时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。
这些方法包括：
- 自回归（AR）
- 移动平均（MA）
- 自回归移动平均（ARMA）
- 自回归积分移动平均（ARIMA）
- 季节性自回归积分移动平均（SARIMA）
- 具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均（SARIMAX）
- 向量自回归（VAR）
- 向量自回归移动平均（VARMA）
- 具有外生回归量的向量自回归移动平均（VARMAX）
- 简单指数平滑（SES）
- Holt-Winters指数平滑（HWES）
本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具，用于统计建模和计量经济学分析。
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标签：11,Python,回归,序列,移动,平均 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/18491861