範例：線性預測 1
使用
predict 函數傳回時間序列的下一個預測值。
1. 在向量 y 中定義時間序列的數據集。量測數據的時間區間假設為相等。
2. 繪製時間序列。
3. 定義 predict 所用的舊有值數目，計算未來值及 predict 應傳回的未來值數目。
4. 呼叫 predict 函數推斷未來的時間序列值。
5. 繪製觀測數據與預測值。
預測運作的方法
若要瞭解函數運作的方式，請定義時間序列及舊有與未來值的數目。
predict 函數必須計算每個用於預測之優先值的加權係數。因為 n 不明，所以 predict 函數需要使用 n 方程式。其由下列預測模型建構方程式：
此處的 X 是時間序列，而 c 是加權係數的向量。使用已知的 Burg 法計算加權係數：
predict 函數現在可以預測未來值。
這些值與 predict 函數傳回的值相同：
| 增加或減少時間序列的點數，會影響傳回的預測值，因為預測採用全部的 X 數據，計算線性預測所用的加權係數。 |
錯誤訊息
predict 傳回的錯誤訊息，一般都是因為其引數之故。在一種情況下，錯誤訊息與演算法本身相關：
預測值無法成為所有數據點的線性函數。最多可使用 (n - 1) 個數據點：
最好選擇對數據點量而言不太相關的值。
