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本練習屬於課程
在本章中，你將認識時間序列的相關與自我相關概念。相關用來描述兩個時間序列之間的關係；自我相關則描述一個時間序列與其過去數值之間的關係。
在本章中，你將學習幾個簡單的時間序列模型，包括白噪音與隨機漫步。
在本章中，你將學習適用於時間序列的自我迴歸（AR）模型。這類模型使用序列的過去數值來預測當期數值。
在本章中，你將學到另一種模型：移動平均（MA）模型。你也會看到如何將 AR 與 MA 結合為更強大的 ARMA 模型。
當前練習
本章將示範如何使用共整合模型共同刻畫兩個序列。最後，你會以個案研究作結，分析一組紐約市的氣溫時間序列資料。