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
ar模型定义的三种形式？
ar统计学即ARIMA模型
(一) ARMA模型三种基本形式：
自回归模型（AR：Auto-regressive），
移动平均模型（MA：Moving-Average）
和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）
ARMA模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
几种常见的预测模型（常见的预测模型有哪些）
ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值 来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。
大数据预测范围有哪些？
& & & &大数据预测范围较多，可通过以下方面来了解。
& & & 1.体育行业预测&
几种常见的预测模型（常见的预测模型有哪些）
& & & 2.经济、金融行业预测&
& & & &搜索数据来刻画中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的全面性和及时性。
& & & 3.市场物价预测&
& & & & 大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,了解商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场状况。
大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能,对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
决策模型的评价指标？
<其实很简单 两个最常见的衡量指标是“准确率（）”（你给出的结果有多少是正确的）知和“召回道率（）”（正确的结果有多少被你给出了） 这两个通常是此消彼长的（ off），很难兼得。很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是 Area）。
<可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了和两个指标。 但AUC计算专很麻烦，有人用简单的来代替。 <计算方法很简单： =(2**)/(+) 即使不是算数平均，也不是几何平属均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。简述预测分析的步骤？
（1）提出课题和任务。根据社会要求、一般情报和创造性思维，提出预测的课题、规定目标、任务、对象、基本假设，确定研究方法、结构和组织工作。
（2）调查、收集和整理资料。把与预测对象有关的过去的、现在的资料尽量收集齐全。要大量收集预测的背景材料，即本预测研究涉及到的各方面因素的材料，包括历史演变和现状动向。还要收集国内外同类预测研究的成果。
（3）建立预测模型。对于计量经济模式分析，要依据有关经济理论，利用数理统计技术，以数学为工具，建立表示因果关系的模型。对于时间系列分析，要分析趋向趋势、短周期变动、长周期变动和不规则变动的成分，抓住主要变动找出数学模型。
（4）确定预测方法。运行数学运算，将实际数据输入数学模型，用最优化准则进行判断，得出预测结果。还可以采取几种方法进行，以互相验证。
（5）评定预测结果。对预测结果再次征询专家意见，以检验预测结果，并进一步检验预测模型。
（6）将预测结果交付决策。
人工智能模型是什么？
逻辑回归 逻辑回归是另一种流行的人工智能算法,能够提供二进制的结果。这意味着该模型预测结果和可以指定一个y值的两个类。函数也是基于改变权重的算法,但由于不同非线性逻辑函数是用于转换结果。这个函数可以表示成一个s形线分离从虚假的真实值。
几种常见的预测模型（常见的预测模型有哪些）
就是准备做成人工智能的模型。
什么是销售预测模型？
这是根据固定的销售规则而对业务销售进行的预测。
数学建模比赛可以用spsspro吗？
可以的
<支持代码导出模块，且覆盖大量评价、优化、预测模型，能够满足数据建模所用到的绝大多数模型。& & & &所有的算法模型操作都很简单，只需要拖拽变量，系统就会自动生成结果。
& & & & 除了数据分析之外，还可以做数据处理。
& & & & 目前已经有60余种处理方法，常见的异常值处理、缺失值处理、数据降维都可以做。