推断出一年的GLM系数被销售到未来几年中？

Question

我已经将GLM（泊松）适合于一个数据集，其中一个变量对客户从我公司购买产品的一年是分类的，范围从1999年到2012年。随着销售年的增加而变化。

试图通过外推以获取这些年的系数来改善2013年甚至2014年的预测有任何问题吗？

Answer 1

我相信这是申请的情况 时间序列分析, ， 尤其是 时间序列预测 (http://en.wikipedia.org/wiki/time_series）。考虑以下资源 时间序列回归:

• http://www.wiley.com/wileycda/wileytitle/productcd-0471363553.html
• http://www.stats.uwo.ca/faculty/aim/tsar/tsar.pdf （特别是第4.6节）
• http://arxiv.org/abs/0802.0219 （贝叶斯方法）

Answer 2

如果您怀疑自己的响应与年线性是线性的，那么将年份作为模型中的数字术语，而不是分类。

然后，基于GLM家族的通常假设，外推是完全有效的。确保正确地在外推估计中获取错误。

由于多种原因，仅从分类变量中推断参数是错误的。我能想到的第一个是，几年来可能会有更多的观察结果，因此任何线性推断都需要使那年的估计更加重。只是将一条线 - 甚至与系数拟合在一起 - 都不会这样做。