《表1 期货时间序列的回归误差实验结果》

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《动态随机树贝叶斯集成回归模型研究》

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选择十个回归模型，它们分别是:滑动平均回归（MAR），动态朴素高斯回归（DNGR），超父结点高斯回归（SPNGR），动态随机链高斯回归（DRCGR），神经网络（NN），支持向量机（SVM），分类与回归树（CART），自回归移动平均（ARI-M A），自回归条件异方差（GARCH），动态随机树贝叶斯集成回归（DRTBER）.对DRTBER与其它回归模型进行回归误差的差异显著性检验[18]，检验结果如表1所示.