Чтобы ответить на вопрос о том, какие модели не относятся к моделям временных рядов, давайте сначала определим, что такое модели временных рядов.

Модели временных рядов - это статистические модели, которые используются для анализа данных, собранных в последовательные моменты времени. Они помогают выявлять тренды, сезонные колебания и другие паттерны в данных.

Среди наиболее известных моделей временных рядов можно выделить:

• ARIMA (АвтоРегрессионная Интегрированная Скользящая Средняя)
• Сезонные модели ARIMA
• Экспоненциальное сглаживание
• Модели авторегрессии (AR)
• Модели скользящего среднего (MA)

Теперь давайте рассмотрим, какие модели не относятся к временным рядам:

• Модели линейной регрессии - они используются для анализа зависимостей между переменными, но не учитывают временную составляющую.
• Классификационные модели (например, решающие деревья, SVM) - они предназначены для классификации данных, а не для анализа временных рядов.
• Кластерные модели - используются для группировки данных по схожести, но не имеют отношения к последовательности во времени.

Таким образом, неверно, что к моделям временных рядов относятся линейные регрессии, классификационные модели и кластерные модели, так как они не учитывают временные зависимости в данных.