《定量預(yù)測(cè)》課件

《定量預(yù)測(cè)》ppt課件(2)定量預(yù)測(cè)概述時(shí)間序列分析回歸分析機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)模型的評(píng)估與選擇定量預(yù)測(cè)概述01定量預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型，對(duì)未來(lái)事件或趨勢(shì)進(jìn)行數(shù)量預(yù)測(cè)的方法?；跀?shù)據(jù)和模型，預(yù)測(cè)結(jié)果具有可重復(fù)性和可檢驗(yàn)性，適用于長(zhǎng)期、中期和短期預(yù)測(cè)。定義與特點(diǎn)特點(diǎn)定義決策支持為決策者提供準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，幫助其制定科學(xué)合理的計(jì)劃和策略。資源分配預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求和趨勢(shì)，有助于合理分配資源，提高生產(chǎn)和銷(xiāo)售效率。風(fēng)險(xiǎn)管理預(yù)測(cè)可以幫助識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，提前采取應(yīng)對(duì)措施，降低風(fēng)險(xiǎn)損失。定量預(yù)測(cè)的重要性030201基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)變化規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。時(shí)間序列分析回歸分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法專(zhuān)家系統(tǒng)通過(guò)研究自變量與因變量之間的關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用計(jì)算機(jī)算法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式，進(jìn)行預(yù)測(cè)。包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，建立預(yù)測(cè)模型。適用于復(fù)雜、不確定性高的預(yù)測(cè)問(wèn)題。定量預(yù)測(cè)的方法分類(lèi)時(shí)間序列分析02123時(shí)間序列是指按照時(shí)間順序排列的一系列觀測(cè)值。它可以是一個(gè)數(shù)字、一個(gè)指標(biāo)或一個(gè)事件在時(shí)間上的連續(xù)記錄。時(shí)間序列的概念時(shí)間序列具有動(dòng)態(tài)性、趨勢(shì)性和周期性等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)反映了數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律。時(shí)間序列的特點(diǎn)時(shí)間序列分析在金融、經(jīng)濟(jì)、氣象、水文等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如股票價(jià)格分析、消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)、氣候變化研究等。時(shí)間序列的應(yīng)用時(shí)間序列的概念去除異常值、缺失值和重復(fù)值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行差分、對(duì)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(biāo)準(zhǔn)形式，便于后續(xù)分析。標(biāo)準(zhǔn)化處理將時(shí)間序列分解為季節(jié)性成分和趨勢(shì)性成分，以突出不同特征。季節(jié)性分解時(shí)間序列的預(yù)處理單位根檢驗(yàn)檢驗(yàn)時(shí)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(yàn)方法有ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。季節(jié)性檢驗(yàn)檢驗(yàn)時(shí)間序列是否存在季節(jié)性特征，如周期性波動(dòng)。常用的季節(jié)性檢驗(yàn)方法有季節(jié)性自相關(guān)圖和季節(jié)性K-L散度等。時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)季節(jié)性K-L散度比較時(shí)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(shuō)明存在季節(jié)性特征。季節(jié)性分解將時(shí)間序列分解為季節(jié)性成分和趨勢(shì)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(guān)圖通過(guò)繪制自相關(guān)圖來(lái)觀察時(shí)間序列的季節(jié)性特征，自相關(guān)圖可以反映不同滯后期之間的相關(guān)性。時(shí)間序列的季節(jié)性檢驗(yàn)回歸分析03線性回歸分析是一種通過(guò)建立自變量和因變量之間的線性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)因變量的方法。它通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的殘差平方和來(lái)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(guān)系的場(chǎng)景，并且自變量對(duì)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(gè)自變量對(duì)因變量影響的線性回歸分析方法。它通過(guò)引入多個(gè)自變量并建立它們與因變量之間的線性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值。多元線性回歸分析可以揭示多個(gè)自變量對(duì)因變量的共同影響，并幫助預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。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(yù)測(cè)結(jié)果，尤其在自變量之間存在高度相關(guān)性的情況下。01嶺回歸分析是一種改進(jìn)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(wèn)題。02它通過(guò)引入嶺參數(shù)來(lái)懲罰回歸系數(shù)的平方，從而避免過(guò)擬合和不穩(wěn)定估計(jì)。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(guò)將多個(gè)自變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)主成分，并建立這些主成分與因變量之間的線性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)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(jiǎn)化模型，使得解釋更加直觀和方便。010203主成分回歸分析機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法04總結(jié)詞決策樹(shù)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和回歸分析。