-headache
第
10
章
时间序列预测
教材习题答案
10.1
下
表
是
1981
年
—
1999
年
国
家
< br>财
政
用
于
农
业
的
支
出
额
数
据
年份
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
支出额（亿元）
110.21
120.49
132.87
141.29
153.62
184.2
195.72
214.07
265.94
307.84
年份
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
支出额（亿元）
347.57
376.02
440.45
532.98
574.93
700.43
766.39
1154.76
1085.76
（
1
）
绘
制
时
间
序
列
图
描
述
其
形
< br>态
。
（
2
）
计
算
年
平
均
增
长
率
。
（
3
）
根
据
年
平
均
增
< br>长
率
预
测
2000
年
的
支
出
额
。
详
细
答
案
：<
/p>
（
1
）
时
间
序
列
图
如
下
：
从
时
间
序
列
图
可
以
看
出
，
国
家
< br>财
政
用
于
农
业
的
支
出
额
大
体
上
呈
指
数
上
升
趋
势
。
（
2
）
< br>年
平
均
增
长
率
为
：
。
（
3
）
。
10.2
下
表
是
1981
年
—
2000
年
我
国
< br>油
彩
油
菜
籽
单
位
面
积
产
量
数
据
（
单
位
：
kg / hm2
）
年份
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
单位面积产量
1451
1372
1168
1232
1245
1200
1260
1020
1095
1260
年份
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
单位面积产量
1215
1281
1309
1296
1416
1367
1479
1272
1469
1519
（
1
）
绘
制
时
间
序
列
图
描
述
其
形
态
。
（
2
）
用
5
< br>期
移
动
平
均
法
预
测
2
001
年
的
单
位
面
积
产
量<
/p>
。
（
3
）采
用
指
数
平
滑
法
，分
别
用
平
滑
系
数
a=0.3
和
a=0.5
预
测
2001
年
的
单
位
面
积
产
量
，分
析
预
测
误
差
，
说
明
用
哪
一
个
平
滑
系
数
预
测
更
合<
/p>
适
？
详
细
答
案
：
（
1
）
时
间
序
列
图
如
下
：
（<
/p>
2
）
2001
年
的
预
测
值
为
：
|
（
3
）
由
Excel
输
出
的
指
数
平
滑
预
测
值
如
下
表
：
指数平滑预测
年份
单位面积产量
a=0.3
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1451
1372
1168
1232
1245
1200
1260
1451.0
1427.3
1349.5
1314.3
1293.5
1265.4
6241.0
67236.5
13808.6
4796.5
8738.5
29.5
1451.0
1411.5
1289.8
1260.9
1252.9
1226.5
误差平方
a=0.5
6241.0
59292.3
3335.1
252.0
2802.4
1124.3
指数平滑预测
误差平方
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
合计
1020
1095
1260
1215
1281
1309
1296
1416
1367
1479
1272
1469
1519
—
1263.8
1190.7
1162.0
1191.4
1198.5
1223.2
1249.0
1263.1
1308.9
1326.4
1372.2
1342.1
1380.2
—
59441.0
9151.5
9611.0
558.1
6812.4
7357.6
2213.1
23387.7
3369.9
23297.7
10031.0
16101.5
19272.1
291455.2
1243.2
1131.6
1113.3
1186.7
1200.8
1240.9
1275.0
1285.5
1350.7
1358.9
1418.9
1345.5
1407.2
—
49833.6
1340.8
21518.4
803.5
6427.7
4635.8
442.8
17035.9
264.4
14431.3
21589.8
15260.3
12491.7
239123.0
2001
年
a=0.3
时
的
预
测
值
为
：
a=0.5
时
的
预
测
值
为
：
比
较
误
差
平
方
可
知
，
a=0.5
更
合
适
。
10.3
下
面
是
一
家
旅
馆
过
去
18
个
月
的
营
业
额
数
据
月份
1
营业额（万元）
295
月份
10
营业额（万元）
473
2
3
4
5
6
7
8
9
283
322
355
286
379
381
431
424
11
12
13
14
15
16
17
18
470
481
449
544
601
587
644
660
（
1
）
用
3<
/p>
期
移
动
平
均
法
预
测
第
19
个
月
的
营
业
额
< br>。
（
2
）采
用
指
数
平
滑
法
，分
别
用
平
滑
系
数
a=0.3
、
a
