第四章水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)

第四章水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)第一頁，共八十頁，2022年，8月28日一、經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)的重要性及其基本原則（一）經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)的重要性預(yù)測(cè)是以各種信息資料為依據(jù)，以正確的理論為指導(dǎo)，以數(shù)學(xué)方法為手段的一種科學(xué)判斷和分析方法。水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)包括：水產(chǎn)品市場(chǎng)預(yù)測(cè)；漁業(yè)生產(chǎn)預(yù)測(cè)；企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果預(yù)測(cè)；水產(chǎn)技術(shù)預(yù)測(cè)等。第二頁，共八十頁，2022年，8月28日預(yù)測(cè)的重要意義：通過科學(xué)的預(yù)測(cè)可以掌握企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的變化動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)，為企業(yè)提供市場(chǎng)需求變化的動(dòng)態(tài)信息，使企業(yè)最高決策層預(yù)知市場(chǎng)將為企業(yè)提供什么機(jī)會(huì)或造成什么危險(xiǎn)，以便及早做出應(yīng)變的對(duì)策；為企業(yè)制定經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和戰(zhàn)略計(jì)劃提供依據(jù)，便于企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)組織和生產(chǎn)決策；為企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果提供指示器，便于企業(yè)進(jìn)行自我診斷和自我調(diào)整；為水產(chǎn)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步做出分析和評(píng)價(jià)，便于企業(yè)推廣應(yīng)用新技術(shù)成果和進(jìn)行技術(shù)改造。第三頁，共八十頁，2022年，8月28日（二）經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)的基本原則1、科學(xué)性原則2、廣泛性原則3、時(shí)間性原則4、經(jīng)常性原則第四頁，共八十頁，2022年，8月28日二、市場(chǎng)調(diào)查（一）市場(chǎng)調(diào)查的基本內(nèi)容和要求1、市場(chǎng)調(diào)查的基本內(nèi)容（1）消費(fèi)需求的調(diào)查研究（2）市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)條件的調(diào)查研究（3）水產(chǎn)品商品分析2、市場(chǎng)調(diào)查的要求第五頁，共八十頁，2022年，8月28日（二）市場(chǎng)調(diào)查的組織工作1、選擇市場(chǎng)調(diào)查題目2、確定搜集資料的范圍和方式3、調(diào)查表和問卷的設(shè)計(jì)4、抽樣設(shè)計(jì)5、實(shí)施調(diào)查6、整理與分析調(diào)查資料7、提出調(diào)查報(bào)告8、追蹤回訪第六頁，共八十頁，2022年，8月28日（三）市場(chǎng)調(diào)查的方法1、詢問法：常用的有個(gè)別面談、集體面談，通訊調(diào)查、留置問卷等。2、觀察法：有直接觀察、行為記錄等。3、實(shí)驗(yàn)法：有自設(shè)門市、市場(chǎng)試銷實(shí)驗(yàn)等。第七頁，共八十頁，2022年，8月28日三、經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)的方法（一）簡(jiǎn)便的預(yù)測(cè)方法1、百分比率法計(jì)算公式：Y=B×B／S式中：Y—下一年度銷售預(yù)測(cè)值

B—本年度銷售實(shí)際

S—上年度銷售實(shí)際第八頁，共八十頁，2022年，8月28日例1、某水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)上年度某種水產(chǎn)品銷售額為170萬元，本年度為210元，請(qǐng)預(yù)測(cè)下一年度銷售額？解：Y=B×B／S=210×210／170=259.92(萬元）即下一年度某產(chǎn)品銷售額預(yù)計(jì)為259.92萬元。第九頁，共八十頁，2022年，8月28日2、平均法將預(yù)測(cè)期以前的若干時(shí)期銷售量相加，求其平均值，作為下一期的預(yù)測(cè)值。簡(jiǎn)單平均法：

-時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)值。-時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平均值。ai-各期的實(shí)際銷售額。N-使用資料的期數(shù)。第十頁，共八十頁，2022年，8月28日例2、某水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)近年來水產(chǎn)品銷售額資料如下表，求1993年預(yù)期銷售額？表：年份198419851986198719881989199019911992銷售額150200220230340250300330340第十一頁，共八十頁，2022年，8月28日

