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Facebook的先知与线性回归有什么不同吗？
因此，我对Facebook先知的了解是，它基本上将时间序列分解为趋势和季节性。例如，加性模型应写为： ÿ（t ）= g（t ）+ s （t ）+ h （t ）+ eŤÿ（Ť）=G（Ť）+s（Ť）+H（Ť）+ËŤ y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t 与 ŤŤt时间 G（吨）G（Ť）g(t)趋势（可以是线性或逻辑） s （吨）s（Ť）s(t)季节性（每天，每周，每年...） ħ （吨）H（Ť）h(t)假期 ËŤËŤe_t错误 我的问题是：不能通过简单的线性回归来完成吗？如果我们比较一下结果，结果会有什么不同？为什么？