残差分析、自相关和偏相关：解读回归模型和时间序列数据

残差分析是用于检验回归模型是否符合数据的一种方法。它通过分析模型的残差（即实际观测值与模型预测值之间的差异）来确定模型的拟合程度。如果模型符合数据，那么残差应该是随机的，没有明显的模式或趋势。如果残差存在模式或趋势，那么说明模型可能存在问题，需要进行进一步的调整或改进。

自相关和偏相关是用于分析时间序列数据的两种方法。自相关是指一个时间序列与其自身在不同时间点上的相关性。偏相关是指在控制其他变量的影响下，两个时间点之间的相关性。自相关和偏相关可以用来检验时间序列数据是否存在趋势、季节性、周期性等模式，以及确定时间序列模型的阶数和参数。