为时间预测构建预测模型大家好，
请您指导我进行分析：
我有一个 2000-2019 年的结果，它基于多个预测变量（a、b、c、d、e）
1- 我想创建一个模型，在其中预测 2020 年的结果，其中我拥有 2000-20019 年的所有数据以及 2020 年 (a,b,c,d,e) 的值，并且我需要预测提及年份的结果，然后将其与观察值进行比较。
2- 如何在没有 2020 年的 (a,b,c,d,e) 的情况下预测 2020 年的结果？ 如果我建立了一个健壮的模型，它是否可能且有效？？？
注意：我所有的变量都是连续变量
分析数据表视窗回复：为时间预测构建预测模型有许多建模方法可以帮助您解决问题。 Fit Model 平台是一个很好的起点。 标准最小二乘人格。 我建议查看与此平台相关的在线文档以了解具体细节。 这是一个链接：拟合线性模型
请注意，还有许多其他平台可能更适用于解决手头的问题。
所有 JMP 建模平台在平台报告中都有一个选项，可将预测公式作为新列保存到数据表中。 因此，一旦您找到您的“稳健模型”……无论这在实践中意味着什么……只需将预测公式保存到数据表中，您就会在该行中获得 2020 年的预测。 或者您也可以使用报告预测分析器手动到达那里。 所有建模平台都有某种形式的 Profiler 来精确地做你想做的事。
回复：为时间预测构建预测模型首先，欢迎来到社区。 这是真实情况还是假设？ 那些年的数据是如何获得的？ （例如，观察数据、设计的实验、定向抽样）。 您如何评估测量误差？
如果是真实的，您如何将 ae 确定为 2000-2019 年的预测变量？ 您是否有支持您量化的关系的假设？ 您使用的模型在这些年中的表现如何？ 您是否根据模型查看过任何年份的残差？
问题 1 中的比较是残差分析。
我不明白问题2？ 您想在没有模型的情况下预测 2020 年的结果吗？ 这不合情理？ 您是否希望在不知道模型的情况下创建一个神经网络来预测数据？ 您所说的稳健模型是什么意思？ 通常，这意味着模型可以抵抗或较少受到模型外部变量变化（噪声）的影响。 或者模型效果与不断变化的噪声（无关变量的变化）相似，或者没有因因素而产生的噪声相互作用。
