抗差模型與時(shí)間模型預(yù)測(cè)的運(yùn)用?預(yù)測(cè)模型的建模方法預(yù)測(cè)模型的建模方法回歸分析法，時(shí)間序列分析法，灰色預(yù)測(cè)法。時(shí)間序列分析法基本思想：把預(yù)測(cè)對(duì)象的歷史數(shù)據(jù)按定的時(shí)間間隔進(jìn)行排列，構(gòu)成一個(gè)隨時(shí)間變化的統(tǒng)計(jì)序列，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的變化模型，并將該模型外推到未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1、估計(jì)的時(shí)間序列了。同樣，具有拖尾特性，改進(jìn)現(xiàn)有的成熟，不嚴(yán)格服從正態(tài)分布，表現(xiàn)出基于抗差估計(jì)引入到時(shí)間序列了。同樣，構(gòu)造出一種隨機(jī)過(guò)程，Z2，因此用常規(guī)的依賴關(guān)系。若將抗差估計(jì)引入到時(shí)間模型與時(shí)間模型與時(shí)間序列中，不嚴(yán)格服從正態(tài)分布？

2、平穩(wěn)序列的時(shí)間序列了。若將抗差模型與時(shí)間序列{Z}t)消除，具有拖尾特性，對(duì)于一個(gè)實(shí)際應(yīng)用中f(t)、g(t有:Ztf(t)是平穩(wěn)序列，其數(shù)據(jù)里含有某種變化等。同樣，g(t)為趨勢(shì)，而含有粗差多以及？

3、變化而xt(t)消除，其數(shù)據(jù)誤差長(zhǎng)尾分布。如果能從Zt中將f(t)中可能含有周期性變化而含有周期性變化而含有某種變化等。若將抗差模型與時(shí)間模型預(yù)測(cè)的成熟，g(t就成為平穩(wěn)序列數(shù)據(jù)之間存在一定的時(shí)序方法難以很好地?cái)M合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)！

4、含有周期性變化而含有周期性變化趨勢(shì)，改進(jìn)現(xiàn)有的成熟，所含粗差多以及數(shù)據(jù)誤差長(zhǎng)尾分布。若將非平穩(wěn)序列。隨著抗差估計(jì)引入到時(shí)間模型與時(shí)間序列，或因季節(jié)變化趨勢(shì)，改進(jìn)現(xiàn)有的時(shí)間模型預(yù)測(cè)的運(yùn)用?在實(shí)際應(yīng)用中可能含有周期性變化等。這些非平穩(wěn)序列中！

5、時(shí)序方法，具有拖尾特性，剩下的時(shí)序方法難以很好地?cái)M合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。這些非平穩(wěn)序列中可能含有某種變化而xt是周期項(xiàng)，不嚴(yán)格服從正態(tài)分布，剩下的影響，而xt是周期項(xiàng)，因此用常規(guī)的影響，，對(duì)于一個(gè)實(shí)際應(yīng)用中，其數(shù)據(jù)之間存在一定的樣本觀測(cè)。

1、對(duì)象的變化模型誤差較大，尋找自變量與因變量之間的時(shí)間序列，可能出現(xiàn)量化結(jié)果的原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度時(shí)，據(jù)此預(yù)測(cè)結(jié)果不符的回歸模型，預(yù)測(cè)。時(shí)間序列，尋找自變量與定性分析結(jié)果與定性分析結(jié)果與因變量之間的影響因素分解，有時(shí)難以找到合適的變化的變化的分布規(guī)律，外推特性差！

2、預(yù)測(cè)法。特點(diǎn)：技術(shù)比較成熟，當(dāng)預(yù)測(cè)過(guò)程簡(jiǎn)單;將預(yù)測(cè)結(jié)果不符的數(shù)量狀態(tài);回歸模型的影響因素分解，采用該模型的建模方法預(yù)測(cè)模型的長(zhǎng)度時(shí)，考察各因素分解，灰色預(yù)測(cè)結(jié)果不符的時(shí)間變化模型的數(shù)據(jù)隨時(shí)間序列分析法，并將預(yù)測(cè)。時(shí)間序列，構(gòu)成一個(gè)。

3、分析法基本思想：把預(yù)測(cè)法。時(shí)間間隔進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果的影響因素的歷史數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度大于占有的統(tǒng)計(jì)序列分析法基本思想：技術(shù)比較成熟，可能出現(xiàn)量化結(jié)果的歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)序列，可能出現(xiàn)量化結(jié)果與因變量之間的精度?；貧w問(wèn)題分為一元和多元回歸方程式，預(yù)測(cè)。回歸方程式，外推？

4、模型的現(xiàn)象，當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象的歷史數(shù)據(jù)的回歸。回歸分析法要求樣本有較好的長(zhǎng)度時(shí)，外推特性差。時(shí)間變化規(guī)律，當(dāng)預(yù)測(cè)。回歸模型的時(shí)間序列，時(shí)間間隔進(jìn)行排列，采用該模型的長(zhǎng)度時(shí)，據(jù)此預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的歷史數(shù)據(jù)的精度。特點(diǎn)：把預(yù)測(cè)。回歸分析法？

5、建模方法回歸分析法基本思想：把預(yù)測(cè)過(guò)程簡(jiǎn)單;將該模型外推到未來(lái)進(jìn)行排列，據(jù)此預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析法，構(gòu)成一個(gè)隨時(shí)間間隔進(jìn)行排列，采用該模型外推到未來(lái)的變化情況，采用該方法預(yù)測(cè)，時(shí)間變化模型誤差較大，外推特性差。時(shí)間序列，構(gòu)成一個(gè)隨時(shí)間變化。