从无取有预测技巧,从无取有预测技巧是什么
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前面的章节讲到，预测是为了让我们在分析时更加具有针对性和预见性，我们常常会对一些数据产生错觉，甚至在某个特定的时刻认为自己已经做过了预测，但实际上却没有做过。因此当我们在研究某个变量时，我们需要了解其预测结果是什么？它是否已经被我们知道了？预测结果为什么会出现这样的情况呢？
1.从实际情况出发
从数据上看，我们可以通过分析来预测某件事情发生的概率，如果预测结果准确，那么我们就可以提前知道事情发生的概率会有多大。反之，如果预测不准可能影响到我们判断事情进行的进程，从而导致事情不能按预想进行发展。同样的道理，从数据上看，我们可以通过分析数据产生的原因来决定预测对象。也就是说如果数据出现误差，那么将会影响到这个人一生中所要进行的计划。因此要想获得最佳的预测效果我们必须分析这个人一生中所要进行的规划是否符合实际情况。
2.假设检验
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当我们确定好所要预测的变量后，接下来需要进行假设检验，就是通过检验假设是否正确无误地实现了对变量的预测。假设检验分为主成分分析、自变量分析和自变量相关分析三个部分。对于主成分分析部分来说，如果主成分中有0和1两个自变量的话必须要先剔除0和1这两个自变量中的0和1。首先计算出变量中的0:1是变量所有自变量都含有的原始自变量总数（不含0);如果所有自变量都不含有0,那么变量为0;如果变量所有自变量不含有0,那么则变量为0。同时我们还需要计算出自变量之间相互独立系数（不包括0和1)、自变量与因变量之间自变量总数（不含0)并和自变量总数（不含0)进行相关性检验。如果自变量之间相互独立系数为0的话，则为自变量与因变量之间是独立关系；如果自变量之间相互独立系数为1的话，则为自变量与因变量之间是一致关系；如果自变量彼此相互独立系数为0的话就表明其与因变量具有线性相关关系（也叫做因果逻辑）。
3.回归分析
通过一系列分析，我们可以得到一些相关结论。比如一个变量 X和 Y之间是线性相关的, X的值, Y为 Y在 X周期内的值(X); Y和 X之间是非线性相关的(Y= X+ Y)
4.数据与特征值
这个概念在统计分析中经常被提及，也是我们做模型时经常使用到的一个概念，指在一个数据或一个变量出现之前，数据的特征值是什么。例如一个变量出现了三次或四次这样的情况：当这三次出现时则这三次有很明显的特征值，而当这三次出现在同一个变量上时则三次只有一个特征值。通常情况下对于多个样本采用相同的方法并不能获得最佳结果。因此我们要对每一个样本都使用相同方法就是我们要对连续样本进行特征值处理。
5.结论与讨论
通过以上的分析可以看出, MATLAB中的函数是有正态分布的；在对变量的数据进行分析时，我们往往会忽略其他因素，将变量，而忽略其他变量；当变量之间存在因果关系时，函数也会被视为变量。比如上面提到的一个题目中将“样本平均年龄”视为一组数据来研究（假设样本年龄与样本平均年龄之差不会超过1%);假设样本中出现过多对该变量的样本进行分析（假设样本总数量为10);假设样本中没有受到任何其他因素影响（假设样本对该变量没有影响）。由此可知：当变量之间存在因果关系时，其对该变量的影响程度是非常大的；而在对样本进行分析时没有考虑其他因素对于统计因子之间因果关系的影响程度时，其对该变量可能产生较大影响；因此对于具有因果关系（或相关）条件下得到的预测结果往往不能够得到准确和可靠的分析。因此在分析时，一定要根据结果选择最优数据模型或数据进行分析。
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