在統計問題分析中，統計套裝軟體的應用，為相當重要的一環。一則可加速處理複雜 而龐大的資訊；另一則可提供統計分析者迅速進行多種統計方法的分析比較與評估。 是故統計套裝軟體除強化統計分析之精確性與便利性外，亦是高統計分析的時效性與 多元性。 由於各知識領域對統計科學日益重視，使得非統計專業人員大量採用統計套裝軟體以 進行統計分析。而現今一般套裝軟體皆具有易於使用及提供良好數值處理功能的優點 ，但其應用上限制，諸如無法對研究問題加以定義、資料輸出入缺乏有效管理、無法 依資料特性提供正確分析模式、缺乏輸出報表的解釋能力等，皆易使非統計專業人員 有嚴重誤用統計套裝軟體的危險與不便。 本文考慮引進專家系統（EXPERT SYSTEMS），以其統計知識庫改善現今統計套裝軟體 的缺失與限制；並援用決策支援系統（DECISION SUPPORT SYSTEMS）中資料庫與管理 系統，提供資訊輸出入的有效管理，及強化模式建構和系統運作功能。文中並提出一 可行之整合性觀念架構，以建構一統計專家系統，進一步協助非統計專業人員從事便 便利與正確的統計分析工作。 最後分別選擇適當之現存軟體，專家系統方面引用GURU語言，統計算系統則援用SAS 套裝軟體，進行實例合運作。除對統計模式之知識表示法與專家系統，做一具體實際 操作整合外，並對本文所提之統計專家系統架構的優缺點做一探討。 文章架構如下： 一、緒論 二、文獻回顧 三、統計專家系統之觀念架構 四、原型系統建構與實例 運作 五、結論與建議

現今市場競爭愈來愈激烈，迫使廠商紛紛至海外尋求產品消費市場，在跨國銷售的背景之下，需要有更多可以確定國家選擇、預測銷售及估計需求的方法。而其中可以滿足這些需求的方法之中，就是研究產品跨國擴散型態，藉以瞭解後進國家與領先國家中新產品如何擴散且會如何互相影響 (Douglas and Craig, 1992)。 在眾多的跨國產品中，本研究選擇好萊塢電影做為實證分析的對象。 經由集群分析，本研究發現（一）台灣高首週票房且口碑佳的電影，會遇到假日人潮、有很高的美國總票房、以及很高的美國首週票房；（二）美國影片在美國及台灣映演的每週票房趨勢有差異存在；（三）片商沒有做好影片在台灣映演的檔期歸劃；（四）三群電影中，在影片類型沒有明顯地區別。 經由十二個新產品銷售預測模型的建立：對數線性迴歸模式（LN-Regression Model）（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以OLS估計）、卜瓦松迴歸模式(Poisson Regression Model) （不考慮新產品領先國擴散經驗）（以MLE估計）、負二項分配迴歸模式(Negative Binomial Distribution Regression Model) （不考慮新產品領先國擴散經驗）（以MLE估計）、Exponential Decay模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、Exponential Decay模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、Exponential Decay模式＋層級貝氏迴歸模式（考慮新產品領先國擴散經驗）、Bass連續型擴散模式（以NLS估計）＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗（以SUR估計）、Bass連續型擴散模式（以NLS估計）＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗（以SUR估計）、Bass離散型擴散模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、Bass離散型擴散模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、層級貝氏BASS離散型擴散模式＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、層級貝氏BASS離散型擴散模式＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）。本研究發現：（一）在考慮影響後進國的新產品擴散速度時，領先國的擴散經驗為絕對必要的考慮因子；（二）必須使用Bass連續型擴散模式做為建構新產品銷售預測模型的基礎；（三）必須使用Bass連續型擴散模式的NLS估計法估計Bass模型的創新係數p、模仿係數q及市場潛量m。