汽車維修數據的預測模型

Ⅰ 求預測模型。每年初有預測數據，年末有實際數據，這樣的數據有10年，現在有第11年的預測數據，求實際數據

實際數據和預測數據分別只有10幾個么？

數量這么少的數據，如果不是寫長篇論文的話，用一元線性回歸模型來擬合算了，如果能通過顯著性檢驗就ok，不能再試試非線性的。

Ⅱ eviews用樣本內數據得到模型後 用樣本外數據預測 怎麼查看預測效果的好壞

proportion）測量預測平均值與實際平均值之差的平方占物產均方的比率 方差比率（variance proportion）測量真值預測值和實際

Ⅲ 對於大量數據的趨勢預測用什麼模型好

擬合，插值，或回歸預測，量大不能發現規律可考慮智能演算法預測

Ⅳ 對於大量數據，採用什麼數學模型進行預測

以前當n大於30的時候我們就認為樣本量足夠大可以套用大數定律了，和現在所謂的大數據比起來真是小巫見大巫。數據量的爆發式增長和硬體存儲技術的發展讓大量數據成為了潛力無窮的財富，各行各業的人都開始說自己在搞大數據。

Ⅳ 求高手指點！ 請問數據預測模型的方法 如下圖趨勢的數據，應該用什麼預測模型呢

這個要看你做的是哪方面的 變數都有經濟意義的 不同的變數會比較適合不同的模型！建議查一下現在常用的模型，比如對數模型，看看適用於那類的變數。如果真的找不到依據說這幾個變數通常應用哪個模型，那就用最普通的回歸去做！如果感覺t值一類的指標都符合現實意義，那就差不多。如果指標值與現實經濟意義相去甚遠，那麼有兩個辦法：第一，適當調整原來的模型，比如是不是有異方差之類的，調完看看怎麼樣；第二，換 別的模型去試一試。最後可以確立一個相對符合的模型。如果是做論文的話，建議考慮一下為什麼這個模型適用，分析一下經濟原因，舉個白痴一點的例子：您想用母雞的數量解釋雞蛋的產量，那麼推測應該使用線性回歸模型，因為一隻雞下n只蛋，那麼基於同一個養雞場的雞下蛋的數量基本相同的假設，使用線性回歸對此關系進行分析……希望對您有所幫助

Ⅵ 預測模型可分為哪幾類

1、趨勢外推預測方法

趨勢外推預測方法是根據事物的歷史和現實數據，尋求事物隨時間推移而發展變化的規律，從而推測其未來狀況的一種常用的預測方法。

趨勢外推法的假設條件是：

(1)假設事物發展過程沒有跳躍式變化，即事物的發展變化是漸進型的。

(2)假設所研究系統的結構、功能等基本保持不變，即假定根據過去資料建立的趨勢外推模型能適合未來，能代表未來趨勢變化的情況。

由以上兩個假設條件可知，趨勢外推預測法是事物發展漸進過程的一種統計預測方法。簡言之，就是運用一個數學模型，擬合一條趨勢線，然後用這個模型外推預測未來時期事物的發展。

2、回歸預測方法

回歸預測方法是根據自變數和因變數之間的相關關系進行預測的。自變數的個數可以一個或多個，根據自變數的個數可分為一元回歸預測和多元回歸預測。同時根據自變數和因變數的相關關系，分為線性回歸預測方法和非線性回歸方法。回歸問題的學習等價於函數擬合：選擇一條函數曲線使其很好的擬合已知數據且能很好的預測未知數據。

3、卡爾曼濾波預測模型

卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳准則，來尋求一套遞推估計的模型，其基本思想是： 採用信號與雜訊的狀態空間模型，利用前一時刻地估計值和現時刻的觀測值來更新對狀態變數的估計，求出現時刻的估計值。

它適合於實時處理和計算機運算。卡爾曼濾波器問題由預計步驟，估計步驟，前進步驟組成。 在預計步驟中， t時狀態的估計取決於所有到t-1 時的信息。在估算步驟中， 狀態更新後， 估計要於時間t的實際觀察比較。更新的狀態是較早的推算和新觀察的綜合。 置於每一個成分的權重由「 Kalmangain」（卡爾曼增益） 決定，它取決於雜訊 w 和 v。（雜訊越小，新的觀察的可信度越高，權重越大，反之亦然）。前進步驟意味著先前的「新」觀察在准備下一輪預計和估算時變成了「舊」 觀察。 在任何時間可以進行任何長度的預測（通過提前狀態轉換）。