解：用簡(jiǎn)單平均法預(yù)測(cè)：==（150+200+220+230+340+250+300+330+340）／9=236.2（萬元）即1993年預(yù)測(cè)銷售額為263.2萬元。第十二頁，共八十頁，2022年，8月28日（二）直觀的預(yù)測(cè)方法常用的有場(chǎng)長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判法、綜合判斷法、直接調(diào)查法、專家預(yù)見法等。例3.某水產(chǎn)養(yǎng)殖總公司三位有經(jīng)驗(yàn)的高級(jí)管理人員對(duì)該公司下一年度銷售額判斷以后做出預(yù)測(cè)估計(jì)，資料如下表。第十三頁，共八十頁，2022年，8月28日表人員管理人員甲管理人員乙管理人員丙預(yù)測(cè)銷售額（萬元）最高可能最低最高可能最低最高可能最低230150120280200150200160100預(yù)測(cè)概率0.30.50.20.30.60.10.30.40.3期望值168219154第十四頁，共八十頁，2022年，8月28日三位管理人員預(yù)測(cè)的平均期望

值為：

=(168+219+154)／3=180.3(萬元）則該公司決策人員可根據(jù)此平均期望值，作為本公司下一年度銷售的預(yù)測(cè)值。第十五頁，共八十頁，2022年，8月28日（三）外推的預(yù)測(cè)方法1、移動(dòng)平均數(shù)預(yù)測(cè)法（1）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均數(shù)預(yù)測(cè)法t+1時(shí)段的預(yù)測(cè)值。--t時(shí)段的算術(shù)移動(dòng)平均值。--t時(shí)段及t之前各期的實(shí)際值。n--移動(dòng)平均的時(shí)期長(zhǎng)度?？梢允?、5或其他正整數(shù)。第十六頁，共八十頁，2022年，8月28日例4.某水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)近年來水產(chǎn)品銷售額資料見表3年份198419851986198719881989199019911992序號(hào)123456789銷售額150200220230340250300330340三期移動(dòng)平均數(shù)190216.7263.3273.3296.7293.3323.3預(yù)測(cè)值190216.7263.3273.3296.7293.3第十七頁，共八十頁，2022年，8月28日計(jì)算三期移動(dòng)平均數(shù)依此類推，可求出各期移動(dòng)平均數(shù)和預(yù)測(cè)值，結(jié)果填入表中。第十八頁，共八十頁，2022年，8月28日(2)加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法用近期的經(jīng)濟(jì)資料能更多地反映經(jīng)濟(jì)變化的趨勢(shì)，故在計(jì)算移動(dòng)平均數(shù)時(shí)，給予近期資料較大的權(quán)數(shù)，給予遠(yuǎn)期資料較小的權(quán)數(shù)。權(quán)數(shù)的確定：用n表示最近一期權(quán)數(shù)，依次減1為前面各期權(quán)數(shù)。如三期，3、2、1

