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Python經濟預測與決策/Python應用系列叢書

  • 作者：吳仁群|責編:徐凡
  • 出版社：知識產權
  • ISBN：9787513093101
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：222
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是針對高等學校經濟管理類專業學生編寫的一本有關Python在預測與決策中應用的教程，不僅講解了預測與決策的基礎知識，而且提供了大量實用性很強的使用Python解決經濟管理領域問題的實例。全書共9章，分別為統計基礎、經濟預測概述、定性預測法、趨勢外推預測法、回歸分析預測法、確定型時間序列預測法、隨機型時間序列預測方法、馬爾科夫預測法和決策。
    本書內容實用、結構清晰、實例豐富、可操作性強，可作為高等學校相關課程的教材，也可作為經濟管理類專業的培訓和自學教材。
作者介紹
吳仁群|責編:徐凡
目錄
第1章  統計基礎
  1.1  隨機變數
  1.2  樣本及抽樣分佈
  1.3  參數估計
  1.4  假設檢驗
  1.5  Python常用統計函數
  1.6  習題
第2章  經濟預測概述
  2.1  經濟預測的含義及分類
  2.2  經濟預測的原理、要求及過程
  2.3  預測數據的收集與處理
  2.4  經濟預測方法
  2.5  經濟預測的誤差
  2.6  習題
第3章  定性預測法
  3.1  定性預測法概述
  3.2  頭腦風暴法
  3.3  德爾菲法
  3.4  其他定性預測法
  3.5  習題
第4章  趨勢外推預測法
  4.1  趨勢外推預測法概述
  4.2  線性趨勢外推預測法
  4.3  二次曲線趨勢外推預測法
  4.4  生長曲線預測法
  4.5  習題
第5章  回歸分析預測法
  5.1  回歸分析預測法概述
  5.2  一元線性回歸預測法
  5.3  多元線性回歸預測法
  5.4  非線性回歸預測法
  5.5  習題
第6章  確定型時間序列預測法
  6.1  確定型時間序列預測法概述
  6.2  移動平均法
  6.3  指數平滑法
  6.4  季節周期預測法
  6.5  習題
第7章  隨機型時間序列預測法
  7.1  隨機型時間序列預測法概述
  7.2  常見的時間序列模型
  7.3  自相關函數、偏相關函數
  7.4  模型識別
  7.5  參數估計
  7.6  模型的檢驗與修正
  7.7  預測
  7.8  應用舉例
  7.9  習題
第8章  馬爾可夫預測法
  8.1  馬爾可夫預測法的基本原理

  8.2  馬爾可夫方法在經濟預測中的應用
  8.3  習題
第9章  決策
  9.1  決策概述
  9.2  確定型決策
  9.3  不確定型決策
  9.4  風險型決策
  9.5  習題
參考文獻

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