联合预测模型是什么？
其实联合预测模型是什么？的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
国内生产总值GDP预测数学模型是什么
国内生产总值GDP预测数学模型是：
1.回归预测模型；
2.ARIMA模型。
回归预测模型简介：
回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。
回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。
其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
ARIMA模型：
全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法
，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量
仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程
（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
什么是联合分析
联合分析(conjoint analysis)是一种研究消费者产品选择偏好情况的多元统计分析方法。比如消费者对于手机产品的偏好，对于电脑产品的偏好，也或者消费者对于汽车产品的偏好情况等。联合分析中涉及几个专业术语名词，分别如下所述：
联合分析的步骤上通常分为3步，依次是确定属性和水平、正交实验、设计问卷收集数据、联合分析，如下表格所示：
述第3步设计问卷，关键在于针对‘轮廓’进行数据收集的方式，通常包括3种方式，分别是‘打分法’、‘排名法’和‘选优法’，‘打分法’是指让被试对侯选产品进行打分，分值越高越偏好该产品，‘排名法’是指让被试对候选产品进行排名，排名越好越偏好该产品，‘优选法’指针对侯选产品进行选择yes或no。通常情况下‘打分法’和‘排名法’使用较多。使用3种方式收集数据整合得到的EXCEL表格类似如下：
比如上图中，被试1针对9个侯选产品（轮廓）进行打分、或者排名、或者进行选优法。比如1个样本对9个产品进行打分，那么100个样本即为100*9=900行数据。
联合分析的理论：
联合分析的数据原理为将各属性作为X，将效应用打分值作为Y进行ols回归，由于各属性均为定类数据，因而各属性全部均进行哑变量处理，并且将第1个水平作为参照项，然后进行ols回归。得到各项的回归系数值后（回归系数即水平的效用值），反回计算参考项的效用值（该值= 0–其它各水平的效用值），水平的效用值越大代表着其越重要。
在得到各属性各水平的效用值后，某属性的重要性情况如何呢？此时使用‘最大落差’法进行计算，某属性对应水平的最大效用值减去该属性对应水平的最小效用值，即落差值即为该属性的重要性值。针对重要性值进行归一化处理后，即得到各属性的重要性相对值。
上述可得到各属性的相对重要性情况，并且得到属性各水平的相对重要性情况。因而可分析得到各轮廓的重要性排名情况，SPSSAU提供参数输出轮廓的效用值。
除此之外，还可对联合分析模型的优劣情况等进行评价，包括ols回归模型的拟合优度情况，整体模型的拟合优度情况等。
SPSSAU操作：
SPSSAU中提供‘保存效用值’和‘保存残差和预测值’两个参数。关于’保存效用值’，该参数选中后，系统会将各轮廓对应的效用值进行计算，并且存储在原始数据中，该效用值计算是直接针对各水平效用值进行求和得到。‘保存残差和预测值’为ols回归模型的残差值或预测值，选中后，系统会将ols回归模型的残差/预测值存储在原始数据中，可用于进一步使用。
SPSSAU共输出2个表格和1个图。2个表格分别是:联合分析结果汇总、联合分析(Cojoint analysis)估计结果。
联合分析结果汇总。该表格展示各属性的重要性值及占比，并且列出各水平的效用值情况；
联合分析(Cojoint analysis)估计结果。该表格展示ols回归模型的输出结果，并且提供pearson相关系数和kendall相关系数等指标，用于进行联合分析模型拟合优度判断。
除此之外，SPSSAU将重要性占比进行图示化，便于可视化查看。
比如SPSSAU的t检验：
t检验(独立样本t检验),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异.t检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析.如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t检验,反之使用方差分析。
首先判断p值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明两组数据具有显著性差异,具体差异可通过平均值进行对比判断
SPSSAU操作如下：
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