五期，5、4、3、2、1第十九頁，共八十頁，2022年，8月28日公式：第二十頁，共八十頁，2022年，8月28日例5.仍用表3數(shù)據(jù)計(jì)算加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法。解：依此類推，將結(jié)果填入表4第二十一頁，共八十頁，2022年，8月28日表4加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)計(jì)算表年份198419851986198719881989199019911992銷售額150200220230340250300330340三期移動(dòng)平均201.7221.7283.3276.7290306.7330預(yù)測(cè)值201.7221.7283.3276.7290306.7第二十二頁，共八十頁，2022年，8月28日2、指數(shù)平滑法模型：式中：--t+1時(shí)段的預(yù)測(cè)值。--t時(shí)段的實(shí)際值。--t時(shí)段的預(yù)測(cè)值。權(quán)數(shù)。且1+（1-α）=1用文字表述模型就是t+1時(shí)段的預(yù)測(cè)值，是上一時(shí)段t的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值的加權(quán)平均。第二十三頁，共八十頁，2022年，8月28日運(yùn)用指數(shù)平滑法的關(guān)鍵在于選取值當(dāng)=0時(shí)，當(dāng)=1時(shí)，這就是說--即重視的作用。--即重視(上期實(shí)際值）的作用。要根據(jù)時(shí)間序列的變動(dòng)規(guī)律確定值。在實(shí)際預(yù)測(cè)過程中，預(yù)測(cè)值的初始值也是由預(yù)測(cè)者估計(jì)和指定的。（1）以時(shí)間序列最初的一個(gè)值作為預(yù)測(cè)的初始值;（2）以時(shí)間序列若干期實(shí)際值的平均數(shù)作為預(yù)測(cè)初始值。第二十四頁，共八十頁，2022年，8月28日例6.仍以表3數(shù)據(jù)為例，同時(shí)為了比較取何值更合適，分別取=0.1和=0.9，以第一期的實(shí)際值作為預(yù)測(cè)初始值，將計(jì)算結(jié)果分別填入表5.年份1198419851986198719881989199019911992合計(jì)平均實(shí)際值2150200220230340250300330340預(yù)測(cè)值A(chǔ)3150155161.5168.4185.5192202.8215.5預(yù)測(cè)值B4150195217.5228.8328.9257.9295.8326.6絕對(duì)誤差A(yù)5506568.5171.664.5108127.2124.5778.397.3絕對(duì)誤差B6502512.5111.278.942.134.213.4367.345.9平方誤差A(yù)72500422546922944741601166416180155008836811046平方誤差B8250062515612365622517721170180249933124第二十五頁，共八十頁，2022年，8月28日表5中第5和第6、第7和第8行分別按平均絕對(duì)誤差和平均平方誤差計(jì)算了=0.1和=0.9時(shí)的預(yù)測(cè)誤差，預(yù)測(cè)誤差越小，說明預(yù)測(cè)越精確。計(jì)算結(jié)果表明，=0.9時(shí)，兩種誤差均小于=0.1，因此，取=0.9作為預(yù)測(cè)的權(quán)數(shù)。第二十六頁，共八十頁，2022年，8月28日3、直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)法數(shù)學(xué)模型：式中：--預(yù)測(cè)值t-觀察期數(shù)a,b–預(yù)測(cè)參數(shù)。采用這一方法的前提是，時(shí)間序列的逐期增減量大致相同。即時(shí)間序列的發(fā)展趨勢(shì)是一條擬合直線。第二十七頁，共八十頁，2022年，8月28日關(guān)鍵是求出參數(shù)a,b,通過直線回歸方程導(dǎo)出。第二十八頁，共八十頁，2022年，8月28日并對(duì)a,b求偏導(dǎo)數(shù)，得為了計(jì)算方便，采用簡(jiǎn)捷法求a,b值。第二十九頁，共八十頁，2022年，8月28日簡(jiǎn)捷法求a,b值當(dāng)時(shí)間序列為奇數(shù)項(xiàng)時(shí)，以時(shí)間序列正中一期為原點(diǎn)，該期為0，原點(diǎn)前各期為

