汽车维修数据的预测模型

Ⅰ 求预测模型。每年初有预测数据，年末有实际数据，这样的数据有10年，现在有第11年的预测数据，求实际数据

实际数据和预测数据分别只有10几个么？

数量这么少的数据，如果不是写长篇论文的话，用一元线性回归模型来拟合算了，如果能通过显著性检验就ok，不能再试试非线性的。

Ⅱ eviews用样本内数据得到模型后 用样本外数据预测 怎么查看预测效果的好坏

proportion）测量预测平均值与实际平均值之差的平方占物产均方的比率 方差比率（variance proportion）测量真值预测值和实际

Ⅲ 对于大量数据的趋势预测用什么模型好

拟合，插值，或回归预测，量大不能发现规律可考虑智能算法预测

Ⅳ 对于大量数据，采用什么数学模型进行预测

以前当n大于30的时候我们就认为样本量足够大可以套用大数定律了，和现在所谓的大数据比起来真是小巫见大巫。数据量的爆发式增长和硬件存储技术的发展让大量数据成为了潜力无穷的财富，各行各业的人都开始说自己在搞大数据。

Ⅳ 求高手指点！ 请问数据预测模型的方法 如下图趋势的数据，应该用什么预测模型呢

这个要看你做的是哪方面的 变量都有经济意义的 不同的变量会比较适合不同的模型！建议查一下现在常用的模型，比如对数模型，看看适用于那类的变量。如果真的找不到依据说这几个变量通常应用哪个模型，那就用最普通的回归去做！如果感觉t值一类的指标都符合现实意义，那就差不多。如果指标值与现实经济意义相去甚远，那么有两个办法：第一，适当调整原来的模型，比如是不是有异方差之类的，调完看看怎么样；第二，换 别的模型去试一试。最后可以确立一个相对符合的模型。如果是做论文的话，建议考虑一下为什么这个模型适用，分析一下经济原因，举个白痴一点的例子：您想用母鸡的数量解释鸡蛋的产量，那么推测应该使用线性回归模型，因为一只鸡下n只蛋，那么基于同一个养鸡场的鸡下蛋的数量基本相同的假设，使用线性回归对此关系进行分析……希望对您有所帮助

Ⅵ 预测模型可分为哪几类

1、趋势外推预测方法

趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。

趋势外推法的假设条件是：

(1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。

(2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。

由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。

2、回归预测方法

回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。

3、卡尔曼滤波预测模型

卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的模型，其基本思想是： 采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。

它适合于实时处理和计算机运算。卡尔曼滤波器问题由预计步骤，估计步骤，前进步骤组成。 在预计步骤中， t时状态的估计取决于所有到t-1 时的信息。在估算步骤中， 状态更新后， 估计要于时间t的实际观察比较。更新的状态是较早的推算和新观察的综合。 置于每一个成分的权重由“ Kalmangain”（卡尔曼增益） 决定，它取决于噪声 w 和 v。（噪声越小，新的观察的可信度越高，权重越大，反之亦然）。前进步骤意味着先前的“新”观察在准备下一轮预计和估算时变成了“旧” 观察。 在任何时间可以进行任何长度的预测（通过提前状态转换）。

4、组合预测模型

组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。组合预测有 2 种基本形式，一是等权组合， 即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。 这 2 种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。 根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。

