对于arma,输入应该是原始的。
ARMA(Autoregressive Moving Average)是一种时间序列分析方法,用于预测未来的数值。它结合了自回归(AR)和滑动平均(MA)两种模型,通过对时间序列数据的观察和分析,建立一个线性方程来描述数据的变化规律。
输入数据对于ARMA模型来说应该是原始的,即未经过任何处理的时间序列数据。这样可以保留数据的原始特征和趋势,使得模型能够更好地捕捉数据的变化规律。
ARMA模型的输入数据可以是一维的时间序列数据,例如股票价格、气温变化等。在应用场景上,ARMA模型常用于金融领域的股票预测、经济数据分析等。
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