自回归分析法和一元线性回归有什么不同交通运输学老师提出的问题,自回归方程Y（下标t）=b（下标0）+b（下标1）Y（下标t-r）一元线性回归方程,Y（下标i）=a+bx（下标i）
问题描述：
自回归分析法和一元线性回归有什么不同
交通运输学老师提出的问题,自回归方程Y（下标t）=b（下标0）+b（下标1）Y（下标t-r
）一元线性回归方程,Y（下标i）=a+bx（下标i）
答
一般来说,一元线性回归之y=a+bx形式的回归模型,其中y叫做被解释变量（因变量）,x叫做解释变量（自变量）.而自回归用于时间序列分析,它把时间序列的滞后项作为解释变量,它可以看作是一元线性回归的一种特殊形式,即“自己的过去作为自己的现在解释”.在自回归中,因为自变量和因变量存在相关性,违背了经典回归分析的假设,所以得到的统计量不是最优的,但是在大样本情况下是渐进有效的,时间序列通常是大样本,所以还是可以用自小二乘方法估计方程的参数.不知道我说清楚没有.