В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена модель множественной регрессии.

Давайте разберем, почему это так, и какие модели могут быть получены в результате компонентного анализа.

Компонентный анализ временного ряда предполагает разложение временного ряда на несколько составляющих:

• Тренд - долгосрочная тенденция изменения ряда.
• Сезонность - регулярные колебания, которые происходят в определенные временные периоды (например, месяцы, кварталы).
• Цикличность - колебания, которые происходят в течение более длительных периодов и не имеют фиксированной периодичности.
• Случайные колебания - непредсказуемые изменения, которые не поддаются никакому регулярному анализу.

На основе этих компонентов можно строить различные модели, такие как:

• Аддитивная модель - когда компоненты складываются: Y(t) = Тренд(t) + Сезонность(t) + Случайные колебания(t).
• Мультипликативная модель - когда компоненты перемножаются: Y(t) = Тренд(t) * Сезонность(t) * Случайные колебания(t).

Однако, модель множественной регрессии предполагает наличие зависимой переменной, которая объясняется несколькими независимыми переменными. В то время как компонентный анализ больше фокусируется на разложении одного временного ряда на его составляющие, а не на объяснении его через другие переменные.

Таким образом, в результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена модель множественной регрессии, так как это разные подходы и цели. Компонентный анализ не включает в себя независимые переменные, которые необходимы для построения регрессионной модели.