Data：我有不同国家和因素的时间序列数据，例如从1972年到2007年"阿富汗"的出生率（来源）。
目标：例如预测2008年和2012年的出生率
问题：我熟悉线性回归，但需要一些有关如何使用时间序列数据和预测未来值的帮助。
你能指出我的例子或分享代码片段吗？
查看statsmodels时间序列分析模块。时间序列模型通常基于自相关，该模块具有标准的单变量（对于单个时间序列）AR(p)和MA(p)模型，以及允许unit roots的组合版本ARIMA。您还可以找到多变量（对于各种相互关联的时间序列）VAR模型。
这是一个使用 pandas 和 statsmodels 进行统计分析和预测的time series教程。
您可以在 R 中使用ARIMA模型和VAR模型。
ARIMA ： 自回归积分移动平均模型
VAR ： 向量自回归模型
对于ARIMA型号：单击此处
对于VAR型号：单击此处
对于一个时序数据，请使用ARIMA模型，但是，如果多个时序数据彼此相关，请使用VAR模型。