(2)因果預(yù)測法
因果預(yù)測方法是根據(jù)事物間的因果關(guān)系對變量的未來變化進(jìn)行預(yù)測，一般來說，它對變量變化趨勢的刻畫比之于一般的時序預(yù)測方法要精細(xì)得多。 最基本的方法是回歸分析法。
回歸分析方法：是從事物變化的因果關(guān)系出發(fā)進(jìn)行分析的一種預(yù)測方法，即根據(jù)實際統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)計算，確定變量之間相互依存的數(shù)量關(guān)系，建立合理的數(shù)學(xué)模型，以推算變量的未來值。
回歸分析一般按以下步驟進(jìn)行：第一，借助于定性分析，確定有哪些可能的相關(guān)因素;第二，收集這些因素的統(tǒng)計資料;第三，應(yīng)用最小二乘法等，求得各因素之間的相關(guān)系數(shù)和回歸方程;最后，根據(jù)該方程進(jìn)行預(yù)測，并對預(yù)測結(jié)果作可靠性分析。
a 、一元線性回歸法 當(dāng)兩個變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系，即一個變量的增減會引起另一個變量的增減大致成一定的比例時，這時，可建立一個一元線性數(shù)學(xué)模型，根據(jù)自變量去解釋因變量，這種方法稱為一元線性回歸法，或稱直線回歸法。其具體步驟如下：
第一，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)描繪散布點圖，若圖中各數(shù)據(jù)點分布呈線性趨勢，說明可用一元線性回歸法進(jìn)行預(yù)測。
第二，建立模型。一元線性回歸方程模型為：y=a+bx
式中y——因變量;x——自變量; a，b——回歸系數(shù)。
第三，進(jìn)行參數(shù)估計。根據(jù)最小二乘法，可分別求出回歸系數(shù)a、b之值：
例2、 某集團(tuán)公司有14個下屬企業(yè)，各企業(yè)年設(shè)備能力和年勞動生產(chǎn)率統(tǒng)計如下表。為了發(fā)展壯大，該公司計劃新建一企業(yè)，其設(shè)備能力為9.2千瓦/人。試預(yù)測其勞動生產(chǎn)率。
某公司年設(shè)備能力和年勞動生產(chǎn)率
因果預(yù)測方法是根據(jù)事物間的因果關(guān)系對變量的未來變化進(jìn)行預(yù)測，一般來說，它對變量變化趨勢的刻畫比之于一般的時序預(yù)測方法要精細(xì)得多。 最基本的方法是回歸分析法。
回歸分析方法：是從事物變化的因果關(guān)系出發(fā)進(jìn)行分析的一種預(yù)測方法，即根據(jù)實際統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)計算，確定變量之間相互依存的數(shù)量關(guān)系，建立合理的數(shù)學(xué)模型，以推算變量的未來值。
回歸分析一般按以下步驟進(jìn)行：第一，借助于定性分析，確定有哪些可能的相關(guān)因素;第二，收集這些因素的統(tǒng)計資料;第三，應(yīng)用最小二乘法等，求得各因素之間的相關(guān)系數(shù)和回歸方程;最后，根據(jù)該方程進(jìn)行預(yù)測，并對預(yù)測結(jié)果作可靠性分析。
a 、一元線性回歸法 當(dāng)兩個變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系，即一個變量的增減會引起另一個變量的增減大致成一定的比例時，這時，可建立一個一元線性數(shù)學(xué)模型，根據(jù)自變量去解釋因變量，這種方法稱為一元線性回歸法，或稱直線回歸法。其具體步驟如下：
第一，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)描繪散布點圖，若圖中各數(shù)據(jù)點分布呈線性趨勢，說明可用一元線性回歸法進(jìn)行預(yù)測。
第二，建立模型。一元線性回歸方程模型為：y=a+bx
式中y——因變量;x——自變量; a，b——回歸系數(shù)。
第三，進(jìn)行參數(shù)估計。根據(jù)最小二乘法，可分別求出回歸系數(shù)a、b之值：
例2、 某集團(tuán)公司有14個下屬企業(yè)，各企業(yè)年設(shè)備能力和年勞動生產(chǎn)率統(tǒng)計如下表。為了發(fā)展壯大，該公司計劃新建一企業(yè)，其設(shè)備能力為9.2千瓦/人。試預(yù)測其勞動生產(chǎn)率。
某公司年設(shè)備能力和年勞動生產(chǎn)率