对时间序列数据进行广义加性模型建模
时间: 2024-06-06 15:09:12 浏览: 263
修改线性回归模型的手段总结-时间序列数据的回归模型
广义加性模型(GAM)是一种用于回归分析的灵活工具,可以对时间序列数据进行建模。GAM将因变量作为一系列的预测变量(也称为“特征”)的函数,这些预测变量可以是连续的、分类型的或混合的。GAM允许将非线性和交互效应包括在内,从而允许更好地拟合实际数据。建立时间序列GAM的方法包括使用平滑项(例如,样条)来建模时间趋势,以及使用时间滞后项来建模自回归和移动平均结构。
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