Часовий ряд передбачає, що дані впорядковані та залежать від часу, а регресія передбачає, що дані незалежні та випадкові. Часові ряди використовують такі методи, як згладжування, декомпозиція, автокореляція та моделі ARIMA, тоді як регресія використовує такі методи, як лінійні, логістичні, поліноміальні та багатовимірні моделі.16 квітня 2023 р.

Прогноз часових рядів є екстраполяцією. Регресія – це інтраполяція. Часовий ряд відноситься до впорядкованого ряду даних. Моделі часових рядів зазвичай прогнозують, що буде далі в серії – подібно до наших дитячих головоломок, де ми екстраполюємо та заповнюємо шаблони.

Прогнозування передбачає підгонку моделей до історичних даних і їх використання для прогнозування майбутніх спостережень. Прогнозування часових рядів означає прогноз або передбачити майбутню вартість протягом певного періоду часу.

Регресія часових рядів допомагає зрозуміти зв’язок між змінними в часі та спрогнозувати майбутні значення залежної змінної. Деякі поширені приклади застосування регресії часових рядів включають: прогнозування цін на акції на основі економічних показників. прогнозування попиту на електроенергію на основі даних про погоду.

Однією з основних відмінностей є залежність від часу в прогнозуванні часових рядів. Дані часових рядів за своєю суттю є послідовними, коли кожне спостереження залежить від попередніх. Моделі лінійної регресії, з іншого боку, не враховують часову залежність і припускають, що спостереження незалежні.

Регресія часових рядів може допомогти вам зрозуміти та передбачити поведінку динамічних систем на основі експериментальних даних або даних спостережень. Загальне використання регресії часових рядів включає моделювання та прогнозування економічних, фінансових, біологічних та інженерних систем.

Перша різниця часового ряду ряд змін від одного періоду до наступного. Якщо Yt позначає значення часового ряду Y за період t, то перша різниця Y за період t дорівнює Yt-Yt-1. У Statgraphics перша різниця Y виражається як DIFF(Y), а в RegressIt це Y_DIFF1.