发布时间：
论文模型构建方法如下：
首先要明确撰写论文的目的。
建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。
当然，一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。
（一）问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。
列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。
由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
（1）论文中的假设要以严格、确切的语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
（2）所提出的假设确实是建立模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（3）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。
（二）模型的建立
在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨。
引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
（四）模型的讨论
对所作的模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。
1.提出科学问题
2.收集临床资料
3.选择合适统计学方法
4.选择合适的统计软件
5.评估结果，结合专业知识回答科学问题
这个框架真的很好用的，我在间接性残废地学习统计一年多以来，觉着这样的框架才是真正的功夫。将自己的统计工作，时刻比对这这五点进行下去，才不至于工作做了一半发现少了数据，然后重头返工，要么就是做到一半不知道怎么结束这项工作。
坑，是开始时候自己就给自己挖好了。我要做的就是选择一条好走的路，没有坑的路。
这个框架里，最难的是第一条，提出一个科学问题，往往别人忽略。
第三第四是结果的展示阶段，出了一张图，p值<然后就可以万事大吉，所以也是各种帖子热衷展示的。当然，就像自己的内在不能总是拿出来展示，只能通过拍照的方式进行外表展示。所以，方法类的学习帖子一般作为自己学习笔记真的非常棒，但是为了技术而技术，为了搞出一个模型去收集数据，有点本末倒置了。我们是为了想解决一个实实在在临床问题，去收集数据，用统计学方法得出结论，从而提示医生如何对患者采取治疗措施，从而减少患者住院时间，减轻患者的病情，延长患者总生存时间。（这是我的初心吧）
闲话聊完，开始水这一篇的主角临床预测模型。我是看到公众号上《简单易懂》，觉得写的比较好，就忍不住想自己也写一点东西，毕竟自己摸鱼一年多了，一篇像样的文章都没出来，总得要做点什么来缓解自己无处释放的才华，所以打算对照自己学习路径以及课题需要，进行一系列临床模型构建的笔记输出。
《简单易懂》 上对于临床预测模型的解释和举例，真的很通俗易懂了。临床模型是什么嘞：
临床模型，把它看成y=ax+b，通过身高预测孩子的升高，就像我们在儿科考试中遇到，给你有几个骨头预测小孩多大一样。而这个公式怎么来的，以及这个公式靠不靠谱就是模型构建的大部分内容了。
学术一点话就是 模型构建和模型评价 ，在医学类临床资料统计中，我们常用的有 线性回归，逻辑回归，cox回归 等。
在我们拿到收集好的数据时候，我们要开始构建预测模型了，我们首先面对的一个问题就是该选择什么的因素纳入分析？
周支瑞老师对这种情况给出了三条原则：
1.当自己样本量足够大（每一个研究因素至少有20个患者，比如我想研究20个因素，那么我有400例以上的患者），那就SPSS软件中在Logistic回归和Cox回归中给出了7种变量筛选的方法，任君挑选；
2.如果不满足样本足够大，那么这个时候比较通用的做法是单因素cox回归（详见参考资料4，5）。用spss点点点，把所有因素都放进去，然后点cox回归，看p值，将 p值< 的因素都挑选出来，进行多因素cox回归；
3.这个时候会出现，统计学不显著但是临床意义明确，例如，前列腺癌的gleason评分， 单因素分析结果 与 已知临床专业知识 决定纳入回归方程的变量。
这张周支瑞老师总结的“ 三种预测模型的研究思路 ”，真的大而全。
步骤1. 首先筛选影响低出独立影响因素，构建Logistic回归模型；
步骤2.绘制Nomogram；
