Szeregi czasowe z wieloma atrybutami na każdy rok

1. Co to jest wielowymiarowe szeregi czasowe?
2. Który model prognozowania szeregów czasowych obejmuje liniową kombinację wartości z przeszłości szeregów czasowych zmiennej docelowej do przewidywania przyszłych wartości?

Co to jest wielowymiarowe szeregi czasowe?

Wielowymiarowe szeregi czasowe składają się z więcej niż jednej zmiennej zależnej od czasu, a każda zmienna zależy nie tylko od jej wcześniejszych wartości, ale także ma pewną zależność od innych zmiennych.

Który model prognozowania szeregów czasowych obejmuje liniową kombinację wartości z przeszłości szeregów czasowych zmiennej docelowej do przewidywania przyszłych wartości?

Autoregresyjne zintegrowane modele średniej ruchomej (ARIMA) należą do najczęściej stosowanych technik prognozowania szeregów czasowych: w modelu autoregresji prognozy odpowiadają liniowej kombinacji wcześniejszych wartości zmiennej.