在本模块中，我们将深入探讨自相关性和独立性背后的思想。首先，我们将深入研究相关性的数学原理，以及如何利用相关性来描述两个变量之间的关系。接下来，我们将定义自相关性与独立性的关系，并解释这些概念的用途。最后，我们将把相关性与时间序列属性（如趋势、季节性和静止性）结合起来，得出自相关性。我们将介绍自相关背后的一些理论，以及如何用 Python 进行编码。

在本模块中，我们将首先回顾线性回归背后的一些基本概念。然后，我们将扩展这些知识，为滞后回归提供信息，这是一种在时间序列上使用回归技术的有效方法。一旦我们在基本回归和滞后回归方面有了坚实的基础，我们将探索 ARIMA（自回归整合移动平均）等现代方法。所有这些都是为更高级的机器学习模型（如 LSTMs（长短期记忆网络））构建框架。

在最后的课程项目中，我们将使用 ARIMA 模型进行需求预测。