想和各位请教一个预测的问题

请先看下这张表：

日期	地区	类别1	类别2	需预测的量
1	北京	1000	50	10+5
1	上海	2000	100	30
1	广州	3000	150	45
2	北京	2000	100	30
2	上海	3000	150	45
2	广州	4000	200	60
3	北京	3000	150	?
3	上海	4000	200	?
3	广州	5000	250	?

假设我有这样一张表，想要通过几个连续型变量：类别1+类别2的值预测另一个连续型变量
是通过前面的一段时间（训练集）预测后面的一段时间

需要预测的量，我知道大概是这么一个形式：类别1 × 类别1的缩小率 + 类别2 × 类别2的缩小率
大致这样估计的，不过我只有一个加完的值（15、30、45、30、45、60），无法得到细的分类

我现在的做法是：
proc reg data = data;
  by orgid;
  model 需预测的量 = 类别1 类别2 week1 - week7/*哑变量*/       / selection = stepwise ;
run;quit;


取得估计到的参数，拼成线性式，
但是出来的值，不太理想；而且还估出来负值

不知各位老师，有没有更合适的方法？在线等，谢谢

你这样是无法用线性模型解决的，线性模型出来参数太死，而且很容易出现过拟合；如果是做预测的话，建议直接单独按照最小颗粒度估算过度因子，最后在按照正向累加的方法将结果加和，这样至少不会出现你说的负数。

YLF870214 发表于 2016-12-14 16:31
你这样是无法用线性模型解决的，线性模型出来参数太死，而且很容易出现过拟合；如果是做预测的话，建议直接 ...

终于有人回了，我去

目前也是大致这么做的，不过我绕了个弯子，业务上避免了这种情形；
当时看来太钻牛角尖了