自回归和其他类型的回归分析技术有什么区别

自回归和其他类型的回归分析技术有什么区别？

除了自回归外，还引入了几种回归技术来分析变量及其相互依存关系。以下部分描述了差异。

线性回归与自回归的比较
两种回归方法都假设过去的变量与未来的值呈线性关系。线性回归根据同一时间段内的多个自变量预测结果。同时，自回归仅使用一种变量类型，但将其扩展到几个点以预测未来的结果。例如，您可以使用线性回归根据天气、交通量和步行速度来预测通勤时间。或者，自回归模型使用您过去的通勤时间来估计今天的到达时间。

多项式回归与自回归的比较
多项式回归是一种捕捉非线性变量关系的统计方法。有些变量不能用直线线性表示，需要额外的多项式项来更好地反映它们之间的关系。例如，工程师使用多项式回归根据员工的教育水平分析他们的收入。同时，自回归适用于根据员工以前的工资预测员工的未来收入。

逻辑回归与自回归的比较
逻辑回归允许统计模型预测概率项中特定事件的可能性。它以百分比而非数字范围表示预测结果。例如，业务分析师使用逻辑回归模型来预测下个月供应成本增加的概率为 85％。相反，自回归模型根据其对前几个月的历史预测来预测可能的库存价格。

岭回归与自回归的比较
岭回归是线性回归的一种变体，它允许限制模型的系数。数据科学家可以调整惩罚因子，以补偿该系数对结果建模的影响。在岭回归模型中，参数系数可以抑制到接近零。当回归算法容易过度拟合时，这很有用。过度拟合是指模型可以很好地泛化训练数据，但不能泛化不熟悉的真实数据。同时，自回归模型没有系数惩罚机制。

套索回归与自动回归的比较
套索回归与岭回归类似，后者可以用惩罚因子限制变量系数。但是，套索回归可以将系数抑制为零。这就允许数据科学家通过忽略非关键参数来简化复杂的模型。同时，自回归模型不使用收缩系数来调节其预测。