LaRéberlorliondesSériesentelesEstUneMéthodeDenistriquedePrédictionD'UneRéponseFasureBaséeSurl'Turaliquedesréponses（加上Connue Sous Le Nom dememiquesAutorébortress）et rotoftent de devonmiquesàpartir desprédicteursàpartir desprédicteursper perir desprédictiquesLaRéberlessdessériestempelles patelles vousaideràcrowentreetetprévoirle comportement desystèmesdynequesàpartir dedonnéesexpérisiveesouobsmationnelles。LaRéberlessdesSériesTemenellesEstgénéralestueriséeDansLeCadrede laModélisationet delaPrédictiondsdessystèmesÉconomiques。
vous pouvezdémarrerune分析dessériestempelles enCréantune matriice de Conception（\（x_t \）），易感d'Iditure les观察Actuelles etpasséesdesprédicteurstriéespar日期（\（t \））。套房，AppliquezLaMéthodeDesMoindresCarrésordinaire（OLS）AuModèledeRébersclesIngéaire多（MLR）
\ [y_t = x_t \ beta = u_t \]
POPENTENIR UNE估计de la关系LinéairedaLaponse（\（y_t \））avec la matrice de Conception。\（\ beta \）Repésenteles估计duparamètrelinéairequi doiventêtrecomuléeset（\（u_t \））Repésenteles termesrésiduels。LesTermesRésiduelsPeuventêtreétendusdansleModèleMLRRDEMANIèreàIditure les Effets d'hétéroscélationtitéud'Autocorrélation。
LES AutresModèlesQui渗透德捕获者La Domeyique deManière加透明技术：
- LesMoyèlesautorégressifsàmoyennemobileIntégréeavecPrédicteursexogènes（Arimax）
- LesModèlesderébersclussavecerrreurs desériestempelles Arima
- LesModèlesàRetardéchelonné
Le Choix duModèledépenddes Objectifs de Votre Analyze et desPropriétésdesdonnées。
Pul Plus D'Informations，Consultez La SectionConsacréeàlaOuthoMetrics Toolbox™。
