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