![]() |
Dynamic Regression (Динамическая регрессия)Центр Знаний |
8 объекта • 177.296 посещения
Конечно, никто не может заглянуть в будущее. Но современные статистически методы, эконометрические модели и программное обеспечение корпоративного интеллекта могут помочь бизнесу группы для того чтобы сделать прогнозы, и они могут также помочь им оценить идет случиться в будущем. Что такое Dynamic Regression (Динамическая регрессия) ?Dynamic Regression (Динамическая регрессия) является регрессионной моделью, которая включает запаздывающие значения объясняющих переменных (explanatory variables) или зависимых переменных (dependant variables) или обоих. Моделирование отношения между прогнозируемой переменной и объясняющей переменной производится с использованием функции преобразования. Динамическая регрессионная модель может предсказать что случится, если объясняющая переменная изменится. Модель Dynamic Regression (Динамическая регрессия) сходна с Regression Analysis (Регрессионный анализ), но считается, что первая дает более реалистичные результаты, так как подчеркивает волновые эффекты, которые входные переменные могут иметь на зависимую переменную. Например, изменение цен сегодня может оказать влияние на объемы продаж различными способами в течение будущих периодов. Книга: Jeffrey Wooldridge - Introductory Econometrics: A Modern Approach Книга: Russell Davidson, James G. Mackinnon - Econometric Theory and Methods Книга: Alan Pankratz - Forecasting with Dynamic Regression Models
Сравните с: Regression Analysis (Регрессионный анализ) | Exponential Smoothing (Экспоненциальное сглаживание) | ARIMA | Analytical CRM (Аналитический CRM) Возврат на главную страницу: Финансы и Инвестиции | Маркетинг и Продажи |
|
О 12manage | Реклама | Ссылка на нас / Цитировать | Конфиденциальность | Предложения | Условия пользования
© 2023 12manage - The Executive Fast Track V16.3 - Последнее обновление: 1-10-2023. Все имена ™ их владельцев.