1. Secvență de timp

În prognoza perspectivelor de dezvoltare a sistemului de stocare a energiei rezidențiale, o serie de indicatori economici care se modifică în funcție de timp, cum ar fi vânzarea produselor sistemului de stocare a energiei ale companiei până la an (trimestru)

Vânzări, volum de aprovizionare etc., un set de date aranjate în timp se numește secvență temporală. Metoda de predicție în funcție de secvența de timp se numește predicție de secvență de timp.

2. Întoarcerea

(1) Sensul „regresiei”. Returnarea se referă la dependența dintre analiza și studierea unei variabile (datorită variabilelor) și una sau mai multe alte variabile (variabile independente). Scopul este de a estima sau prezice cauza cauzei pe baza valorilor datelor unei date variabile autentice cunoscute. Media generală a variabilelor. În predicțiile economice, oamenii iau obiectele de predicție (indicatori economici) ca fiind datorate variabilelor, iar acei factori de influență care sunt strâns legați de obiectele de predicție sunt utilizați ca variabile independente. Conform datelor istorice și statistice ale celor doi, se stabilește modelul de regresie și este utilizat pentru predicție după inspecția statistică. Prognoza de regresie are o prognoză de regresie de un dolar a unei variabile independente și o varietate de previziuni de regresie a mai multor variabile independente. Aici discutăm doar metoda de prognoză a regresiei lineare de un dolar.

(2) Condiții de bază ale analizei de regresie. Când se aplică un grup de date de variabile autonome cunoscute pentru a estima și a prezice o valoare a uneia din cauza variabilelor, aceste două variabile trebuie să îndeplinească următoarele două condiții:

În primul rând, corelația statistică. Corelația statistică este o relație funcțională incertă, adică valoarea unei valori a uneia sau mai multor variabile independente este în mod evident legată, dar nu poate fi exactă și nu poate fi determinată în mod unic. Este o variabilă aleatoare. Această corelație în fenomenele economice există în cantități mari.

În al doilea rând, cauză și efect. Dacă una sau mai multe variabile independente x se modifică, cealaltă variabilă y este afectată de o anumită lege, iar modificarea lui Y nu poate afecta X, adică modificarea lui x este motivul modificării y Relații de cauză, modelul care reflectă cauza și efectul se numește model de regresie.