7.4 回归模型 (时间序列回归、ARIMAX)

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7.4 回归模型 (时间序列回归、ARIMAX) 7.4 回归模型 (时间序列回归、ARIMAX) 回归模型在时间序列分析中扮演着重要的角色，它允许我们将时间序列数据与其他变量之间的关系进行建模和预测。本节将深入探讨时间序列回归和 ARIMAX 模型，介绍它们的概念、构建方法和应用场景。 7.4.1 回归模型概述回归模型是一种统计建模方法，用于研究一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（目标变量）之间的关系。在时间序列分析中，回归模型可以用来捕捉时间序列的趋势、季节性和周期性，以及外部因素对时间序列的影响。回归模型的基本形式如下：其中：是时间的因变量值。是时间的第个自变量值。是第个自变量的回归系数，表示自变量对因变量的影响程度。