style="text-indent:2em;">大家好，如果您还对专家建议预测模型不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享专家建议预测模型的知识，包括预测模型建立的方法有哪些的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
评价模型和预测模型的区别
所谓评价模型，就是评估模型在已知数据上的表现，预测模型就是模型在新数据上的表现，即预测能力
灰色预测法的优点弊端
灰色预测法的优点弊，
预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。它用等时间距离观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。
预测模型建立的方法有哪些
预测模型是基于变量之间的相关关系，通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。我们可以根据自变量（预测变量或解释变量）预测因变量（应答变量或结局变量）。比如，通过久坐时长预测受试者的血液胆固醇浓度，或者根据受试者的年龄、性别、BMI等变量信息预测高血压病发病情况。此外，预测模型还可以帮助我们判断各自变量的重要性，即自变量对因变量的解释能力。举例来说，预测模型可以用来分析学历对收入的解释程度。示例如下：
根据因变量类型选择检验方法
1连续变量
确定因变量是连续变量后，我们需要判断自变量的数量，示例如下：
1.1只有一个自变量
简单线性回归。该检验可以基于一个连续型自变量对相应的连续型因变量进行预测，也可以评价自变量对因变量的解释力度。
1.2包含多个自变量
多重线性回归。该检验可以通过多个自变量对相应的连续型因变量进行预测，也可以评价自变量对因变量的解释力度。
2计数变量
泊松回归。该检验适用于分析因变量是计数变量的多因素预测模型。
注：计数变量是一个非负整数。比如，0、5、16、27是计数变量，但是2.7、5.8、18.2不是，因为它们不是整数；-2、-7、-15也不是，因为它们小于0。
计数变量不属于我们常用的变量分类，常被视为连续变量纳入分析。当计数变量比较大，多数数值超过40时，我们可以将其作为连续变量。但是当计数变量比较小，如多数数值小于10时，我们建议保留其计数变量属性，避免统计偏倚。计数变量示例如下：
菌群数量，培养基暴露24小时后可观察到的菌群数量
死亡人数，队列中每年因吸烟死于肺癌的人数
癫痫发作次数，受试者在一周内的癫痫发作次数
就诊人数，某私人诊所每天上午9:00-9:30的就诊人数
3有序分类变量
有序多分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是有序分类变量的多因素预测模型。比如，通过年龄和收入两个变量对生活满意度（非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意）进行预测分析。
4二分类变量
二分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是二分类变量的多因素预测模型。
5无序分类变量
无序多分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是无序分类变量的多因素预测模型。
做一个预测模型要多少样本量
不一定吧。预测样本可以十几个就可以
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