Линейная регрессия используется для прогнозирования временных рядов, когда есть линейная корреляция между зависимыми и независимыми переменными. 3

Процесс происходит так: к данным подгоняют прямую линию, чтобы уменьшить расхождение между фактическими и прогнозируемыми значениями зависимой переменной. 3 При этом зависимой переменной является временной ряд, а независимой — либо переменные, не относящиеся к временному ряду, либо другие переменные временного ряда. 4

Пример использования: есть данные об изменении пропускной способности в сети за 12 часов. 2 С помощью линейной регрессии можно получить коэффициенты прямой и, предполагая дальнейший линейный рост, получить прогноз реализации на следующий час. 2

Некоторые преимущества использования линейной регрессии для прогнозирования временных рядов: простота реализации и понимания, вычислительная эффективность. 4 Однако у метода есть и недостатки: линейная регрессия предполагает линейную взаимосвязь между переменными, что не всегда справедливо для сложных моделей временных рядов, и чувствительность к выбросам. 4