定律与中心极限定理在现代建模中的核心地位。重点将放在信息论的视角，探讨熵、互信息如何量化不确定性和信息增益，这对于理解模型复杂度与解释力至关重要。我们将详细分析最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的异同及其在不同正则化框架下的应用。此外，本章还会引入非参数统计的基本概念，为后续处理高维稀疏数据做铺垫。 第二章：线性模型的高级应用与诊断 尽管深度学习占据了聚光灯，但线性模型依然是理解数据结构和进行基准测试的黄金标准。本章深入探讨广义线性模型（GLM）的结构，包括泊松回归、负二项回归等，并将其扩展到时间序列分析中的自回归积分移动平均（ARIMA）模型。章节的重点将放在模型的诊断、残差分析和异方差性处理。我们将详细讨论稳健回归技术，如M-估计量和Huber损失函数，以应对数据中的异常值和噪声。 第三章：模型选择与信息准则 如何判断一个模型是“好”的？本章专注于模型选择的科学方法。我们将详尽对比赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和最小描述长度（MDL）原理。本书将着重分析交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法、分层抽样），并探讨偏差-方差权衡的理论基础。针对高维数据，本章还将介绍正则化技术的原理，包括Lasso（L1）和Ridge（L2）回归，以及它们在特征选择和降低共线性影响方面的作用。 第二部分：机器学习范式与深度学习基础 本部分将系统地介绍从经典机器学习算法到神经网络的演进，强调算法的泛化能力和优化路径。 第四章：核心机器学习算法的内涵 本章将剖析决策树、随机森林和梯度提升机（GBM）的内在机制。重点不在于调用库函数，而在于理解信息增益、基尼不纯度的计算，以及提升（Boosting）算法如AdaBoost和XGBoost如何通过序列化弱学习器实现高性能。此外，我们将探讨支持向量机（SVM）的核函数技巧，尤其是高斯核的数学映射原理，用以理解非线性边界的构造。 第五章：神经网络的结构、优化与反向传播 本章是深入理解现代人工智能的基石。我们将从感知机开始，逐步构建多层前馈网络。详细解释反向传播算法的数学推导，关注其与链式法则的紧密关系。本章的亮点在于对激活函数的选择（ReLU族、Sigmoid、Tanh）及其对梯度流的影响进行深入分析。关于优化，我们将超越基础的梯度下降，系统介绍Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam等自适应学习率算法的收敛性分析。 第六章：无监督学习与数据结构发现 在许多实际场景中，标签数据稀缺。本章聚焦于如何从数据中自动发现隐藏的结构。我们将深入探讨主成分分析（PCA）的矩阵分解本质，以及非负矩阵分解（NMF）在主题建模中的应用。聚类分析部分，我们将对比K-均值、DBSCAN以及基于密度的聚类方法，并讨论轮廓系数等内部评估指标。对于降维，t-SNE和UMAP等流形学习方法的几何直觉和计算复杂性将作为重点进行解析。 第三部分：复杂系统分析与时间序列建模 现实世界中的许多系统表现出时间依赖性和非线性交互。本部分将提供分析此类复杂动态系统的专业工具。 第七章：经典时间序列的分解与建模 本章系统处理时间依赖数据。我们将从平稳性检验（如ADF检验）入手，介绍季节性分解的方法。重点在于ARIMA模型的参数识别（ACF/PACF图谱分析）和模型的诊断性检验。我们将扩展到处理具有外部输入变量的模型，即自回归滑移平均模型（ARIMAX），并讨论如何处理序列中的非线性和异方差性（如使用GARCH族模型）。 第八章：马尔可夫过程与随机过程基础 本章引入随机过程的概念，为更复杂的动态系统建模打下基础。我们将详细分析离散时间马尔可夫链（DTMC）的转移概率矩阵、稳态分布的计算。内容延伸至连续时间马尔可夫链（CTMC）和泊松过程的应用，特别是在排队论和可靠性工程中的建模。此外，本章将介绍卡尔曼滤波的基本原理，展示其如何在存在观测噪声的情况下，对线性动态系统的状态进行最优估计，这对于导航、跟踪和信号处理至关重要。 第九章：非线性动力学与混沌初步 理解系统对微小扰动的敏感性是复杂性研究的核心。本章将探讨非线性系统的定性分析，如相空间轨迹、不动点和极限环的概念。我们将引入庞加莱截面的概念，并简要介绍分岔理论在系统稳定性转变中的作用。虽然不深入复杂的混沌理论，但本章旨在为读者提供必要的数学工具，以便识别和区分数据中潜在的确定性非线性和纯随机噪声。 总结与展望 本书旨在构建一个跨越统计学、机器学习和系统分析的知识桥梁。通过对理论的深入挖掘和对实际应用中常见挑战的细致分析，读者将能够不仅熟练地运用现有的数据分析工具，更重要的是，能够批判性地评估模型假设，并在面对前所未有的数据挑战时，设计出新的、有效的分析框架。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对社会现象和人类行为模式非常感兴趣的读者，常常会思考为什么某些事件会发生，以及它们未来可能走向何方。这本书《预测理论与方法》恰好给了我一个全新的视角来审视这些问题。作者并没有止步于宏观的理论讲解，而是深入到具体的案例分析中，比如对经济周期的预测，对消费者行为的分析，甚至是社会舆论的走向。书中对“灰色关联分析”等方法的介绍，让我看到了如何在大数据时代，从看似无关的数据中找到潜在的关联，并将其转化为有价值的预测信息。