Theo định nghĩa trên, nếu trên hai đoạn liền kề [t1, t2], [t2, t3] chuỗi thời gian lần lượt cĩ đặc trưng là a1 và a2, a1 khác a2 thì ta nĩi tại thời điểm t2 cĩ một sự kiện.
Trên cùng một chuỗi thời gian cĩ thể chứa nhiều thành phần, sự kiện xảy ra đồng thời như
Xu thế: ví dụ, nhu cầu tiêu thụ điện năng của khách hàng tăng tuyến tính theo từng năm.
Các thành phần thay đổi theo từng thời kỳ, thể hiện qua các mẫu thay đổi theo một chu kỳ (ví dụ, sản lượng điện tổn thất theo tháng, năm, các mùa trong năm)
35
Các biến cố xảy ra do những tác động bên ngồi: tăng giá điện, đổi giá, hạn hán…
Độ nhiễu.
2.1.2. Hồi qui
Hồi qui là một kỹ thuật phân tích dữ liệu dùng thống kê để xây dựng các mơ hình dự báo cho các trường dự báo cĩ giá trị liên tục. Kỹ thuật hồi qui tự động xác định một cơng thức tốn học mà cực tiểu hố các phép đo lỗi giữa dự báo từ mơ hình hồi qui với dữ liệu thực. Dạng đơn giản nhất của một mơ hình hồi qui chứa một biến phụ thuộc (cịn gọi là biến đầu ra, hay biến Y) và một biến độc lập đơn (cịn gọi là biến đầu vào, hay biến X).
Dạng thơng dụng nhất của hồi qui là mơ hình hồi qui tuyến tính (linear regression), trong đĩ một đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu được tính tốn. Đĩ là đường thẳng cực tiểu hố khoảng cách trung bình của tất cả các điểm đến đường thẳng đĩ.
Đường này trở thành mơ hình dự báo khi giá trị của biến phụ thuộc là chưa biết; giá trị của nĩ được dự báo bởi điểm nằm trên đường mà tương ứng với giá trị của các biến phụ thuộc cho bản ghi đĩ.