是否有一个 python 包(statsmodels/scipy/pandas/etc...)具有在 python 中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的 SAS 实现？ http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63348/HTML/default/viewer.htm#etsug_autoreg_sect003.htm
最佳答案
统计模型http://www.statsmodels.org/dev/index.html具有 ARMA、ARIMA 和 SARIMAX 模型，它们采用解释变量对平均值进行建模。这对应于线性模型，y = X b + e，其中误差项 e 遵循 ARMA 或季节性 ARMA 过程。当移动平均项没有滞后时，AR 错误是一种特殊情况。
statsmodels 也有一个自回归 AR 类，但它不允许解释变量。
在这些时间序列模型中，预测是一种条件预测，在预测时考虑了历史记录。
statsmodels 还有一个 GLSAR 类，它是一个线性模型，可以消除自相关 AR 残差的影响。这使用了可行的广义最小二乘估计，并且只能预测无条件项X b。
关于python - 带有 AR 误差的线性回归模型 python，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36555958/