如何从统计模型中用AutoRegression进行样本外预测？

从统计模型中使用自回归（AutoRegression）进行样本外预测的方法可以通过以下步骤实现：

1. 确定自回归模型的阶数（lag order）：自回归模型是一种时间序列模型，它基于过去时间点的观测值来预测未来时间点的观测值。阶数表示过去观测值的数量，可以通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定。
2. 拟合自回归模型：使用历史观测值拟合自回归模型。可以使用各种统计软件或编程语言中的相关函数来实现，如Python中的statsmodels库或R语言中的arima函数。
3. 评估模型拟合效果：使用拟合的自回归模型对历史观测值进行预测，并与实际观测值进行比较。可以使用各种评估指标，如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE），来评估模型的拟合效果。
4. 进行样本外预测：使用拟合的自回归模型对未来时间点的观测值进行预测。在进行样本外预测时，需要注意以下几点：
   • 确定预测的时间范围：确定要预测的未来时间点的数量和时间间隔。
   • 更新模型参数：在每个预测步骤中，使用已知观测值更新模型的参数，以便更准确地预测未来观测值。
   • 考虑预测的不确定性：自回归模型的预测结果通常伴随着一定的不确定性。可以使用置信区间或预测区间来表示预测结果的不确定性范围。

• 监控和调整模型：定期监控模型的预测效果，并根据实际情况进行调整。如果模型的预测效果不理想，可以尝试调整模型的阶数或使用其他时间序列模型进行预测。

需要注意的是，以上步骤是一个一般性的方法，具体实施时可能会根据数据的特点和需求进行调整。此外，还可以考虑使用其他技术和方法来改进预测效果，如模型组合、特征工程、机器学习等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云时间序列数据库TSDB：提供高性能、高可靠的时间序列数据存储和查询服务，适用于大规模时间序列数据的存储和分析。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/tsdb
• 腾讯云机器学习平台Tencent Machine Learning Platform（TMLP）：提供丰富的机器学习算法和工具，可用于构建和部署预测模型。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/tmlp
• 腾讯云大数据分析平台DataWorks：提供全面的数据处理和分析服务，包括数据集成、数据开发、数据建模等功能，可用于处理和分析时间序列数据。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/dc
• 腾讯云人工智能平台AI Lab：提供丰富的人工智能算法和工具，可用于构建和部署各种智能应用。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai_lab

请注意，以上产品仅为示例，您可以根据实际需求选择适合的腾讯云产品。