時間予測の予測モデルの構築こんにちは、みんな、
私の分析を教えていただけませんか。
複数の予測子（a、b、c、d、e）に基づく2000年から2019年の結果があります
1- 2020年の結果を予測するモデルを作成したいと思います。ここでは、2000-20019のすべてのデータに加えて、2020年の（a、b、c、d、e）の値があります。言及された年の結果を予測し、それを観測値と比較する必要があります。
2- 2020年の（a、b、c、d、e）がなくても、2020年の結果を予測するのはどうですか？ 堅牢なモデルを構築した場合、それは可能で有効ですか？
注：私の変数はすべて連続変数です
分析データ表ウィンドウズRe：時間予測の予測モデルを構築する問題の解決に役立つ可能性のあるモデリング方法はいくつもあります。 開始するのに適した場所は、FitModelプラットフォームです。 標準の最小二乗パーソナリティ。 具体的な詳細については、このプラットフォームに関連するオンラインドキュメントを参照することをお勧めします。 ここにリンクがあります：線形モデルのフィッティング
手元の問題を解決するためにより適切であるかもしれない他の多くのプラットフォームがあることに注意してください。
すべてのJMPモデリングプラットフォームには、プラットフォームレポートに、予測式を新しい列としてデータテーブルに保存するオプションがあります。 したがって、「ロバストモデル」を見つけたら...それが実際に意味するものは何でも...予測式をデータテーブルに保存するだけで、その行に2020年の予測が表示されます。 または、レポート予測プロファイラーを使用して手動でそこに到達することもできます。 すべてのモデリングプラットフォームには、必要なことを正確に実行するための何らかの形式のプロファイラーがあります。
Re：時間予測の予測モデルを構築するまず、コミュニティへようこそ。 これは実際の状況ですか、それとも架空の状況ですか？ それらの年のデータはどのように取得されましたか？ （例えば、観測データ、設計された実験、指示されたサンプリング）。 測定誤差をどのように評価しましたか？
それが現実である場合、2000年から2019年の予測変数としてaeをどのように特定しましたか？ 定量化した関係を裏付ける仮説はありますか？ あなたが使用しているモデルは、それらの年のいずれかでどれくらいうまく機能しますか？ モデルに基づいて、何年にもわたって残差を見たことがありますか？
問題1の比較は、残差分析です。
質問2がわかりませんか？ モデルなしで2020年の結果を予測したいですか？ これは無意味ですか？ モデルを知らなくてもデータを予測するニューラルネットワークを作成しようとしていますか？ 堅牢なモデルとはどういう意味ですか？ 通常、これは、モデルがモデル外の変数の変化（ノイズ）に耐性があるか、影響が少ないことを意味します。 または、モデルの効果は、ノイズの変化（外部変数の変化）で類似しているか、因子ごとの相互作用がありません。
