Forecasting
“樣本內”和“樣本外”預測之間有什麼區別？
我不明白“樣本內”和“樣本外”預測之間到底有什麼區別？樣本內預測利用可用數據的子集來預測估計期之外的值。樣本外預測會使用所有可用數據。這些是正確的嗎？
非常具體地說，以下定義是否正確？
樣本內預測利用可用數據的子集來預測估計期之外的值，並將它們與相應的已知或實際結果進行比較。這樣做是為了評估模型預測已知值的能力。例如，從 1980 年到 2015 年的樣本內預測可能使用 1980 年到 2012 年的數據來估計模型。使用此模型，預測者將預測 2013-2015 年的值，並將預測值與實際已知值進行比較。相反，樣本外預測使用樣本中的所有可用數據來估計模型。對於前面的示例，估計將在 1980-2015 年進行，預測將從 2016 年開始。
“樣本”是指您用於擬合模型的數據樣本。
首先 - 你有一個樣本
第二 - 你在樣本上擬合模型
第三 - 你可以使用模型進行預測
如果您正在預測作為數據樣本一部分的觀察 - 它是樣本內預測。
如果您正在預測不屬於數據樣本的觀察 - 它是樣本外預測。
所以你必須問自己的問題是：特定觀察是否用於模型擬合？如果它用於模型擬合，那麼觀測的預測是樣本內的。否則為樣本外。
如果您使用 1990-2013 年的數據來擬合模型，然後您預測 2011-2013 年，則它是樣本內預測。但如果你只使用 1990-2010 年來擬合模型，然後你預測 2011-2013 年，那麼它的樣本外預測。