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滚动预测是一种时间序列分析方法，它可以帮助预测未来的值。它可以帮助我们预测未来几步进展。滚动预测对基础分析和机器学习方法都很有用，可以预测特定时间段的未来变化和发展。
基本原理是将一个时间序列拆分成较小的时间段，然后预测每个时间段的未来值。一般来说，滚动预测采用一种称为回归的方法，通过拟合更小的时间段实现。多元线性回归是最常用的预测方法。根据经验，普通的一元线性回归模型的效果比多元线性回归模型更好。
当我们使用滚动预测时，必须首先扩展时间序列，以填补新数据缺失。例如，使用移动平均数来拟合历史观察数据，以便预测未来值。在填充数据之后，可以使用多元线性回归模型来预测最可能的未来值。这种预测模型称为滚动预测。
滚动预测是非常有用的技术，可以有效地评估和预测未来值。此外，滚动预测还可以用于检查历史数据的变异性，因此可以更好地预测变动趋势。
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