-1，-2，-3…;原點(diǎn)后各期為1，2，3，…。當(dāng)時(shí)間序列為偶數(shù)項(xiàng)時(shí)，原點(diǎn)應(yīng)在時(shí)間序列中間兩期之間，…-5，-3，-1，0，1，3，5…，使得第三十頁，共八十頁，2022年，8月28日于是，方程組為→第三十一頁，共八十頁，2022年，8月28日例：仍以表3數(shù)據(jù)為例。時(shí)間（年度198419851986198719881989199019911992∑1502002202303402503003303402380-4-3-2-1012340-600-600-440-2300250600990136013301694101491660第三十二頁，共八十頁，2022年，8月28日將表中有關(guān)數(shù)據(jù)代入a,b兩參數(shù)的計(jì)算公式得：第三十三頁，共八十頁，2022年，8月28日將a,b值代入方程，則直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為：現(xiàn)要預(yù)測(cè)1993年度和1994年度的水產(chǎn)品銷售額，t分別為5和6，代入上式。第三十四頁，共八十頁，2022年，8月28日1993年的預(yù)測(cè)值1994年的預(yù)測(cè)值第三十五頁，共八十頁，2022年，8月28日4.季節(jié)預(yù)測(cè)法水產(chǎn)品的季節(jié)預(yù)測(cè)是由它的生產(chǎn)和消費(fèi)的季節(jié)性決定的。如鮮魚生產(chǎn)一般是春季孵化放養(yǎng)，秋季捕撈上市，這種生產(chǎn)的季節(jié)性就形成了消費(fèi)的季節(jié)性。季節(jié)變動(dòng)的特點(diǎn)：（1）有規(guī)律的；（2）每年重復(fù)的；（3）各年變動(dòng)幅度相差不大。第三十六頁，共八十頁，2022年，8月28日季節(jié)模型由一套指標(biāo)組成，若是按月排列的資料，由12個(gè)指標(biāo)組成；按季排列的資料，由4個(gè)指標(biāo)組成。季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)是通過計(jì)算季節(jié)變動(dòng)指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，季節(jié)變動(dòng)指數(shù)的計(jì)算有好幾種方法，我們只介紹季節(jié)變差一種。第三十七頁，共八十頁，2022年，8月28日例8、下表數(shù)字代表某地農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)上鮮魚的三年成交量，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)下年度各月的成交量。月年123456789101112合計(jì)198759.155.050.246.946.246.146.547.249.558.164.466.2635.4198865.663.259.255.754.353.754.054.856.362.669.171.9720.4198972.570.36968.266.964.16767.96971.774.578.8839.9第三十八頁，共八十頁，2022年，8月28日上表顯示，鮮魚成交量在10月份至翌年的元月份是銷售旺季，從分年度看，1988年銷售量>1987年，而1989年又>1988年，這說明鮮魚成交量不僅在年內(nèi)表現(xiàn)為有規(guī)律的季節(jié)變動(dòng)，而且在年際間表現(xiàn)為呈上升的趨勢(shì)變化。第三十九頁，共八十頁，2022年，8月28日第四十頁，共八十頁，2022年，8月28日計(jì)算步驟：

（1）首先用直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)法求得趨勢(shì)值，見計(jì)算表年份t全年收購(gòu)量（y)t2ty趨勢(shì)值1987-1635.41-635.4629.6419880720.400731.9119891839.91839.9834.18合計(jì)02195.72204.52195.73第四十一頁，共八十頁，2022年，8月28日求出a=y/n=2195.7/3=931.9b=ty/t2=204.5/2=102.25預(yù)測(cè)公式為：=731.9+102.25t第四十二頁，共八十頁，2022年，8月28日1990年年成交量預(yù)測(cè)值t=2=731.9+102.25×2=936.4由于要預(yù)測(cè)下一年各月的成交量，計(jì)算月平均月平均趨勢(shì)值=936.4/12=78.033第四十三頁，共八十頁，2022年，8月28日季節(jié)變差=同月平均數(shù)-月總平均數(shù)（3）進(jìn)行預(yù)測(cè)各月預(yù)測(cè)值=月平均預(yù)測(cè)值+季節(jié)變差下一年度元月份預(yù)測(cè)值=78.033+4.65=82.69

依次類推，得到1990年各月份預(yù)測(cè)值，填入表中。第四十四頁，共八十頁，2022年，8月28日(2)計(jì)算季節(jié)變差，采用列表計(jì)算，見下表月份123456789101112平均198759.155.050.046.946.246.146.547.249.558.164.466.2198865.663.259.255.754.353.754.054.856.362.669.171.9198972.570.36968.266.964.16767.96971.774.578.8同月平均數(shù)65.7362.8359.4756.9356.9354.6355.8356.6358.2764.1369.3372.361.08季節(jié)變差4.651.75-1.61-4.15-4.15-6.45-5.25-4.45-2.813.058.2511.22月預(yù)測(cè)值82.6979.7976.4373.8973.8971.5972.7973.5975.2381.0986.2989.26第四十五頁，共八十頁，2022年，8月28日（四）因果預(yù)測(cè)法A、一元線性回歸