決策樹(shù)預(yù)測(cè)方法利用樹(shù)形結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集，每個(gè)子集具有相似的屬性值。通過(guò)遞歸地構(gòu)建樹(shù)，決策樹(shù)能夠預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的分類(lèi)或回歸結(jié)果。決策樹(shù)適用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題，尤其在處理具有大量特征的數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)良好。易于理解和實(shí)現(xiàn)，能夠處理非線性關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)缺失不敏感。容易過(guò)擬合，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感，對(duì)連續(xù)型特征的處理不夠靈活。詳細(xì)描述優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場(chǎng)景決策樹(shù)預(yù)測(cè)0102總結(jié)詞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，通過(guò)訓(xùn)練不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。詳細(xì)描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，通過(guò)前向傳播和反向傳播不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，以最小化預(yù)測(cè)誤差。常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有感知機(jī)、多層感知機(jī)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。適用場(chǎng)景適用于處理復(fù)雜、非線性、高維度的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)題。優(yōu)點(diǎn)能夠自動(dòng)提取特征，處理非線性問(wèn)題，具有強(qiáng)大的泛化能力。缺點(diǎn)參數(shù)眾多，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，容易陷入局部最優(yōu)解，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理要求較高。030405神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)總結(jié)詞支持向量機(jī)是一種分類(lèi)和回歸算法，通過(guò)找到能夠?qū)⒉煌?lèi)別數(shù)據(jù)點(diǎn)最大化分隔的決策邊界。支持向量機(jī)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(jī)主要應(yīng)用于分類(lèi)問(wèn)題，但也可以進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。適用于處理小樣本、高維度的數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題。能夠處理高維數(shù)據(jù)和線性不可分問(wèn)題，具有較好的泛化能力。對(duì)參數(shù)選擇敏感，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理效率較低。詳細(xì)描述優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場(chǎng)景支持向量機(jī)預(yù)測(cè)0102總結(jié)詞隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并綜合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。詳細(xì)描述隨機(jī)森林由多個(gè)決策樹(shù)組成，每個(gè)決策樹(shù)在隨機(jī)選取的數(shù)據(jù)子集上獨(dú)立進(jìn)行訓(xùn)練。在預(yù)測(cè)階段，隨機(jī)森林將每個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合，以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。適用場(chǎng)景適用于處理分類(lèi)和回歸問(wèn)題，尤其在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)優(yōu)秀。優(yōu)點(diǎn)能夠提高預(yù)測(cè)精度，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)特征選擇和異常值不敏感。缺點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜度較高，在處理連續(xù)型特征時(shí)可能不夠靈活。030405隨機(jī)森林預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)模型的評(píng)估與選擇05衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異，常用誤差率或準(zhǔn)確率來(lái)表示。準(zhǔn)確度評(píng)估預(yù)測(cè)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(píng)估預(yù)測(cè)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(píng)估預(yù)測(cè)模型是否能夠快速地更新和提供預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)時(shí)性預(yù)測(cè)模型的評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲取性確保所選的預(yù)測(cè)模型所需的數(shù)據(jù)能夠容易地獲取。適用性根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)和目標(biāo)選擇最合適的預(yù)測(cè)模型。計(jì)算效率選擇計(jì)算效率高、易于實(shí)現(xiàn)的預(yù)測(cè)模型，以便快速得出預(yù)測(cè)結(jié)果。泛化能力選擇具有較強(qiáng)泛化能力的預(yù)測(cè)模型，以避免過(guò)擬合和欠擬合的問(wèn)題。預(yù)測(cè)模型的選擇原則簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證留出交叉驗(yàn)證時(shí)間序列交叉驗(yàn)證自助交叉驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的交叉驗(yàn)證法將數(shù)據(jù)集分成k份，每次使用k-1份數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，剩余1份數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。重復(fù)k次，每次選取不同的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。將數(shù)據(jù)集分成