循环线性回归是一种时间序列分析方法,用于预测时间序列数据中的未来值。它与传统的线性回归不同之处在于,循环线性回归考虑了时间序列数据的滞后效应,即当前时刻的值受过去时刻的值的影响。
在循环线性回归中,预测器(explanatory variables)是用来解释结果变量(response variable)的因素。预测器可以是多个,它们可以是时间序列数据中的滞后值、趋势指标、季节性指标等。结果变量是我们希望预测的目标,通常是时间序列数据中的未来值。
循环线性回归的优势在于它能够捕捉时间序列数据中的趋势和季节性变化,从而提高预测的准确性。它可以用于各种应用场景,如销售预测、股票价格预测、天气预测等。
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