Helpful Hint: At this point, it is

Helpful Hint: At this point, it is helpful to discuss with students the limitations of using
regression for such an analysis. First, it is dangerous to predict for values of independent
variables outside the observed range of values. This, of course, would apply to forecasts for
future time periods (t > 48) and might also apply to temperatures as well. We often use a
contrived example (though not necessarily using these data) to illustrate this point. Also
problematic is the assumption of regression that the errors are independent. It is fairly
easy to convince students with an example of a cyclical time series that errors are often
correlated with one another. After this discussion, an introduction to time series analysis
and the forecasting of data with both trend and seasonality is natural.

Kết quả (Việt) 1:

Gợi ý hữu ích: vào thời điểm này, nó là hữu ích để thảo luận với sinh viên những hạn chế của việc sử dụng hồi quy cho một phân tích. Đầu tiên, nó là nguy hiểm để dự đoán cho các giá trị độc lập biến bên ngoài phạm vi quan sát của các giá trị. Điều này, tất nhiên, sẽ áp dụng cho các dự báo cho khoảng thời gian trong tương lai (t > 48) và cũng có thể áp dụng với nhiệt độ là tốt. Chúng tôi thường sử dụng một contrived ví dụ (mặc dù không nhất thiết phải sử dụng những dữ liệu này) để minh họa điểm này. Cũng vấn đề là giả định của hồi quy rằng các lỗi được độc lập. Nó là khá dễ dàng để thuyết phục sinh viên với một ví dụ về một loạt các chu kỳ thời gian mà lỗi thường tương quan với nhau. Sau khi cuộc thảo luận này, một giới thiệu về phân tích chuỗi thời gian và dự báo các dữ liệu với xu hướng và theo mùa là tự nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

Gợi ý hữu ích: Tại thời điểm này, nó là hữu ích để thảo luận với các học sinh những hạn chế của việc sử dụng
hồi quy cho một phân tích như vậy. Đầu tiên, nó là nguy hiểm để dự đoán cho các giá trị của độc lập
biến bên ngoài phạm vi quan sát của các giá trị. Điều này, tất nhiên, sẽ được áp dụng để dự báo cho
giai đoạn thời gian trong tương lai (t> 48) và cũng có thể áp dụng đối với nhiệt độ là tốt. Chúng tôi thường sử dụng một
ví dụ giả tạo (mặc dù không nhất thiết phải sử dụng những dữ liệu) để minh họa điểm này. Ngoài ra
vấn đề là các giả định của hồi quy mà các lỗi là độc lập. Nó là khá
dễ dàng để thuyết phục học sinh với một ví dụ về một chuỗi thời gian có chu kì lỗi thường
tương quan với nhau. Sau khi thảo luận này, một giới thiệu về phân tích chuỗi thời gian
và dự báo dữ liệu với cả hai xu hướng và mùa vụ là tự nhiên.