步骤3.计算模型的区分度 C-Statistics。有三种方法可以计算其C-Statistics。
步骤4.重抽样的方法进行模型验证，并绘制Calibration曲线
步骤 1. 我们首先使用Cox回归基于构建预测模型并筛选独立预后因素（用于建模的数据集一般称为训练集或者内部数据集）。
步骤 2. 我们就以这三个独立的预后因素绘制Nomogram，建模完成。
步骤 3. 对上述两步所构建的预测模型的区分能力 (Discrimination) 进行评价，并计算C-index。
步骤 4. 对模型进行验证，可通过外部数据集进行验证，如果无法获得外部数据集，笔者推荐采用Bootstrap冲抽样法基于训练集验证模型并绘制校正曲线(Calibration plot)。
Cox回归模型中C-Index计算，Nomogram绘制过程，Bootstrap法验证模型及绘制标准曲线
净重新分类指数(NRI) 这个指标最初用于评价诊断试验中新的诊断指标较旧诊断指标把研究对象进行正确分类在数量上的变化。
综合判别改善指数 (Integrated Discrimination Improvement, IDI)用于判断预测模型改善情况
决策曲线 (Decision Curve Analysis)：寻找一个预测净受益最大的模型
外部数据验证
内部数据重抽样验证
这个是真功夫，就像单细胞测序，有的人4例结肠癌单细胞测序可以发在NC，有了人只能一直砸在手里，总是分析不出来。所以，功夫在日常积累中。
参考资料：
按正常标准写。一篇严谨的经济学论文，一般需要3个基本的要素：视点、参照系以及分析方法。视点为论文所要论证的观点；参照系为大家理解经济现实提供了一些基本的比较标尺。模型是对现实世界的一种抽象。由于经济现象本身的复杂性，在实际分析中，需要剥离一些对关注的现象无足轻重的变量，抽象出关键变量，根据一些基本或者显而易见的假设，分析这些变量之间的关系，得出一些通常出人意料。应用计量模型进行实证分析，其假设条件更加复杂苛刻。一方面，实证分析所参照的经济理论存在一些假设条件; 同时，计量模型本身也存在一些假设。忽视前者的假设条件，通常会导致实证结果无法解释，或者存在偏差。
一、医学综述的格式规范综述一般都包括题名、著者、摘要、关键词、正文、参考文献几部分。其中正文部分又由前言、主体和总结组成。前言 用 200～300字的篇幅，提出问题，包括写作目的、意义和作用，综述问题的历史、资料来源、现状和发展动态，有关概念和定义，选择这一专题的目的和动机、应用价值和实践意义，如果属于争论性课题，要指明争论的焦点所在。主体主要包括论据和论证。通过提出问题、分析问题和解决问题，比较各种观点的异同点及其理论根据，从而反映作者的见解。为把问题说得明白透彻，可分为若干个小标题分述。这部分应包括历史发展、现状分析和趋向预测几个方面的内容。①历史发展：要按时间顺序，简要说明这一课题的提出及各历史阶段的发展状况，体现各阶段的研究水平。②现状分析：介绍国内外对本课题的研究现状及各派观点，包括作者本人的观点。将归纳、整理的科学事实和资料进行排列和必要的分析。对有创造性和发展前途的理论或假说要详细介绍，并引出论据;对有争论的问题要介绍各家观点或学说，进行比较，指问题的焦点和可能的发展趋势，并提出自己的看法。对陈旧的、过时的或已被否定的观点可从简。对一般读者熟知的问题只要提及即可。②趋向预测：在纵横对比中肯定所综述课题的研究水平、存在问题和不同观点，提出展望性意见。这部分内容要写得客观、准确，不但要指明方向，而且要提示捷径，为有志于攀登新高峰者指明方向，搭梯铺路。主体部分没有固定的格式，有的按问题发展历史依年代顺序介绍，也有按问题的现状加以阐述的。不论采用哪种方式，都应比较各家学说及论据，阐明有关问题的历史背景、现状和发展方向。主体部分的写法有下列几种：(1) 纵式写法“纵”是“历史发展纵观”。它主要围绕某一专题，按时间先后顺序或专题本身发展层次，对其历史演变、目前状况、趋向预测作纵向描述，从而勾划出某一专题的来龙去脉和发展轨迹。纵式写法要把握脉络分明，即对某一专题在各个阶段的发展动态作扼要描述，已经解决了哪些问题，取得了什么成果，还存在哪些问题，今后发展趋向如何，对这些内容要把发展层次交代清楚，文字描述要紧密衔接。撰写综述不要孤立地按时间顺序罗列事实，把它写成了“大事记”或“编年体”。纵式写法还要突出一个“创”字。有些专题时间跨度大，科研成果多，在描述时就要抓住具有创造性、突破性的成果作详细介绍，而对一般性、重复性的资料就从简从略。这样既突出了重点，又做到了详略得当。纵式写法适合于动态性综述。这种综述描述专题的发展动向明显，层次清楚。