自回归模型：特征、过程和要点

未来的预测通常需要技术基础。 在现实世界中，分析师根据商品的过去价值或市场趋势预测未来价值。 在统计模型中，如果它能够在给定一系列过去值的事实数据的情况下预测未来值，则称为自回归。

例如，可以使用自回归模型根据过去的表现推导出未来的股票价格。 分析师仅使用过去的数据作为输入来对行为进行建模。

因此，前缀“auto”（希腊语意思是“self”）被用于名称自回归。 AR 模型也称为条件模型、转换模型或马尔可夫模型。

关于自回归 (AR) 模型

在统计学、计量经济学甚至图像处理中，自回归 (AR) 模型被认为是一种随机过程。 意思是，它用于说明自然，经济学等中一系列确定的时变事件的统计数据。

实际上，在时间序列中，可以观察到过去值和现在值之间的相似性。 这意味着此类数据中的自相关范围。 例如，通过了解今天的股票价格，我们通常可以对其明天的估值做出粗略的预测。 这表明相关性，即自回归模型所基于的方面。

自回归 (AR) 模型是基于回归方法的预测模型之一。 多元回归模型将使用预测变量的线性组合来预测变量； 而自回归模型使用变量拥有的过去值的组合。 与自回归分布式滞后 (ADL) 模型不同，AR 模型基于时间序列中实体之间的序列相关性。

因此，自回归 (AR) 是一种时间序列模型。 自回归模型旨在根据过去事件中的值预测未来值。 它使用来自先前步骤的观察的输入数据，并使用回归方程预测下一个时间步的值。 该模型可以对一系列时间序列问题进行准确预测。

它通常使用基于在给定时间序列中的值中得出的相关性（序列相关性）以及引导和继承它们的值的算法。 过去值影响当前值的假设使得统计技术可用于分析自然，例如天气、金融（例如经济）和其他随时间变化的过程。

阅读：线性回归模型

显着特点

• 自回归模型有助于根据过去的值预测未来的值。
• 自回归模型用于技术分析以预测未来趋势。
• 自回归模型基于未来与过去相似的理论。
• 时间序列数据是在多个时期在同一观测单元上收集的数据。

预测受波动条件的影响，例如技术快速发展，或者在金融领域，受金融危机影响的市场条件等。

增强现实过程

该过程是线性回归。 它是当前系列时间线内的数据与同一系列中过去一个或多个时间线的值的回归。

在回归分析中，通常在“常规”线性回归中，结果变量 (Y) 在某个时间点“t”的值仍然与预测变量 (X) 直接相关。

在这里，简单线性回归和 AR 模型的不同之处在于 Y 仍然依赖于 X 以及之前的 Y 值。相关性分析是一种用于量化两个连续变量之间关联的技术。

AR过程是随机过程之一。 根据概率论，它具有一定程度的不确定性或某种程度的随机性。 随机性意味着您可以在历史数据集中轻松预测未来趋势。 但你永远不会准确。

该过程通常需要近似值并且“足够接近”以在大多数事件中依赖。

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