时间序列的多元线性回归模型

时间序列的多元线性回归模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型，它假设被预测变量与一个或多个预测变量之间存在线性关系。被预测变量也称为回归变量、因变量或被解释变量，而预测变量也叫作回归量、自变量或解释变量。

在多元线性回归模型中，我们通过最小化残差平方和来拟合模型，其中残差是观测值与模型预测值之间的差异。然而，对于时间序列数据而言，由于当前观测值往往与历史时段的观测值相关，模型的残差可能会出现自相关效应。因此，在拟合时间序列数据的回归模型时，我们需要特别关注模型残差的自相关性。

为了检查模型的假设是否满足，我们应当绘制残差图以评估模型的拟合情况。此外，还应该生成一系列图表来检查拟合模型的不同方面和基本假设是否成立。这些图表可以包括回归系数的置信区间图、预测值与观测值的散点图、残差的正态分布图等。