课程简介
一、本课程共13章，43个教学视频，视频总时长达500多分钟。
二、本课程共32个学时，2学分。
三、本课程配套线下教材为《统计预测与决策》参考《经济预测与决策》。
四、教学计划如下:
本课程分预测和决策两大块内容，第一至九章是预测部分，第十至十四章是决策部分。预测部分第一章预测概述，第二章定性预测方法，第三至八章定量预测方法（包括回归预测法、时间序列趋势预测法、时间序列平滑预测法、马尔可夫预测法、灰色预测法、景气预测法等），第九章决策部分第九章决策概述，第十章确定性决策法，第十一章非确定决策法，第十二章风险性决策法，第十三章多目标层次分析决策法。
五、授课方式介绍
课程采用启发式、案例式等方式进行理论教学，激发学生的自主学习能力；采用项目驱动和问题导向等方式组织实践教学，培养学生预测和决策的技能。
六、成绩评价:采用过程性评价与终结性评价相结合的多元课程评价体系;
成绩是以“视频观看时长、完成作业、测试、考试及论坛发帖”之成绩为计算依据，分数占比如下:
(1)视频资料观看 占 45%
(2)作业成绩 占 10%
(3)测验成绩 占 10%
(4)考试成绩 占 30%
(5)发帖讨论成绩 占 5%
课程大纲
第一章 统计预测概述
第一节 统计预测的概念和作用
1.1统计预测概念和作用
1.1预测的概念和作用
第二节 预测要素及遵循的原理
1.2预测要素及遵循的原理
1.2预测要素及遵循的原理
第三节 统计预测的分类和步骤
1.3预测分类和步骤
1.3预测分类和步骤
第四节 统计预测精度
1.4预测精度
1.4预测精度
第二章 定性预测法
第一节 定性预测概述
2.1定性预测概述
2.1定性预测概述
第二节 头脑风暴法
2.2头脑风暴法
2.2头脑风暴法
第三节 德尔菲法
2.3德尔菲法
2.3德尔菲法
第四节 主观概率法
2.4主观概率法
2.4主观概率法
第五节 定性预测的其他方法
2.5交叉影响法
2.5交叉影响法
第三章 回归预测法
第一节 一元线性回归预测法
3.1回归预测法
3.1一元线性回归预测法
第二节 一元线性回归检验
3.2一元线性回归检验
3.2一元线性回归检验
第三节 多元线性回归预测法
3.3多元线性回归预测法
3.3多元线性回归预测法
第四节 非线性回归预测法
3.4非线性回归预测法
3.4非线性回归预测法
第四章 时间序列分解法和趋势外推法
第一节 时间序列分解法
4.1时间序列分解法
4.1时间序列分解
第二节 趋势外推法概述
4.2趋势外推法概述
4.2趋势外推法概述
第三节 多项式曲线趋势外推法
4.3多项式曲线趋势外推法
4.3多项式曲线趋势外推法
第四节 指数曲线趋势外推法
4.4指数曲线趋势外推法
4.4指数曲线趋势外推法
第五节 生长曲线趋势外推法
4.5生长曲线趋势外推法
4.5生长曲线趋势外推法
第六节 曲线拟合优度分析
4.6曲线拟合优度分析
4.6曲线拟合优度分析
第五章 时间序列平滑预测法
第一节 移动平均法
5.1移动平均法
5.1移动平均预测法
第二节 指数平滑法
5.2指数平滑预测法
5.2指数平滑预测法
第六章 马尔可夫预测法
第一节 马尔可夫链简介
6.1马尔可夫链简介
6.1马尔可夫链简介
第二节 马尔可夫链预测法
6.2马尔可夫链预测法
6.2马尔可夫链预测法
第三节 市场占有率预测
6.3市场占有率预测法
6.3市场占有率预测法
第四节 期望利润预测
6.4期望利润预测法
6.4期望利润预测法
第七章 灰色预测法
第一节 灰色预测概述
7.1灰色预测概述
7.1灰色预测概述
第二节 灰色关联度分析
7.2灰色关联度分析
7.2灰色关联度分析
第三节 GM(1,1)模型及预测
7.3GM(1,1)模型及预测
7.3GM(1,1)模型及预测
第八章 景气预测法
第一节 景气循环概述
8.1景气循环概述
8.1景气循环概述
第二节 扩散指数
8.2扩散指数
8.2扩散指数
第三节 合成指数
8.3合成指数
8.3合成指数
第四节 预警系统
8.4预警系统
8.4预警系统
第九章 统计决策概述
9 统计决策概述
9统计决策概述
9统计决策概述
第十章 确定型决策法
第一节 盈亏决策分析
10.1盈亏决策分析
10.1盈亏决策分析
第二节 微分极值决策分析
10.2微分极值决策分析
10.2微分极值决策分析
第十一章 非确定型决策法
第一节 好中求好决策法和坏中求好决策法
11.1好中求好决策法和坏中求好决策法
11.1好中求好决策法和坏中求好决策法
第二节 a系数决策法和等概率决策法
