另一方面，时间序列预测则查看数据并预测未来可能发生的情况。在统计学领域，它也被称为外推。
回到我们的太阳辐射示例，可以推断时间序列数据来预测 2050 年的太阳辐射或温度。
时间序列预测图 - 图片来源 - magoosh 时间序列预测图
描述与预测 当这些数据量大的时候，人类无法处理，只能交给计算机。
计算机会根据你的需求进行分析或预测。同样，需要建立一个模型。
该模型是描述性的，这意味着它只理解和描述数据及其意义。因此它用于时间序列分析。
另一方面，预测模型，顾名思义，可以预测未来的值，因此可用于时间序列预测。
时间序列术语 在更详细地了解预测之前，了解时间序列的一些方面或术语非常重要。
等级 它是数据的平均值，例如我们例子中的 400 年内的太阳辐射的平均值。
趋势 它表示值的增加或减少，通常是一致的。在辐射示例中，我们可以说趋势是向上的。
季节性 一些数值模式会以周期性的方式重复出现。例如，每年夏季的辐射数据在月度图表上会较高，而在冬季则会下降。
噪音 这是时间序列中唯一非系统性的方面。这是与通常值的非自然偏差，无法通过模型来解释。
所有时间序列预测技术都必须充分考虑上述方面，因为它们构成了预测的基础。
趋势和季节性 - 图片来源 - 一本关于 r 的小书 趋势和季节性 深入研究时间序列预测
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