在统计建模领域，理解总体趋势的同时解释群体差异的一个强大方法是分层(或多层)建模。这种方法允许参数随组而变化，并捕获组内和组间的变化。在时间序列数据中，这些特定于组的参数可以表示不同组随时间的不同模式。
今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。
让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率
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