常用预测类数据分析方法汇总

指数平滑法常用于数据序列较少时使用，且一般只适用于中短期预测。对于长期趋势或复杂非线性关系的数据可能表现不佳。指数平滑可以继续拆分为一次平滑、二次平滑、三次平滑；一次平滑法为历史数据的加权预测，二次平滑法适用于具有一定线性趋势的数据，三次平滑法适用于具有一定曲线关系时使用。如果不设置平滑方法，SPSSAU将自动运行三种平滑方法，选择最优效果时对应的平滑方法。指数平滑法中，初始值S0和平滑系数alpha是两个参数，用于确定预测模型的初始状态和对过去观察值的权重。说明如下表：

SPSSAU进行指数平滑法操作如下：

2、灰色预测模型

灰色预测模型可针对数量非常少（比如仅4个），数据完整性和可靠性较低的数据序列进行有效预测。

其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，建模所需信息少，精度较高，运算简便，易于检验，也不用考虑分布规律或变化趋势等。但灰色预测模型一般只适用于短期数据、有一定指数增长趋势的数据进行预测，不建议进行长期预测。

SPSSAU进行灰色预测模型操作如下：

3、ARIMA预测

SPSSAU可以智能地找出最佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出最佳模型预测结果。当然，研究人员也可以自行设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。

具体来说，ARIMA模型有以下几个参数：

SPSSAU进行ARIMA预测操作如下：

4、季节Sarima模型

SPSSAU可以智能地找出最佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出最佳模型预测结果。当然，研究人员也可以自行设置参数进行手工建模。具体来说，季节ARIMA模型有以下几个参数：

SPSSAU进行季节Sarima预测操作如下：

5、VAR模型

SPSSAU进行VAR模型操作如下：

二、回归分析方法预测回归分析是一种常用的统计方法，用于建立变量间的关系模型，并通过该模型对未知数据进行预测。以下是一些典型的回归分析方法，可用于预测：

1、线性回归

线性回归分析常用于预测数值型数据。它基于自变量与因变量之间的线性关系建立模型，并利用该模型对未知的因变量进行预测。

2、logistic回归

logistic回归分析常用于预测分类变量数据。logistic回归又可细分为以下三种：二元logistic回归、有序logistic回归和多分类logistic回归。对比说明如下：

3、非线性回归

非线性回归分析可以用于预测具有非线性关系的数据。与线性回归不同，非线性回归使用非线性方程来拟合数据。

比如人口学增长模型Logistic（S模型），其模式公式为：y=b1/(1+exp(b2+b3*x))，诸如此类非线性关系（即不是直接关系）的非线性模型，可使用非线性回归进行研究。SPSSAU当前提供约50类非线性函数表达式，涵盖绝大多数非线性函数表达式。SPSSAU非线性回归操作如下：

4、Possion回归

5、其他

除了上述介绍的4种类型回归，日常研究中我们所用到的绝大多数回归分析都可以进行预测。比如岭回归、lasso回归、负二项回归、主成分回归等等。有关其他回归方法的说明可以登陆SPSSAU查看各个分析方法的说明。

三、机器学习预测机器学习是一种强大的技术，用于从数据中学习模式和规律，并利用这些知识进行预测。通过训练算法来自动发现数据中的模式，并根据这些模式进行未知样本的预测。常用方法及说明如下：

四、其他除了以上3大类预测方法，还有两种比较特殊的预测分析方法，马尔可夫预测和ROC曲线。

1、马尔可夫预测

马尔可夫预测是一种基于马尔可夫链的预测方法。马尔可夫链是一个随机过程，具有马尔可夫性质，即未来状态的概率只取决于当前状态，与过去状态无关。马尔可夫预测利用这种性质来进行未来事件的预测。

马尔可夫预测涉及3个术语名词，如下说明：

SPSSAU马尔可夫预测操作如下：

2、ROC曲线

与上述预测类分析方法不同，ROC曲线并不能直接用于进行预测，而是用于研究X对Y的预测准确率情况。ROC曲线是一种评估分类模型性能的工具，它通过绘制分类器在不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的关系来展示模型的质量。ROC曲线的形状可以帮助我们理解模型在不同阈值下的表现，但它本身并不提供具体的预测结果。

ROC曲线如下图：

曲线越往左上角说明预测准确率越高；曲线越往左上角说明曲线下面积越大，即AUC值越大说明预测准确率越高。