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示例:线性预测 1
使用 predict 函数返回时间序列的下一个预测值。
1. 定义矢量 y 中时间序列的数据集。假设数据是以相等的时间间隔测得的。
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2. 绘制时间序列图像。
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3. 定义用于 predict 计算未来值的先前值的数目,以及 predict 应返回的未来值的数目。
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4. 调用 predict 函数预测时间序列的未来值。
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5. 绘制观测数据和预测值的图像。
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如何进行预测
要了解该函数如何工作,需定义时间序列以及先前值和未来值的数目。
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predict 函数需要计算用于预测的每个先前值的加权因子。如果有 n 个未知数,则 predict 函数需要使用 n 个方程。它可由下面的预测模型构建方程:
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其中 X 为时间序列,而 c 为加权因子矢量。加权因子可通过一种被称为 Burg 方法的技术进行计算。
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现在,predict 函数可估算未来值。
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这些值与 predict 函数返回的值相同:
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* 
增加或减少时间序列中点的数目会影响返回的预测值,因为 predict 会取所有 X 数据来计算用于线性预测的加权因子。
错误消息
predict 所返回的错误消息通常与其自变量有关。但有一种情况,错误消息与算法本身相关:
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预测值不能作为所有数据点的线性函数。您最多可使用 (n - 1) 个数据点:
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最好应选取相对于数据点数量并不是太大的值。
这对您有帮助吗?