时间序列的动态负二项回归

是一种统计分析方法，用于处理时间序列数据中的相关性和趋势。它结合了时间序列分析和负二项回归模型，可以用于预测和建模时间序列数据。

时间序列是按照时间顺序排列的一系列观测值的集合。动态负二项回归是一种回归模型，用于解释和预测时间序列数据的变化。负二项回归模型是一种广义线性模型，适用于二项分布的数据，可以处理离散的计数数据。

时间序列的动态负二项回归可以用于多个领域，包括金融、经济学、气象学、销售预测等。它可以帮助分析师和决策者理解时间序列数据的趋势和周期性，并进行预测和决策。

在腾讯云的产品中，与时间序列的动态负二项回归相关的产品是腾讯云数据智能（Tencent Cloud Data Intelligence，CDI）。CDI提供了一系列数据分析和机器学习工具，可以帮助用户进行时间序列数据的建模、预测和分析。具体产品介绍和链接地址如下：

1. 腾讯云数据智能（CDI）：CDI是腾讯云提供的一站式数据智能平台，包括数据仓库、数据集成、数据开发、数据分析和机器学习等功能。它提供了丰富的数据处理和分析工具，可以支持时间序列的动态负二项回归等统计分析方法。了解更多信息，请访问：腾讯云数据智能产品介绍

通过使用腾讯云数据智能（CDI），用户可以方便地进行时间序列的动态负二项回归分析，并获得准确的预测结果和深入的数据洞察。