<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Time Series on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/time-series/</link><description>Recent content in Time Series on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 01 Sep 2024 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/time-series/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>时间序列模型（一）：传统统计模型</title><link>https://www.chenk.top/zh/time-series/01-%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><pubDate>Sun, 01 Sep 2024 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/time-series/01-%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</guid><description>&lt;p>我第一次拿到一份&amp;quot;看起来像时间序列&amp;quot;的数据，是一份每小时的服务器 CPU 使用率。直觉告诉我应该可以用线性回归——把时间当作 x 轴，使用率当作 y 轴。我试了，效果一塌糊涂。问题不在于回归本身，而在于这种数据有自己的脾气：它有趋势、有周期、还有上一时刻对下一时刻挥之不去的影响。普通的回归把每个观测都当作独立样本，恰恰把&amp;quot;时间&amp;quot;这层信息扔掉了。&lt;/p></description></item></channel></rss>