一、说明
序模型是一组按时间排序的数据点，用于预测未来。以下是您需要了解的所有信息。
无论我们希望预测金融市场趋势还是电力消耗，时间都是我们的模型中必须考虑的重要因素。例如，预测电力消耗高峰的时间会很有趣。这对于调整电价或电力生产可能很有用。
二、什么是时序模型？
时间序列模型是一组按时间排序的数据点，其中时间是自变量。这些模型用于分析和预测未来。
输入时间序列。时间序列是按时间排序的一系列数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。
但是，在处理时间序列时，还有其他方面会发挥作用。
- 是静止的吗？
- 有季节性吗？
- 目标变量是否自相关？
在这篇文章中，我将介绍时间序列的不同特征，以及我们如何对它们进行建模以获得尽可能准确的预测。
三、什么是自相关？
非正式地说，自相关是观测值之间的相似性，是它们之间时间滞后的函数