第十三章趨勢分析與預測分析課件

第十三章趨勢分析與預測分析課件趨勢分析概述時間序列分析回歸分析預測模型與技術預測精度評估目錄CONTENT趨勢分析概述01趨勢分析是一種統(tǒng)計方法，用于研究數(shù)據(jù)隨時間變化的情況，從而揭示數(shù)據(jù)變化的趨勢和規(guī)律。定義通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，預測未來的發(fā)展趨勢，為決策提供依據(jù)。目的定義與目的針對按時間順序排列的數(shù)據(jù)，分析其隨時間變化的情況。時間序列趨勢分析面板數(shù)據(jù)趨勢分析周期性趨勢分析針對多維度的數(shù)據(jù)，分析其隨時間變化的情況。分析數(shù)據(jù)隨時間變化的周期性規(guī)律。030201趨勢分析的種類通過建立線性回歸模型，分析自變量和因變量之間的線性關系。線性回歸分析利用時間序列的特性，采用ARIMA、指數(shù)平滑等方法對數(shù)據(jù)進行建模和預測。時間序列分析利用機器學習算法，如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等，對數(shù)據(jù)進行訓練和學習，從而進行趨勢預測。機器學習方法趨勢分析的方法時間序列分析02趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機成分時間序列的組成01020304反映時間序列隨時間變化的整體趨勢。反映時間序列中周期性出現(xiàn)的季節(jié)變動。反映時間序列中存在的周期性變動。反映時間序列中的隨機波動。統(tǒng)計特性不隨時間推移而變化的時間序列。平穩(wěn)時間序列統(tǒng)計特性隨時間推移而變化的時間序列。非平穩(wěn)時間序列通過檢驗時間序列的統(tǒng)計特性是否隨時間變化來判斷其是否平穩(wěn)。平穩(wěn)性檢驗時間序列的平穩(wěn)性

時間序列的分解模型加法模型將時間序列的各成分相加得到總的時間序列。乘法模型將時間序列的各成分相乘得到總的時間序列?；旌夏Ｐ屯瑫r考慮加法模型和乘法模型的優(yōu)點，將時間序列的各成分進行適當?shù)慕M合。時間序列的預測方法利用歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值來預測未來數(shù)據(jù)，權(quán)重根據(jù)時間逐漸減小。基于時間序列的自回歸、移動平均和差分三個基本組成部分構(gòu)建的預測模型。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習和預測能力，對時間序列進行預測。利用支持向量機分類和回歸的原理，對時間序列進行預測。指數(shù)平滑法ARIMA模型神經(jīng)網(wǎng)絡預測支持向量機預測回歸分析03線性回歸分析是一種通過建立自變量與因變量之間的線性關系來預測因變量的方法。它通過最小化預測值與實際值之間的殘差平方和來擬合模型，并使用最小二乘法進行參數(shù)估計。線性回歸分析廣泛應用于經(jīng)濟、金融、醫(yī)學和自然科學等領域，用于預測和解釋各種因變量。線性回歸分析非線性回歸分析是線性回歸分析的擴展，它允許自變量和因變量之間存在非線性關系。非線性回歸分析可以通過多種形式表示，例如多項式回歸、指數(shù)回歸、對數(shù)回歸等。非線性回歸分析在處理復雜數(shù)據(jù)和揭示隱藏的非線性關系方面非常有用，尤其在生物學、醫(yī)學和工程領域。非線性回歸分析通過引入多個自變量，多元回歸分析可以更準確地預測和解釋因變量的變化。在多元回歸分析中，需要選擇合適的自變量并處理多重共線性問題，以確保模型的穩(wěn)定性和有效性。多元回歸分析是線性回歸分析的擴展，它允許一個因變量受到多個自變量的影響。多元回歸分析預測模型與技術04總結(jié)詞一種簡單的時間序列預測方法詳細描述指數(shù)平滑法是一種簡單的時間序列預測方法，通過計算歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值來預測未來的趨勢。這種方法適用于數(shù)據(jù)具有趨勢性和季節(jié)性的情況。指數(shù)平滑法總結(jié)詞模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計算模型詳細描述神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計算模型，通過訓練和學習來識別和預測時間序列數(shù)據(jù)的模式。它能夠處理非線性問題和噪聲數(shù)據(jù)，具有較好的泛化能力。神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型基于統(tǒng)計學習理論的分類和回歸方法總結(jié)詞支持向量機預測模型是一種基于統(tǒng)計學習理論的分類和回歸方法，通過找到能夠?qū)⒉煌悇e數(shù)據(jù)點最大化分隔的決策邊界來實現(xiàn)預測。它適用于小樣本數(shù)據(jù)和特征維度較高的場景。詳細描述支持向量機預測模型總結(jié)詞處理小樣本、不完全信息數(shù)據(jù)的預測方法詳細描述灰色預測模型是一種處理小樣本、不完全信息數(shù)據(jù)的預測方法，通過累加生成序列來揭示數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，并利用指數(shù)平滑和線性回歸進行預測。它適用于數(shù)據(jù)量較小、信息不完全的情況，能夠提供較為準確的預測結(jié)果?；疑A測模型預測精度評估05衡量預測值與實際值之間平均距離的誤差測量方法。均方誤差(MSE)衡量預測值與實際值之間平均絕對差值的誤差測量方法。平均絕對誤差(MAE)基于MSE的平方根測量，考慮了誤差的波動性。均方根誤差(RMSE)衡量預測值與實際值之間平均百分比差值的誤差測量方法。平均絕對百分比誤差(MAPE)預測誤差的測量01020304回歸分析通過回歸方程來評估預測精度，包括線性回歸、多項式回歸和非線性回歸等。交叉驗證將數(shù)據(jù)集分成訓練集和測試集，使用訓練集訓練模型，然后在測試集上評估預測精度。時間序列分析對時間序列數(shù)據(jù)進行趨勢分析和預測，常用的方法有移動平均、指數(shù)平滑和ARIMA模型等。比較預測與實際將預測值與實際值進行比較，計算各種誤差指標來評估預測精度。預測精度的評估方法對數(shù)據(jù)進行清洗、去噪和特征工程等操作，以提高模型的預測精度。數(shù)據(jù)預處理根據(jù)數(shù)據(jù)特性和業(yè)務需求