不幸的是例如，由于各种预测变量之间复杂的相互作用，销量、股票价格和产品故障率都很难预测。为了预测未来值，可能需要更复杂的技术（例如逻辑回归、决策树或神经网络）。在回归和分类方面，通常会使用相同类型的模型。
分类和回归树策树算法可用于创
建分类树（对分类响应变量进行分类）以及回归树（对连续响应变量进行预测）。神经网络还可以创建分类和回归楷模。
回归方法的类型： 线性回归 多元线性回归 非线性回归 多元非线性回归 时间序列关联 时间序列关联是可以发 法国 WhatsApp 号码数据 现的模式，例如随机性、趋势、水平变化、周期或周期、异常观察或模式的混合。
之后讨论时间序列数据中的常见模式
以及驱动这些模式的情况示例。 时间序列分析可以分为主要分支，即 预测是指基于了解先前数据的分布，即均值、方差、偏度和峰 第一数据库 度来预测未来值。 动态建模。该分支与 EKC（环境库兹涅茨曲线）的背景更为相关。
具体来说，我们在时间序列的这个分支中测试假设，研究经济关系并验证经济理论。根据是否存在长期关系的决定，该分支有两个主要潮流。如果下划线变量之间存在长期关系，那么我们转向协整和误差校正分析模型。
