下载文档原格式
回归预测模型的主要研究内容包括以下几个方面：
1.变量选择：识别重要的变量，确定哪些变量对预测目标有影响，
以及哪些变量是预测模型的自变量。
2.相关性分析：判断自变量与因变量之间的相关性，确定其是正
相关还是负相关。
3.模型建立：通过回归分析，建立回归预测模型，对自变量与因
变量之间的关系进行定量描述，拟合数据点，估计回归系数。
4.模型评估：通过各种评估指标，如均方误差、决定系数等，对
回归预测模型的预测效果进行评估。
5.模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化，提高预测精
度。
6.解释性分析：解释回归预测模型的预测结果，为决策提供依据。
7.应用研究：将建立的回归预测模型应用于实际问题中，解决实
际问题。
稳健回归分析
统计学中经常使用的一种方法——回归分析，它主要是用来研究自变量和因变量之间的关系。
在实际应用中，我们通常会遇到的问题是自变量和因变量之间的关系不是线性的，那么如何处理这种非线性关系呢？这就需要用到稳健回归分析。
稳健回归分析（Robust Regression Analysis）是一种用于研究自变量和因变量之间关系的方法，主要是通过对异常点进行处理，来得到更为准确的预测结果。
在回归分析中，异常点会对结果产生很大的影响，因为它们可能代表着真实数据中的异常情况，而传统的回归分析方法并没有对这种异常情况进行处理，因此得到的结果可能不太可靠。
而稳健回归则通过使用不同的算法来削弱异常点的影响，从而得到更为准确的结果。
稳健回归分析主要有两种方法，分别是M方法和S方法。
M 方法是指最小绝对偏差法，它是基于绝对值的度量来衡量误差，所以不受异常点的影响。
S方法则是指Huber鲁棒估计法，它是基于平方的度量来衡量误差，但将误差较大的点的权重调整为较小的值，也能有效地削弱异常点的影响。
在使用稳健回归分析进行数据分析时，需要注意一些问题。
首先，要保证样本量足够大，这样才能保证得到的结果的可靠性。
其次，要注意选择合适的方法，M方法适用于数据中的异常点较少的情况，而S方法适用于数据中异常点较多的情况。
最后，要注意结果的解释，不同的分析方法得到的结果可能不同，需要根据实际情况进行选择。
总之，稳健回归分析是一种非常有用的数据分析方法，在实际应用中可以有效地削弱异常点的影响，提高分析结果的可靠性。
但是需要在使用时注意一些问题，以保证得到的结果具有实际意义。
自回归模型一、 预测方法综述预测方法大体上分为定性预测法、时间序列预测法和因果模型预测法。
定性预测法是在数据资料掌握不多的情况下，依靠人的经验和分析能力，用系统的、逻辑的思维方法，把有关资料加以综合、进行预测的方法。
定性预测法包括特尔斐法、主观概率预测法、判断预测法等方法。
时间序列预测法是依据预测对象过去的统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以判断未来数值的预测方法。
其基本思想是:过去的变化规律会持续到未来，即未来是过去的延伸。
时间序列预测法包括时间序列平滑法、趋势外推法、季节变动预测法等确定型时间序列的预测方法和马尔可夫法、随机型时间序列的预测方法。
因果模型预测法是把所要预测的对象同其他有关因素联系起来进行分析，制定出揭示因果关系的模型，然后根据模型进行预测。
因果模型预测法包括回归分析预测法、经济计量模型法、投入产出预测法等。
由于时间序列预测法和因果模型预测法都是以统计资料为依据，应用统计方法进行预测的，所以有时两者统称为统计预测。
到目前为止，已有近二百种预测方法。
1987年，Ledes和Farbor首次将神经网络引入到预测领域中，无论是从思想上、还是技术上都是一种拓宽和突破。
常用的分析和预测方法有下面几种:(1) 投资分析方法。
这是市场分析家常用的方法。
(2) 时间序列分析法。
这种方法主要是通过建立综合指数之间的时间序列相关辩识模型，如自回归移动平均模型(ARMA)、齐次非平稳模型(ARIMA)等来预测未来变化。
(3) 神经网络预测法。
神经网络是一种最新的时间序列分析方法。
(4) 其他预测方法。
如专家评估法和市场调查法等定性方法、季节变动法、马尔柯夫法和判别分析法等定量预测方法。
传统的预测方法大都采用线性模型来近似地表达预测对象的发展规律。
如最常用的AR模型预测，就是在时间序列平稳的假设基础之上，对其建立线性模型，然后采用模型外推的方法预测其未来值。
然而这些方法只适用于平稳时间序列的预测。
第二章1-为什么计翼经祈字碘型旳理论万桎甲必次包肯隨劝L十耽峡？解答计量经济学模型命離的是貝有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
由于起随机变童，意缺着影响被解释变慑的因素是复杂的，除了解释变量的惑响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的膨响.这样，理论模型中就必须便用一个称为随机干扰项的变最來代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素’以保证模里在理论上的科学性。
