真心求教spss回歸中求出模型后如何做預(yù)測？我不知道如何比較預(yù)測值和實際值，如計算殘值，或計算均方誤差等？在“線性回歸”對話框中，單擊“保存”按鈕，將顯示“線性回歸：保存”對話框。在“預(yù)測值”和“殘差

真心求教spss回歸中求出模型后如何做預(yù)測？

我不知道如何比較預(yù)測值和實際值，如計算殘值，或計算均方誤差等？在“線性回歸”對話框中，單擊“保存”按鈕，將顯示“線性回歸：保存”對話框。在“預(yù)測值”和“殘差”列中選擇“非標(biāo)準(zhǔn)化”，預(yù)測值和殘差將輸出到數(shù)據(jù)表中。然后你可以用任何方式比較它們。判斷模型是否具有預(yù)測能力實際上是模型檢驗。除了統(tǒng)計檢驗外，模型檢驗還有實際檢驗，即檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹鲜聦崱＠?，收入和消費應(yīng)該是正相關(guān)的。如果消費是解釋變量，收入是解釋變量，如果收入系數(shù)小于零，肯定是錯誤的。統(tǒng)計檢驗包括參數(shù)的t檢驗、方程的F檢驗和殘差的白噪聲檢驗。為了檢驗?zāi)Ｐ褪欠窬哂型馔坪皖A(yù)測的能力，你也可以這樣做：例如，如果你采集一個容量為50的樣本，你可以用48個樣本點來估計模型，然后估計另外兩個樣本點，并將估計值與實際值相比較。

馬爾科夫鏈與馬爾可夫預(yù)測模型區(qū)別？

馬爾可夫鏈，以a.a.Markov（1856-1922）命名，是數(shù)學(xué)上具有馬爾可夫性質(zhì)的離散隨機(jī)過程。在這個過程中，給定當(dāng)前的知識或信息，過去（即當(dāng)前時期之前的歷史狀態(tài)）與未來（即當(dāng)前時期之后的未來狀態(tài)）無關(guān)。Markov模型Markov模型是一種統(tǒng)計模型，廣泛應(yīng)用于語音識別、自動詞性標(biāo)注、音詞轉(zhuǎn)換、概率語法等自然語言處理應(yīng)用中。經(jīng)過長期的發(fā)展，特別是在語音識別中的成功應(yīng)用，它已經(jīng)成為一種通用的統(tǒng)計工具。到目前為止，它被認(rèn)為是實現(xiàn)快速準(zhǔn)確語音識別系統(tǒng)最成功的方法。隱馬爾可夫模型可以很簡單地表達(dá)和解決復(fù)雜的語音識別問題，使人們感受到數(shù)學(xué)模型的美。