我曾一度认为，人类社会的发展充满了偶然性，难以预测。但这本书让我认识到，尽管存在不确定性，但很多现象背后都存在着一定的规律和模式，而预测理论和方法正是帮助我们捕捉这些规律的利器。它教会我如何去构建模型，如何去验证假设，以及如何在一个动态变化的环境中不断调整和优化预测。对我来说，这本书更像是一本关于“如何看清事物发展趋势”的指南，让我对未来不再感到迷茫，而是多了一份理解和掌控感。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《预测理论与方法》这本书，很大程度上是出于一种“技多不压身”的心态。在如今这个快速变化的时代，能够掌握一些预测性的技能，似乎总能给自己带来一些优势。这本书的确在很大程度上满足了我对“如何预测”的好奇。它并没有像一些心灵鸡汤那样，简单地告诉你“相信自己就能成功”，而是以一种非常务实和技术性的方式，展示了预测的科学原理和实践方法。我特别欣赏书中对“蒙特卡罗模拟”的介绍，这种通过随机抽样来逼近真实结果的方法，让我对不确定性的量化有了更直观的理解。它并非直接给出一个确定的答案，而是提供了一个可能性的区间，以及各种结果发生的概率。这种严谨的态度，让我觉得非常受用。读完这本书，我虽然还不能立即成为一个预测专家，但我感觉自己对“预测”这个概念有了更深刻的认识，不再是停留在模糊的想象层面，而是能够理解其背后的逻辑和方法。这对我日后在工作中分析数据、评估风险，都能够提供更科学的思路和工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名一直对事物背后的规律充满好奇心的普通读者，我怀揣着探索未知、理解世界的渴望，翻开了这本《预测理论与方法》。坦白说，我并不是一个专业的研究者，甚至在初读时，对书中的许多术语和模型感到有些陌生。然而，作者以一种非常引人入胜的方式，将那些看似高深的概念娓娓道来。我特别喜欢书中对历史案例的引用，比如那些曾经被认为无法预测的自然灾害，或者一些关键的社会变革，作者通过这些生动的例子，让我们直观地感受到预测并非空中楼阁，而是建立在对历史数据和现有模式的深刻理解之上。书中探讨的不同预测方法的优劣，也让我意识到，没有任何一种方法是万能的，选择最适合的工具往往是解决问题的关键。它并非直接告诉你如何做一个“预言家”，而是教会你一种思考问题的方式，一种严谨的分析逻辑，以及如何从纷繁复杂的信息中抽丝剥茧，找到那些可能预示未来的线索。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我走进了预测的奇妙世界，尽管我还有很多地方需要深入学习，但这次阅读无疑为我打开了一扇新的大门，让我对如何理解和应对未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初是被这本书的封面和书名吸引过来的，感觉很有深度，但又有些望而却步。翻开目录，看到那些诸如“统计模型”、“机器学习算法”、“时间序列分析”之类的标题，心里就咯噔一下，担心自己看不懂。但事实证明，我的担忧是多余的。作者在介绍每一个理论和方法时，都会辅以大量通俗易懂的解释和实际应用场景，让我这种非科班出身的读者也能有所领悟。比如，书中对“回归分析”的讲解，就从简单的线性关系入手，逐步深入到多元回归，并且举例说明了如何用它来预测房价、股票走势，甚至是什么时候某个产品会卖得最好。这让我茅塞顿开，原来那些看似玄乎的预测，背后都有着清晰的数学和统计学原理。更让我印象深刻的是，作者并没有回避预测的局限性和不确定性，而是坦诚地讨论了模型误差、数据偏差等问题，这恰恰体现了科学的严谨性。读完这本书，我感觉自己不再是那个被动接受未来信息的人，而是开始具备了一种主动分析和评估潜在可能性的能力，这对我日常的工作和生活都有着潜移默化的影响。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够洞察先机的“大牛”们非常好奇，总觉得他们身上有一种与众不同的特质，能够提前预见到趋势，做出明智的决策。这本书《预测理论与方法》正是满足了我这种好奇心。它并没有教你如何去算命或者预测遥远的未来，而是聚焦于如何在有限的信息和复杂的现实环境中，通过科学的手段，尽可能地做出更准确的判断。书中对于各种预测模型的介绍，就像是在展示一个精密的工具箱，每一种工具都有其独特的适用范围和操作方法。我尤其对“贝叶斯定理”在风险评估中的应用印象深刻，它让我在面对不确定性时，不再感到束手无策，而是学会了如何根据新的信息不断更新自己的认知，从而做出更优化的决策。读这本书的过程，更像是一场思维的训练，它教会我如何跳出主观臆断，用数据说话，用逻辑支撑，用概率衡量。我从中获得的不仅仅是知识，更是一种更理性、更审慎的思考方式，这对于我在信息爆炸的时代做出判断，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

数很好，要求数学功底.......

评分☆☆☆☆☆

挺详细，可惜没有例程的程序。

评分☆☆☆☆☆

写论文要用，很有参考性

评分☆☆☆☆☆

挺好，使用起来感觉挺有用的。

评分☆☆☆☆☆

还好，基础的，零起点。。。。

评分☆☆☆☆☆

写论文要用，很有参考性

评分☆☆☆☆☆

写论文要用，很有参考性

评分☆☆☆☆☆

挺详细，可惜没有例程的程序。

评分☆☆☆☆☆

一如既往的好~比市场要便宜