¿En qué tipos de modelos de predicción se pueden dividir?
1. Método de predicción cualitativa
Basado en la experiencia, el juicio y la intuición pasados y presentes de las personas sobre el sistema, y principalmente en el juicio lógico de las personas, solo la dirección del desarrollo, el estado y Resultados cualitativos como situaciones. Este enfoque es adecuado para objetos del sistema que carecen de estadísticas históricas.
2. Análisis de series de tiempo
Basado en los datos históricos de los objetos del sistema que cambian con el tiempo, considerando solo las reglas cambiantes de las variables del sistema a lo largo del tiempo, predice cuantitativamente el tiempo de rendimiento futuro del sistema. Incluye principalmente el método de media móvil, el método de suavizado exponencial y el método de extrapolación de tendencias. Este método es adecuado para utilizar datos estadísticos simples para predecir la tendencia cambiante de los objetos de investigación a lo largo del tiempo.
3. Predicción de la relación causal
Existe una relación causal entre las variables del sistema. Descubra varios factores que afectan un determinado resultado, establezca un modelo matemático entre causa y efecto y prediga cambios en las variables de resultado en función de los cambios en las variables de los factores. Esto no solo predice la dirección de desarrollo del sistema, sino que también determina el cambio numérico específico. normas.
Datos ampliados:
Al realizar pronósticos utilizando métodos de pronóstico cuantitativos, el modelo de pronóstico es la tarea más importante, ya que establece un modelo matemático para el pronóstico. Los modelos predictivos se refieren a predicciones de relaciones cuantitativas entre cosas descritas en lenguaje o fórmulas matemáticas. Hasta cierto punto, revela la regularidad inherente entre las cosas y sirve como base directa para calcular el valor predicho al hacer predicciones.
Por tanto, tiene un gran impacto en la precisión de la predicción. Cualquier método de pronóstico específico tiene su modelo matemático específico. Existen muchos métodos de predicción, cada uno con su correspondiente modelo de predicción.
El método de pronóstico de extrapolación de tendencias es un método de pronóstico común que busca las leyes de desarrollo y cambio de las cosas a lo largo del tiempo basándose en datos históricos y realistas de las cosas, infiriendo así sus condiciones futuras.
Los supuestos del método de extrapolación de tendencias son:
(1) Se supone que no hay cambios bruscos en el proceso de desarrollo de las cosas, es decir, el desarrollo y los cambios de las cosas son graduales.
(2) Se supone que la estructura y función del sistema en estudio permanecen básicamente sin cambios, es decir, se supone que el modelo de extrapolación de tendencias basado en datos pasados se puede aplicar al futuro y puede representan cambios de tendencia futuros.
De los dos supuestos anteriores se puede ver que el método de pronóstico de extrapolación de tendencias es un método de pronóstico estadístico para el desarrollo gradual de las cosas. En resumen, se trata de utilizar un modelo matemático para ajustar una línea de tendencia y luego utilizar este modelo para extrapolar y predecir el desarrollo futuro de las cosas.
El método de predicción de extrapolación de tendencias utiliza principalmente el método de dibujar diagramas de dispersión (reconocimiento gráfico) y el método de diferencia para calcular la selección del modelo.
Las principales ventajas son: puede revelar el desarrollo futuro de las cosas y evaluar cuantitativamente sus características funcionales.
El método de pronóstico de extrapolación de tendencias es más adecuado para el pronóstico de nuevos productos a mediano y largo plazo y requiere al menos 5 años de datos.
El método de pronóstico combinado consiste en utilizar múltiples métodos de pronóstico para el mismo problema. El objetivo principal de la combinación es utilizar de forma integral la información proporcionada por varios métodos para mejorar la precisión de la predicción tanto como sea posible. Hay dos formas básicas de pronóstico combinado: una es una combinación de ponderación igual, es decir, los valores pronosticados de varios métodos de pronóstico se combinan en nuevos valores pronosticados de acuerdo con la misma matriz de pesos; combinación ponderada, es decir, a los valores predichos de diferentes métodos de pronóstico se les asignan diferentes pesos. ?
Los principios y métodos de aplicación de estas dos formas son exactamente iguales, pero los pesos son diferentes. Según la experiencia, el método de pronóstico combinado de combinación de pesos desiguales es más preciso.
El método de predicción de regresión se basa en la correlación entre variables independientes y variables dependientes. El número de variables independientes puede ser una o más. Según el número de variables independientes, se puede dividir en predicción de regresión univariada y predicción de regresión multivariable. Al mismo tiempo, según la correlación entre la variable independiente y la variable dependiente, se puede dividir en método de predicción de regresión lineal y método de regresión no lineal.
El aprendizaje de problemas de regresión es equivalente al ajuste de funciones: seleccionar una curva de función para que se ajuste bien a los datos conocidos y prediga bien los datos desconocidos.
Materiales de referencia:
Enciclopedia Baidu - Modelo de predicción
Materiales de referencia:
Enciclopedia Baidu - Predicción cualitativa