=0.4
和
a=0.5
预
测
各
月
的
< br>营
业
额
，分
析
预
测
误
差
，
说
明
用<
/p>
哪
一
个
平
滑
系
数
预
测
更
合
适
？
（
3
）
建
立
一
个
趋
势
方
程<
/p>
预
测
各
月
的
营
业
额
，
计
算
出
估
计
标
准
误
差
。
详
细
答
案
：<
/p>
（
1
）
第
19
个
月
的
3
期
移
动
平
均
< br>预
测
值
为
：
（
2
）
营业额
月份
1
2
3
4
295
283
322
355
a=0.3
295.0
291.4
300.6
144.0
936.4
2961.5
预测
误差平方
a=0.4
295.0
290.2
302.9
144.0
1011.2
2712.3
预测
误差平方
a=0.5
295.0
289.0
305.5
144.0
1089.0
2450.3
预测
误差平方
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
合计
286
379
381
431
424
473
470
481
449
544
601
587
644
660
—
316.9
307.6
329.0
344.6
370.5
386.6
412.5
429.8
445.1
446.3
475.6
513.2
535.4
567.9
—
955.2
5093.1
2699.4
7459.6
2857.8
7468.6
3305.6
2626.2
15.0
9547.4
15724.5
5443.2
11803.7
8473.4
87514.7
323.8
308.7
336.8
354.5
385.1
400.7
429.6
445.8
459.9
455.5
490.9
534.9
555.8
591.1
—
1425.2
4949.0
1954.5
5856.2
1514.4
5234.4
1632.9
1242.3
117.8
7830.2
12120.5
2709.8
7785.2
4752.7
62992.5
330.3
308.1
343.6
362.3
396.6
410.3
441.7
455.8
468.4
458.7
501.4
551.2
569.1
606.5
—
1958.1
5023.3
1401.6
4722.3
748.5
3928.7
803.1
633.5
376.9
7274.8
9929.4
1283.3
5611.7
2857.5
50236
由
Excel
输
出
的
指
数
平
滑
预
测
值
如
下
表
：
< br>
a=0.3
时
的
预
测
值
：
< br>
，
误
差
均
方
＝
87514.7
。
a=0.4
时
的
预
测
值
：
，
误
< br>差
均
方
＝
62992.5.
。
a=0.5<
/p>
时
的
预
测
值
：
，
误
差
均
方
＝
50236
。
比
较
各
误
差
平
方
可
知
，
a=0.5
更
合
适
。
（
3
）
根
据
最
小
二
乘<
/p>
法
，
利
用
Excel
输
出
的<
/p>
回
归
结
果
如
下
：
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值
方差分析
回归分析
残差
总计
Intercept
X Variable 1
Coefficients
239.73203
21.928793
df
1
16
17
标准误差
15.57055
1.438474
0.9673
0.9356
0.9316
31.6628
18
SS
232982.5
16040.49
MS
232982.5
1002.53
t Stat
15.3965
15.24449
P-value
5.16E-11
5.99E-11
F
232.3944
Lower 95%
206.7239
18.87936
Significance F
5.99E-11
Upper 95%
272.7401
24.97822
249022.9
。
估
计
标
准
误
差
。
10.4
下
表
是
1981
年
—
2000
年
我
国
< br>财
政
用
于
文
教
、
科
技
、
卫
生
事
业
费
指
出
额
数
据
年份
1981
1982
支出（万元）
171.36
196.96
年份
1991
1992
支出（万元）
708.00
792.96
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
223.54
263.17
316.70
379.93
402.75
486.10
553.33
617.29
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
957.77
1278.18
1467.06
1704.25
1903.59
2154.38
2408.06
2736.88
（
1
）
绘
制
时
间
序
列
图
描
述
其<
/p>
趋
势
。
（
2
）
选
择
一
条
适
合
的
趋
势
线
拟
合
数
据
，
并
根
据<
/p>
趋
势
线
预
测
2001
年
的
支
出
额
。
详
细
答
案
：
< br>（
1
）
趋
势
图
如
下
：
（
2
）从
趋
势
图
可
以
看
出
，我
国
财
政
用
于
文
< br>教
、科
技
、卫
< br>生
事
业
费
指
出
额
呈
现
指
数
增
长
趋
势
，因
此
，
选
择
指
数
曲
线
。
经
线
性
变
换
后
，
利
用
Excel
输
出
的
回
归
结
果
如
下
：