4、組合預測模型

組合預測法是對同一個問題，採用多種預測方法。組合的主要目的是綜合利用各種方法所提供的信息，盡可能地提高預測精度。組合預測有 2 種基本形式，一是等權組合， 即各預測方法的預測值按相同的權數組合成新的預測值；二是不等權組合，即賦予不同預測方法的預測值不同的權數。 這 2 種形式的原理和運用方法完全相同，只是權數的取定有所區別。 根據經驗，採用不等權組合的組合預測法結果較為准確。

5、BP神經網路預測模型

BP網路（Back-ProPagation Network）又稱反向傳播神經網路， 通過樣本數據的訓練，不斷修正網路權值和閾值使誤差函數沿負梯度方向下降，逼近期望輸出。它是一種應用較為廣泛的神經網路模型，多用於函數逼近、模型識別分類、數據壓縮和時間序列預測等。點擊打開鏈接（BP神經網路預測實例）

Ⅶ 在原有的預測數據上如何添加不確定因素數據，然後完善預測模型

在原來的測繪數據上添加的不確定，因素，屬於一種數學建模的因素。

Ⅷ 做汽車的銷量預測，都用什麼預測方法，亟待解決

中美汽車銷量預測 王穎碩 B33 北京交通大學摘要本文的目的在於預測未來中美的汽車銷量，使用的是統計學中回歸的方法。在預測中考慮到了GDP，新房銷售量，人口，平均收入，以及股票市場的指數（美國使用的是道瓊斯指數，中國使用的是滬市指數）五個因素對汽車銷量的影響。文章的第一部分，首先對兩國汽車銷量分別與五種因素進行一元回歸。這樣在同一因素下，就可以通過調整的R Square統計量對比，找出統一因素對兩國影響度不同的原因。文章的第二部分則是對汽車銷售量進行最後的整體預測。得出，未來汽車銷量的回歸方程。最後，通過預測的過程中遇到的問題，來比較中美經濟發展的不同。 關鍵詞回歸；汽車銷量預測；發展 正文1.問題的提出幾十年前，能看見一輛私家車在街上跑，那絕對是稀罕事。而今天，隨著人們生活水平的提高。汽車漸漸的走入了我們的生活之中。在街上跑著一輛汽車不再大驚小怪。而現在，我們面對的是一再的堵車。而與美國相比，幾十年前，大街上就開始了汽車的飛馳，而今天，技術的發展，經濟的增長，美國的汽車銷量又面臨著一種怎麼樣的狀況呢？ 我們引入了GDP，新房銷售量，人口，平均收入，以及股票市場的指數五個因素，來分析這些因素對汽車銷量的影響，並且對比這些因素在兩國之間所起作用的大小，並找出原因。 2.因素分析2.1GDP GDP是衡量一個國家生產能力的標准，所以我們引入GDP來對汽車銷量進行回歸預測。使用GDP作為自變數，汽車銷量為因變數為做一元線性回歸。我們得到： (上圖為中國，下圖為美國) 回歸統計中國美國Multiple R0.9591870.565703R Square0.9200390.32002Adjusted R Square0.9147090.289111標准誤差72687.31041295觀測值1724 我們從圖表中可以得出，中國的R Square與美國的R Square=0.32相比，高達0.92。這不禁讓我產生了疑問，為什麼一元回歸中，中國GDP擬合程度這么高。通過分析，我認為原因可歸納為以下幾點：中國的屬於發展中國家、生產力沒有美國發達，汽車在中國屬於一種新鮮事物出現。對於買車的人來說，其主要買車的激勵是其收入的提高。人們的腰包充裕了，有了多餘的錢，才有能力去買汽車這樣的奢侈品。換句話說，人們購買的汽車往往是其購買的第一輛汽車。而美國不同，汽車在美國早已不是什麼新鮮的產物，人們買的意願並不是因為收入的增加。購買汽車只是生活中一種基本的需求，這一觀點我們也可以圖中得到證明，我們可以看出，相對於中國的汽車銷量，美國的汽車銷量較為平穩，只有上下波動，而沒有趨勢性的變化，這更可以說明汽車對於美國人來說只是一種普通的消費品。換句話說，美國人買的車並不是他們的第一部車。所以，由於中美兩國買車激勵的不同。導致了GDP對中美兩國汽車銷量影響顯著程度的不同。 2.2人口 用人居收入作為自變數，汽車銷量為因變數為做一元線性回歸。我們得到： (上圖為中國，下圖為美國) 回歸統計中國美國Multiple R0.8202040.553668R Square0.6727350.306548Adjusted R Square0.6509170.275028標准誤差147051.71051559觀測值1724 從人口角度分析，人口對汽車銷量的影響，我們可以看出中國的人口對汽車的銷量的影響大於美國，幾乎是美國的2.5倍。我從中歸納為以下幾點： 從常理上說，人口並不應該對美國的汽車銷量有很大影響。實際上，表中調整的R Square數值並不是很大。對於人口對汽車銷量的影響的原因可歸結於消費者數量的增多。試想如果買車的人占總人口的比例是一定的，人口的增加必然會導致買車的人變多。 從人口增長的角度來看，從1991年到2007年。美國的人口增長了19%，而中國的人口增長了12%。在汽車銷量上，美國的汽車銷量增長了21%，中國的汽車銷量增長了1002%。從這組數據中，我們發現的一個問題，對於中國人來說，人群中買車人群的比例並不是不變的，而且是有巨大的變化。通過數據我們可以估計，中國人群中買車的人群比約增長了50倍，而美國只增長了不到2倍。這說明了我國人民的生活水平有了很大的提高。2.3人均收入 人均收入是衡量人們生活水平的最直接因素，對人們的消費水平有著重要的影響。下面，用人居收入作為自變數，汽車銷量為因變數為做一元線性回歸。