时间序列模型 (一):模型概述 😊

🚀 在当今这个数据驱动的时代，时间序列分析成为预测未来趋势的关键工具。它广泛应用于金融、经济、气象、医学等多个领域，通过历史数据预测未来的数值变化。时间序列模型就是用来捕捉和预测这种随时间变化模式的数学工具。

🔍 时间序列模型可以大致分为两大类：确定性模型和随机性模型。确定性模型假设时间序列的变化遵循某种确定性的规律，比如线性回归模型或多项式拟合模型。而随机性模型则认为时间序列的变化是由随机过程驱动的，常见的有自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。

🛠️ 构建时间序列模型的过程通常包括数据预处理、模型选择、参数估计和模型验证等步骤。每一步都至关重要，需要仔细考虑以确保最终模型的有效性和准确性。

📈 了解时间序列模型的基础知识是掌握这一领域的第一步。接下来的一系列文章中，我们将深入探讨各种具体的时间序列模型及其应用场景，帮助你更好地理解和应用这些强大的工具。