与标准 GM (1,1) 模型相比，IGM (1,1) 模型如何修正其当前预测值？
IGM (1,1) 模型通过应用动态误差校正机制来提高预测精度。它通过减去一个误差项来修正当前的预测值。该误差项计算为前一个预测值与前一个实测值的即时均值之间的差值。
适用条件
- 需要一系列测量值。
- 用于时间序列预测。
理解与推导
- 识别由基础模型生成的当前预测值。
- 计算误差项，即前一个预测值与前一个实测值的即时均值之间的差值。
- 从当前预测值中减去计算出的误差项，以获得最终的修正预测值。
例子
视频解释说，IGM (1,1) 模型通过减去前一个预测值与前一个实测值的即时均值之间的误差来修正当前的预测值。
容易误解的地方
- 认为 IGM (1,1) 模型使用了与 GM (1,1) 模型完全不同的数学结构。
- 认为误差校正是应用于前一个预测值而不是当前预测值。
观看对应讲解
0:42 – 1:12原站看这一段 ↗
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