(2) 横式写法“横”是“国际国内横览”。它就是对某一专题在国际和国内的各个方面，如各派观点、各家之言、各种方法、各自成就等加以描述和比较。通过横向对比，既可以分辨出各种观点、见解、方法、成果的优劣利弊，又可以看出国际水平、国内水平和本单位水平，从而找到了差距。横式写法适用于成就性综述。这种综述专门介绍某个方面或某个项目的新成就，如新理论、新观点、新发明、新方法、新技术、新进展等等。因为是“新”，所以时间跨度短，但却引起国际、国内同行关注，纷纷从事这方面研究，发表了许多论文，如能及时加以整理，写成综述向同行报道，就能起到借鉴、启示和指导的作用。(3)纵横结合式写法在同一篇综述中，同时采用纵式与横式写法。例如，写历史背景采用纵式写法，写目前状况采用横式写法。通过“纵”、“横”描述，才能广泛地综合文献资料，全面系统地认识某一专题及其发展方向，作出比较可靠的趋向预测，为新的研究工作选择突破口或提供参考依据。无论是纵式、横式或是纵横结合式写法，都要求做到：一要全面系统地搜集资料，客观公正地如实反映;二要分析透彻，综合恰当;三要层次分明，条理清楚;四要语言简练，详略得当。总结 主要是对主题部分所阐述的主要内容进行概括，重点评议，提出结论，最好是提出自己的见解，并提出赞成什么，反对什么。参考文献写综述应有足够的参考文献，这是撰写综述的基础。它除了表示尊重被引证者的劳动及表明文章引用资料的根据外，更重要的是使读者在深入探讨某些问题时，提供查找有关文献的线索。综述性论文是通过对各种观点的比较说明问题的，读者如有兴趣深入研究，可按参考文献查阅原文。因此，必须严肃对待。二、医学综述的写作步骤选定题目选定题目对综述的写作有着举足轻重的作用。选题首先要求内容新颖，只有新颖的内容才能提炼出有磁石般吸引力的题目。选题还应选择近年来确有进展，适合我国国情，又为本专业科技人员所关注的课题，如对国外某一新技术的综合评价，以探讨在我国的实用性;又如综述某一方法的形成和应用，以供普及和推广。选题通常有几种：一种是与作者所从事的专业密切相关的选题，对此作者有实际工作经验，有比较充分的发言权;一种是选题与作者专业关系不大，而作者掌握了一定的素材，又乐于探索的课题;还有一种是医学科学情报工作者的研究成果。题目不要过大，过大的题目一定要有诸多的内容来充实，过多的内容必然要查找大量的文献，这不但增加阅读、整理过程的困难，或者无从下手，或顾此失彼;而且面面俱到的文稿也难以深入，往往流于空泛及一般化。实践证明，题目较小的综述穿透力强，易深入，特别对初学写综述者来说更以写较小题目为宜，从小范围写起，积累经验后再逐渐写较大范围的专题。此外，题目还必须与内容相称、贴切，不能小题大作或大题小作，更不能文不对题。好的题目可一目了然，看题目可知内容梗概。查阅文献题目确定后，需要查阅和积累有关文献资料。对初学者来说，查找文献往往不知从哪里下手，一般可首先搜集有权威性的参考书，如专著、教科书、学术论文集等，教科书叙述比较全面，提出的观点为多数人所公认;专著集中讨论某一专题的发展现状、有关问题及展望;学术论文集能反映一定时期的进展和成就，帮助作者把握住当代该领域的研究动向。其次是查找期刊及文献资料，期刊文献浩如烟海，且又分散，但里面常有重要的近期进展性资料，吸收过来，可使综述更有先进性，更具有指导意义。查找文献资料的方法有两种。一种是根据自己所选定的题目，查找内容较完善的近期(或由近到远)期刊，再按照文献后面的参考文献，去收集原始资料。这样“滚雪球”式的查找文献法就可收集到自己所需要的大量文献。这是比较简便易行的查阅文献法，许多初学综述写作者都是这样开始的。另一种较为省时省力的科学方法，是通过检索工具书查阅文献。常用的检索工具书有文摘和索引类期刊，它是查阅国内外文献的金钥匙，掌握这把金钥匙，就能较快地找到需要的文献。此外，在平时工作学习中，随时积累，做好读书文摘或笔记，以备用时查找，可起到拾遗补缺作用。查找到的文献首先要浏览一下，然后再分类阅读。有时也可边搜集、边阅读，根据阅读中发现的线索再跟踪搜集、阅读。资料应通读、细读、精读，这是撰写综述的重要步骤，也是咀嚼和消化、吸收的过程。阅读中要分析文章的主要依据，领会文章的主要论点，用卡片分类摘记每篇文章的主要内容，包括技术方法、重要数据、主要结果和讨论要点，以便为写作做好准备。加工处理对阅读过的资料必须进行加工处理，这是写综述的必要准备过程。按照综述的主题要求，把写下的文摘卡片或笔记进行整理，分类编排，使之系列化、条理化，力争做到论点鲜明而又有确切依据，阐述层次清晰而合乎逻辑。按分类整理好的资料轮廓，再进行科学的分析。最后结合自己的实践经验，写出自己的观点与体会，这样客观资料中就融进了主观资料。