发生预测答案

【问题标题】：Occurrence prediction发生预测
【发布时间】：2010-11-04 03:57:50
【问题描述】：

我想知道哪种方法最适合预测事件的发生。例如，给定一组来自 5 年疟疾感染发生率的数据和影响发生率的其他几个因素，我想预测未来五年的疟疾感染发生率。我的想法是用模糊逻辑规则推导出一种发生因子，然后用发生因子对出现进行平均得到第一个预测的发生，然后再用预测的发生对所有的事件进行平均，并继续迭代所有五个年，但我决定在网上寻求帮助。

【问题讨论】：

标签： statistics regression prediction

【解决方案1】：

我认为按照您所说的想法，随着时间的推移，您将具有渐近行为。您的数据要么收敛到 0，要么会爆炸。也就是说，您可能必须先提供一些数据和/或描述其属性，然后才能有人帮助您。这基本上是一个模拟，当涉及到外推时，因素就是一切。

【讨论】：

【解决方案2】：

有很多方法可以进行预测，每种方法都有自己的优点和缺点。确定预测准确性的科学通常包括尽量减少错误。所有的预测都归结为使用过去作为未来的预测器，并对其进行一定程度的调整。例如。明天的温度将与今天相同，加减一些量。您决定 +/- 的方式会有所不同。

以下是您可能想要查看的一系列技术：

移动平均线（单、单、双）
指数平滑
分解（趋势+季节性+周期性+不规则）
线性回归
多重回归
Box-Jenkis（又名 ARIMA，自回归综合移动平均）

抱歉，答案含糊，但预测是复杂的东西。

您所描述的关于将您的预测反馈到模型中以产生未来预测的内容是标准内容。我不知道“模糊逻辑”是否能给你带来什么特别的东西。正如任何预测讲师都会告诉你的那样，有时你只是眯着眼睛看数据。上下文就是一切。

【讨论】：

【解决方案3】：

我会使用logit 或probit 模型来预测给定一组外生情况的发生。不知道为什么要迭代。这基本上相当于在回归公式中包含一个滞后。可以的，只要系数

如果您想为自变量引入内生性元素，您可以使用VAR。

【讨论】：