2.下列计屋经济学方程哪些暹正确的？鄭些是错课的？为什么？(1) Um⑵K M + 0K + ”…』；⑶y产矗+庐扎+片212…卫$(4)—&f =(5)Y^a^flX t, 212…』；•⑹ 左严心人・2讥…肿⑺Y严时21,2,…冲(8) 乂二&心“兀 r=lA->«.其中带…者表示T古计值3解答计量经济学模型有两种类型：一是总体回归模型；另一是样本回归模樂.两类回归模型都具有确定形武与随机形式两种表达方式=总体回归模型的确定形式£的加=矗十尽r总体回归模型的随机形式样本回归摸型的确定形式S十険样本回归模型的随机形式F =才+芒除此之外，英他的表达形式均是错误的，因此利斷如下J⑴错島(2)正确：(3)错课：(4)错误；(5)错误,(6)正确；(7)正确:(8)错误*4.线性回归模型不=a + 0Xj+隔 F = l,2,…/的零均值假设是否可以表示为丄£Aj=0?为什么？解答线性回归模型中的零均值假设£(A) = 0可以表示为£(^)-0, £(/^) = 0, E(/^) =0,…*1 FL但是不能表示为一理由是*£Or)=°严格说来，随机干扰项的零均值假设是关干疋的条件期望为零：= 其含义为在X取值为疋的条件下.所有其他因素对F的各种可能的影响平均下来为零。
因此，E(H)与丄£殉是两个完全不同的概念。
R J-I乩假设已经得到关系式Y =的最小二乘估计，试回答：(1)假设决定把X变量的单位扩大10倍，这样对原回归的斜率和截距会有什么样的影响？如果把丫变量的单位扩大10倍，又会怎样？(2)假定给X的每个观测值都增加2,对原回归的斜率和截距会有什么样的影响？如果给F的每个观测值都増加2・又会怎样？解答(1)记为原变量北单位扩大10倍的变星，则A*= —,于是10Y =%5XX*胡+0市-=几+辭可见，解释变量的单位扩大1Q倍时，回归的截距项不变，而斜率项将会成为原回归系数的舟*10同样地，记厂为惊变量y单位扩大w倍的变量.则r二于是Y'即r*=io^+io/?t x可见.披解释变量的单位扩大m倍时’截距项与斜率项都会比原回归系数扩大10倍。
基于核偏最小二乘回归神经网络集成降水预测模型陆克盛;汪灵枝【摘要】In order to improve forecasting application precision,this research presents a novel prediction model based on kernel partial least-squares and basis function of neural network.The model through Bagging and Boosting technology to divide the original training data set into different sets of data,and uses the different set of training data and radial basis function neural network for prediction of different kernel functions,then kernel partial least-squares regression to integrate different training results.Research results showed that integrated kernel partial least-squares regression model effectively improved the generalization ability of neural network ensembles,and forecast application high precision,good stability and promotion prospects.%为了提高降水预测的精确度和稳定性,提出一种新颖的基于核偏最小二乘回归的径向基神经网络集成降水预测模型.该模型通过Bagging技术和Boosting技术把原始数据集分成不同的训练数据集,并利用该训练数据集和不同核函数的径向基神经网络进行预测处理,再将核偏最小二乘回归对不同的训练结果进行集成.研究结果表明:核偏最小二乘回归集成模型有效提高神经网络集成的泛化能力,预测精度高,稳定性好,具有应用推广前景.【期刊名称】《沈阳农业大学学报》【年(卷),期】2013(044)003【总页数】4页(P345-348)【关键词】核偏最小二乘回归;神经网络集成;降水预测【作者】陆克盛;汪灵枝【作者单位】广西民族师范学院数学与计算机科学系,广西崇左532200;柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系,广西柳州545004【正文语种】中文【中图分类】TM932随着计算技术的不断发展，许多基于智能计算技术的预报方法普遍开展[1-3]。