撰写成文撰写成文前应先拟提纲，决定先写什么，后写什么，哪些应重点阐明，哪些地方融进自己的观点，哪些地方可以省略或几笔带过。重点阐述处应适当分几个小标题。拟写题纲时开始可详细一点，然后边推敲边修改。多一遍思考，就会多一分收获。提纲拟好后，就可动笔成文。按初步形成的文章框架，逐个问题展开阐述，写作中要注意说理透彻，既有论点又有论据，下笔一定要掌握重点，并注意反映作者的观点和倾向性，但对相反观点也应简要列出。对于某些推理或假说，要考虑到医学界专家所能接受的程度，可提出自己的看法，或作为问题提出来讨论，然后阐述存在问题和展望。初稿形成后，按常规修稿方法，反复修改加工。撰写综述要深刻理解参考文献的内涵，做到论必有据，忠于原著，让事实说话，同时要具有自己的见解。文献资料是综述的基础，查阅文献是撰写综述的关键一步，搜集文献应注意时间性，必须是近一二年的新内容，四五年前的资料一般不应过多列入。综述内容切忌面面俱到，成为浏览式的综述。综述的内容越集中、越明确、越具体越好。参考文献必须是直接阅读过的原文，不能根据某些文章摘要而引用，更不能间接引用(指阅读一篇文章中所引用的文献，并未查到原文就照搬照抄)，以免对文献理解不透或曲解，造成观点、方法上的失误。三、医学综述内容要求选题要新 即所综述的选题必须是近期该刊未曾刊载过的。一片综述文章，若与已发表的综述文章“撞车”，即选题与内容基本一致，同一种期刊是不可能刊用的。说理要明 说理必须占有充分的资料，处处以事实为依据，决不能异想天开地臆造数据和诊断，将自己的推测作为结论写。层次要清 这就要求作者在写作时思路要清，先写什么，后写什么，写到什么程度，前后如何呼应，都要有一个统一的构思。语言要美 科技文章以科学性为生命，但语不达义、晦涩坳口，结果必然阻碍了科技知识的交流。所以，在实际写作中，应不断地加强汉语修辞、表达方面的训练。文献要新 由于现在的综述多为“现状综述”，所以在引用文献中，70%的应为 3 年内的文献。参考文献依引用先后次序排列在综述文末，并将序号置入该论据(引文内容) 的右上角。引用文献必须确实，以便读者查阅参考。校者把关综述写成之后，要请有关专家审阅，从专业和文字方面进一步修改提高。这一步是必须的，因为作者往往有顾此失彼之误，常注意了此一方而忽视了彼一方。有些结论往往是荒谬的，没有恰到好处地反应某一课题研究的“真面目”。这些问题经过校阅往往可以得到解决。
医学论文的格式一般是：文题,作者,摘要,引言,资料与方法,结果,讨论,代号与缩写,参考文献其实你去投某一个期刊，期刊上都会对格式要求有注明，而且也非常详细，2216859613你自己看下就好。优助医学希望能够帮助到你。
数据科学学科。医学预测模型现代医疗，需要深度学习数据科学学科相伴成长。一名临床医生，掌握必要的临床预测模型的统计学方法非常必要。众多科研论文中的主流方法之一就是基于生存模型的预后分析。
HIV_Ab抗体筛检试剂。马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。
根据学术堂的了解，在动手书写学位SCI医学论文之前，首先要在头脑里详细构思SCI医学论文的整体结构，多参考其他的SCI医学论文的写法，列出详细的提纲，并尽可能的详细，这样在动笔开始写作以后就不会脱题。建议作者在序言部分参考外文期刊所发表的 SCI医学论文的序言部分，要充分认识到序言部分的难度和重要性。因为每个研究者对于自己的研究技术方案、技术路线、实验过程、技术成果等很熟悉，心中一般都有数，容易表现出来。而序言部分要概括、总结和分析他人的工作，还要论述自己的观点，难度相当大。国内刊物发表的SCI医学论文，一般不太注重序言部分，学位SCI医学论文的序言也是相互搬迁的较多。因此，要提高SCI医学论文质量和水平，一定要在认真参考外文期刊文章的基础上，充分思考，可以先尽量写详细，然后根据需要再精简。不要开始简单，后来再修修补补，就难以形成系统性。还需要注意的是SCI医学论文摘要是SCI医学论文的意义、内容、特点的高度概括，500字左右的摘要应该简明扼要。还有，SCI医学论文要尽可能多的利用图形、表格、公式、数据表达意思，说明原理、方案等，有助于读者理解内容。SCI医学论文在评论他人的研究工作时，一定要客观，避免引起纠纷。特别是谈论其不足和缺点时，一定要慎重，没有把握时，且不可凭感觉或印象随意发表评论。参考文献中列出的文献，应尽可能的标注在SCI医学论文中。另外，一般对SCI医学论文的创新性没有特别的要求，但特点总应该有的，即使利用现成的方法、原理、工艺解决了生产或研究中的某个问题，也算有实用的特点。作者应尽力将研究工作的特点或创新点暴露给读者，有的研究生为了显示SCI医学论文的重要性，也不管是不是特点和创新点，列出一大串的特点和创新点，而有的根本不是特点和创新点。实际上，作为SCI医学论文，只要选题有一定的意义和工作量，作者能够独立完成，没有错误，有特点就符合基本要求，创新点或特点有2-3个就相当不错了。
