本书展示了许多真实数据示例,这些都是从我们自己的咨询实践中获取的资源。我们已与上百家企业合作帮助他们解决预测问题,这些经验直接促成了这里给出的许多例子,并指导了我们的预测理念。 我们比大部分预测者更强调图形方法。我们通过图形来探索数据、分析模型的有效性并展示预测结果。
一种高效的方法为向后逐步回归法: 首先用所有预测变量进行建模。 每次删除一个预测变量。如果模型精度有所改进,则保留修改之后的模型。 迭代直至模型精度不再提升。 当解释变量个数太多时,向后逐步回归效果较差,此时我们更倾向于使用向前逐步回归。此过程从仅包含截距的模型开始,每次添加一个预测变量,并将能提高模型...
一个常见的、但是不推荐的方法是画出被预测变量和特定的预测变量之间的关系图,如果不能看出明显的相关关系,则删除该预测变量。但这个方法常常会失效,尤其在未考虑其他预测变量时,散点图并不总能正确的反映两个变量之间的关系。另一种常见的无效方法是对所有预测变量进行多元线性回归,并删除所有 p 值大于0.05的所有...
本书对于情报分析与预测领域的学者、研究人员和实践者具有重要的参考价值。 目录 第一章 绪论 引言 情报分析与预测的概念 情报分析与预测的分类 情报分析与预测的作用及特点 第二章 怎样开展情报分析与预测 进行情报分析与预测工作的程序 研究计划的制定 研究素材的搜集 第三章 情报分析基本方法 文献计量分析方法 层...
反过来,能够快速处理所有这些信息的预测方法对于决策的目的是有价值的。这一过程引发了在互联网上收集信息的热潮。 风险是决策过程中一个重要的考虑因素,而概率预测可以量化这些风险。概率预测的理论工作已经活跃了一段时间,许多实践领域的决策者已经接受了概率预测的使用。在贝叶斯方法中,推理和预测在本质上是概率性的,...
3.时间序列分析方法 - ARIMA模型 -季节性ARIMA模型 -非线性时间序列模型 4.机器学习方法 -决策树方法 -随机森林方法 -支持向量机方法 -神经网络方法 5.深度学习方法 -循环神经网络方法 -长短期记忆网络方法 -卷积神经网络方法 6.实践案例和技术应用 -股票价格预测 -销售预测 -人口预测 -天气预测 7.评估与改进...
编者按:随着技术在经济和社会发展中起着日益重要的作用,技术预测和预见活动逐步兴起,本文旨在对技术预测和预见的理论和实践相关内容进行阐述。首先,对两个概念从内涵、特征、要素等维度的差异进行辨析;其次,对技术预测和预见中采用的方法及分类进行阐述;然后,以美国、英国、日本和俄罗斯为例,分析其技术预测和预见活动以及...
在进行建模前,我们需要对数据进行预处理和特征提取。根据数据的形态选择合适的预测方法。以具有季节性趋势为例,我们可以使用时间序列法的三种基本形态进行分析并选择合适的方法。 建模过程的步骤如下: 1. 确定趋势自变量(t)以及季节性自变量(如季度 Q1、Q2 和 Q3),并将它们与销售额(因变量 Y)联系起来。
风险是决策过程中一个重要的考虑因素,而概率预测可以量化这些风险。概率预测的理论工作已经活跃了一段时间,许多实践领域的决策者已经接受了概率预测的使用。在贝叶斯方法中,推理和预测在本质上是概率性的,概率预测也可以通过许多其他方式产生。 美国国家气象局从20世纪60年代开始向公众发布降水的概率。然而,概率的广泛应用...
风险是决策过程中一个重要的考虑因素,而概率预测可以量化这些风险。概率预测的理论工作已经活跃了一段时间,许多实践领域的决策者已经接受了概率预测的使用。在贝叶斯方法中,推理和预测在本质上是概率性的,概率预测也可以通过许多其他方式产生。 美国国家气象局从20世纪60年代开始向公众发布降水的概率。然而,概率的广泛应用...