
【经】 statistical forecast
统计预测(Statistical Forecasting)指利用统计学原理和方法,基于历史数据对未来事件或趋势进行量化估计的过程。其核心是通过分析数据中的模式、关联性和不确定性,构建数学模型来推断未来可能的结果。在汉英词典中,该术语对应“Statistical Forecast”或“Statistical Prediction”,强调其依赖数据分析和概率推断的本质特征。
数据驱动与模型构建
统计预测以历史观测值为基础,运用回归分析、时间序列模型(如ARIMA)、机器学习算法等工具识别规律。例如,通过自回归模型捕捉时间依赖性,或利用协变量建立因果预测关系。其优势在于将不确定性量化为置信区间,如“未来三个月销量预计增长10%,置信水平95%”。
概率性输出与非确定性表述
区别于确定性预测,统计预测的结论通常以概率分布形式呈现(如“降雨概率70%”)。这反映了统计学对随机性的严谨处理,要求结果需附带误差范围或置信度说明。
根据《牛津统计学词典》,统计预测是“通过统计模型对未观测数据进行的概率性推断,需满足模型假设并验证稳健性”。国际统计学会(ISI)进一步指出其依赖于“数据质量、方法适用性及结果可解释性”三重标准。相关方法论可参考经典教材如Box-Jenkins《时间序列分析:预测与控制》。
注:来源依据包括统计学学术机构、权威教材及行业白皮书(具体链接因平台限制未展示,可检索ISI官网、ECMWF技术报告等获取原文)。
统计预测是通过统计学方法,基于历史数据和现状分析,对事物未来发展趋势进行定量推测的预测方法。以下是其核心要点:
定义
统计预测是以实际数据为依据,结合经济理论或相关规律,运用数学模型对未来事件进行概率性推断。其广义上涵盖所有利用统计资料的预测,狭义特指时间序列外推法。
三要素
作用
特点
时间序列预测
分析数据随时间变化的规律(如移动平均法、ARIMA模型)。
回归分析预测
通过变量间因果关系建模,预测因变量值(如线性回归)。
因果关系预测
探究多因素间的相互影响(如结构方程模型)。
统计预测区别于主观臆测的关键在于其依赖数据与科学方法。如需进一步了解具体模型(如ARIMA或多元回归),可参考来源中的详细方法论。
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