税收收入预测模型的研究与实现
| 第一章 引言 | 第1-11页 |
| 1．1 本研究课题的学术背景 | 第7页 |
| 1．2 数据挖掘的研究现状 | 第7-8页 |
| 1．3 选题意义和工作概要 | 第8-9页 |
| 1．3．1 选题意义 | 第8-9页 |
| 1．3．2 所做的主要工作 | 第9页 |
| 1．4 论文的组织 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第11-17页 |
| 2．1 数据挖掘定义 | 第11页 |
| 2．2 数据挖掘技术的演变 | 第11-12页 |
| 2．3 数据挖掘的任务 | 第12-13页 |
| 2．4 数据挖掘的步骤 | 第13-15页 |
| 2．5 数据挖掘的应用 | 第15-16页 |
| 2．6 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 统计学相关知识 | 第17-24页 |
| 3．1 资料的表示 | 第17页 |
| 3．2 基本统计量 | 第17-18页 |
| 3．3 相关和回归分析 | 第18-19页 |
| 3．4 回归方程的统计检验 | 第19-20页 |
| 3．5 时间序列分析 | 第20-21页 |
| 3．6 滚动预测 | 第21-23页 |
| 3．6．1 滚动预测的定义及步骤 | 第21-22页 |
| 3．6．2 模型基本计算公式 | 第22-23页 |
| 3．7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 税收收入数据分析及预处理 | 第24-29页 |
| 4．1 税收收入现状 | 第24-25页 |
| 4．2 税收收入预测与分类 | 第25-26页 |
| 4．3 数据的选取与获得 | 第26页 |
| 4．4 数据预处理 | 第26-28页 |
| 4．5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第五章 税收收入预测 | 第29-44页 |
| 5．1 利用回归方法进行预测 | 第29-37页 |
| 5．1．1 线性回归求解 | 第29-30页 |
| 5．1．2 一元线性回归 | 第30-34页 |
| 5．1．3 多元回归 | 第34-37页 |
| 5．2 滚动预测方法的实现 | 第37-42页 |
| 5．3 实验结果的对比分析 | 第42-43页 |
| 5．4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 结束语 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 附录1(攻读学位期间公开发表的论文) | 第48页 |
