預測模型的檢驗方法有哪些

『壹』 一元線性回歸預測法的模型檢驗

1、經濟意義檢驗：就是根據模型中各個參數的經濟含義，分析各參數的值是否與分析對象的經濟含義相符。
2、回歸標准差檢驗
3、擬合優度檢驗
4、回歸系數的顯著性檢驗 可以分為：點預測和置信區間預測法
1、點預測法：將自變數取值帶入回歸預測模型求出因變數的預測值。
2、置信區間預測法：估計一個范圍，並確定該范圍出現的概率。置信區間的大小的影響的因素：a、因變數估計值；b、回歸標准差；C、概率度t。 一元線性回歸分析預測法，是根據自變數x和因變數Y的相關關系，建立x與Y的線性回歸方程進行預測的方法。由於市場現象一般是受多種因素的影響，而並不是僅僅受一個因素的影響。所以應用一元線性回歸分析預測法，必須對影響市場現象的多種因素做全面分析。只有當諸多的影響因素中，確實存在一個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數，才能將它作為自變數，應用一元相關回歸分析市場預測法進行預測。
一元線性回歸分析法的預測模型為：
式中，xt代表t期自變數的值；
代表t期因變數的值；
a、b代表一元線性回歸方程的參數。
a、b參數由下列公式求得（用代表）：
為簡便計算，我們作以下定義：
(2)
式中：
這樣定義a、b後，參數由下列公式求得：
將a、b代入一元線性回歸方程Yt = a + bxt，就可以建立預測模型，那麼，只要給定xt值，即可求出預測值。
在回歸分析預測法中，需要對X、Y之間相關程度作出判斷，這就要計算相關系數Y，其公式如下：
相關系數r的特徵有：
①相關系數取值范圍為：-1≤r≤1 。
②r與b符合相同。當r>0，稱正線性相關，Xi上升，Yi呈線性增加。當r<0，稱負線性相關，Xi上升，Yi呈線性減少。
③|r|=0，X與Y無線性相關關系；|r|=1，完全確定的線性相關關系；0<|r|<1，X與Y存在一定的線性相關關系；|r|&gt;0.7，為高度線性相關；0.3<|r|≤0.7，為中度線性相關；|r|≤0.3，為低度線性相關。

『貳』 模型的檢驗包括哪幾個方面

模型的檢驗主要包括：統計檢驗、經濟意義檢驗、模型的預測檢驗和計量經濟學檢驗。

『叄』 模型檢驗常用方法有哪些

正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）
有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗
有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬。
高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較

『肆』 多元線性回歸分析預測法的檢驗

多元線性回歸模型與一元線性回歸模型一樣，在計算出回歸模型之後，要對模型進行各種檢驗。
多元線性回歸模型的檢驗方法有：判定系數檢驗（R檢驗），回歸系數顯著性檢驗（T檢驗），回歸方程顯著性檢驗（F檢驗）。 。回歸方程的顯著性檢驗是檢驗所有自變數作為一個整體與因變數之間是否有顯著的線性相關關系。顯著性檢驗是通過F檢驗進行的。F檢驗值的計算公式是：F（k ，n－k－1）= 多元回歸方程的顯著性檢驗與一元回歸方程類似，在此也不再贅述。回歸方程的顯著性檢驗未通過可能是選擇自變數時漏掉了重要的影響因素，或者是自變數與因變數間的關系是非線性的，應重新建立預測模型。
M元線性回歸模型：如果隨機變數Y與固定變數x1,x2,x3,.....xm之間有顯著的線性相關關系，即：Y=b0+b1x1+b2x2+......+bmxm+c 成為m元線性回歸

『伍』 預測模型 對實際數據擬合度檢驗

運用單因素方差分析，p值越大越好

『陸』 模型製作需要檢驗些什麼

模型的檢驗包括哪幾個方面，具體含義是什麼？模型的檢驗主要包括：經濟意義檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗、模型的預測檢驗。 在經濟意義檢驗中，需要檢驗模型是否符合經濟意義，檢驗求得的參數估計值的符號、大小、參數之間的關系是否與根據人們的經驗和經濟理論所擬訂的期望值相符合； 在統計檢驗中，需要檢驗模型參數估計值的可靠性，即檢驗模型的統計學性質，有擬合優度檢驗、變數顯著檢驗、方程顯著性檢驗等； 在計量經濟學檢驗中，需要檢驗模型的計量經濟學性質，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變數的多重共線性檢驗等； 模型的預測檢驗，主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍。正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較。企業採用的測試手段和大家的方法其實類似，說白了就是跑各種用例盡力覆蓋更多的可能，然後去比對運行情況和預期是否一致，或者進一步對代碼達到一定的覆蓋率。然而，注意到沒有，這個過程能不能發現問題和你運行的用例密切相關。雖然相關領域有著大量的研究去自動生成高效的測試用例盡可能覆蓋更多的行為，但是對於復雜系統。