论文的理论模型写法：
模型准备一般需要写你的论文用到的边缘方法的理论，例如，图论用到Dijkstra或者Floyd算法，统计使用遗传算法、灰度预测等。类似这些方法的理论基础，因为不便在模型建立与求解中大篇幅展开，可以在模型准备中做简要说明。
模型准备这一部分的作用是使论文层次分明，起到由浅入深的效果。类似于模型假设和符号说明，对正文起铺垫作用。
数学建模简介：数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
模型准备一般需要写你的论文用到的边缘方法的理论，例如，图论用到Dijkstra或者Floyd算法，统计使用遗传算法、灰度预测等。类似这些方法的理论基础，因为不便在模型建立与求解中大篇幅展开，可以在模型准备中做简要说明。
建模就是需要根据你研究的论文数据与因素之间的关系来建立一个函数关系式，然后进行相关的论证分析。
根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。
1、定性预测方法
根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。
2、时间序列分析
根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。
3、因果关系预测
系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。
扩展资料：
预测模型是在采用定量预测法进行预测时，最重要的工作是建立预测数学模型。预测模型是指用于预测的，用数学语言或公式所描述的事物间的数量关系。它在一定程度上揭示了事物间的内在规律性，预测时把它作为计算预测值的直接依据。
因此，它对预测准确度有极大的影响。任何一种具体的预测方法都是以其特定的数学模型为特征。预测方法的种类很多，各有相应的预测模型。
趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。
趋势外推法的假设条件是：
(1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。
(2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。
由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。
趋势外推预测法主要利用描绘散点图的方法(图形识别)和差分法计算进行模型选择。
主要优点是：可以揭示事物发展的未来，并定量地估价其功能特性。
趋势外推预测法比较适合中、长期新产品预测，要求有至少5年的数据资料。
组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。组合预测有 2 种基本形式，一是等权组合， 即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。
这 2 种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。 根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。
回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。
回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。
参考资料：百度百科——预测模型
参考资料：百度百科——定性预测
1、趋势外推预测方法
趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。
趋势外推法的假设条件是：
(1)假设事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的。
(2)假设所研究系统的结构、功能等基本保持不变，即假定根据过去资料建立的趋势外推模型能适合未来，能代表未来趋势变化的情况。
