第 5 章 时间序列回归模型
在本章节我们将会讨论时间序列的线性回归模型。线性回归模型的核心思路是：我们预测时间序列 \(y\) 时假设它与其它时间序列 \(x\) 之间存在线性关系。
例如，我们可以通过广告总花费 \(x\) 来预测月度销量 \(y\)；同样的，我们可以通过气温数据 \(x_1\) 和星期数据 \(x_2\) 来预测日耗电量 \(y\)。
被预测变量 \(y\) 有时还称作回归变量、因变量或被解释变量。预测变量 \(x\) 有时也叫作回归量、自变量或解释变量。在本书中我们称它们为“被预测变量”和“预测变量”。