我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，对时间序列进行预测，其实就是利用各种理论和工具，对观察到的...

时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法

单因素方差分析：只有一个因素A对实验指标有影响，假设因素A有r个水平，分别在第i个水平下进行多次独立的观察，所得到的实验指标数据如下：

解决过程曲折，大致就是 scipy 版本与 statsmodels 的有些方法 不兼容，scipy==1.6.0后，问题解决了：

上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的，我们一般称之为周期性，那么在时间序列问题中，我们如何捕捉这些周期性呢？

运行环境： win7、python3.6 实现功能： 对多个参数进行回归分析，得出回归方程，回归统计量P值等

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A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单...