1) linear regression model for time series
时间序列线性回归模型
2) regression and time series model
回归-时间序列组合模型
3) time series regression model
时间序列回归模型
4) linear time series model
线性时间序列模型
1.
This article is designed to fit the linear time series model of enterprise annuity index yield to predict yield, to estimate the bounds of loss probability.
本文旨在通过合适的线性时间序列模型对企业年金指数收益率作出预测,来估计投资组合发生亏损的概率上界。
5) mixture autoregressive model of time series
混合自回归时间序列模型
1.
On the basis of components number estimation in mixture autoregressive model of time series,this paper use BP neural network method to forecast the time series,and example calculation manifest the high accuracy of model and wide prospect in practical forecasting.
在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上,应用BP神经网络对时间序列进行了预测,并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的具有较高的精确度和广泛的应用前景。
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条