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Angela · 2021年05月25日

押题R6时间序列1.2

老师,我对于时间序列理解还是不太到位。比如说这道题,predict 9月的数据要代入182,因为是第182个月,我的困惑在于:

  1. 只要predict,都是距离最后一个样本多少月,就加上181代入原式?
  2. 我尝试代入样本中数据181(也就是2015.8月),但算出来的不等于题干的42.86元(用Linear trend等于102.28)?不但不等于,数字还差很多...这是怎么回事?用样本内的数据来算都差这么远,怎么证明预测是准的、这个式子是有效的呢?
  3. 9月算出来的预测价格均大于100,可是8月和9月才四五十块钱,这个预测感觉有很大问题?为什么短短一个月价格翻倍?


3 个答案
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星星_品职助教 · 2021年05月25日

同学你好,

回复问题1:

对的。

无论是linear trend或者log-linear,都是代入t值直接预测Y。关键是要根据Aug. 2015是第181个月这个基准条件来确认代入方程的“t”是多少。

题目要预测的是Sep. 2015的值,Aug. 2015(t=181)是上一个月。所以代入t=182就可以了。

同理,如果要预测Oct. 2015的值,那就要代入t=183

星星_品职助教 · 2021年05月25日

回复问题2:

方程得到的值是预测值,42.86是真实值。这两者之间基本不可能恰好相等。所以会产生残差项。

不同模型预测的值也不同,例如log-linear和linear trend就预测不同,如果再来一个AR模型,又会有一个新的预测值。而这些预测值都不大可能直接等于真实值。

只要模型是准确的,就认为这个预测值是准确的。模型是否准确有效要看是否满足建模的前提假设,和是否通过假设检验。

这道题只是让预测,没有假设检验,所以直接算预测值就可以了。只要有一个方程就会有一个预测值。但这个方程本身是有可能是不准确的。

星星_品职助教 · 2021年05月25日

回复问题3:

同问题2的回复,方程是有可能不准确的,但这道题并没有涉及假设检验的过程。所以按照题目要求只计算出预测值就完成任务了。

即使方程毫无问题,预测值和真实值相差很大也是有可能的。方程只是对于散点的最好的模拟。看似偏差很大的值,已经是做到了最好模拟以后的结果了。

这种已知条件的问题都不用去管,题干给的信息拿来直接用就行。

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