5、BP神经网络预测模型

BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。点击打开链接（BP神经网络预测实例）

Ⅶ 在原有的预测数据上如何添加不确定因素数据，然后完善预测模型

在原来的测绘数据上添加的不确定，因素，属于一种数学建模的因素。

Ⅷ 做汽车的销量预测，都用什么预测方法，亟待解决

中美汽车销量预测 王颖硕 B33 北京交通大学摘要本文的目的在于预测未来中美的汽车销量，使用的是统计学中回归的方法。在预测中考虑到了GDP，新房销售量，人口，平均收入，以及股票市场的指数（美国使用的是道琼斯指数，中国使用的是沪市指数）五个因素对汽车销量的影响。文章的第一部分，首先对两国汽车销量分别与五种因素进行一元回归。这样在同一因素下，就可以通过调整的R Square统计量对比，找出统一因素对两国影响度不同的原因。文章的第二部分则是对汽车销售量进行最后的整体预测。得出，未来汽车销量的回归方程。最后，通过预测的过程中遇到的问题，来比较中美经济发展的不同。 关键词回归；汽车销量预测；发展 正文1.问题的提出几十年前，能看见一辆私家车在街上跑，那绝对是稀罕事。而今天，随着人们生活水平的提高。汽车渐渐的走入了我们的生活之中。在街上跑着一辆汽车不再大惊小怪。而现在，我们面对的是一再的堵车。而与美国相比，几十年前，大街上就开始了汽车的飞驰，而今天，技术的发展，经济的增长，美国的汽车销量又面临着一种怎么样的状况呢？ 我们引入了GDP，新房销售量，人口，平均收入，以及股票市场的指数五个因素，来分析这些因素对汽车销量的影响，并且对比这些因素在两国之间所起作用的大小，并找出原因。 2.因素分析2.1GDP GDP是衡量一个国家生产能力的标准，所以我们引入GDP来对汽车销量进行回归预测。使用GDP作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计中国美国Multiple R0.9591870.565703R Square0.9200390.32002Adjusted R Square0.9147090.289111标准误差72687.31041295观测值1724 我们从图表中可以得出，中国的R Square与美国的R Square=0.32相比，高达0.92。这不禁让我产生了疑问，为什么一元回归中，中国GDP拟合程度这么高。通过分析，我认为原因可归纳为以下几点：中国的属于发展中国家、生产力没有美国发达，汽车在中国属于一种新鲜事物出现。对于买车的人来说，其主要买车的激励是其收入的提高。人们的腰包充裕了，有了多余的钱，才有能力去买汽车这样的奢侈品。换句话说，人们购买的汽车往往是其购买的第一辆汽车。而美国不同，汽车在美国早已不是什么新鲜的产物，人们买的意愿并不是因为收入的增加。购买汽车只是生活中一种基本的需求，这一观点我们也可以图中得到证明，我们可以看出，相对于中国的汽车销量，美国的汽车销量较为平稳，只有上下波动，而没有趋势性的变化，这更可以说明汽车对于美国人来说只是一种普通的消费品。换句话说，美国人买的车并不是他们的第一部车。所以，由于中美两国买车激励的不同。导致了GDP对中美两国汽车销量影响显著程度的不同。 2.2人口 用人居收入作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计中国美国Multiple R0.8202040.553668R Square0.6727350.306548Adjusted R Square0.6509170.275028标准误差147051.71051559观测值1724 从人口角度分析，人口对汽车销量的影响，我们可以看出中国的人口对汽车的销量的影响大于美国，几乎是美国的2.5倍。我从中归纳为以下几点： 从常理上说，人口并不应该对美国的汽车销量有很大影响。实际上，表中调整的R Square数值并不是很大。对于人口对汽车销量的影响的原因可归结于消费者数量的增多。试想如果买车的人占总人口的比例是一定的，人口的增加必然会导致买车的人变多。 从人口增长的角度来看，从1991年到2007年。美国的人口增长了19%，而中国的人口增长了12%。在汽车销量上，美国的汽车销量增长了21%，中国的汽车销量增长了1002%。从这组数据中，我们发现的一个问题，对于中国人来说，人群中买车人群的比例并不是不变的，而且是有巨大的变化。通过数据我们可以估计，中国人群中买车的人群比约增长了50倍，而美国只增长了不到2倍。这说明了我国人民的生活水平有了很大的提高。2.3人均收入 人均收入是衡量人们生活水平的最直接因素，对人们的消费水平有着重要的影响。下面，用人居收入作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计中国美国Multiple R0.9707740.557582R Square0.9424020.310898Adjusted R Square0.9385620.279575标准误差61691.221048256观测值1724 对于人均收入，我们完全可以用GDP的那套理论去解释。通过协方差分析，GDP与平均收入的协方差等于0.99736，非常接近于1，也就是说他们几乎是完全的正相关。所以，它得出与GDP相同的结论就不足不为怪了。人均收入的调整R Square为0.938，而GDP为0.914，这说明了人均收入比GDP更加有效。因为GDP只是代表了国家的生产能力，而人民收入才是真正衡量人民生活水平的指标，GDP的增加包括了很多项的增加，并不一定全代表人民收入的增加，所以，人均收入对汽车销量影响更加显著。中国的人口增加12%，GDP增加了1040%，人均收入增加了965%。美国人口增加19%，GDP增加了137%，人均收入增加了94%。中国人均收入增加的强劲势头，不仅归结于其GDP的快速增长，还由于人口的增长的放慢。所以，我国的计划生育政策是正确的，少人口不失为提高人民生活水平的有效方法。 2.4股票市场 用人居收入作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计中国美国Multiple R0.7677940.608267R Square0.5895080.369989Adjusted R Square0.5621420.341352标准误差1646921002304观测值1724 首先说明对数据的处理，我们知道，大盘每一天都有自己的点数，但是，把每一天的点数都表示出来，不仅难度很大，而且还增加计算机的运算负担。所以，我们队美国和中国股市数据采取了处理，但原则上是处理后仍能表现出股市走向的趋势。两国的数据处理方式略有不同。对于美国，从每个月中随机抽取一天的股票信息，包括开盘，最高，最低，交易量，收盘。我们统计出这12天的收盘点数，然后取平均值，就认为是这一年的股市点数。而对于中国，由于我国的股市刚刚起步，数据十分不完整。所以，我们取每年最后的一天为样本，计算这一天最高和最低的平均值，记为本年的股市点数。股市的最大特点在于其风险很大，波动性也大。但是，对于两国来说，从1991年到2007年，两国的股市都有大幅度的提高。但中国的汽车销量变化大，而美国的变化较小。所以美国的线性趋势并不明显。美国的股市从1991年到2007间翻了3倍多。考虑到2007年中国股市的不正常火热，排除这一年的影响，只计算到2006年，而中国翻了10倍左右。明显高于美国的股市增长。在股市种赚了大钱的人们就有动机购买汽车。所以，中国汽车的销量受股市影响较为显著。而美国人大多数都有汽车，人们也不至于把赚的钱投入买新的汽车，房子才是美国人证明自己财富的物品。 2.5新房销售量 在经济学中，购买住房属于投资，而购买汽车属于消费。对于普通人来说，购买房地产是我们唯一可能进行的投资。那么，人们投资对于消费的影响值得我们研究，所以我们引入了房屋销售量这个因素。 使用房屋销售量作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计中国美国Multiple R0.9891440.540479R Square0.9784060.292117Adjusted R Square0.9769670.259941标准误差37773.161062444观测值1724 这组数据的对比，相当有趣。凭直觉来说，房地产的销售量对于汽车的销售量并不应该有很大的影响。确实，美国的数据证明，房屋销售量的R Square仅有0.259。但是，中国的房屋销售量的R Square为0.976。中国房屋销售量近20年来都保持着较高的增长率，一是因为人口的增多，二是因为人们生活水平的提高，对住宿环境，生活水平有了更高的要求。而汽车销售量的增加也是由于人们对生活水平要求的提高所导致的。所以，房屋的销售量对于汽车销量相对于美国有更加显著的影响。美国的房屋销售量近20年来有所波动，有升有降，总体上保持略微上升。房屋销售量的增加主要是由于人口上升的因素。但是，在2002到2005年，美国的由于次级贷款的大量发行，房屋的销售量更加大。在接下来的2006到2008年，次贷危机的爆发，导致了美国房地产泡沫的崩溃，美国的房屋销售量出现大的下降。相对于中国房地产行业，美国房屋销售量受到的意外冲击加大，所以，美国的房屋销量对汽车销量的影响不显著。1998年，中国实行了房改政策，房改总体要求是：废止住房分配制度，建立适应我国国情的住房补贴和储金制度，逐步实现居者有房。改年房屋的销售量有增长37%。所以，房改政策是我国近些年火爆的房地产市场的导火索。加上这些年来房屋需求的增加，房屋价格不断攀升，部分消费者买房的目的并不是居住，而是认为奇货可居，对于这种有能力投资房产的人，并然能又能购买汽车。所以，这可以是房地产对汽车销量的影响显著的原因之一。中国的顺口溜中有句老话：“买房买车要娶老婆。”这也说明了在我们的文化中，房子和汽车占了多么重要的地位，往往一个拥有自己房子和汽车的男士更容易被认为是一位成功的男士。这是由于这样的因素，房屋的销售量对于汽车的销售量产生了大的影响。而对于美国来说，有一辆汽车并不是什么稀罕事，拥有一套特别的房子才是每一个美国人的梦想，所以，在美国，房子销售量和汽车销量并没有什么太大的影响。

