传统预测学有哪些

问题描述

精选答案

传统预测学包括时间序列模型、回归分析、聚类分析、决策树、支持向量机等方法。

时间序列模型可用于分析数据随时间变化的趋势和周期性，如ARIMA模型。回归分析可用于分析变量之间的相互关系，并进行预测，如线性回归。聚类分析可用于将数据分成不同的组别，如K-means聚类。决策树可用于根据不同变量的条件进行预测，如CART算法。支持向量机可用于分类和回归分析，通过找到最大间隔超平面进行预测。这些传统预测学方法在不同场景下具有一定的应用价值。

其他回答

数字技术工程师

传统预测学包括时间序列分析、回归分析和统计模型等方法。

时间序列分析用于预测未来数据点，其中包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。

回归分析通过建立变量之间的关系模型，预测一个或多个因变量的值。

统计模型则基于样本数据，利用统计学原理和假设，进行参数估计和预测。这些传统预测方法是基于历史数据和统计学原理，适用于对未来趋势和变化进行预测的场景。

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冠居“群经”之首的《周易》，是我国古代现存最早的一部奇特的哲学专著。其蕴含着丰富的变化哲理，尤其它的“占筮”功能更让人们觉得它很神秘，对之既向往又“陌生”。陌生是因为其神秘，而向往却因其强大的预测能力！