基于线性二项分布回归模型(logistic)的时间序列预测
时间序列预测是一项重要的技术，被广泛应用于金融、经济、天气、流量等领域。在过去的几十年里
，随着机器学习和统计建模方法的快速发展，时间序列预测的准确性和精度也得到了显著提升。
在本文中，我们将介绍一种基于线性二项分布回归模型的时间序列预测方法，并提供相应的 MATLAB
代码供读者参考。线性二项分布回归模型是一种非常有效的预测模型，它考虑了时间序列数据中的非
线性关系和二项分布特性。
首先，让我们来了解一下线性二项分布回归模型的基本原理。该模型假设时间序列数据是由一个线性
函数和一个二项分布误差项组成的。具体而言，时间序列数据可以表示为：
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε
其中，Y 表示时间序列的观测值，X1 到 Xn 表示一组解释变量，β0 到 βn 表示模型的系数，ε 表示服
从二项分布的误差项。
在实际应用中，我们需要通过最小二乘法或最大似然估计等方法来估计模型的系数。通过这些估计得
到的模型，我们可以对未来的时间序列数据进行预测。
接下来，让我们通过一个具体的案例来进一步说明线性二项分布回归模型的应用。假设我们有一组销
售数据，想要预测未来几个月的销售量。我们可以使用线性二项分布回归模型来建立预测模型，并对
未来的销售量进行预测。
首先，我们根据历史销售数据进行模型的训练。通过最小二乘法估计模型的系数，我们可以得到一个
具有较好拟合能力的回归模型。然后，我们可以使用该模型对未来几个月的销售量进行预测。
为了方便演示，我们提供了一段 MATLAB 代码，可以用于实现基于线性二项分布回归模型的时间序列
预测。读者可以根据自己的需求进行相应的修改和扩展。
```matlab
% 导入数据
data = importdata('sales_data.csv');
% 提取解释变量和响应变量
X = data(:, 2:end);
Y = data(:, 1);
% 模型训练
model = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial');
% 未来销售量的预测
future_X = [X; future_X];