回归统计
Multiple R
0.998423
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值
方差分析
回归分析
残差
总计
Intercept
X
Variable 1
0.996849
0.996674
0.022125
20
df
1
18
19
标准误差
0.010278
0.000858
SS
2.787616
0.008811
MS
2.787616
F
5694.885
Significance F
5.68E-24
Lower 95%
2.142106
0.062942
Upper 95%
2.185291
0.066547
0.000489
t Stat
210.5269
75.46446
P-value
5.55E-32
5.68E-24
2.796427
Coefficients
2.163699
0.064745
，
。
2001
年
的
预<
/p>
测
值
为
：
；
，
。
所
以
，
指
数
曲
线
方
程
为
：
。
10.5
我
国
1964
年
～
1999
年
的
纱
产
< br>量
数
据
如
下
（
单
位
：
万
吨
）
：
年份
1964
1965
纱产量
97.0
130.0
年份
1976
1977
纱产量
196.0
223.0
年份
1988
1989
纱产量
465.7
476.7
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
156.5
135.2
137.7
180.5
205.2
190.0
188.6
196.7
180.3
210.8
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
238.2
263.5
292.6
317.0
335.4
327.0
321.9
353.5
397.8
436.8
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
462.6
460.8
501.8
501.5
489.5
542.3
512.2
559.8
542.0
567.0
（
1
）
绘
制
时
间
序
列
图
描
述
其
趋
势
< br>。
（
2
）
选
择
一
条
适
合
的
趋
势
线
拟
合
数
据
，
并
根
据
趋
势
< br>线
预
测
2000
年
的
产
量
。
详
细
答
案
：
<
/p>
（
1
）
趋
势
图
如
下
：
（
2
）
从
图
中
可
以
看
出
，
纱
产
量<
/p>
具
有
明
显
的
线
性
趋
势
。
用
Excel
求
得
的
线
性
趋
势
方
程
为
：
2000
年
预
测
值
为
：<
/p>
=585.65
（
万
吨
）
。
13.6
对
下
面
的
数
据
分
别
拟
合
线
性
趋
势
线
。
并
对
结
果
进
行
< br>比
较
。
、
二
阶
曲
线
和
阶
次
曲
线
时间
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
观测值
Y
372
370
374
375
377
377
374
372
373
372
369
367
367
365
363
359
358
359
时间
t
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
观测值
Y
360
357
356
352
348
353
356
356
356
359
360
357
357
355
356
363
365
详
细
答
案
：
在
求
二
阶
曲
线
和
三
阶
曲
线
时
，
首
先
< br>将
其
线
性
化
，
然
后
用
最
小
二
乘
法
按
线
性
回
归
进
行
求
解
。
用
< br>Excel
求
得
的
趋
势
直
线
< br>、
二
阶
曲
线
和
三
阶
曲
线
的
系
数
如
下
：
直线
Intercept
X Variable 1
374.1613
-0.6137
二阶曲线
Intercept
X Variable 1
X Variable 2
381.6442
-1.8272
0.0337
三阶曲线
Intercept
X Variable 1
X Variable 2
X Variable 3
372.5617
1.0030
-0.1601
0.0036
各<
/p>
趋
势
方
程
为
：
线
性
趋
势
：
二
阶
曲
线
：
三
阶
曲
线
：
根
据
趋<
/p>
势
方
程
求
得
的
预
测
值
和
预
测
误
差
如
下
表
：
直线
观测值
Y
时间
t
预测
372
370
374
375
377
377
373.5
372.9
372.3
371.7
371.1
370.5
误差平方
2.4
8.6
2.8
10.8
34.9
42.5
预测
379.9
378.1
376.5
374.9
373.4
371.9
误差平方
61.6
66.0
6.1
0.0
13.3
26.1
预测
373.4
374.0
374.2
374.2
374.0
373.6
误差平方
2.0
15.6
0.1
0.6
8.9
11.6
二阶曲线
三阶曲线
。
1
2
3
4
5
6
-headache
-headache
-headache
-headache
-headache
-headache
-headache
-headache
-
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