《定量預測》課件

《定量預測》ppt課件(2)定量預測概述時間序列分析回歸分析機器學習預測方法預測模型的評估與選擇定量預測概述01定量預測是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和數(shù)學模型，對未來事件或趨勢進行數(shù)量預測的方法?；跀?shù)據(jù)和模型，預測結果具有可重復性和可檢驗性，適用于長期、中期和短期預測。定義與特點特點定義決策支持為決策者提供準確、可靠的預測數(shù)據(jù)，幫助其制定科學合理的計劃和策略。資源分配預測市場需求和趨勢，有助于合理分配資源，提高生產(chǎn)和銷售效率。風險管理預測可以幫助識別潛在風險，提前采取應對措施，降低風險損失。定量預測的重要性030201基于時間序列數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)變化規(guī)律，預測未來趨勢。時間序列分析回歸分析機器學習算法專家系統(tǒng)通過研究自變量與因變量之間的關系，建立數(shù)學模型進行預測。利用計算機算法學習數(shù)據(jù)中的模式，進行預測。包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。結合領域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗，建立預測模型。適用于復雜、不確定性高的預測問題。定量預測的方法分類時間序列分析02123時間序列是指按照時間順序排列的一系列觀測值。它可以是一個數(shù)字、一個指標或一個事件在時間上的連續(xù)記錄。時間序列的概念時間序列具有動態(tài)性、趨勢性和周期性等特點，這些特點反映了數(shù)據(jù)隨時間變化的規(guī)律。時間序列的特點時間序列分析在金融、經(jīng)濟、氣象、水文等領域有著廣泛的應用，如股票價格分析、消費者行為預測、氣候變化研究等。時間序列的應用時間序列的概念去除異常值、缺失值和重復值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗對非平穩(wěn)時間序列進行差分、對數(shù)轉(zhuǎn)換等處理，使其滿足平穩(wěn)性要求。平穩(wěn)化處理將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、方差為1的標準形式，便于后續(xù)分析。標準化處理將時間序列分解為季節(jié)性成分和趨勢性成分，以突出不同特征。季節(jié)性分解時間序列的預處理單位根檢驗檢驗時間序列是否存在單位根，即是否存在非平穩(wěn)性。常用的單位根檢驗方法有ADF檢驗和PP檢驗。季節(jié)性檢驗檢驗時間序列是否存在季節(jié)性特征，如周期性波動。常用的季節(jié)性檢驗方法有季節(jié)性自相關圖和季節(jié)性K-L散度等。時間序列的平穩(wěn)性檢驗季節(jié)性K-L散度比較時間序列在不同滯后期上的K-L散度值，如果散度值存在顯著差異，則說明存在季節(jié)性特征。季節(jié)性分解將時間序列分解為季節(jié)性成分和趨勢性成分，以突出不同特征。常用的季節(jié)性分解方法有乘積季節(jié)分解和加法季節(jié)分解等。季節(jié)性自相關圖通過繪制自相關圖來觀察時間序列的季節(jié)性特征，自相關圖可以反映不同滯后期之間的相關性。時間序列的季節(jié)性檢驗回歸分析03線性回歸分析是一種通過建立自變量和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，并使用最小二乘法求解參數(shù)。線性回歸分析適用于因變量與自變量之間存在線性關系的場景，并且自變量對因變量的影響是線性的。線性回歸分析多元線性回歸分析是一種處理多個自變量對因變量影響的線性回歸分析方法。它通過引入多個自變量并建立它們與因變量之間的線性關系來預測因變量的值。多元線性回歸分析可以揭示多個自變量對因變量的共同影響，并幫助預測未來趨勢。多元線性回歸分析03嶺回歸分析能夠提供更加穩(wěn)定和可靠的預測結果，尤其在自變量之間存在高度相關性的情況下。01嶺回歸分析是一種改進的線性回歸分析方法，用于處理自變量之間存在多重共線性的問題。02它通過引入嶺參數(shù)來懲罰回歸系數(shù)的平方，從而避免過擬合和不穩(wěn)定估計。嶺回歸分析主成分回歸分析是一種基于主成分分析的回歸分析方法。它通過將多個自變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個主成分，并建立這些主成分與因變量之間的線性關系來預測因變量的值。