P3 回归与外生变量预测 / Regression and Exogenous Predictors

合成数值教学例；不是对应论文的数据或结果复现。

1. 加入外部条件
预测骑行需求时，除了过去客流，还可以加入温度和降雨。
外生变量预测回答的是，给定未来条件时，需求可能是多少。

2. 明确条件关系
教学例子设需求等于二十，加三倍温度，再减去三十倍降雨标记。
因此，同一温度下，雨天预测比晴天低三十。

3. 设置两种未来输入
未来温度都设为二十度，分别输入无雨和有雨。
两条预测只改变降雨条件，其余输入保持一致。

4. 读出条件预测
代入方程，晴天需求是八十，雨天需求是五十。
图上的两个点和两条关系线，必须与这两个计算结果对应。

5. 外部输入也可能不确定
未来天气若不确定，就应传递天气情景的不确定性。
预测关系也不等于降雨的因果效应，真实系数需要数据估计。

方法概述来源：作者28种方法草案。方法与应用参考文献见对应方法页。