统计学入门：时间序列分析基础知识详解
本文探讨了时间序列分析的核心概念，包括自协方差、自相关和平稳性。通过Python实现和图形化展示了这些概念，以增进理解。时间序列涉及观察随时间变化的数据，如心率或温度。自协方差和自相关衡量数据点之间的关系，滞后表示时间间隔。弱平稳性意味着均值、方差和协方差不随时间变化。文章介绍了自回归(AR)、移动平均(MA)、ARMA和ARIMA模型，用于描述不同类型的序列行为。统计检验如ADF和Durbin-Watson用于检测平稳性和残差自相关。ARIMA模型特别适用于非平稳数据，通过差分实现平稳化。文章还提供了代码示例和可视化来辅助学习。