我們得到： (上圖為中國，下圖為美國) 回歸統計中國美國Multiple R0.9707740.557582R Square0.9424020.310898Adjusted R Square0.9385620.279575標准誤差61691.221048256觀測值1724 對於人均收入，我們完全可以用GDP的那套理論去解釋。通過協方差分析，GDP與平均收入的協方差等於0.99736，非常接近於1，也就是說他們幾乎是完全的正相關。所以，它得出與GDP相同的結論就不足不為怪了。人均收入的調整R Square為0.938，而GDP為0.914，這說明了人均收入比GDP更加有效。因為GDP只是代表了國家的生產能力，而人民收入才是真正衡量人民生活水平的指標，GDP的增加包括了很多項的增加，並不一定全代表人民收入的增加，所以，人均收入對汽車銷量影響更加顯著。中國的人口增加12%，GDP增加了1040%，人均收入增加了965%。美國人口增加19%，GDP增加了137%，人均收入增加了94%。中國人均收入增加的強勁勢頭，不僅歸結於其GDP的快速增長，還由於人口的增長的放慢。所以，我國的計劃生育政策是正確的，少人口不失為提高人民生活水平的有效方法。 2.4股票市場 用人居收入作為自變數，汽車銷量為因變數為做一元線性回歸。我們得到： (上圖為中國，下圖為美國) 回歸統計中國美國Multiple R0.7677940.608267R Square0.5895080.369989Adjusted R Square0.5621420.341352標准誤差1646921002304觀測值1724 首先說明對數據的處理，我們知道，大盤每一天都有自己的點數，但是，把每一天的點數都表示出來，不僅難度很大，而且還增加計算機的運算負擔。所以，我們隊美國和中國股市數據採取了處理，但原則上是處理後仍能表現出股市走向的趨勢。兩國的數據處理方式略有不同。對於美國，從每個月中隨機抽取一天的股票信息，包括開盤，最高，最低，交易量，收盤。我們統計出這12天的收盤點數，然後取平均值，就認為是這一年的股市點數。而對於中國，由於我國的股市剛剛起步，數據十分不完整。所以，我們取每年最後的一天為樣本，計算這一天最高和最低的平均值，記為本年的股市點數。股市的最大特點在於其風險很大，波動性也大。但是，對於兩國來說，從1991年到2007年，兩國的股市都有大幅度的提高。但中國的汽車銷量變化大，而美國的變化較小。所以美國的線性趨勢並不明顯。美國的股市從1991年到2007間翻了3倍多。考慮到2007年中國股市的不正常火熱，排除這一年的影響，只計算到2006年，而中國翻了10倍左右。明顯高於美國的股市增長。在股市種賺了大錢的人們就有動機購買汽車。所以，中國汽車的銷量受股市影響較為顯著。而美國人大多數都有汽車，人們也不至於把賺的錢投入買新的汽車，房子才是美國人證明自己財富的物品。 2.5新房銷售量 在經濟學中，購買住房屬於投資，而購買汽車屬於消費。對於普通人來說，購買房地產是我們唯一可能進行的投資。那麼，人們投資對於消費的影響值得我們研究，所以我們引入了房屋銷售量這個因素。 使用房屋銷售量作為自變數，汽車銷量為因變數為做一元線性回歸。我們得到： (上圖為中國，下圖為美國) 回歸統計中國美國Multiple R0.9891440.540479R Square0.9784060.292117Adjusted R Square0.9769670.259941標准誤差37773.161062444觀測值1724 這組數據的對比，相當有趣。憑直覺來說，房地產的銷售量對於汽車的銷售量並不應該有很大的影響。確實，美國的數據證明，房屋銷售量的R Square僅有0.259。但是，中國的房屋銷售量的R Square為0.976。中國房屋銷售量近20年來都保持著較高的增長率，一是因為人口的增多，二是因為人們生活水平的提高，對住宿環境，生活水平有了更高的要求。而汽車銷售量的增加也是由於人們對生活水平要求的提高所導致的。所以，房屋的銷售量對於汽車銷量相對於美國有更加顯著的影響。美國的房屋銷售量近20年來有所波動，有升有降，總體上保持略微上升。房屋銷售量的增加主要是由於人口上升的因素。但是，在2002到2005年，美國的由於次級貸款的大量發行，房屋的銷售量更加大。在接下來的2006到2008年，次貸危機的爆發，導致了美國房地產泡沫的崩潰，美國的房屋銷售量出現大的下降。相對於中國房地產行業，美國房屋銷售量受到的意外沖擊加大，所以，美國的房屋銷量對汽車銷量的影響不顯著。1998年，中國實行了房改政策，房改總體要求是：廢止住房分配製度，建立適應我國國情的住房補貼和儲金制度，逐步實現居者有房。改年房屋的銷售量有增長37%。所以，房改政策是我國近些年火爆的房地產市場的導火索。加上這些年來房屋需求的增加，房屋價格不斷攀升，部分消費者買房的目的並不是居住，而是認為奇貨可居，對於這種有能力投資房產的人，並然能又能購買汽車。所以，這可以是房地產對汽車銷量的影響顯著的原因之一。中國的順口溜中有句老話：「買房買車要娶老婆。」這也說明了在我們的文化中，房子和汽車佔了多麼重要的地位，往往一個擁有自己房子和汽車的男士更容易被認為是一位成功的男士。這是由於這樣的因素，房屋的銷售量對於汽車的銷售量產生了大的影響。而對於美國來說，有一輛汽車並不是什麼稀罕事，擁有一套特別的房子才是每一個美國人的夢想，所以，在美國，房子銷售量和汽車銷量並沒有什麼太大的影響。