1、什么叫回歸回歸分析是研究變量和變量之間的依賴關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方法。研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系—一元回歸分析。研究三個(gè)或三個(gè)以上變量間的關(guān)系—多元回歸分析。線性回歸分析是（1）判別變量之間是否具有線性相關(guān)關(guān)系；（2）研究其線性相關(guān)的密切程度；（3）如何確定變量之間的線性表達(dá)式的一種分析方法。第四十六頁，共八十頁，2022年，8月28日2、一元線性回歸的幾何直觀3、回歸方程的求法用（xi,yi)(i=1,2,…,N)表示N組經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并用表示所要構(gòu)造的回歸方程。第四十七頁，共八十頁，2022年，8月28日當(dāng)x=xi時(shí)，y的實(shí)際值為yi

，而利用這個(gè)方程計(jì)算出來的值為如果令表示y的實(shí)際值與計(jì)算值之間的誤差，即(i=1,2,…N)第四十八頁，共八十頁，2022年，8月28日定義總誤差Q為它是N個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)與回歸方程的計(jì)算值的誤差平方和，而回歸直線就是所有直線中，誤差的平方和Q為最小的一條直線。

第四十九頁，共八十頁，2022年，8月28日要使Q值達(dá)到極小，其必要條件是它對(duì)a和b的一階偏導(dǎo)數(shù)等于0，即第五十頁，共八十頁，2022年，8月28日也即----①----②由①式得到用∑X表示,∑Y表示∑XY表示故-------③第五十一頁，共八十頁，2022年，8月28日若記的平均值為的平均值為，則③式可以寫為-----④由②式可以得到故---⑤第五十二頁，共八十頁，2022年，8月28日若記；則⑤式可寫為------⑥定義叫做X的離差平方和。叫做X、Y的離差乘積之和。這樣，就構(gòu)造出來了。為計(jì)算方便，第五十三頁，共八十頁，2022年，8月28日B、線性回歸效果的檢驗(yàn)1、方差分析離差--總離差---定義總離差平方和由于所以將右端展開，得第五十四頁，共八十頁，2022年，8月28日可證明所以，為構(gòu)造回歸直線的總誤差。表示因變量Y的實(shí)際值與回歸方程的計(jì)算值間的誤差平方和。除了X對(duì)Y線性影響之外的一切因素對(duì)Y的離差引起的?；貧w值與平均值之差的平方和。反映了總離差中由于X與Y的線性關(guān)系而引起的Y的變化部分。第五十五頁，共八十頁，2022年，8月28日2、相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)從U和Q的含義推論：在Lyy中，回歸平方和所占比重越大，回歸的效果越好。