Ⅸ 基于数据的预测模型有哪些

随着钢铁工业的不断发展,对入炉原料的要求越来越高,这就促进了球团矿生产工业的发展,而球团矿工业的主要目标是生产高质量的球团。链箅机-回转窑是一种新型的球团矿生产工艺,因其在球团矿生产中的优势而逐渐被世界各国球团矿生产广泛采用。然而链箅机-回转窑生产工艺复杂,有热辐射、热传导和热对流等热量变化以及各种复杂的化学变化,各工艺参数和操作参数之间相互耦合,并具有许多不确定因素,如压力、燃烧热值的波动等,这就使得生产过程具有大滞后性、时变性和强耦合性,因而难以根据运行机理建立其数学模型,这为实现球团矿生产的自动化带来了

Ⅹ 怎样做好汽车维修店的数据分析工作

第一、必须始终坚持“预防为主”的方针，做到警钟长鸣，居安思危。安全工作重在预防，预防的重点在于思想。只有居安思危，才能时时事事想到安全；只有居安思危，才能身体力行，影响、教育、带动职工重视安全工作；只有居安思危，才能实现有备无患，防患于未然。
第二、必须始终坚持“安全第一”的方针，做到按部就班，工序严谨。国人中不乏“投机取巧”等陋习的人，工作急于求成，图省事、怕麻烦、抄近路，以致违反作业程序、省略一些必要的安全措施和环节，这是侥幸心理在工作中的具体表现，它反映出来的深层次问题是“明知有危险却仍然去做”的习惯性违章行为，这是造成事故的重要因素。要知道，事故不会因为侥幸心理而自行停息，不要认为某些行为发生事故的概率小就认定这种行为安全，不要忘记“千里之堤，溃于蚁穴”的古训。