预测分析与1-2-3 for Windows在经济管理中的应用

目录
1．2．1 矩阵入门
8．3 动态相关矩阵处理模型的设计
8．3．1 变量数据输入与相关矩阵输出的设计
8．3．2 动态相关矩阵处理宏的设计
第9章 从支出比重变化谈预测分析在公共财政资源配置中的作用
9．1 科教事业费与行政支出比重变化结构分析
9．2 优化公共财政资源配置结构需要科学的方法
9．3 预测分析在公共财政分配结构调整中的作用
第10章 1—2—3统计函数在预测分析中的应用
10．1 1—2—3函数概况
10．1．1 1—2—3函数输入的基本规则
1．2．2 三个重要的特殊矩阵
10．1．2 1—2—3函数输入方法
10．2 一般统计函数
10．2．1 数值求和函数@SUM
10．2．2 数值求和函数@SUBTOTAL
10．2．3 数值求和函数@GRANDTOTAL
10．2．4 正负数求和函数@SUMPOSITIVE、@SUMNEGATIVE
10．2．5 数值相乘积函数@PRODUCT
10．2．6 多重选区数值相乘积和函数@SUMPRODUCT
10．2．7 数值平方和函数@SUMSQ
10．2．8 差值平方求和函数@SUMXMY2
1．2．3 线性方程组的矩阵表示
10．2．9 计算选区单元个数的函数@COUNT
10．2．10 求最大值函数@MAX
10．2．11 求最小值函数@MIN
10．3 平均数函数
10．3．1 算术平均数函数@AVG
10．3．2 调和平均数函数@HARMEAN
10．3．3 几何平均数函数@GEOMEAN
10．3．4 中位数函数@MEDIAN
10．4 线性回归与离差分析函数
10．4．1 简单相关系数函数@CORREL
1．2．4 矩阵的乘法
10．4．2 多元线性回归分析函数@REGRESSION
10．4．3 绝对平均误差函数@AVEDEV
10．4．4 均方差平方和函数@DEVSQ
10．4．5 总体标准差函数@STD与样本标准差函数@STDS
10．4．6 总体方差函数@VAR与样本方差函数@VARS
10．5 排列函数
10．5．1 阶乘函数@FACT
10．5．2 从n中取r个数排列函数@PERMUT
10．6 正态分布函数及其应用
10．6．1 频率分布
1．3 1-2-3 for Windows求解线性方程组
10．6．2 正态分布
10．6．3 正态分布函数@NORMAL的计算方法
10．6．4 正态分布函数@NORMAL在经济中的应用
10．7 离散型随机变量的概率分布函数的应用
10．7．1 二项分布函数@BINOMIAL
10．7．2 返回二项分布函数@CRITBINOMIAL
10．7．3 泊松分布函数@POISSON
10．8 t分布、x平方分布和F分布函数的应用
10．8．1 t分布函数@TDIST的应用
10．8．2 x平方分布函数@CHIDIST
1．3．1 求解线性方程组
10．8．3 F分布函数@FDIST
附表
附表1 正态分布函数表
附表2 相关系数临界值表
附表3 t分布表的临界值表
附表4 F分布表
附表5 D·W检验临界值表
附表6 二项累积分布函数表
附表7 二项概率分布函数表
附表8 x平方分布表
1．3．2 一个简单的应用例题
1．3．3 一元线性回归方程参数的求解
第2章 经济预测分析概述
2．1 经济预测
第1章 预测分析方法数学基础——线性代数
2．1．1 什么是经济预测？
2．1．2 经济预测分析的行为理论与技术基础
2．1．3 预测分析在计划、决策及政策评价中的作用
2．2 经济预测分析方法
2．2．1 定性预测法
2．2．2 定量预测法
2．3 经济预测分析的一般步骤
第3章 1—2—3线性回归分析处理方法
3．1 相关关系、因果关系与回归分析
3．1．1 什么是相关关系？
1．1 什么是线性方程组
3．1．2 什么是因果关系与回归分析？
3．2 1—2—3线性回归方程处理方法
3．2．1 全国高等学校经费支出一元线性回归信息输出
3．2．2 建立全国高等学校经费支出回归预测方程
3．2．3 计算预测值并作图
3．3 用虚拟变量建立回归预测方程
3．4 利用“1—2—3”生成动态相关矩阵
第4章 一元线性回归方程及其应用
4．1 一元线性回归方程的基本公式
4．1．1 一元线性回归分析方程的基本形式
1．1．1 一元一次方程
4．1．2 一元线性回归方程的确定准则
4．1．3 回归参数〓和〓的计算公式
4．2 一元线性回归方程的检验与验证
4．2．1 方差分析
4．2．2 相关系数检验
4．2．3 预测值的标准差、绝对误差和精度测定
4．2．4 t-检验
4．3 一元线性回归预测
4．3．1 点预测
4．3．2 区间预测
1．1．2 二元一次方程组
4．4 一元线性方程在教育事业支出预测中的应用
第5章 多元线性回归方程及其应用
5．1 多元线性回归模型的基本公式
5．1．1 多元线性回归模型的基本形式
5．1．2 多元线性回归模型的矩阵表示
5．2 多元线性回归方程参数求解方法
5．2．1 1—2—3矩阵运算求解多元线性回归方程
5．2．2 1—2—3回归分析求解多元线性回归方程
5．3 多元线性回归方程的统计检验
5．3．1 方差分析
1．1．3 三元一次方程组
5．3．2 复相关系数
5．3．3 F-检验
5．3．4 t-检验
5．4 经济预测
5．4．1 点预测
5．4．2 区间预测
5．5 序列相关检验
5．5．1 序列相关产生的原因
5．5．2 序列相关的影响
5．5．3 序列相关D·W检验
1．1．4 n元一次方程组
5．5．4 序列相关D·W检验实例
5．6 1—2—3多元线性回归分析的基本步骤
第6章 非线性回归模型及其应用
6．1 非线性回归模型的确定与预测步骤
6．2 非线性回归模型求解方法
6．2．1 非线性模型的直接转换法
6．2．2 非线性模型的间接转换法
6．3 非线性模型求解实例
6．3．1 发展趋势和预测模型的选择
6．3．2 模型的求解
1．1．5 求和号∑
第7章 回归模型在时间序列预测中的应用
7．1 时间序列预测的基本概念
7．2 长期趋势的测定
7．2．1 直线方程〓趋势的测定
7．2．2 指数曲线〓趋势的测定
7．2．3 二次曲线y=〓+〓+〓趋势的测定
7．2．4 多项式曲线〓趋势的测定
7．3 预测方法的选择
7．4 预测方程的修正
第8章 1—2—3回归分析处理模型的设计
1．2 线性方程组的矩陈运算
8．1 一元线性回归分析处理模型的设计
8．1．1 一元回归样本数据输入的设计
8．1．2 一元回归模型信息显示及公式的设计
8．1．3 一元回归图形输出屏幕的设计
8．1．4 一元回归宏的设计
8．2 多元线性回归分析处理模型的设计
8．2．1 二元回归样本数据输入与回归分析的设计
8．2．2 二元回归分析信息显示及公式的设计
8．2．3 二元回归图形输出屏幕的设计
8．2．4 二元回归宏的设计
a%*
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