方案。生态移民满意度可以看成是从调查数据样本中发现数据规律，通过社会统计模型预测下一步生态移民项目中移民的满意度。目前，社会统计学中有Linear（线性回归）过程、Curve Estimation（曲线估计）过程、Binary Logistic（二值逻辑回归）过程、Probit（概率回归）过程、Nonlinear（非线性回归）、以及General（一般对数线性分析）过程、Logit（分对数线性分析）等方法。但这些模型不适应处理时间序列问题，因为时间序列问题的因变量与这些模型的输入存在较大差异。对于生态移民的满意度来说本质上数据是从
……，t2，t1，t，t+1，t+2……这些时间序列上进行采集，如果采用传统的社会统计模型不具有预测的准确性和可靠性。鉴于此，本文引入一种动态时间序列模型对生态移民满意度进行预测。
