如何使用统计显着性比较两个不同模型的准确性
我正在研究时间序列预测。我有两个数据集和。我有三个预测模型：。使用数据集样本训练所有这些模型，并使用数据集的样本测量其性能。假设性能指标是MSE（或其他任何指标）。在针对数据集进行测量时，这些模型的MSE为和。如何测试一种模型相对于另一种模型的改进具有统计学意义。D1={x1,x2,....xn}D1={x1,x2,....xn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\}D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., x_n+k\}M1,M2,M3M1,M2,M3M1, M2, M3D1D1D1D2D2D2D2D2D2MSE1,MSE2,MSE1,MSE2,MSE_1, MSE_2, MSE3MSE3MSE_3 例如，假设，，，并且基于数据集计算这些MSE 的样本总数为2000。如何测试，和有显着差异。如果有人可以帮助我解决这个问题，我将不胜感激。MSE1=200MSE1=200MSE_1=200MSE2=205MSE2=205MSE_2=205MSE3=210MSE3=210MSE_3=210D2D2D2MSE1MSE1MSE_1MSE2MSE2MSE_2MSE3MSE3MSE_3