主成分回歸分析能夠消除自變量之間的多重共線性，并簡化模型，使得解釋更加直觀和方便。010203主成分回歸分析機器學習預測方法04總結詞決策樹是一種監(jiān)督學習算法，通過構建樹狀圖對數(shù)據(jù)進行分類和回歸分析。決策樹預測方法利用樹形結構將數(shù)據(jù)集劃分為若干個子集，每個子集具有相似的屬性值。通過遞歸地構建樹，決策樹能夠預測新數(shù)據(jù)的分類或回歸結果。決策樹適用于分類和回歸問題，尤其在處理具有大量特征的數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)良好。易于理解和實現(xiàn)，能夠處理非線性關系，對數(shù)據(jù)缺失不敏感。容易過擬合，對噪聲數(shù)據(jù)敏感，對連續(xù)型特征的處理不夠靈活。詳細描述優(yōu)點缺點適用場景決策樹預測0102總結詞神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元結構的計算模型，通過訓練不斷優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)。詳細描述神經(jīng)網(wǎng)絡由多個神經(jīng)元組成，通過前向傳播和反向傳播不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權重，以最小化預測誤差。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡有感知機、多層感知機、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。適用場景適用于處理復雜、非線性、高維度的數(shù)據(jù)預測問題。優(yōu)點能夠自動提取特征，處理非線性問題，具有強大的泛化能力。缺點參數(shù)眾多，訓練時間長，容易陷入局部最優(yōu)解，對數(shù)據(jù)預處理要求較高。030405神經(jīng)網(wǎng)絡預測總結詞支持向量機是一種分類和回歸算法，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。支持向量機利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，在高維空間中尋找最優(yōu)超平面作為決策邊界。支持向量機主要應用于分類問題，但也可以進行回歸預測。適用于處理小樣本、高維度的數(shù)據(jù)分類問題。能夠處理高維數(shù)據(jù)和線性不可分問題，具有較好的泛化能力。對參數(shù)選擇敏感，對大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理效率較低。詳細描述優(yōu)點缺點適用場景支持向量機預測0102總結詞隨機森林是一種集成學習算法，通過構建多個決策樹并綜合它們的預測結果來提高預測精度。詳細描述隨機森林由多個決策樹組成，每個決策樹在隨機選取的數(shù)據(jù)子集上獨立進行訓練。在預測階段，隨機森林將每個決策樹的預測結果進行綜合，以提高預測準確率。適用場景適用于處理分類和回歸問題，尤其在處理大數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)優(yōu)秀。優(yōu)點能夠提高預測精度，降低過擬合風險，對特征選擇和異常值不敏感。缺點計算復雜度較高，在處理連續(xù)型特征時可能不夠靈活。030405隨機森林預測預測模型的評估與選擇05衡量預測值與實際值之間的差異，常用誤差率或準確率來表示。準確度評估預測模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)是否一致，以及是否容易受到異常值的影響。穩(wěn)定性評估預測模型是否易于理解，以及是否能夠提供有意義的解釋。解釋性評估預測模型是否能夠快速地更新和提供預測結果。實時性預測模型的評估指標數(shù)據(jù)可獲取性確保所選的預測模型所需的數(shù)據(jù)能夠容易地獲取。適用性根據(jù)問題的性質(zhì)和目標選擇最合適的預測模型。計算效率選擇計算效率高、易于實現(xiàn)的預測模型，以便快速得出預測結果。泛化能力選擇具有較強泛化能力的預測模型，以避免過擬合和欠擬合的問題。預測模型的選擇原則簡單交叉驗證留出交叉驗證時間序列交叉驗證自助交叉驗證預測模型的交叉驗證法將數(shù)據(jù)集分成k份，每次使用k-1份數(shù)據(jù)進行訓練，剩余1份數(shù)據(jù)進行測試。重復k次，每次選取不同的數(shù)據(jù)作為測試集。將數(shù)據(jù)集分成