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3.3 趋势的建模方法 (线性回归、多项式回归、LOESS平滑) 3.3 趋势的建模方法 在时间序列分析中，趋势是时间序列数据长期变化的方向。准确地识别和建模趋势对于预测、异常检测和理解数据的底层模式至关重要。本节将深入探讨三种常用的趋势建模方法：线性回归、多项式回归和 LOESS 平滑。 3.3.1 线性回归 线性回归是一种简单而强大的方法，用于对时间序列中的线性趋势进行建模。它假设时间序列数据与时间之间存在线性关系。 会员。《3.3 趋势的建模方法 (线性回归、多项式回归、LOESS平滑)》收录于灏天文库文集《时间序列分析基础：趋势、周期与季节性》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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