由以上两个假设条件可知，趋势外推预测法是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。简言之，就是运用一个数学模型，拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。
2、回归预测方法
回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。自变量的个数可以一个或多个，根据自变量的个数可分为一元回归预测和多元回归预测。同时根据自变量和因变量的相关关系，分为线性回归预测方法和非线性回归方法。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且能很好的预测未知数据。
3、卡尔曼滤波预测模型
卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的模型，其基本思想是： 采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。
它适合于实时处理和计算机运算。卡尔曼滤波器问题由预计步骤，估计步骤，前进步骤组成。 在预计步骤中， t时状态的估计取决于所有到t-1 时的信息。在估算步骤中， 状态更新后， 估计要于时间t的实际观察比较。更新的状态是较早的推算和新观察的综合。 置于每一个成分的权重由“ Kalmangain”（卡尔曼增益） 决定，它取决于噪声 w 和 v。（噪声越小，新的观察的可信度越高，权重越大，反之亦然）。前进步骤意味着先前的“新”观察在准备下一轮预计和估算时变成了“旧” 观察。 在任何时间可以进行任何长度的预测（通过提前状态转换）。
4、组合预测模型
组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。组合预测有 2 种基本形式，一是等权组合， 即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值不同的权数。 这 2 种形式的原理和运用方法完全相同，只是权数的取定有所区别。 根据经验，采用不等权组合的组合预测法结果较为准确。
5、BP神经网络预测模型
BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。点击打开链接（BP神经网络预测实例）
参考资料：百度百科-趋势外推法
百度百科-回归预测法
百度百科-卡尔曼滤波法
百度百科-组合预测法
百度百科-神经网络模型
预测方法的分类 由于预测的对象、时间、范围、性质等不同，预测方法可以形成不同的分类，但可根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。1、定性预测方法根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象，利用诸如市场调查、专家打分、主观评价等作出预测。2、时间序列分析根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势，例如企业的总产值，商品的销售额、城市的用电量、地区的降雨量等。3、因果关系预测系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。一般因果关系模型中的因变量与自变量在时间上是同步的。其方法主要包括时间序列分析、线性回归分析、概率统计方法、计量经济学方法、系统动力学仿真、神经网络技术等。几类预测模型模拟精度的比较The Comparison with Several Prediction Models in Accuracy of Simulation<<华北水利水电学院学报 >>2004年03期罗党 , 吕健 依据创新产品的扩散特性,建立了残差Verhulst模型及优化Verhulst模型,通过实例对Bass模型、残差Verhulst模型及优化Verhulst模型的模拟精度进行比较,发现残差Verhulst模型模拟精度较高.
根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。1、定性预测方法根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。2、时间序列分析根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。3、因果关系预测系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。