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1、学习学习分享分享-数数据篇据篇统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)AAHP-层次分析法统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)美国运筹学家A.L.Saaty于本世纪7 0 年 代 提 出 的 层 次 分 析 法（Analytical Hierar-chy Process，简称AHP方法)，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程AHP法首先把问题层次化，按问题性质和总目标将此问题分解成不同层次，构成一个多层次的分析结构模型，分为最低层（供决策的方案、措施等），相对于最高层（总目标）的相对重要性权值的确定或相对优劣次序的排序问题。统计
2、建模-(时间序列、回归、层次分析法)明确问题建立递阶层次结构建立两两比较的判断矩阵层次单排序层次综合排序具体步骤统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)标标 度度定义与说明定义与说明1两个元素对某个属性具有同样重要性3两个元素比较，一元素比另一元素稍微重要5两个元素比较，一元素比另一元素明显重要7两个元素比较，一元素比另一元素重要得多9两个元素比较，一元素比另一元素极端重要2,4,6,8表示需要在上述两个标准之间拆衷时的标度1/bij两个元素的反比较重要性标度统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)Cs p1p2pnp1b11b12b1np2b21b22b2npnbn1bn2bnn判断矩阵统计
3、建模-(时间序列、回归、层次分析法)step1maxC.I. step2step3判断矩阵一致性检验C.I. =max n n-1C.R. C.R. =C.I. R.I. max =1n(Aw)inWi统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)n12345678RI000.580.901.121.241.321.41n9101112131415RI1.461.491.521.541.561.581.59平均随机一致性指标 R.I.(Random Index)C.R.0.1，一致性检验通过。 统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)B回归预测统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)回归分析起源于生
4、物学，由英国生物学家兼统计学家高尔登在19世纪末叶研究遗传学特性时首先提出。 对有相关关系的变量之间的数量变化规律进行测定，研究某一随机变量与其他一个或几个普通变量之间的数量变动关系，并据此对因变量进行估计和预测的分析方法。统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)0101一元线性回归预测0202多元线性回归预测0303非线性回归预测成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势。包含两个或两个以上自变量的回归称为多元回归。通过变量代换，可以将很多的非线性回归转化为线性回归。因而，可以用线性回归方法解决非线性回归预测问题。 统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)确定预测目标和影响因素进行相关分析建立回归预测模型回归预测模型的检验进行实际预测具体步骤统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)拟合优度检验niiiniiiyyyyR12122)()(SStSSr2221dfe)21(11RRRmnRF112mnRRtniiniiieeeWD12221)(统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)C时间序列预测统计建模-(时间序列、回归、层次分析法) 平滑法平滑法104 趋势外趋势外推法推法2 时间序列时间序列 分解法分解法3统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)统计建模-(时间序列、回归、层次分析法)
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