老师好，请您帮我看看这两个问题，谢谢！
1.上面的例子第二句话，说this is a time-series model，既然是要检验时间序列数据有没有serial correlation的现象，为什么使用多元回归里面的BG test，而不是用时间序列AR model下的t-test （如下方讲义）?
2.time-series model和AR model是什么关系？后者是前者的一个子集？
星星_品职助教 · 2022年11月20日
同学你好，
time series model是一个比较大的范畴。使用了time-series数据的模型都可以统称为时间序列模型。例如在多元回归里使用时间序列数据（提问中第一张截图的例子），就可以归为这一类，后面还会学到何时可以在多元回归中使用时间序列数据的知识点（cointegration）。
其余模型包括了在AR模型之前学的Trend models，和AR模型等等。这些都是time-series model的子集。
综上，“时间序列模型”是一个大的类别，下面的每个子类别都有自己对应的检验方法。
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AR模型是时间序列模型中比较特殊的一种，这个模型的特点是“昨天的我能解释今天的我”，即自变量实际是因变量的滞后项。这个特点导致了AR的很多特性、检验都和其他的模型（例如多元回归）不一样。AR的serial correlation检验对应的就是t检验。
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可以简单记忆为：BG和DW是多元回归的情况，t检验是AR的情况，这样分类比较好区分。