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回归分析训练得到的是目标变量y与自变量x（一个或多个）的相关性 ， 然后通过新的自变量x来预测目标变量y 。
【时间序列和回归分析的区别】时间序列得到的是目标变量y与时间的相关性 。
回归分析擅长的是多变量与目标结果之间的分析 ， 往往与时间无关 。
时间序列分析建立在时间变化的基础上 ， 分析目标变量的趋势、周期、时期和不稳定因素等 。
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