在这个充满挑战的数据分析世界里，我们继续探索时间序列预测的奥秘。上一章节中，我们讨论了时间序列的基础概念以及其重要性。今天，我们将深入研究一种特别有用的时间序列预测方法——自回归（AR）模型。
自回归模型是一种预测未来的统计模型，它基于过去的数据点进行预测。换句话说，这种模型假设未来值可以由过去的值来预测。通过使用过去的观测数据，我们可以构建一个数学模型，该模型能够帮助我们预测未来可能的趋势和模式。例如，我们可以用去年同一时期的销售数据来预测今年的销售趋势。
在接下来的内容中，我们将详细介绍如何构建和应用AR模型，包括模型的选择、参数估计和预测步骤。这将为我们提供一种强大的工具，用于理解并预测随时间变化的现象。🚀
无论你是数据科学家、分析师还是对时间序列分析感兴趣的爱好者，掌握AR模型都将为你打开一扇新的大门，让你能够更好地理解和预测未来的趋势。让我们一起进入这个激动人心的领域吧！🔍
时间序列 数据分析 AR模型