Ⅸ 基於數據的預測模型有哪些

隨著鋼鐵工業的不斷發展,對入爐原料的要求越來越高,這就促進了球團礦生產工業的發展,而球團礦工業的主要目標是生產高質量的球團。鏈箅機-回轉窯是一種新型的球團礦生產工藝,因其在球團礦生產中的優勢而逐漸被世界各國球團礦生產廣泛採用。然而鏈箅機-回轉窯生產工藝復雜,有熱輻射、熱傳導和熱對流等熱量變化以及各種復雜的化學變化,各工藝參數和操作參數之間相互耦合,並具有許多不確定因素,如壓力、燃燒熱值的波動等,這就使得生產過程具有大滯後性、時變性和強耦合性,因而難以根據運行機理建立其數學模型,這為實現球團礦生產的自動化帶來了

Ⅹ 怎樣做好汽車維修店的數據分析工作

第一、必須始終堅持「預防為主」的方針，做到警鍾長鳴，居安思危。安全工作重在預防，預防的重點在於思想。只有居安思危，才能時時事事想到安全；只有居安思危，才能身體力行，影響、教育、帶動職工重視安全工作；只有居安思危，才能實現有備無患，防患於未然。
第二、必須始終堅持「安全第一」的方針，做到按部就班，工序嚴謹。國人中不乏「投機取巧」等陋習的人，工作急於求成，圖省事、怕麻煩、抄近路，以致違反作業程序、省略一些必要的安全措施和環節，這是僥幸心理在工作中的具體表現，它反映出來的深層次問題是「明知有危險卻仍然去做」的習慣性違章行為，這是造成事故的重要因素。要知道，事故不會因為僥幸心理而自行停息，不要認為某些行為發生事故的概率小就認定這種行為安全，不要忘記「千里之堤，潰於蟻穴」的古訓。