回归分析系列11—时间序列数据中的回归

13 时间序列数据中的回归

13.1 简介

时间序列数据是按时间顺序排列的一系列数据点。时间序列分析的一个关键特性是考虑数据点之间的时间依赖关系。常见的时间序列建模方法包括自回归（AR）、滑动平均（MA）和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型。在回归分析中，时间序列模型可以用于预测未来的值。

13.2 自回归模型（AR）

自回归模型是一种使用自身历史数据来预测未来值的模型。简单的自回归模型可以表示为：

在Python中，scikit-learn没有直接的AR模型实现，但可以使用statsmodels库中的AutoReg类来实现。

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.ar_model import Au