本篇目录：
1、什么是AR技术,具体有哪些产品?2、自回归的介绍3、数据分析技术:时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系什么是AR技术,具体有哪些产品?
由于ar技术是由虚拟现实演变而来的，所以ar呈现出来的物品都是3d的，通过用户拿着手机旋转角度，可以看清虚拟物品全貌的。
AR是指增强现实技术，它是VR的延伸，VR场景是完全由计算机制作的虚拟环境，而AR场景是将计算机生成的虚拟信息和真实世界结合起来，带给人们在真实世界中不能看到的信息，为人们提供便利，从而达到超越现实的感官体验。
AR是英文Augmented Reality的缩写，其中文意思是增强现实技术，它是一种实时地计算机摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的最终目的是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术是在1990所提出。
ar技术是指增强现实技术，全称为AugmentedReality，也被称为扩增现实。
AR的意思代表“增强现实”（AugmentedReality）的缩写。它是一种数字技术，利用计算机图形、传感器和相机等设备，将虚拟对象或信息叠加到现实世界中。
自回归的介绍
自回归预测法是指利用预测目标的历史时间数列在不同时期取值之间存在的依存关系(即自身相关)，建立起回归方程进行预测。
向量自回归模型，它是AR模型的推广。1这个概念应当区别于金融风险管理的VaR模型。VaR模型是用于衡量市场风险和信用风险的大小，辅助金融机构进行风险管理和监管部门有效监管的工具。
向量自回归模型（简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出。它是AR模型的推广。
ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA，AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel)。也记作ARIMA(p，d，q)，是统计模型(statisticmodel)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。
自回归滑动平均模型，又名ARMA模型。属于时间序列分析中的一种，20世纪70年代，由美国统计学家金肯（JenKins）和波克斯（Box）提出。
数据分析技术:时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
1、因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。
2、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。
3、ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。 ARIMA模型的原理。 正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。
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