統計分析建模與決策1第一頁，共二十六頁，2022年，8月28日一、背景⒈背景：以資訊為基礎的決策過程個人電腦的興起（1980——1990）資訊科技與企業改造（1988——1995）網絡資訊與信息科技（1995——現在）貿易壁壘的逐漸降低（1997——現在）制造業與消費族群的全球化（1990——現在）2第二頁，共二十六頁，2022年，8月28日一、背景⒉成功決策的重要因素創新有效、迅速地適應市場變遷3第三頁，共二十六頁，2022年，8月28日一、背景⒊統計分析與建模對錯綜復雜的訊息進行：描述了解預測4第四頁，共二十六頁，2022年，8月28日分析與建模的標準過程厘清分析目的選取數據來源清理數據描述性分析，并對數據做適當的轉換建立可能的模型族鑒定、分析、比較、改進現有的模型得到最適合的模型為預測或決策的基準二、分析與建模的標準過程5第五頁，共二十六頁，2022年，8月28日分析目的比較關連性預測解釋規律性二、分析與建模的標準過程6第六頁，共二十六頁，2022年，8月28日數據收集與數據清理以單位為主體：內部資料外界資料國內資料、國際資料官方資料、民間資料公開資料、私人資料二、分析與建模的標準過程7第七頁，共二十六頁，2022年，8月28日數據收集與數據清理推論的廣度與資料范圍的關系及收集方法二、分析與建模的標準過程8第八頁，共二十六頁，2022年，8月28日資料清理數據品質的核定遺失值（漏填值）的填補資料與問題的相關性資料格式與分析方法的一致性二、分析與建模的標準過程9第九頁，共二十六頁，2022年，8月28日描述性分析個別變量的主要特征，特別的是有關于所要分析的問題討論、分析目標與統計特征的關聯性二、分析與建模的標準過程10第十頁，共二十六頁，2022年，8月28日描述性分析方法圖象法：視覺表達表格法：簡化訊息變數轉換或組合二、分析與建模的標準過程11第十一頁，共二十六頁，2022年，8月28日模型的生成什么是模型為什么需要模型二、分析與建模的標準過程12第十二頁，共二十六頁，2022年，8月28日二、分析與建模的標準過程計量經濟模型以經濟理論為出發點。統計模型以數據規律性為出發點。13第十三頁，共二十六頁，2022年，8月28日統計分析的一般架構觀念（消費者行為有某種程度的慣性）方法：過去的數據或許可能幫助預測未來。如：指數平滑法理論：在此模型下，指數平滑法為最佳。三、統計分析的一般架構14第十四頁，共二十六頁，2022年，8月28日模型為一簡化現象的架構定性模型：價格上升，需求下降定量模型：需求=β0＋β1價格＋誤差三、統計分析的一般架構15第十五頁，共二十六頁，2022年，8月28日統計模型的一般觀念輸出變量＝預期量＋不可預期量預期量為一平穩常數三、統計分析的一般架構16第十六頁，共二十六頁，2022年，8月28日預期量由有限示本身過去的觀測值決定預期量由其他輸入變量決定。三、統計分析的一般架構⒈自回歸⒉回歸模型17第十七頁，共二十六頁，2022年，8月28日預期量由固定趨勢決定預期量由過去所有資訊決定。三、統計分析的一般架構18第十八頁，共二十六頁，2022年，8月28日突發事件、偶發事件對觀測值的影響定義：Nt為經常發生的可預期部分。三、統計分析的一般架構19第十九頁，共二十六頁，2022年，8月28日模型假設：et為獨立且具有相同分布GEP，BOX“所有模型都是錯的，但是某些模型會比其他模型有用。”“Allmodelsarewrong,someareuseful.”三、統計分析的一般架構20第二十頁，共二十六頁，2022年，8月28日任何一模型若其殘差項滿足模型假設，則此模型可視為一適當的模型。適當的模型在統計上是一個可接受的決策依據。有用的模型則是能夠為分析目標直接提供解答的模型。三、統計分析的一般架構21第二十一頁，共二十六頁，2022年，8月28日建模與模型擬合（ModelBuildingandModelfitting）建模（ModelBuilding）首先觀察數據的描述性特征。當模型的理論特征與數據的描述性特征有一定的一致性時，此模型才能成為模型后選者，對有資格的模型后選者做估計與鑒定，以決定最佳模型。四、建模與模型擬合22第二十二頁，共二十六頁，2022年，8月28日⒉模型擬合（Modelfitting）選擇一目標函數，對每一個模型后選者計算此目標函數（誤差的函數），模型給予最小的目標函數者為最佳模型。四、建模與模型擬合23第二十三頁，共二十六頁，2022年，8月28日⒊模型比較一般原則：“樣本外”預測誤差愈小愈佳。⒋模型解釋是否因模型的產生而增加了對現象的認識？四、建模與模型擬合24第二十四頁，共二十六頁，2022年，8月28日報告模式：摘要（1頁）報告主題及最終模型（1頁）背景介紹與問題陳述資料來源及描述性分析