自我迴歸模型

自我迴歸模型（，簡稱AR模型），是統計上一種處理時間序列的方法，用同一變數例如的之前各期，亦即至來預測本期的表現，並假設它們為一線性關係。因為這是從迴歸分析中的線性迴歸發展而來，只是不用預測，而是用預測（自己）；因此叫做自我迴歸。

尽管大型語言模型被稱為自我迴歸模型，但從這個意義上講，不被認為是經典的自回歸模型，因為它們不是線性的。

自迴歸模型被廣泛運用在經濟學、資訊學、自然現象的預測上。

定義

其中：是常數項；被假設為平均數等於0，標準差等於的隨機誤差值；被假設為對於任何的都不變。

文字敘述為：的當期值等於一個或數個前期值的線性組合，加常數項，加隨機誤差。

優點與限制
自我迴歸方法的優點是所需資料不多，可用自身變數數列來進行預測。但是這種方法受到一定的限制：
必須具有自我相關，自相關係數（）是關鍵。如果自相關係數(R)小於0.5，則不宜採用，否則預測結果極不準確。
自我迴歸只能適用於預測與自身前期相關的經濟現象，即受自身歷史因素影響較大的經濟現象，如礦的開採量，各種自然資源產量等；對於受社會因素影響較大的經濟現象，不宜採用自我迴歸，而應改採可納入其他變數的向量自迴歸模型。

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