是指使用最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)进行统计数据建模,并利用样本外数据进行预测。OLS是一种常用的回归分析方法,用于估计自变量与因变量之间的线性关系。
在建立OLS模型时,首先收集一组样本数据,包括自变量和因变量的观测值。然后,通过最小化残差平方和来拟合一个线性回归方程,以找到最佳拟合直线。拟合的线性回归方程可以用于预测因变量的值。
在进行预测时,可以使用样本外数据作为输入,通过OLS模型计算出预测值。样本外数据是指未在建模过程中使用的数据,用于验证模型的预测能力。
OLS模型的优势包括:
基于样本外数据的统计数据建模OLS get_prediction的应用场景包括但不限于:
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