U↑→回歸效果好。

Q↑→回歸效果差。令用r2表示回歸平方和在總離差平方和中所占比重。第五十六頁，共八十頁，2022年，8月28日由于

將⑹代入所以又由于U是Lyy的一部分，而Q≥0，故U≤Lyy因此，r2≤1是檢驗(yàn)回歸效果好壞的重要指標(biāo)。第五十七頁，共八十頁，2022年，8月28日在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中一般使用指標(biāo)r即-1≤r≤1----稱為相關(guān)系數(shù)。實(shí)際問題提出后，在做回歸之前，首先用r檢驗(yàn)回歸效果。第五十八頁，共八十頁，2022年，8月28日討論r取不同值的含義當(dāng)r=+1或r=-1時(shí)，變量x和y完全線性相關(guān)。當(dāng)x↑→y↑x與y正相關(guān)；當(dāng)x↑→y↓x與y負(fù)相關(guān)。當(dāng)r=0時(shí)，x與y完全沒有線性相關(guān)關(guān)系，稱完全線性不相關(guān)。這時(shí)因故b=0即所配回歸直線與x軸平等。第五十九頁，共八十頁，2022年，8月28日在大多數(shù)情況下，0<∣r∣<1，這就要在相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表中得到一個(gè)最低的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)實(shí)際問題中計(jì)算所得的r絕對(duì)值大于或等于表中相應(yīng)的r最低標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，說明這個(gè)實(shí)際問題可以構(gòu)造出較好效果的回歸直線方程。第六十頁，共八十頁，2022年，8月28日一般把相關(guān)的緊密程度分為：0<∣r∣<0.4稱為不相關(guān)或低度相關(guān)；0.4≤∣r∣≤0.7稱為中度相關(guān)；0.7<∣r∣<1稱為強(qiáng)相關(guān)。第六十一頁，共八十頁，2022年，8月28日例表中是關(guān)于11幢出租房屋的一個(gè)樣本。年代x(年）31257819102215825每周租金y(元）5032403345133014285126在這里把年代作為自變量x,每周租金作為因變量y.第六十二頁，共八十頁，2022年，8月28日作出散點(diǎn)圖第六十三頁，共八十頁，2022年，8月28日?qǐng)D中每一點(diǎn)都代表一個(gè)樣本，從圖中可以看出，當(dāng)年代x↗→租金y↘,它們之間大致有一個(gè)線性關(guān)系，它是一種帶有隨機(jī)性的線性關(guān)系。既然x與y有一種線性關(guān)系，則可用來近似表示兩者之間的關(guān)系。本例經(jīng)計(jì)算，回歸方程為第六十四頁，共八十頁，2022年，8月28日計(jì)算表年代X（年）31257819102215825134租金Y（元）5032403345133014285126362XY1503842002313602473003084204086503658X29144254964361100484225646252150Y225001024160010892025169900196784260167613564第六十五頁，共八十頁，2022年，8月28日由表第六十六頁，共八十頁，2022年，8月28日計(jì)算相關(guān)系數(shù)及各個(gè)離差平方和，計(jì)算過程通過下表進(jìn)行編號(hào)1234567891011∑-9.18182-0.18182-7.18182-5.18182-4.181826.81818-2.181829.818182.81818-4.1818212.8181817.09091-0.909097.90910.0909112.0909-19.9091-2.9091-18.9091-4.90918.09091-6.9091-156.92560.1653-56.8017-0.4710-50.5620-135.74386.3471-185.6529-13.8347-75.6529-88.5621-757.694384.30580.0330651.578526.851317.487646.48764.760396.39677.942117.4876164.3057517.6363292.09920.826462.55390.0083146.1901396.37198.4628357.553724.0992327.281047.73551663.182第六十七頁，共八十頁，2022年，8月28日從表中得到r2=0.6668第六十八頁，共八十頁，2022年，8月28日故房屋年代與租金的方差分析結(jié)果可以由下表表示離差名稱平方和自由度方差總離差平方和N-1=10回歸平方和1剩余平方和N-2=9第六十九頁，共八十頁，2022年，8月28日C、化曲線為直線的回歸問題在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，有時(shí)兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系不是線性的，而是非線性的。在很多情況下，非線性回歸問題可以通過變量替換成形式上的線性回歸問題。再把變量替換還原就可以得到所需的曲線方程。第七十頁，共八十頁，2022年，8月28日一、首先確定所要配的曲線類型1、根據(jù)理論分析及過去經(jīng)驗(yàn)來確定變量X和Y之間的函數(shù)類型；2、根據(jù)變量X和Y的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)各種函數(shù)類型一一進(jìn)行試算，從中選擇擬合程度最好的一種。3、利用作圖方法，畫出變量X和Y的散點(diǎn)圖，然后由圖形上分析哪種曲線最合適。（在數(shù)據(jù)較少時(shí)使用）第七十一頁，共八十頁，2022年，8月28日二、一些常用的曲線圖型及相應(yīng)變量替換公式列舉如下：1、雙曲線函數(shù)Y=a+b/x

變量替換，令X*=1/X

則有Y=a+bX*2、指數(shù)函數(shù)Y=debx

變量替換，令Y*=lny,a=lnd

則有Y*=a+bx第七十二頁，共八十頁，2022年，8月28日3、指數(shù)函數(shù)Y=de