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预测分析
定性
定量
基本原则
连贯性 相关性 类推性 概率推断
预测方法
回归预测 时间序列预测
基本步骤
设定因变量自变量
回归模型
相关参数分析
检验误差
计算确定预测值
时间序列ARMA,ARIMA
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连贯性 相关性 类推性 概率推断
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检验误差
计算确定预测值
时间序列ARMA,ARIMA
根据预测目标，确定自变量和因变量，
建立回归模型
进行相关分析
计算预测误差
计算并确定预测值
注意事项
首先确定相关性
用定性分析判断现象之间的依存关系
避免回归预测的任意外推
选择合适的数据
时间序列算法
不考虑发生的原因，根据已有历史数据对未来进行预测
长期趋势
季节变动
循环变动
随机变动，不规则变动
平稳时间序列模型
平滑模型
ARMA模型
非平稳时间序列的ARIMA模型
平滑预测法
移动平均法
指数平滑法
ARMA模型由自回归模型AR和滑动平均模型构成
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