多变量回归分析，其中每个变量随时间有多个值

多变量回归分析通常用于研究多个自变量对因变量的影响。如果每个自变量随时间有多个值，可以采用时间序列分析的方法进行建模。

时间序列分析是一种基于时间变化的数据分析方法，将数据按照时间顺序排列并分析它们的趋势、周期性和季节性等特征。通常，时间序列分析包括三个部分：趋势分析、季节性分析和残差分析。

趋势分析主要是为了确定数据的整体趋势，可以使用线性回归、指数平滑等方法进行建模。季节性分析则是为了确定数据中存在的周期性，可以采用季节性指数、季节性分解等方法。最后，残差分析是为了检查建模的准确度，通常使用自相关和偏自相关函数等方法。

因此，如果每个自变量随时间有多个值，可以将其视为一个时间序列，然后使用时间序列分析的方法进行建模，并将其作为多变量回归模型的自变量之一。