11.2a系数决策法和等概率决策法
11.2a系数决策法和等概率决策法
第三节 最小最大后悔值决策法
11.3最小最大后悔值决策法
11.3最小最大后悔值决策法
第十二章 风险性决策法
第一节 期望损益决策法
12.1期望损益决策法
12.1期望损益决策法
第二节 边际分析决策法
12.2边际分析决策法
12.2边际分析决策法
第三节 决策树法
12.3决策树法
12.3决策树法
第四节 敏感性分析
12.4敏感性分析
12.4敏感性分析
第十三章多目标决策法之层次分析法
13层次分析法
13层次分析法
13层次分析法
第一节 统计预测的概念和作用
1.1统计预测概念和作用
1.1预测的概念和作用
第二节 预测要素及遵循的原理
1.2预测要素及遵循的原理
1.2预测要素及遵循的原理
第三节 统计预测的分类和步骤
1.3预测分类和步骤
1.3预测分类和步骤
第四节 统计预测精度
1.4预测精度
1.4预测精度
第二章 定性预测法
第一节 定性预测概述
2.1定性预测概述
2.1定性预测概述
第二节 头脑风暴法
2.2头脑风暴法
2.2头脑风暴法
第三节 德尔菲法
2.3德尔菲法
2.3德尔菲法
第四节 主观概率法
2.4主观概率法
2.4主观概率法
第五节 定性预测的其他方法
2.5交叉影响法
2.5交叉影响法
第三章 回归预测法
第一节 一元线性回归预测法
3.1回归预测法
3.1一元线性回归预测法
第二节 一元线性回归检验
3.2一元线性回归检验
3.2一元线性回归检验
第三节 多元线性回归预测法
3.3多元线性回归预测法
3.3多元线性回归预测法
第四节 非线性回归预测法
3.4非线性回归预测法
3.4非线性回归预测法
第四章 时间序列分解法和趋势外推法
第一节 时间序列分解法
4.1时间序列分解法
4.1时间序列分解
第二节 趋势外推法概述
4.2趋势外推法概述
4.2趋势外推法概述
第三节 多项式曲线趋势外推法
4.3多项式曲线趋势外推法
4.3多项式曲线趋势外推法
第四节 指数曲线趋势外推法
4.4指数曲线趋势外推法
4.4指数曲线趋势外推法
第五节 生长曲线趋势外推法
4.5生长曲线趋势外推法
4.5生长曲线趋势外推法
第六节 曲线拟合优度分析
4.6曲线拟合优度分析
4.6曲线拟合优度分析
第五章 时间序列平滑预测法
第一节 移动平均法
5.1移动平均法
5.1移动平均预测法
第二节 指数平滑法
5.2指数平滑预测法
5.2指数平滑预测法
第六章 马尔可夫预测法
第一节 马尔可夫链简介
6.1马尔可夫链简介
6.1马尔可夫链简介
第二节 马尔可夫链预测法
6.2马尔可夫链预测法
6.2马尔可夫链预测法
第三节 市场占有率预测
6.3市场占有率预测法
6.3市场占有率预测法
第四节 期望利润预测
6.4期望利润预测法
6.4期望利润预测法
第七章 灰色预测法
第一节 灰色预测概述
7.1灰色预测概述
7.1灰色预测概述
第二节 灰色关联度分析
7.2灰色关联度分析
7.2灰色关联度分析
第三节 GM(1,1)模型及预测
7.3GM(1,1)模型及预测
7.3GM(1,1)模型及预测
第八章 景气预测法
第一节 景气循环概述
8.1景气循环概述
8.1景气循环概述
第二节 扩散指数
8.2扩散指数
8.2扩散指数
第三节 合成指数
8.3合成指数
8.3合成指数
第四节 预警系统
8.4预警系统
8.4预警系统
第九章 统计决策概述
9 统计决策概述
9统计决策概述
9统计决策概述
第十章 确定型决策法
第一节 盈亏决策分析
10.1盈亏决策分析
10.1盈亏决策分析
第二节 微分极值决策分析
10.2微分极值决策分析
10.2微分极值决策分析
第十一章 非确定型决策法
第一节 好中求好决策法和坏中求好决策法
11.1好中求好决策法和坏中求好决策法
11.1好中求好决策法和坏中求好决策法
第二节 a系数决策法和等概率决策法
11.2a系数决策法和等概率决策法
11.2a系数决策法和等概率决策法
第三节 最小最大后悔值决策法
11.3最小最大后悔值决策法
11.3最小最大后悔值决策法
第十二章 风险性决策法
第一节 期望损益决策法
12.1期望损益决策法
12.1期望损益决策法
第二节 边际分析决策法
12.2边际分析决策法
12.2边际分析决策法
第三节 决策树法
12.3决策树法
12.3决策树法
第四节 敏感性分析
12.4敏感性分析
12.4敏感性分析
第十三章多目标决策法之层次分析法
13层次分析法
13层次分析法
13层次分析法