时间序列中多维度、多变量、多元、多尺度

多尺度

多尺度时间序列分析是指在不同的时间尺度上对数据进行分析。例如，某些现象可能在短期内表现出一种模式，而在长期内表现出另一种模式。多尺度分析可以帮助我们捕捉这些不同时间尺度上的特征和规律

多维度

多维时间序列取出来的值是一个m*n的矩阵。是指在不同时间点上收集的多个相关变量的观测值所组成的时间序列数据。与传统的时间序列相比，多维时间序列包含多个维度的数据，每个维度都对应着一个相关的变量。
例如，考虑一个监测气候变化的数据集，其中包含了气温、湿度、气压等多个变量在连续时间点上的观测值。这样的数据集就是一个多维时间序列，其中每个维度代表着一个气象变量，而时间是序列的主要维度。多维度时间序列分析需要考虑各个维度之间的相互关系和依赖性

多变量

多变量时间序列是指一个时间序列数据集包含多个解释变量（x1,x2,x3...）和一个相应变量（y1）来表示，这些变量在时间上是相关的。比如天气数据，空气湿度、温度、PH、CO2...多变量时间序列的分析和建模可以用各种回归模型

多元

多元时间序列是指一个时间序列数据集包含多个观测变量（如y1，y2，y3...)这些变量在时间上是相关的，通常由同一个系统生成。

区别

• 多尺度关注的是同一变量在不同时间尺度上的表现。

• 多维度关注的是多个变量在同一时间点上的表现及其相互关系。

• 多变量则是对多个变量的时间序列进行联合分析，关注它们之间的动态关系。

举例：

参考（主要是为了自己便于查找）：

【时间序列】多元时间序列和多变量时间序列的区别及举例说明-CSDN博客